Anwendungen bauen, die lernen und sich anpassen
Künstliche Intelligenz ist kein Produkt, das man kauft - es ist eine Fähigkeit, die man an den richtigen Stellen in sein Produkt einbaut. Jspace integriert KI- und ML-Funktionen, die konkrete, messbare Probleme lösen: die Automatisierung repetitiver Entscheidungen, die Gewinnung von Erkenntnissen aus unstrukturierten Daten oder die Bereitstellung einer intelligenten Benutzeroberfläche, die sich an die Arbeitsweise der Nutzer anpasst. Wir verbinden Ihr Produkt mit Sprachmodellen, trainieren bei Bedarf eigene Modelle und bauen die Infrastruktur auf, die diese Modelle im Produktivbetrieb zuverlässig macht.
Worauf wir uns konzentrieren
LLM-Integration und Prompt Engineering
Wir integrieren OpenAI-, Anthropic- und Open-Source-Modelle in Ihr Produkt mit strukturierten Ausgaben, Kontext-Management und Kostenkontrolle, damit LLM-Funktionen im Scale zuverlässig bleiben.
Intelligente Automatisierungspipelines
Wir ersetzen manuelle, regelbasierte Prozesse durch ML-gesteuerte Workflows, die Daten klassifizieren, weiterleiten und darauf reagieren - ohne menschliches Eingreifen und mit Markierung von Grenzfällen zur Prüfung.
Predictive Analytics und Recommendation Engines
Wir bauen Modelle, die Nachfrage prognostizieren, Anomalien erkennen oder personalisierte Empfehlungen auf Basis Ihrer historischen Daten liefern - mit Retraining-Pipelines, die ihre Genauigkeit erhalten.
Verantwortungsvolle KI und Produktionszuverlässigkeit
Wir instrumentieren KI-Funktionen mit Evaluierungsrahmen, Fallback-Logik und Human-in-the-Loop-Kontrollpunkten, damit sich Ihr Produkt vorhersehbar verhält, auch wenn Modellausgaben überraschen.
Kernkompetenzen
- Integration von OpenAI, Anthropic und Open-Source-LLMs
- Retrieval-Augmented Generation (RAG) mit Vektordatenbanken
- Training und Fine-Tuning eigener ML-Modelle
- KI-gestützte Dokumentenverarbeitung und Datenextraktion
- Intelligente Chatbots und konversationelles UI
- ML-Modell-Monitoring, Drift-Erkennung und Retraining
Anwendungen, die wir entwickeln
Kundensupport-Chatbot
KMU mit Support-Teams, die repetitive eingehende Fragen zu Bestellungen, Produktspezifikationen oder Konten bearbeiten, können einen großen Teil dieses Volumens an einen kontextbewussten Chatbot delegieren, der auf ihrer eigenen Dokumentation und Produktdaten trainiert wurde.
Dokumenten- und Rechnungsautomatisierung
Betriebsintensive Unternehmen, die große Mengen an Lieferantenrechnungen, Verträgen oder Aufnahmeformularen manuell verarbeiten, können KI-Dokumentenverarbeitung nutzen, um strukturierte Daten zu extrahieren, Felder zu validieren und Dokumente automatisch zu routen.
Nachfrageprognose
Händler und Distributoren, die sich bei der Bestandsplanung auf Intuition oder statische Formeln verlassen, können dies durch ein ML-Prognosemodell ersetzen, das aus historischen Verkaufsdaten, Saisonalitätsmustern und externen Signalen lernt, um genauere Nachschubempfehlungen zu generieren.
Inhalts- und Textgenerierungs-Pipeline
E-Commerce-Unternehmen mit großen Produktkatalogen kämpfen damit, im großen Maßstab konsistente, keyword-reiche Produktbeschreibungen zu schreiben. Eine LLM-gestützte Generierungs-Pipeline kann Erstentwürfe aus Produktattributen erstellen und Redakteuren ermöglichen, diese zu überprüfen und zu veröffentlichen.
Häufig gestellte Fragen
Können Sie KI-Funktionen zu unserem bestehenden Produkt hinzufügen, statt etwas Neues zu bauen?
Ja - die Mehrheit unserer KI-Projekte sind Integrationen in bestehende Produkte, keine Greenfield-Entwicklungen. Wir identifizieren die spezifischen Workflows, in denen KI messbaren Mehrwert bringt, integrieren über API oder eingebettetes Modell und instrumentieren das Feature, damit Sie seine Genauigkeit und geschäftliche Wirkung überwachen können.
Was ist der Unterschied zwischen einem LLM-API und dem Training eines eigenen Modells?
LLM-APIs wie OpenAI oder Anthropic bieten ein leistungsstarkes Allzweck-Sprachmodell, das Sie prompten und orchestrieren - schnell zu integrieren und für ein breites Spektrum an Sprachaufgaben wirksam. Eigenes Modelltraining ist sinnvoll, wenn Sie proprietäre Daten haben, die einen echten Vorteil gegenüber allgemeinen Modellen bieten, oder wenn Latenz und Kosten im Scale ein kleineres fine-getuntes Modell bevorzugen lassen. Wir bewerten den richtigen Ansatz in der Discovery-Phase.
Wie stellen Sie sicher, dass KI-Funktionen in der Produktion zuverlässig funktionieren?
Wir instrumentieren jedes KI-Feature mit Evaluierungs-Pipelines, die Outputs gegen erwartete Ergebnisse testen, mit Alerting wenn die Genauigkeit nachlässt. Für LLM-Features verwenden wir strukturierte Outputs, Validierungsschichten und Fallback-Logik, damit die Anwendung unerwartete Modellantworten gracefully handhabt, statt sie dem Nutzer zu zeigen.
Wie lange dauert die Entwicklung eines KI-gestützten Features?
Eine fokussierte KI-Integration wie eine Dokumentenextraktions-Pipeline oder ein Chatbot mit definierter Wissensbasis dauert typischerweise 6 bis 10 Wochen einschließlich Evaluierung und Produktionshärtung. Projekte, die eigenes Modelltraining oder komplexe Orchestrierung erfordern, dauern länger. Wir bewerten jedes Projekt individuell nach dem Verständnis Ihrer Daten und Anforderungen.
Sind unsere Daten sicher, wenn wir Drittanbieter-KI-Modelle nutzen?
Wir konfigurieren die API-Nutzung so, dass das Teilen von Trainingsdaten dort deaktiviert wird, wo Anbieter dies erlauben, und beraten, welche Daten sicher durch Drittanbieter-APIs fließen können und welche On-Premise bleiben sollten. Für sensible Anwendungsfälle evaluieren wir Open-Source-Modelle, die vollständig in Ihrer eigenen Infrastruktur laufen.
Bereit, Intelligenz in Ihr Produkt zu integrieren?
Beschreiben Sie das Problem, das KI lösen soll, und wir empfehlen den richtigen Ansatz - ohne Buzzwords, nur praktisches Engineering.
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