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# SERVICE / 01

KI, die in Produktion geht, nicht nur in die Demo

Ihr KI-Pilot lief in der Demo. Sechs Monate später hängt er immer noch im Staging — kein MLOps, kein Monitoring, kein Verantwortlicher. Wir bringen Agenten, RAG-Pipelines und MCP-Integrationen in den Live-Betrieb, typischerweise in unter 90 Tagen. Die EU-AI-Act-Klassifizierung ist Teil der Umsetzung, nicht nachträglich aufgesetzt.

Laut McKinseys „State of AI“-Report 2024 haben nur 26 % der Unternehmen KI-Projekte über das Pilotstadium hinaus in den vollen Produktivbetrieb gebracht. Unser Liefermodell mit unter 90 Tagen existiert, weil die anderen 74 % nicht an der Technik scheitern — sondern an der Operationalisierung.

# THE-PROBLEM

warum das zählt.

KI-Piloten sterben im Staging. Niemand hat die MLOps-Pipeline gebaut, niemand das Monitoring aufgesetzt, und niemand geplant, wie das Ganze nach der Demo tatsächlich Wert schafft.

    // symptome

  • POC lief in der Demo — sechs Monate später immer noch im Staging
  • Kein CI/CD für Modelle. Retraining ist manuell, falls es überhaupt passiert
  • EU-AI-Act-Frist rückt näher, ohne Klassifizierung oder Dokumentation
  • KI-Tools kommen nicht an echte Geschäftsdaten — eingesperrt hinter APIs, die nie gebaut wurden
  • Das Team ist begeistert von KI, aber niemand verantwortet den Weg vom Prototyp in die Produktion

# IS-IT-FOR-YOU

passt · passt nicht.

    // passt für

  • Sie haben einen konkreten KI-Anwendungsfall — kein „wir brauchen eine KI-Strategie“
  • Ihr Team kann uns auf die Daten zeigen, über die die KI schließen soll
  • EU-AI-Act-Konformität gehört zur Aufgabe, nicht als nachträglicher Gedanke
  • Sie wollen die Leute, die es bauen, in jedem Call — keinen Delivery-Manager

    // passt nicht für

  • Grüne-Wiese-„KI-Transformation“ ohne konkreten ersten Anwendungsfall
  • Forschungsnahe Projekte ohne Produktionsziel
  • Mehrjährige Konzern-Rollouts — wir sind ein Zweierteam, keine Großberatung

# OUR-APPROACH

wie wir liefern.

  1. Anwendungsfall-Validierung

    Hype vom Machbaren trennen. Wir prüfen Machbarkeit, Datenreife und EU-AI-Act-Risikoklasse, bevor eine Zeile Code entsteht.

  2. Schneller Prototyp

    Funktionierender Agent oder funktionierende Pipeline in Wochen, über MCP an Ihre echten Daten angebunden — kein geschöntes Demo-Dataset.

  3. Produktions-Engineering

    MLOps-Gerüst, Monitoring, Drift-Erkennung, menschliche Kontrollschleifen. Das Unspektakuläre, das KI überhaupt funktionieren lässt.

  4. Launch & Iteration

    Deployment auf Ihre EU-Infrastruktur, alles dokumentiert, Ihr Team geschult. Dann iterieren wir auf Basis echter Nutzungsdaten.

# OUTCOMES

wie Erfolg aussieht.

Typisch bis zur Produktion
<90 Tage
Gemessener Produktivitätszuwachs
15–20 %
Bis zum internen Release
6 Wochen
EU-AI-Act-Konformität
Integriert

# TECH-STACK

Technologien, die wir für angewandte ki & maßgeschneiderte lösungen einsetzen.

produkterprobte Tools und Frameworks — keine Wunschliste.

LangChainOpenAIAnthropicKI-AgentenRAGMCPMLOpsPythonNode.jsReactVektor-Datenbanken

// referenzen

# DEFINITION

Was ist angewandte ki & maßgeschneiderte lösungen-Beratung?

Angewandte-KI-Beratung ist die Praxis, produktionsreife KI-Systeme — Agenten, RAG-Pipelines und MCP-Integrationen — für konkrete Anwendungsfälle im Unternehmen zu bauen, mit Fokus auf messbare Geschäftsergebnisse und regulatorische Konformität. Für mittelständische Unternehmen im DACH-Raum liefern wir das inklusive EU-AI-Act-Risikoklassifizierung und Dokumentation in jedem Projekt.

# FAQ

häufige Fragen.

  • Wie lange dauert es, einen KI-Agenten in Produktion zu bringen?
    Die meisten Projekte erreichen die Produktion in unter 90 Tagen — Architektur, Entwicklung, Tests, MLOps und EU-AI-Act-Klassifizierung. Die Dauer hängt von Datenreife und Integrationskomplexität ab. Ein funktionierendes internes Release liegt typischerweise nach 6 Wochen vor.
  • Übernehmen Sie die EU-AI-Act-Konformität?
    Ja. Jedes Projekt enthält eine Risikoklassifizierung nach Artikel 6. Wir erstellen Dokumentation, Audit-Trails und menschliche Aufsicht vor der Frist im August 2026. Juri verantwortet die Konformität, Oleks baut die technischen Kontrollen.
  • Was ist MCP und warum ist es relevant?
    MCP (Model Context Protocol) verbindet KI-Agenten mit Ihren Geschäftssystemen — CRMs, Datenbanken, interne Apps — ohne pro Integration eigenen Code. Wir bauen MCP-Server, damit Ihre KI auf echten Geschäftsdaten liest und handelt.

// weitere disziplinen

Angewandte KI in Produktion bringen?

30-minütiges Erstgespräch. Wir bringen eine Architektur-Skizze und ein grobes Preisband mit.

 termin-buchen

// oder schreib uns: hello@saloid.com · gräfelfing · de