# Individuelle KI-Modelle & intelligente Automatisierung

Wir entwickeln individuelle KI- und Machine-Learning-Lösungen, die Entscheidungen automatisieren, Erkenntnisse gewinnen und Geschäftsprozesse transformieren. Von Prognosemodellen bis Computer Vision — entwickelt für den Produktivbetrieb.

15+ ML-Algorithmen 559+ Automatisierte Tests Produktions-RAG

## Was wir entwickeln

### Natürliche Sprachverarbeitung

Individuelle NLP-Modelle und LLM-Integrationen für Dokumentenverarbeitung, Chatbots, Sentimentanalyse und Wissensextraktion in großem Maßstab. Wir führen Fine-Tuning von Transformer-Architekturen mit Ihren Domänendaten durch, um eine Genauigkeit zu erzielen, die generische Modelle nicht erreichen können. Unsere NLP-Pipelines verarbeiten mehrere Sprachen und integrieren sich in Ihre bestehenden Content-Management- und CRM-Systeme.

### Computer Vision

Bilderkennung, Objekterkennung und visuelle Inspektionssysteme für Fertigung, Gesundheitswesen und Sicherheitsanwendungen. Wir bauen End-to-End-Computer-Vision-Pipelines — von Datenannotation und -augmentierung über Modelltraining bis hin zum Edge-Deployment auf Geräten wie NVIDIA Jetson und Coral TPUs. Unsere Systeme erreichen produktionsreife Genauigkeit mit optimierten Inferenzzeiten unter 100ms.

### Predictive Analytics

Machine-Learning-Modelle für Nachfrageprognose, Risikobewertung, Abwanderungsvorhersage und Empfehlungssysteme, maßgeschneidert für Ihre Daten. Wir kombinieren traditionelle statistische Methoden mit Deep-Learning-Ansätzen, um die Vorhersagegenauigkeit zu maximieren. Jedes Modell enthält Erklärbarkeits-Dashboards, damit Geschäftsverantwortliche die Prognosen verstehen und ihnen vertrauen können.

### MLOps & Integration

End-to-End-ML-Pipelines mit Monitoring, Nachtraining und nahtloser Integration in Ihre bestehende Infrastruktur und Workflows. Wir implementieren automatisierte Datenvalidierung, Modellversionierung mit MLflow, Drift-Erkennung und geplante Nachtrainings-Trigger. Unsere MLOps-Setups laufen auf Kubernetes mit GPU-Orchestrierung und stellen sicher, dass Ihre Modelle genau bleiben, wenn sich Datenverteilungen im Laufe der Zeit verändern.

### Verantwortungsvolle KI & Modell-Governance

Bias-Erkennung, Erklärbarkeit, Monitoring und Modellversionierung, um sicherzustellen, dass Ihre KI-Systeme fair, transparent und auditierbar sind. Wir implementieren SHAP/LIME-Erklärbarkeitslayer, Fairness-Metriken für geschützte Attribute und automatisierte Model Cards, die Trainingsdaten, Leistungs-Benchmarks und bekannte Einschränkungen dokumentieren. Jedes bereitgestellte Modell umfasst Versionskontrolle und Rollback-Fähigkeiten.

## Häufig gestellte Fragen

### Welche Arten von KI-Lösungen entwickeln Sie?

### Wie lange dauert die Entwicklung einer KI-Lösung?

### Arbeiten Sie mit unserer bestehenden Dateninfrastruktur?

### Für welche Branchen haben Sie KI-Lösungen entwickelt?

### Welche KI/ML-Frameworks und Tools verwenden Sie?

## Weitere Fallstudien

### [Xcapit Labs: Machine Learning Ohne Ihre Daten zu Sehen](https://www.xcapit.com/de/case-studies/xcapit-privacy)
Wie Xcapit Labs eine Plattform entwickelt hat, die kollaboratives Machine Learning auf vollständig verschlüsselten Daten mittels Fully Homomorphic Encryption (FHE) ermöglicht, sodass Organisationen gemeinsam KI-Modelle trainieren können, ohne jemals ihre sensiblen Informationen preiszugeben.

### [Xcapit Labs: Sicheres Multi-Agenten-AI-Framework in Rust](https://www.xcapit.com/de/case-studies/argentor-ai-agents)
Wie Xcapit Labs ein produktionsreifes Multi-Agenten-AI-Orchestrierungsframework mit WASM-Sandboxing, MCP-Protokollintegration und eingebauter Compliance für Enterprise-Deployments entwickelt hat.

## Bereit, Ihre KI-Lösung zu entwickeln?

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