KI-Lösungen und technische Umsetzung
Zweck
Die Aufgabe bestimmt die Lösung. Nicht jedes Vorhaben benötigt einen Chat oder ein großes KI-System.
KI-Lösungen und technische Umsetzung
Kontext macht KI hilfreich
Wir verbinden fachlichen Zweck, verlässliche Quellen und saubere Softwarearchitektur. So entstehen KI-Helfer, interne Cockpits und Entwicklungsprozesse, die nachvollziehbar bleiben und sich in vorhandene Systeme integrieren lassen.
Der Überblick über unsere Lösungen zeigt mögliche Ansätze; wenn Sie bereits eine konkrete Aufgabe haben, können wir Ihr Vorhaben gemeinsam einordnen.
1:45
Kurz erklärt
Erklärbert erklärt Kontextklar in 105 Sekunden.
Ein Chatfenster allein macht noch keine hilfreiche KI. Das Video zeigt, wie Kontextklar klare Aufgaben, verlässliche Quellen und passende Grenzen zusammenbringt.
Was hilfreiche KI braucht
Ein Chat ist schnell gebaut. Verlässliche Hilfe nicht.
Die Vorabanalyse und der Zweck ordnen den Einstieg ein; Qualität, Datenschutz und Betrieb zeigen, was nach der Umsetzung weiterläuft.
Die wertvolle Arbeit beginnt davor und dahinter: Zweck klären, Wissen auswählen, Quellen pflegen, Antwortgrenzen festlegen und die Lösung sicher in Website oder Arbeitsprozess integrieren.
Freigegebene Quellen
Nur geeignete und verantwortete Inhalte dürfen zur Grundlage von Antworten und Analysen werden.
Passender Kontext
Quellen, Rolle, geöffnete Seite und Aufgabe werden nur so weit berücksichtigt, wie es der konkrete Anwendungsfall erfordert.
Klare Grenzen
Fehlt eine belastbare Grundlage, soll die Lösung das offen sagen, statt eine scheinbar sichere Antwort zu erfinden.
Sicherer Betrieb
Integration, Datenschutz, Modellzugang, Protokollierung und laufende Verantwortung gehören zur technischen Lösung.
Lösungen
Was wir gemeinsam umsetzen können
Vier Formen der Unterstützung können einzeln beginnen oder sich in einem Vorhaben ergänzen.
Mit Vorabanalyse und Zweck lässt sich der Einstieg einordnen; Aufwand und Kosten zeigen, welche Faktoren den Rahmen bestimmen.
KI-Helfer
Sie erklären Angebote, beantworten Fragen aus freigegebenem Wissen und führen durch Inhalte, Formulare oder Abläufe.
KI-Cockpits
Sie verbinden interne Quellen, Analysen, Aufgaben und wiederkehrende Prozesse in einer auf den konkreten Zweck begrenzten Arbeitsoberfläche.
Agentic Coding
Specs, Projektregeln, stabile Werkzeuge, Tests und Reviews führen Coding-Agenten kontrolliert in reale Entwicklungs- und Lieferprozesse ein.
Technische Projektunterstützung
Erfahrene Unterstützung für TYPO3, Symfony, PHP, APIs und Integrationen sowie Next.js-/React-Anwendungen – unabhängig davon, ob KI im Projekt eine Rolle spielt.
Zusammenarbeit
Passend zu Ihrer Ausgangslage
Für Unternehmen steht die eigene Aufgabe im Mittelpunkt; Agenturen können uns gezielt in bestehende Kundenprojekte einbinden.
Der geeignete Einstieg hängt davon ab, wer Verantwortung trägt, welche Systeme bereits vorhanden sind und wie die Zusammenarbeit organisiert ist.
Für Unternehmen
Ein klar abgegrenzter Einstieg für Websites, interne Wissensbestände oder wiederkehrende Arbeitsabläufe. Vorhandene Agenturen und IT-Partner können eingebunden bleiben.
Für Agenturen
Technische Ergänzung im Kundenprojekt – ohne Übernahme der Kundenschnittstelle und auf Wunsch sichtbar oder im Hintergrund.
Beispiele und Nachweise
Bereits sichtbar und überprüfbar
Wir unterscheiden klar zwischen eigenem produktivem Betrieb, funktionalem Demoumfang, intern realisiertem MVP und geplanter Fähigkeit.
Das Beispiel Kontextklar zeigt die eigene Website; Nachweise und Grenzen erklären unsere Einordnung.
Luminara
Der öffentliche, quellengebundene Website-Assistent auf burov.de zeigt Quellenauswahl, begrenzten Dialogkontext und sichtbare Originalseiten im eigenen Betrieb.
LigaWerk
Die Demoanwendung verbindet einen öffentlichen Assistenten mit lesender, rollen- und ansichtsbezogener Hilfe im geschützten Arbeitsbereich.
Firmeninternes KI-Cockpit
Ein bereits realisierter interner MVP-Umfang verbindet Quellen, Analysen, Findings, Team-Aufgaben, geplante Abläufe und Benachrichtigungen.
Technische Haltung
Nachvollziehbar statt abhängig
Qualität, Datenschutz und Betrieb bestimmen die laufende Verantwortung; mögliche LLM-Betriebsmodelle werden für das konkrete Vorhaben ausgewählt.
Langjährige Erfahrung mit bestehenden Websystemen, Schnittstellen und produktiven Anwendungen verbindet sich hier mit modernen KI- und Coding-Agenten.
Bestehende Systeme weiter nutzen
Websites, Anwendungen, APIs, Suchindizes und Arbeitsabläufe werden nach Möglichkeit ergänzt statt ohne fachlichen Grund ersetzt.
Quellen und Grenzen sichtbar halten
Verwendetes Wissen, Antwortgrenzen und der tatsächliche Nachweisstand bleiben für Auftraggeber und beteiligte Partner nachvollziehbar.
Umsetzung und Betrieb trennen
Projektaufwand, Hosting, Modellnutzung und optionale laufende Betreuung werden getrennt eingeordnet.
Ohne verpflichtende Kontextklar-Lizenz
Die technische Umsetzung gehört zum Kundenprojekt und bleibt wartbar, übergebbar und ohne proprietäre Bindung weiter nutzbar.
Vorgehen
Vom Vorhaben zum begrenzten Einstieg
Ein erster Schritt soll genug zeigen, um eine belastbare Entscheidung zu ermöglichen, ohne bereits das größtmögliche System vorwegzunehmen.
Aufwand und Kosten lassen sich nach dem ersten Zuschnitt einordnen; die Vorabanalyse schafft dafür die Grundlage.
Zweck und Ausgangslage klären
Wir betrachten Zielgruppe, Aufgabe, vorhandene Quellen, Systeme, Verantwortlichkeiten und notwendige Grenzen.
Ersten Umfang festlegen
Je nach Vorhaben entsteht eine direkte begrenzte Umsetzung, ein Pilot oder zunächst eine weiter nutzbare Analyse.
Umsetzen, prüfen und übergeben
Die Lösung wird integriert, an vereinbarten Kriterien geprüft und mit ihrer technischen sowie redaktionellen Verantwortung nachvollziehbar übergeben.
Wissen
Wissen zum Nachlesen
Die Wissensübersicht bündelt alle Themen; das Glossar erklärt zentrale Begriffe.
Die Grundlagen hinter unseren Entscheidungen bleiben öffentlich zugänglich und funktionieren auch ohne Chat.
KI-Helfer und guter Kontext
Warum Zweck, freigegebenes Wissen und ehrliches Nichtwissen wichtiger sind als die sichtbare Chat-Oberfläche.
Von der Quelle zur Antwort
Wie aus geprüften Inhalten, Auswahl und Antwortregeln ein nachvollziehbarer Datenweg entsteht.
Agentic Coding kontrolliert einführen
Wie Projektkontext, Rechte, stabile Werkzeuge, automatische Prüfungen und menschliches Review zusammenwirken.
Gemeinsam klären
Was soll bei Ihnen künftig besser funktionieren?
Beschreiben Sie kurz Ihre Ausgangslage, vorhandene Systeme und das gewünschte Ergebnis. Gemeinsam klären wir, ob ein KI-Helfer, ein Cockpit, technische Unterstützung oder zunächst nur eine Analyse sinnvoll ist.
