Speech2Text-Agentenfür Ihr Unternehmenauf wissenschaftlicher Basis.
Speech2Text-, Support-, Medical- und LLM-Agenten sowie interne Agenten für Ihr Unternehmen auf wissenschaftlicher Basis.
Die meisten KI-Demos funktionieren auf drei ausgewählten Beispielen.
Wir bauen Agenten für Sprachverarbeitung, Support, interne Prozesse und
medizinische Bildsegmentierung, und weisen an einem getrennten Testset
nach, wie gut sie auf Ihren echten Daten arbeiten. Auch dort, wo sie es
nicht tun. Nach wissenschaftlichen Standards, und mit professionellen
MLOps-Standards.
Sechs Wege, wie wir Sprache und Bilder nutzbar machen
Jedes Projekt beginnt mit einer kostenlosen Potenzialanalyse. Wenn
KI für Ihr Problem das falsche Werkzeug ist, sagen wir das.
Service — Speech2Text
Transkription & Sprachanalyse
Gespräche, Diktate und Aufnahmen werden zu durchsuchbarem, strukturiertem Text — mit Sprechertrennung und Zeitmarken. Verarbeitung auf eigener Hardware, die Audiodatei verlässt Ihr Haus nicht.
Eingang
Telefonate, Aufnahmen, Diktate
Ausgang
Transkript mit Sprecher und Zeitmarke
Service — Voice
Telefon-Agenten
Ein Agent, der ans Telefon geht: nimmt Anliegen auf, beantwortet wiederkehrende Fragen, vereinbart Termine und übergibt sauber an einen Menschen, wenn es nötig wird.
Eingang
Anrufe auf Ihrer bestehenden Nummer
Ausgang
Beantwortete Fälle, saubere Übergaben
Service — Support
KI-Kundenservice
Wiederkehrende Anfragen werden sofort beantwortet — belegt aus Ihrer eigenen Dokumentation, nicht frei erfunden. Ihr Team behält die Fälle, die Urteilsvermögen brauchen.
Eingang
Tickets, Chats, E-Mails
Ausgang
Belegte Antworten, klare Eskalationen
Service — Internal
Interne Wissensagenten
Mitarbeiter fragen in normaler Sprache und bekommen Antworten mit Quellenangabe aus Handbüchern, Verträgen und Wikis — statt stundenlang zu suchen.
Eingang
Handbücher, Wikis, Verträge, Ablagen
Ausgang
Antwort mit Fundstelle in Sekunden
Service — Medical
Medizinische Bildsegmentierung
Automatische Segmentierung anatomischer Strukturen auf CT- und MR-Aufnahmen, aufgesetzt auf nnU-Net. Validiert gegen annotierte Referenzdaten, mit dokumentierter Genauigkeit je Struktur.
Eingang
DICOM-Serien, annotierte Referenzdaten
Ausgang
Segmentierungen mit Gütemaß je Struktur
Service — MLOps
Evaluation & Betrieb
Der Teil, den die meisten auslassen: Testsets, Metriken, Monitoring und Regressionstests. Damit Sie nach sechs Monaten noch wissen, ob das System besser oder schlechter geworden ist.
Eingang
Ein laufendes oder geplantes KI-System
Ausgang
Messbare Güte, Monitoring, Berichte
Stack
Womit wir bauen
Jede Komponente, die wir für Sie betreiben, läuft entweder bei einem
europäischen Anbieter oder als offene Software auf Infrastruktur Ihrer
Wahl. In den Systemen, die wir bauen, gibt es keinen Weg, auf dem Ihre
Daten die EU verlassen.
Mistral AISprachmodelle · FR
TensorXInferenz · IE
HetznerHosting · DE
LiveKitEchtzeit-Telefonie · OSS
vLLMInferenz-Serving · OSS
QdrantVektor-Datenbank · DE
PostgreSQLpgvector · OSS
PyTorchSegmentierung · nnU-Net
KubernetesDeployment · OSS
n8nWorkflows · DE
LangfuseEvaluation · DE
GrafanaMonitoring · SE
Kontakt
Kostenlose Potenzialanalyse
30 Minuten zu Ihren Prozessen. Wir benennen den Anwendungsfall mit
dem schnellsten Nutzen und sagen ehrlich, wenn es keinen gibt.
Keine Folien, keine Verpflichtung.