IT & KI Consulting
Die Frage ist selten, ob ein Sprachmodell etwas kann, sondern ob es sich für einen bestimmten Ablauf rechnet. Syventa beginnt beim Anwendungsfall statt bei der Technologie: Welche Aufgabe fällt häufig an, ist klar beschreibbar und kostet heute Zeit? Daraus entsteht eine Lösung, die tatsächlich in Betrieb geht.
Leistungsumfang
Konkrete Leistungen
- KI-Strategie und Use-Case-Entwicklung
- Aufbau von KI-gestützten Wissenssystemen und RAG-Pipelines
- Prozessautomatisierung mit KI über die Claude API und die OpenAI API
- Multi-Agent-Systeme und Agentic Workflows
- IT-Infrastruktur-Beratung und -Aufbau
- Technische Begleitung von Digitalisierungsprojekten
- Auswahl und Einführung geeigneter Software-Tools
- KI-gestützte Softwareentwicklung im Team einführen, von der Werkzeugwahl bis zur automatischen Code-Prüfung
Aus der Praxis
Ein Beispiel
Eigenes Produkt
ankero: Business-Software für kleine Teams
- Ausgangslage
- Kunden, Angebote, Projekte, Zeiten und Rechnungen lagen bei kleinen Teams in vielen getrennten Werkzeugen.
- Lösung
- Eine Plattform für Kontakte, Deals, Projekte, Aufgaben, Zeiterfassung, Angebote und Rechnungen samt Postfach. KI-Assistenten greifen über eine abgesicherte MCP-Schnittstelle zu, jede Version läuft vor der Auslieferung durch automatisierte API- und Browsertests.
- Ergebnis
- Im täglichen Einsatz, auch bei Syventa selbst: Aufgaben und Zeiten dieser Website stehen dort.
Individuelle Software & digitale ToolsIT & KI ConsultingQualitätssicherung & Testingankero.app (öffnet neues Fenster)
Werkzeuge
Eingesetzte Technologien
- Claude API
- OpenAI API
- Dify
- RAG-Pipelines
- pgvector
- Python
- Docker
- AWS
- Azure
- Google Gemini API
- Claude Code
- Model Context Protocol (MCP)
Zielgruppe
Für wen eignet sich das
Unternehmen, die KI einsetzen wollen, aber einen belastbaren ersten Anwendungsfall suchen statt eines Pilotprojekts ohne Anschluss.
Fragen
Häufige Fragen
Wo fängt man mit KI sinnvoll an?
Bei einem konkreten Anwendungsfall, nicht bei der Technologie. Gesucht wird zuerst eine Aufgabe, die häufig anfällt, klar beschreibbar ist und heute spürbar Zeit kostet. Daran lässt sich der Nutzen messen, bevor größer investiert wird.
Was ist eine RAG-Pipeline?
Ein Aufbau, bei dem ein Sprachmodell auf Basis Ihrer eigenen Dokumente antwortet statt auf allgemeinem Wissen aus dem Training. Das ist die Grundlage für Wissenssysteme, die firmeninterne Fragen beantworten und ihre Quelle mit angeben können.
Bleiben unsere Daten dabei im Unternehmen?
Das hängt vom gewählten Aufbau ab und wird vorab entschieden, nicht nachträglich. Es gibt Varianten mit externen Modellanbietern und Varianten, die vollständig auf eigener Infrastruktur laufen. Die Abwägung zwischen Aufwand und Datenhoheit gehört in die Beratung.
Was sind Multi-Agent-Systeme?
Mehrere spezialisierte KI-Agenten, die gemeinsam eine Aufgabe bearbeiten, statt ein einzelnes Modell für alles zuständig zu machen. Sinnvoll wird das bei mehrstufigen Abläufen, in denen Zwischenergebnisse geprüft oder weiterverarbeitet werden müssen.
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