Ingenieure, die den KI-Teil dort bauen, wo Ihre Daten tatsächlich liegen: interne Systeme, Data Warehouses und Prozesse, die seit Jahren laufen. Mit Umfang, mit Protokollen, mit Übergabe.
Ein kleines Unternehmen will ein fertig geschnürtes Ergebnis zum veröffentlichten Preis, in wenigen Wochen produktiv. Eine große Organisation will ein Team, eine Umsetzung und einen Vertrag mit einem Verantwortlichen darauf. Beides in ein Angebot zu gießen ist der schnellste Weg, an beiden Enden schlecht zu liefern.
Wiederkehrende Arbeit, Kundenantworten außerhalb der Zeiten, Mahnläufe, Erfassung — dafür gibt es bereits standardisierte Pakete zu veröffentlichten Preisen bei Apus Automation. Wir verweisen Sie dorthin, statt ein Projekt zu eröffnen.
Apus Automation ansehen →Daten über mehrere Systeme verteilt, echte Compliance-Auflagen, Integration in Software, die bereits produktiv ist. Das ist Engineering mit Umfang und Abnahme — und darum geht es auf dieser Seite.
Jeder Punkt unten endet mit einem Ergebnis, nicht mit einer Präsentation.
Geschäftsführung und CTO, die über eine Investition entscheiden müssen
Vier bis sechs Wochen Sichtung von Daten, Prozessen und Systemen, danach Bewertung jeder Chance nach Nutzen und Schwierigkeit — vom Problem her gedacht, nicht von der Technologie.
Daten- und IT-Teams, die Zahlen aus mehreren Quellen zusammentragen
Strecken aus den heute laufenden Systemen an einen Ort, dem man trauen kann, mit Datenmodell und Überwachung — denn alles KI-seitige steht darauf.
Betrieb, Recht und Kundenservice
Fragen in natürlicher Sprache, beantwortet aus Ihren eigenen Dokumenten, mit Quellenangabe und unter Beachtung bestehender Berechtigungen — kein Chatbot, der rät.
Organisationen, deren Daten das Haus nicht verlassen dürfen
Modelle in Ihrer Infrastruktur für sensible Daten, kombiniert mit Cloud-Modellen für den Rest, samt der Richtlinie, welche Daten wohin dürfen.
Produktteams mit Software, die bereits produktiv ist
KI-Funktionen im Produkt, das Sie verkaufen, nach demselben Engineering-Standard wie der Rest: getestet, überwacht, mit Rückfallweg, wenn das Modell danebenliegt.
Apus AI Lab ist die interne Ingenieursgruppe, die die KI-Zusagen im gesamten Apus-Ökosystem trägt: welches Modell wo läuft, welche Daten hinaus dürfen und wie das gemessen wird. Sie verkauft nichts.
Sensible Daten verarbeiten Modelle in Ihrer eigenen Infrastruktur; nur Unkritisches erreicht einen Cloud-Dienst, und diese Grenze steht im Vertrag.
Jeder Anwendungsfall bekommt ein eigenes Prüfset und einen Ausgangswert, damit eine Qualitätsdiskussion bei Zahlen endet und nicht bei Meinungen.
Ihre Daten trainieren keine gemeinsam genutzten Modelle. Das steht im Vertrag und in der NDA, nicht in einer Zeile auf einer Website.
Jeder Modellaufruf hinterlässt eine nachvollziehbare Spur — Eingabe, Version, Kosten, Ergebnis — damit ein Vorfall hinterher wirklich untersucht werden kann.
Apus AI Lab ist eine interne Gruppe, keine Vertriebsmarke, und hat keine eigene Website. Wir haben bislang keine externe Forschung veröffentlicht; sobald es soweit ist, erscheint sie hier.
Wir sehen uns Ihre Daten und Prozesse an und sagen offen, welche Teile sich zu bauen lohnen, welche noch nicht, und welche man besser als standardisiertes Paket kauft, statt ein Projekt zu eröffnen.