AI Engineering für Unternehmen
Unser AI Engineering Team entwickelt RAG-Systeme, KI-Agenten und individuelle KI-Software. Integriert in Ihre bestehende IT-Landschaft, inklusive Rollout und Support.
Unternehmen, die mit rwQUANTICAL arbeiten
Was ist AI Engineering und wird es in meinem Unternehmen gebraucht?
AI Engineering heißt, KI so in eine Unternehmensanwendung einzubauen, dass sie im Alltag tatsächlich genutzt wird. Hierfür braucht es AI Engineers, die sowohl die Geschäftsprozesse eines Unternehmens fachlich verstehen als auch die technische Kompetenz besitzen, diese mithilfe von KI-Anwendungen zu automatisieren.
Mit LLMs lassen sich erstmals Prozesse automatisieren, die Textverständnis oder menschliche Interaktion voraussetzen. KI-Agenten können heute komplexe Aufgaben übernehmen, die bislang nur von Menschen erledigt werden konnten.
Ob ein Unternehmen AI Engineering benötigt, hängt deshalb vor allem davon ab, ob solche Prozesse mit KI automatisiert oder unterstützt werden sollen. Relevant wird AI Engineering, sobald KI in bestehende Prozesse und Systeme integriert werden soll.
AI Engineering mit rwQUANTICAL
rwQUANTICAL ist eine spezialisierte Beratung im Bereich AI Engineering. Unsere AI Engineers verfügen über ein tiefes technisches Verständnis aktueller KI-Technologien und mehrjährige Erfahrung in der Automatisierung von Geschäftsprozessen.
Bei der Auswahl unserer AI Engineers setzen wir auf hohe Qualitätsstandards. Jeder Mitarbeiter in diesem Bereich bringt drei Kernkompetenzen mit, die wir in unserem Kompetenzdreieck abbilden:
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Technische Kompetenz
Unsere AI Engineers bringen technologische Kompetenz und Erfahrung in der Softwareentwicklung mit. Das zeigt sich im Umgang mit Datenmodellen und ihrer Integration in Prozesslandschaften.
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Kommunikative Kompetenz
Unsere AI Engineers kommunizieren klar und so, dass der Fachbereich sie versteht. Integrität in unserem Handeln ist das Leitbild.
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Fachliche Kompetenz
Unsere AI Engineers verstehen die Prozesse unserer Kunden und übersetzen Anforderungen in strukturierte Lösungsentwürfe. Dieses Prozessverständnis ist die Grundlage für Lösungen, die im Fachbereich tatsächlich funktionieren.
Diese Kombination ermöglicht es uns, Unternehmen im AI Engineering durchgängig zu beraten. Unsere AI Engineers begleiten Kunden dabei von der Strategie bis zur technischen Umsetzung und arbeiten eigenständig an der Schnittstelle zwischen Fachbereich und Technologie.
Unsere AI Engineering Leistungen für Unternehmen
Welche Vorhaben sich lohnen, klärt vorab unsere KI-Beratung. Hier beginnt die Umsetzung.
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KI-Prototyping
Entwicklung von KI-Prototypen und Proof of Concepts zur schnellen Validierung neuer Anwendungsfälle. Anschließend Überführung erfolgreicher Ansätze in MVPs und produktionsfähige Lösungen.
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KI-Softwareentwicklung
Entwicklung individueller KI-Anwendungen für konkrete Geschäftsprozesse und Anforderungen. Dazu gehören unter anderem Generative-AI-Anwendungen, Document AI, Klassifikation und Information Extraction.
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KI-Agentenentwicklung
Entwicklung von KI-Agenten, die Aufgaben selbstständig planen und ausführen. Dazu gehören AI Agents, Agentic-AI-Systeme, Copilots und Multi-Agent-Systeme.
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RAG-Entwicklung
Aufbau von RAG-Systemen, die Sprachmodelle sicher mit unternehmenseigenem Wissen verbinden. Dazu gehören Enterprise Search, KI-Wissensmanagement und Chatbots auf Basis eigener Daten.
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KI-Prozessautomatisierung
Automatisierung von Geschäftsprozessen durch die Kombination von KI und klassischen Workflows, zum Beispiel mit LLMs, n8n und bestehenden Automatisierungslösungen.
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KI-Systemintegration
Integration von KI-Anwendungen und Sprachmodellen in bestehende IT-Landschaften. Dazu gehören LLM-APIs sowie Integrationen in SAP-, ERP-, CRM- und DMS-Systeme.
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Lokale KI-Lösungen
Aufbau lokaler KI-Lösungen, bei denen sensible Daten das Unternehmen nicht verlassen. Dazu gehören lokale LLMs, On-Premise-KI und datenschutzorientierte KI-Infrastrukturen.
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LLMOps & KI-Betrieb
Übernahme von Deployment und stabilem Betrieb produktiver KI-Anwendungen. Dazu gehören LLM Monitoring, Evaluation, Kostenkontrolle und kontinuierliche Optimierung.
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AI Governance
Umsetzung technischer und organisatorischer Rahmenbedingungen für den verantwortungsvollen Einsatz von KI. Dazu gehören AI Governance, EU AI Act, KI-Compliance und Responsible AI.
Unser Vorgehen
Vom ersten Prototyp bis in den Betrieb.
Wir bauen in vier Schritten. Nach dem Prototyp entscheiden Sie, ob es weitergeht, und jeder weitere Schritt liefert ein Ergebnis, das Sie prüfen können.
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Prototyp und Proof of Concept
Wir prüfen den Anwendungsfall mit Ihren echten Daten, bevor Budget in die Vollentwicklung fließt. So zeigt sich früh, ob Datenlage und Modellqualität tragen.
Ergebnis: Funktionierender Prototyp und eine belastbare Entscheidung, ob es weitergeht
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MVP im Fachbereich
Erfolgreiche Ansätze überführen wir in eine erste nutzbare Version für die Anwender. Ihre Rückmeldungen aus dem Alltag fließen direkt in die Weiterentwicklung ein.
Ergebnis: MVP im echten Einsatz, mit priorisierter Liste der nächsten Schritte
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Integration und Rollout
Wir binden die Lösung an Ihre Systeme an, von LLM-APIs bis SAP, ERP, CRM und DMS. Danach folgt der Rollout an alle Nutzer, inklusive Support.
Ergebnis: Produktive Anwendung in Ihrer IT-Landschaft
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Betrieb und Weiterentwicklung
Wir übernehmen Deployment und stabilen Betrieb. Monitoring, Evaluation und Kostenkontrolle laufen mit, damit die Anwendung nach dem Start besser wird statt schlechter.
Ergebnis: Laufender Betrieb mit Monitoring, Evaluation und Kostenkontrolle
Auf der Suche nach Interim AI Engineers?
Unsere AI Engineers verstärken Ihr Team direkt im Projekt. Sie sind bei uns in Deutschland festangestellt und arbeiten DACH-weit vor Ort oder remote.
Fragen zum AI Engineering
Was unterscheidet AI Engineering von der KI-Beratung bei rwQUANTICAL?
Die KI-Beratung klärt, welche Vorhaben sich lohnen, und endet mit einer priorisierten Roadmap. AI Engineering beginnt danach: Wir bauen die Lösung, integrieren sie in Ihre Systeme und betreiben sie. Sie können auch mit einer fertigen Roadmap direkt bei uns einsteigen.
Müssen unsere Daten das Unternehmen verlassen?
Nicht zwingend. Auf Wunsch entwickeln wir lokale KI-Lösungen mit lokalen LLMs und On-Premise-Infrastruktur, bei denen sensible Daten im Haus bleiben. Welche Variante passt, hängt von Ihren Datenschutzanforderungen und der vorhandenen Infrastruktur ab. Das klären wir vor dem Prototyp.
Welche Systeme können Sie anbinden?
LLM-APIs sowie SAP-, ERP-, CRM- und DMS-Systeme. Bei der Prozessautomatisierung arbeiten wir zusätzlich mit n8n und bestehenden Automatisierungslösungen. Andere Systeme prüfen wir im Prototyp.
Was passiert, wenn der Prototyp nicht überzeugt?
Dann hören wir auf, und Sie haben eine belastbare Antwort, bevor Budget in die Vollentwicklung geflossen ist. Genau dafür ist der Prototyp da. Meist zeigt er auch, woran es liegt: an der Datenlage oder am Zuschnitt des Anwendungsfalls.
Wer betreibt die Lösung nach dem Start?
Auf Wunsch wir. LLMOps und KI-Betrieb gehören zu unseren Leistungen, mit Deployment, Monitoring, Evaluation und Kostenkontrolle. Soll Ihr eigenes Team übernehmen, bereiten wir die Übergabe mit Dokumentation vor.
Können Ihre Engineers auch direkt in unserem Team arbeiten?
Ja. Als Interim AI Engineers verstärken sie Ihr Projektteam vor Ort oder remote, festangestellt bei uns in Deutschland. Das ist der richtige Weg, wenn Sie die Entwicklung selbst steuern und Kapazität oder Spezialwissen brauchen.
Welches KI-Vorhaben soll bei Ihnen in Produktion gehen?
Beschreiben Sie uns den Anwendungsfall. Wir sagen Ihnen, ob ein Prototyp der richtige nächste Schritt ist und was er braucht.