Leistungen
Seit über 10 Jahren entwickeln wir Finanzprojekte auf Blockchain-Basis: zentrale und dezentrale Krypto-Börsen, Krypto-Bots, Payment-Gateways, Immobilien-Tokenisierung sowie DeFi- und NFT-Projekte.
AI & ML
Seit 2023 entwickeln wir KI für Unternehmen: individuelle KI- und LLM-Entwicklung, KI-Agenten, Chatbots und Enterprise-KI, angebunden an Ihre Daten, Produkte und Prozesse.
Wir entwickeln Anwendungen mit generativer KI, die Menschen helfen, Informationen zu finden, Dokumente vorzubereiten und Arbeit in Geschäftssystemen zu erledigen. Von internen Assistenten bis zu KI-Funktionen für SaaS-Produkte übernehmen wir Entwicklung, Integrationen, Tests und Deployment.
Bringen Sie uns ein konkretes Projekt oder einen Prozess, den Sie verbessern möchten. Wir helfen Ihnen, den Umfang festzulegen, Ihre Daten zu bewerten und einen praktikablen Einstieg zu wählen.
Bevor wir uns auf eine vollständige Entwicklung festlegen, prüfen wir den Workflow, die verfügbaren Daten und das erwartete Ergebnis. In der Discovery wird festgelegt, was das System leisten soll, welche Aktionen eine menschliche Freigabe erfordern und wie seine Leistung bewertet wird. Ein fokussierter Prototyp testet die Annahmen, die für die Investition am wichtigsten sind.
Wir entwickeln Anwendungen rund um Ihre Nutzer und Geschäftsprozesse. Unsere Arbeit umfasst Oberfläche, Backend, Modellintegration, Datenzugriff und Administrationswerkzeuge. Der Umfang reicht vom internen Dokumentenassistenten bis zum kundenorientierten Produkt mit Konten, Abonnements und mehreren Benutzerrollen.
KI-EntwicklungsleistungenWir verbinden KI-Anwendungen per Retrieval-Augmented Generation mit Dokumenten und Datenbanken Ihres Unternehmens. Dazu gehören die Aufbereitung von Inhalten, die Konfiguration der Suche, die Erhaltung von Quellenverweisen und die Anwendung von Zugriffsregeln. Außerdem legen wir fest, wie Informationen aktualisiert werden, damit die Anwendung aktuelle Vorgaben von veraltetem Material unterscheiden kann.
Wir entwickeln Copilots, die Mitarbeitende unterstützen, und Agenten, die definierte Aufgaben über freigegebene Tools ausführen. Sie können Datensätze abrufen, Antworten vorbereiten, Felder ausfüllen und Schritte zwischen Anwendungen koordinieren. Berechtigungen, Prüfpunkte und Ausnahmebehandlung sind Teil des Workflows.
KI-Agenten-EntwicklungWir prüfen, ob die Aufgabe bessere Anweisungen, eine stärkere Suche, ein anderes Modell oder Fine-Tuning braucht. Wenn Fine-Tuning gerechtfertigt ist, definieren wir den benötigten Datensatz und den Bewertungsprozess. Die Wahl hängt vom gewünschten Verhalten und den verfügbaren Belegen ab, mit denen es sich testen lässt.
LLM-EntwicklungWir verbinden generative KI mit bestehenden Produkten und operativen Systemen. Dazu gehören Authentifizierung, APIs, Hintergrundverarbeitung, Monitoring und Deployment. Nach dem Launch kann der Support Fehler, Änderungen an Datenquellen, Modell-Updates und Verbesserungen auf Basis der tatsächlichen Nutzung abdecken.
Beantworten Routinefragen anhand freigegebener Produktinformationen, Richtlinien und Support-Dokumentation. Verbinden authentifizierte Anfragen bei Bedarf mit Kundensystemen und übergeben Gespräche an Mitarbeitende, wenn die verfügbaren Informationen nicht ausreichen oder das Anliegen geprüft werden muss.
Helfen Mitarbeitenden, Unternehmensinformationen zu durchsuchen und Antworten mit Verweisen auf die zugrunde liegenden Quellen vorzubereiten. Der Zugriff kann sich nach Teamzuständigkeiten und Benutzerberechtigungen richten, sodass Mitarbeitende die für ihre Arbeit relevanten Informationen erhalten.
Extrahieren Informationen aus eingehenden Dateien, erkennen fehlende Felder und erstellen Zusammenfassungen oder Dokumententwürfe. Mitarbeitende können die Quelle neben dem Ergebnis prüfen, bevor sie es übernehmen oder an die nächste Stufe weitergeben.
Unterstützen bei Aufgaben wie dem Vorbereiten von Kundenantworten, dem Zusammenfassen von Kontoaktivitäten und dem Entwerfen von Berichten. Der Copilot bündelt relevante Informationen in den Tools, die Mitarbeitende bereits nutzen, mit einer Prüfung vor folgenreichen Aktionen.
Ergänzen Sie Ihr Produkt um Suche, Generierung, Dokumentenanalyse oder Konversationsfunktionen. Wir entwickeln die zugehörige Oberfläche, Berechtigungen, Nutzungskontrollen und Backend-Services, damit die Funktion zu Ihrer Anwendung und Ihrem Geschäftsmodell passt.
Wir haben einen Assistenten für die Disposition und Rechnungsstellung eines Frachtführers entwickelt. Er liest Frachtbestätigungen, sammelt Zustellnachweise, ruft Fahrzeugpositionen ab und bereitet Datensätze und Nachrichten zur Freigabe durch den Disponenten vor.
Während des vierwöchigen Pilots sank die Zeit von der Zustellung bis zur Rechnung von drei bis fünf Tagen auf einen Tag. Das Dispositionsteam gewann 22 Stunden pro Woche. Ausgehende Aktionen blieben an eine menschliche Freigabe gebunden.
Fallstudie zur KI in der Disposition lesen
Wir haben einen POC zur Entscheidungsunterstützung entwickelt, der sechs spezialisierte LLM-Agenten, numerische Modelle und ein Vektorgedächtnis kombiniert. Das System bündelt Marktinformationen und liefert Signale mit begründender Analyse über ein Dashboard und Telegram-Benachrichtigungen.
Der Umfang umfasste Entscheidungshistorie, Bewertungswerkzeuge und Beobachtung im Paper-Trading. Eine automatisierte Ausführung war nicht Teil des anfänglichen Umfangs.
Fallstudie zum KI-Handelssystem lesen
Die Anwendung verbindet sich mit den Dokumenten, Datensätzen und externen Quellen, die sie für ihre Aufgabe benötigt. Wir legen fest, welche Informationen in eine durchsuchbare Wissensbasis gehören und welche Anfragen aktuelle Daten aus einem Geschäftssystem brauchen.
Wir ordnen Sprachgenerierung, Suche, Berechnungen und andere Operationen den passenden Komponenten zu. So kann das Team das eigentliche Ergebnis getrennt von der Formulierung bewerten, die der Nutzer sieht.
APIs und Hintergrunddienste ermöglichen der Anwendung, Informationen abzurufen und Datensätze vorzubereiten oder zu aktualisieren. Jede Integration benötigt definierte Berechtigungen, validierte Eingaben und eine Reaktion auf Fehler.
Wir legen fest, welche Ergebnisse geprüft werden müssen und welche Aktionen das System eigenständig ausführen darf. Prüfansichten sollten genug Kontext zeigen, damit Mitarbeitende das Ergebnis freigeben, korrigieren oder ablehnen können.
Wir erstellen Bewertungsszenarien aus den Aufgaben, denen die Anwendung begegnen wird. Die Tests umfassen unvollständige Informationen, widersprüchliche Quellen, unerwartete Eingaben und Integrationsfehler. Abnahmekriterien werden auf den Anwendungsfall abgestimmt.
Wir legen fest, worauf jeder Nutzer und jede KI-Komponente zugreifen darf. Sensible Informationen, Tool-Berechtigungen, Zugangsdaten und Aufbewahrungsanforderungen beeinflussen Architektur und Deployment-Entscheidungen.
Die Anwendung braucht eine definierte Reaktion, wenn Belege fehlen oder eine Aufgabe außerhalb ihres Rahmens liegt. Je nach Workflow kann sie um Klärung bitten, unterstützende Quellen zeigen oder die Arbeit an Mitarbeitende weiterleiten.
Wir überwachen Antwortzeiten, Fehler, Modellnutzung und Betriebskosten. Bei einem Abonnementprodukt fließen die Kosten einer typischen Nutzeraufgabe auch in Nutzungslimits und Preise ein.
Wir sprechen mit den Menschen, die die Arbeit erledigen, prüfen repräsentative Eingaben und identifizieren die Schritte, die die Anwendung unterstützen wird. Gemeinsam legen wir Umfang, Rahmenbedingungen und Erfolgskriterien fest.
Wir bauen einen Prototyp, um die wichtigsten technischen und produktbezogenen Annahmen zu testen. Diese Phase zeigt, ob die verfügbaren Daten und der gewählte Ansatz ein nützliches Ergebnis liefern können.
Wir entwickeln die Anwendung, verbinden die benötigten Systeme und implementieren Berechtigungen und Prüf-Workflows. Demos geben Ihrem Team die Möglichkeit, den Fortschritt zu bewerten und Fragen während der Entwicklung zu klären.
Wir testen anhand der vereinbarten Szenarien, beheben Probleme und erstellen Deployment- und Betriebsdokumentation. Ein schrittweiser Rollout lässt Nutzer das System in einer kontrollierten Umgebung prüfen, bevor es breiter eingeführt wird.
Nach dem Launch prüfen wir Fehler, Korrekturen der Nutzer, Änderungen an Quellen und die Leistung. Diese Erkenntnisse steuern Updates an Suche, Prompts, Integrationen und Anwendungsverhalten.
Die Schätzung hängt vom Workflow, der Datenbereitschaft, den Integrationen sowie den Anforderungen an Deployment und Prüfung ab. Wir gliedern den Umfang in Ergebnisse, damit Sie sehen, was jede Phase umfasst.
| Projektumfang | Typische Leistungen | Wichtigste Faktoren der Schätzung |
|---|---|---|
| Fokussierter Prototyp | Ein Kernszenario, Beispieldaten, einfache Oberfläche, Bewertung | Qualität der Eingaben, Eignung des Modells, Komplexität der Aufgabe |
| Geschäftsanwendung | Benutzeroberfläche, Berechtigungen, Integrationen, Tests, Deployment | Anzahl der Workflows, Systemzugriff, Prüfanforderungen |
| Breitere Einführung | Mehrere Teams oder Prozesse, gemeinsame Services, operative Kontrollen | Dateneigentum, Integrationsabhängigkeiten, Anforderungen an Rollout und Support |
Wir wählen den Stack passend zu Ihrer bestehenden Umgebung, Ihren Datenanforderungen und der erwarteten Last.
Wir können ein klar umrissenes Projekt oder eine laufende Entwicklungsunterstützung besprechen. Verantwortlichkeiten des Teams, Ergebnisse und Support-Vereinbarungen werden im Angebot festgelegt.
Projekt besprechenUnsere Arbeit umfasst alles, was eine KI-Funktion nutzbar macht: Oberflächen, Geschäftslogik, Datenzugriff, Integrationen und Deployment. Das ist besonders hilfreich, wenn die Anwendung innerhalb eines bestehenden Produkts funktionieren muss.
Wir gliedern Projekte in Phasen mit definierten Ergebnissen. Ihr Team kann den Prototyp bewerten, Integrationen prüfen und Ergebnisse mit vereinbarten Kriterien vergleichen, bevor der Umfang erweitert wird.
Unsere Projekte umfassen Dokumente, externe Systeme, mehrere Benutzerrollen und menschliche Prüfung. Diese Abhängigkeiten berücksichtigen wir, wenn wir festlegen, was die Anwendung zuverlässig leisten kann.
Der erste Auftrag kann sich auf einen bestimmten Workflow konzentrieren. Breitere Einführung, weitere Integrationen und neue Funktionen können folgen, sobald die erste Version bewertet wurde.
„Merehead hat sich die Zeit genommen zu verstehen, wie unser Team Versicherungsfälle bearbeitet, bevor der KI-Agent entwickelt wurde. Er hilft uns, eingehende Dokumente zu prüfen, Policendetails zu finden und Antworten vorzubereiten, die unsere Mitarbeitenden kontrollieren. Wir haben geschätzt, dass das Team früh praktische Fragen gestellt und die Ausnahmen gemeinsam mit uns durchgearbeitet hat. Der Agent fügt sich in unseren Arbeitsalltag ein, und die Entscheidungen bleiben bei unseren Leuten.“
Die Kosten hängen vom Umfang, vom Zustand der Daten, von den Integrationen und den Deployment-Anforderungen ab. Wir erstellen eine Schätzung anhand konkreter Ergebnisse und weisen laufende Kosten separat aus. Wenn wichtige Annahmen noch ungetestet sind, kann eine fokussierte Discovery- oder Prototypphase helfen, den vollständigen Umfang festzulegen.
Ein schmaler Pilot und eine Geschäftsanwendung haben unterschiedliche Anforderungen. Datenbereinigung, Zugriffsfreigaben und Integrationen können den Zeitplan ebenso stark beeinflussen wie die Entwicklung. Einen Zeitrahmen schlagen wir vor, nachdem wir diese Abhängigkeiten und die Abnahmekriterien geprüft haben.
Ja. Zunächst prüfen wir die Architektur der Anwendung, verfügbare APIs, Authentifizierung und Datenzugriff. Je nach Produkt kann die KI-Funktionalität über einen separaten Service eingeführt oder in bestehende Komponenten integriert werden.
Viele Anwendungen können bestehende Modelle mit Anweisungen und einer Suche in Unternehmensinformationen nutzen. Fine-Tuning ist eine separate Entscheidung. Zu Beginn brauchen wir eine repräsentative Auswahl an Aufgaben, relevantes Quellmaterial und Beispiele für akzeptable Ergebnisse.
RAG stellt zum Zeitpunkt einer Anfrage relevante Quellinformationen bereit. Fine-Tuning verändert das Modellverhalten anhand von Trainingsbeispielen. Wir analysieren zuerst das Problem: Fehlendes Wissen, uneinheitliche Ausgaben und spezialisiertes Verhalten können unterschiedliche Lösungen erfordern.
Wir legen fest, welche Daten das System nutzt, wo sie verarbeitet werden, wer darauf zugreifen darf und welche externen Dienste sie erhalten. Zugriffskontrollen, Aufbewahrung, Protokollierung und Deployment-Anforderungen fließen dann in die Umsetzung ein.
Eigentum, Repository-Zugang, Dokumentation und Übergabebedingungen werden im Vertrag festgelegt. Das Angebot benennt außerdem Drittanbieterdienste und Softwareabhängigkeiten, die für den Betrieb der Anwendung erforderlich sind.
Ja. Der Support kann Monitoring, Analyse von Vorfällen, Änderungen an Integrationen, Modell-Updates und geplante Verbesserungen umfassen. Umfang und Verantwortlichkeiten vereinbaren wir vor Beginn des Supportzeitraums.
Erzählen Sie uns, was Sie entwickeln möchten oder welcher Prozess verbessert werden soll. Nennen Sie die beteiligten Systeme, die verfügbaren Daten und Anforderungen an Zeitplan oder Deployment.
Wir prüfen die Anfrage und besprechen Umfang, technische Optionen und die Fragen, die vor einer Schätzung geklärt werden müssen.
