Prozess definieren
On-Premise- oder Private-Cloud-Modelle nach Datensensibilität, Infrastruktur, Betriebskosten und Verwendungszweck auswählen.
Regulated Data & AI Engineering
Private KI & RAG für regulierte Umgebungen
Private KI in realen Prozessen integrieren—mit Evaluation, Zugriffskontrolle und menschlicher Prüfung.
System entwickeln
Zugriffsgesteuerte Recherche in freigegebenen Dokumenten mit Quellenverweisen und klaren Wissensgrenzen entwickeln.
Prüfen und betreiben
Recherche- und Antwortqualität, Fehlerfälle und Berechtigungsgrenzen evaluieren. Menschliche Prüfung und kontrollierten Rollout festlegen.
Vereinbarte Engineering-Ergebnisse
- Evaluationsdatensatz, Qualitätsschwellen und Evaluationsbericht
- Regressionstests, Zugriffsmodell und Logging-Konfiguration
- Bereitstellungsverfahren, dokumentierte Grenzen und Übergabehinweise
Ausgelegt zur Unterstützung der Validierung im Qualitätssystem des Kunden. Validierungsverantwortung, Abnahmekriterien und menschliche Prüfung werden ausdrücklich vereinbart; Automatisierung ersetzt keine verantwortliche Qualitätsprüfung.
Fallstudien
Ausgewählte Engineering-Projekte
Anonymisierte Projekterfahrung in Finanzdienstleistungen, Life Sciences und selbst gehosteter KI-Automatisierung—mit konkreten Ansätzen, Ergebnissen und Erkenntnissen.
Selbstständige Technologieberatung
Automatisierter Projektabgleich für einen selbstständigen Berater
Ein selbst gehosteter Python-Agent vergleicht deutsche und englische Projektangebote mit mehreren Lebensläufen und bündelt passende Angebote in E-Mail-Übersichten. Zeitersparnis und Treffergenauigkeit sind noch nicht gemessen.
Fallstudie lesenTechnologien und Standards passend zum Prozess
Statistisches Computing
R · Python · SAS · SQL
Klinische Prozesse
CDISC · SDTM · ADaM · Pinnacle 21 · TLF
Private KI
LLMs · RAG · on-premise · private cloud
Anwendungen
Shiny · APIs · dashboards
Benötigte Eingaben
Verwendungszweck, repräsentative Evaluationsfragen, freigegebene Wissensquellen, bestehender Prototyp und Infrastrukturvorgaben.
Verantwortung des Kunden
Fachreviewer, freigegebene Datenzugriffe und Verantwortliche für menschliche Aufsicht und Betriebsentscheidungen benennen. Zulässige Modellanbieter und Datenstandorte vereinbaren.
Abnahmekriterien
Aufgabenspezifische Qualitätsschwellen und Fehlerfälle vereinbaren. Berechtigungsgrenzen, nachvollziehbare Ergebnisse und wiederholbare Regressionstests vor der vereinbarten Bereitstellung nachweisen.
Kontakt
Privaten KI-Anwendungsfall bewerten
Private KI in realen Prozessen integrieren—mit Evaluation, Zugriffskontrolle und menschlicher Prüfung.