Berliner Teams kommen zu uns, wenn ein KI-Prototyp auf den realen Betrieb trifft: Kundendaten, DSGVO, ein internes Team, das den Outputs vertrauen muss. Wir ergänzen KI-Features in SaaS-Produkten, individuellen Plattformen und internen Tools — Assistenten, Dokumentenextraktion, semantische Suche, Workflow-Automatisierung — entworfen, um neben Ihren bestehenden Systemen zu leben, nicht um sie auf einer Folie zu ersetzen. Wenn KI das falsche Werkzeug ist, bauen wir die Plattform auch ohne.
Berlin ist Europas Applied-AI-Hub: die größte Konzentration von LLM-, Agenten- und Produkt-Engineering-Teams zwischen London und Paris, mit Gründern in Mitte, Kreuzberg, Charlottenburg und den Korridoren um Factory Berlin und Mindspace. Dazu Regulatoren (BfDI, BMI), Kunden (Bundesdruckerei, ImmoScout24, N26, Trade Republic, Zalando) und die EU-Hosting-Infrastruktur, durch die diese Teams liefern müssen — ein Markt, in dem »KI in Produktion« eine echte Bedeutung hat. Architecture-first, EU-gehostet per Default, ausgelegt darauf, das erste Audit zu überstehen — egal ob Ihr Produkt ein KI-Feature braucht oder einfach eine solide individuelle Plattform.
Vier Engagement-Formen, die wir in Berlin liefern. Jede beginnt mit einem realen Workflow Ihres Teams — nicht mit einer Modell-Demo. Für einige davon ist KI das richtige Werkzeug, für andere nicht; das sagen wir vorab.
KI-Agenten und Copiloten, die im Betrieb sitzen — Vertrieb, Support, Ops, Research. Verbunden mit Ihren echten Datenquellen (CRM, interne Dokumente, Ticketing), mit Rollen-basierter Zugriffskontrolle, Audit-Logs und EU-only Inferenz. Entworfen, um ab Woche drei nützlich zu sein — nicht beeindruckend im Demo.
End-to-End-Automation wiederkehrender Workflows: Lead-Routing, Vertragsentwürfe, Rechnungsverarbeitung, Kunden-Onboarding. Wir modellieren zuerst den realen Workflow und fügen LLM-Schritte dort ein, wo sie menschliche Arbeit ersetzen — nicht wo sie einen Chatbot zur Schau stellen.
Strukturierte Daten aus PDFs, Verträgen, Rechnungen, regulatorischen Meldungen und internen Dokumenten extrahieren. OCR plus LLM-Verifikation, mit deterministischen Fallback-Pfaden. So gebaut, dass eine falsche Extraktion geloggt und überprüfbar ist, nicht still nach unten weitergegeben.
EU-gehostetes Modell-Serving, Prompt- und PII-Redaktion, Aufbewahrungs-Steuerung, Sub-Processor-Offenlegung, AVV-fähige Architektur. Egal ob OpenAI, Anthropic, Mistral oder ein selbst gehostetes Modell — wir entwerfen den Datenpfad so, dass das Procurement Ihres Kunden ihn unterzeichnet.
Drei Engagements, in denen KI vom Prototyp zur Produktion ging — jedes mit einer realen Ops- oder Compliance-Restriktion.
Startup-EngineeringLead Lab - B2B-Revenue-Operations-Plattform mit Automatisierungs- und Intelligence-FeaturesIndividuelle B2B-Revenue-Operations-Plattform für strukturiertes Growth, Experimentierung und CRM-zentrierte Workflows — mit optionaler Automatisierung und KI-gestützter Intelligenz unter menschlicher Kontrolle.Plate öffnen →
Digitale Erlebnisse & Marken-SystemeForschungsmittel.comB2B-Förderwebsite und verbundene Produktplattform mit Client Dashboard, Team Workspace, Document Workflow und operationalem Command Center.Plate öffnen →
Enterprise-LösungenVulken FMInspektions- & Asset-Management-Plattform - Mobile Prüf-App und webbasiertes Admin-System für das Facility Management.Plate öffnen →Ja — das ist der Default. Jedes Berliner Engagement entwerfen wir um EU-gehostete Inferenz: AWS eu-central-1, Azure West Europe, Mistral oder selbst gehostete Modelle auf EU-resident GPUs. OpenAI und Anthropic werden über ihre EU-Datenresidenz-Tiers genutzt, mit dokumentierter Sub-Processor-Offenlegung — bereit für das Procurement Ihres Kunden.
Das ist die häufigste Form. Wir integrieren mit den bereits vorhandenen Systemen (HubSpot, Pipedrive, Salesforce, interne CRMs, eigene Ops-Dashboards) statt sie zu ersetzen. Die KI sitzt daneben als neue Fähigkeit — Assistent, Automation, Extraktion — nicht als Parallelsystem, das mit Ihrem um State kämpft.
Default sind Frontier-Modelle (GPT-5, Claude, Mistral Large) für allgemeines Reasoning und Use-Cases, in denen Pre-Training zählt. Für Domain-spezifische Extraktion oder Klassifikation tunen wir kleinere offene Modelle, wenn Daten und Wirtschaftlichkeit es rechtfertigen. Ein Modell von Grund auf bauen wir nicht — außer es gibt einen regulatorischen oder Moat-Grund. Die meisten Teams brauchen Integration, kein Foundation-Modell.
Jeder Produktionspfad hat einen Verifikationsschritt: strukturierte Output-Schemas, deterministische Validierung, Quellen-Zitate und eine Human-Review-Queue für Low-Confidence-Antworten. Die Architektur behandelt das LLM als probabilistische Komponente, nicht als Wahrheitsquelle. Falsche Outputs sind geloggt, überprüfbar und auf Prompt und Quelldaten zurückführbar.
Nach dem 5-tägigen Architecture Sprint liegt das erste produktionsreife Release bei 6–10 Wochen für einen fokussierten Workflow (ein Assistent, eine Extraktions-Pipeline, eine Automation), 3–5 Monaten für eine Multi-Workflow-Operations-Schicht. Wir vermeiden 'KI überall' bewusst — das erste Release liefert einen Workflow End-to-End, dann erweitern wir.
Wir liefern aus Berlin in die anderen Märkte mit on-site Kick-off, Architecture Sprint vor Ort und Live-Pair-Time.
Fünf Tage. €3.500. Wir kartieren Ihre bestehenden Systeme, benennen Daten- und Compliance-Risiken und liefern eine KI-Roadmap, die Ihr Team — oder unseres — umsetzt.
