KI, die Ihr Geschäft spricht.

Warum generische KI bei echter Arbeit versagt

ChatGPT, Claude und Gemini sind beeindruckende Generalisten. Sie kennen aber weder Ihre Preise noch Ihre Verträge, Ihren Produktkatalog, Ihre Kundenhistorie oder Ihr internes Playbook. Fragen Sie sie etwas Spezifisches zu Ihrem Geschäft, sagen sie entweder, sie wissen es nicht — oder, schlimmer, sie raten. Custom-KI schließt diese Lücke: Das Modell ist in Ihren Daten verankert, retrieval-augmentiert und darauf eingeschränkt, nur aus Ihren Quellen mit Zitaten zu antworten, damit Ihr Team ihm vertrauen kann und Ihre Kunden echte Antworten erhalten.

Was wir bauen

Custom-KI deckt mehr ab, als die meisten annehmen. Auf der Retrieval-Seite bauen wir private Wissensbasen — ein System, das Ihr Sales-Team nach Preispräzedenzen fragt, ein System, das Ihr Ops-Team nach dem richtigen SOP fragt, ein System, das Ihre Kunden auf Ihrer Website befragen. Auf der Workflow-Seite bauen wir Copiloten — eine KI, die eingehende E-Mails liest und Antworten vorschlägt, eine KI, die Verträge gegen Ihre Redline-Regeln prüft, eine KI, die die Support-Historie eines Kunden beobachtet und dem Agenten ein Briefing übergibt. Der rote Faden: Ihres, verankert und evaluiert.

• Private Wissensbasis mit zitatgestützten Antworten (RAG)
• Sales-, Ops- und Support-Copiloten, trainiert auf Ihrer Historie
• Dokumentenprüfung: Verträge, Rechnungen, Ausgaben, Ausschreibungen
• Produktkatalog-Q&A verankert in Ihrem Live-Bestand
• Mehrsprachig über denselben Quelldaten (FR / EN / IT / DE)
• Private LLM-Deployments, wenn Daten Ihre Infrastruktur nicht verlassen dürfen

Die Architektur, im Klartext

Ein Custom-KI-System hat vier Schichten. Die Datenaufnahme zieht Ihre Quellen — Dokumente, Datenbankzeilen, API-Aufrufe — in eine Form, die ein Modell nutzen kann. Der Retrieval findet bei einer Frage die richtigen Fragmente, nach Relevanz sortiert. Das Sprachmodell komponiert die Antwort, eingeschränkt auf das Zitieren der gefundenen Quellen. Das Evaluations-Harness bewertet jede Antwort gegen ein gelabeltes Set, damit wir wissen, dass die Qualität hält — und Regressionen vor Ihren Nutzern erkennen. Wir wählen das Modell (Claude, GPT, Gemini, Mistral oder ein Open-Source-Modell auf privater Infra) danach, wo Ihre Daten liegen müssen und wie viel Latenz Sie tolerieren — nicht danach, welchem Anbieter ein Berater loyal ist.

Sicherheit, Compliance und Datenresidenz

Hier stellen monegassische Käufer die schärfsten Fragen — zu Recht. Wir entwerfen jedes Custom-KI-System mit drei Eigenschaften im Sinn. Erstens: Datenresidenz — manche Unternehmen brauchen, dass das Modell selbst auf einer Infrastruktur läuft, die sie kontrollieren, nicht auf einer US-API. Zweitens: Aufbewahrung — Trainingsdaten, Embeddings und Logs haben Aufbewahrungsregeln, die zu Ihren Pflichten nach Gesetz Nr. 1.565 und der APDP passen. Drittens: Audit-Trail — jede Antwort des Systems kann auf die exakten Quellfragmente und den exakten Prompt zurückgeführt werden, sodass Sie jede nachgelagerte Entscheidung verteidigen können.

• Modellwahl passend zu Ihren Datenresidenz-Anforderungen
• Aufbewahrungsregeln entsprechend Gesetz Nr. 1.565 und APDP-Leitlinien
• Vollständiger Audit-Trail: Quellen, Prompts und Antworten protokolliert und prüfbar
• Zugriffskontrollen: rollenbasiert, zeilenweise wo sinnvoll
• Leitplanken gegen Prompt Injection und Datenexfiltration