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Unsere Generative-AI-Entwicklungsservices in Deutschland begleiten Unternehmen von der Bewertung geeigneter Anwendungsfälle bis zum produktiven Einsatz. Wir verbinden Modellentwicklung, Datenintegration, Sicherheit, Tests, Bereitstellung und Optimierung, um Lösungen für konkrete betriebliche Anforderungen zu entwickeln.
Unsere Generative-AI-Beratung in Deutschland hilft Ihnen, Geschäftsziele, verfügbare Daten, technische Machbarkeit, Sicherheitsanforderungen und Umsetzungsrisiken zu bewerten, geeignete Anwendungsfälle zu priorisieren und einen praxisnahen Fahrplan für die Einführung festzulegen.
Wir entwickeln individuelle Generative-AI-Lösungen passend zu Ihren Arbeitsabläufen, Nutzern, Daten und Systemen, darunter Wissensassistenten, Tools für Dokumentenintelligenz, Enterprise-Copiloten und KI-gestützte Anwendungen für konkrete betriebliche Anforderungen.
Unsere LLM-Entwicklungsservices in Deutschland umfassen Modellauswahl, Prompt-Design, domänenspezifische Anpassung, Evaluierung und bei Bedarf Fine-Tuning – abgestimmt auf Genauigkeit, Latenz, Kosten, Datenschutz, Bereitstellungsbedingungen und die jeweiligen Aufgaben.
Wir entwickeln RAG-Systeme, die Sprachmodelle mit freigegebenen Unternehmensdatenquellen verbinden. So können Nutzer relevante Informationen abrufen, während Zugriffsrechte, Quellenkontrolle, Abrufqualität und zuverlässigere Antworten berücksichtigt werden.
Unsere Entwicklung von KI-Agenten in Deutschland konzentriert sich auf kontrollierte Systeme, die freigegebene Tools, APIs und Anwendungen nutzen, um definierte Abläufe mit Berechtigungen, Monitoring, Schutzmechanismen und menschlichen Freigabepunkten auszuführen.
Wir verbinden Generative-AI-Anwendungen mit ERP-, CRM- und Wissenssystemen, Datenbanken, Support-Plattformen und internen Anwendungen. Dabei stehen sicherer Datenaustausch, Identitätsmanagement, API-Kompatibilität und möglichst geringe Eingriffe in bestehende Abläufe im Mittelpunkt.
Der Einsatz von KI nimmt in deutschen Unternehmen zu, doch für den produktiven Betrieb reicht die Auswahl eines Modells allein nicht aus. Unternehmen müssen Fachkenntnisse, rechtliche Vorgaben, Datenschutz, Datenqualität und die Kompatibilität mit bestehenden Systemen berücksichtigen, bevor generative KI betriebliche Abläufe zuverlässig unterstützen kann.
54 — Anbieter für Workplace Services bewertet: Der Bericht 2026 bewertet 54 Anbieter in fünf Kategorien für Workplace Services in Deutschland. (Quelle)
22 — Anbieter als „Leader“ ausgezeichnet: ISG stufte 22 Anbieter in den fünf untersuchten Kategorien für Workplace Services als „Leader“ ein. (Quelle)
7 — Leader in vier Kategorien: Sieben Anbieter wurden in vier der für den deutschen Markt bewerteten Workplace-Service-Kategorien als „Leader“ eingestuft. (Quelle)
2 — Anbieter als „Rising Stars“ ausgezeichnet: Cognizant und NTT DATA wurden aufgrund ihres zukünftigen Potenzials im Bereich Workplace Services als „Rising Stars“ ausgezeichnet. (Quelle)
Unser Entwicklungsprozess überführt validierte Anwendungsfälle für generative KI durch strukturierte Planung, Architektur, Datenaufbereitung, Tests, Bereitstellung und laufende Optimierung in produktionsreife Systeme.
Wir definieren das Geschäftsproblem, die Zielgruppen, erwartete Ergebnisse, verfügbare Daten, Integrationsanforderungen und Rahmenbedingungen, um zu prüfen, ob generative KI die passende Lösung ist.
Wir priorisieren geeignete Anwendungsfälle und bewerten Datensensibilität, Sicherheit, Compliance, menschliche Kontrolle, betriebliche Risiken und Umsetzungskomplexität, bevor die Entwicklung beginnt.
Wir wählen geeignete Modelle, RAG- oder Fine-Tuning-Ansätze, Orchestrierungsmuster, Infrastruktur und Bereitstellungsoptionen anhand von Leistung, Datenschutz, Kosten und Skalierbarkeit aus.
Wir bereiten Unternehmensdaten auf, entwickeln Retrieval- oder Anpassungspipelines, binden freigegebene Tools und APIs an und entwickeln die Anwendung entlang definierter Nutzerabläufe.
Wir prüfen Antwortqualität, Faktentreue, Retrieval-Genauigkeit, Sicherheit, Latenz, Kosten und Aufgabenleistung anhand festgelegter Akzeptanzkriterien vor dem produktiven Einsatz.
Wir stellen die Lösung bereit, richten Monitoring und Governance ein, verfolgen die Leistung und passen Modelle, Prompts, Retrieval-Pipelines und Abläufe an neue Anforderungen an.
Unsere Enterprise-Lösungen für generative KI in Deutschland helfen Unternehmen dabei, den Informationszugriff, wiederkehrende Aufgaben, den Kundenservice und die Entwicklung digitaler Produkte zu verbessern – bei voller Kontrolle über Daten, Arbeitsabläufe und menschliche Aufsicht.
KI-Workflow-Automatisierung kann Dokumentenverarbeitung, Informationsextraktion, Berichtserstellung, Anfrageweiterleitung und andere wiederkehrende Abläufe unterstützen. So reduzieren Teams manuellen Aufwand und können sich stärker auf Aufgaben konzentrieren, die menschliches Urteilsvermögen erfordern.
KI-Assistenten können freigegebene Unternehmensinformationen durchsuchen, Dokumente zusammenfassen, interne Fragen beantworten und Recherchen unterstützen. Dadurch finden Mitarbeiter relevantes Wissen schneller über getrennte Systeme und Datenquellen hinweg.
Generative KI kann Serviceteams bei der Formulierung von Antworten, der Wissenssuche, Fallzusammenfassungen und der Klassifizierung von Anfragen unterstützen. So lassen sich Kunden- und Betriebsanfragen einheitlicher und effizienter bearbeiten.
KI-Copiloten können Anforderungsanalysen, technische Dokumentation, Recherche, Prototyping, Code-Unterstützung und Tests begleiten. Dadurch können Produkt- und Entwicklungsteams definierte Aufgaben mit weniger wiederkehrendem Aufwand erledigen.
Wir wählen Foundation Models anhand des Anwendungsfalls, der Datensensibilität, Leistungsanforderungen, Bereitstellungsumgebung, Latenz, Kosten und Integrationsanforderungen aus, statt uns auf einen einzelnen Modellanbieter zu verlassen.
Mistral
Whisper
Claude
GPT-4O
DALL-E 2
Google Gemini
Stable Diffusion
bloom-560m
Llama 3
PaLM-2
Vicuna
Phi-2
Unsere Enterprise-Lösungen für generative KI in Deutschland unterstützen branchenspezifische Abläufe, Datenumgebungen und betriebliche Anforderungen. Sie helfen Unternehmen, wissensintensive Aufgaben zu automatisieren, den Informationszugriff zu verbessern und KI in bestehende Geschäftsprozesse zu integrieren.
Generative KI kann technische Dokumentation, Serviceprozesse, Lieferantenanalysen, den Zugriff auf Fachwissen und den Kundensupport unterstützen. So können Automotive-Teams relevante Informationen schneller finden und komplexe Abläufe effizienter steuern.
Hersteller können generative KI für Wartungsanleitungen, Fehlerbehebung, Produktionsdokumentation, Beschaffungsanalysen und technischen Support einsetzen. Dadurch reduzieren Teams manuelle Informationssuchen und verbessern die betriebliche Abstimmung.
Generative KI kann bei Dokumentenanalysen, Recherchen, Compliance-Prozessen, Kundensupport und interner Wissenssuche helfen und zugleich Zugriffskontrollen, Nachvollziehbarkeit, Datenschutz und Anforderungen an menschliche Prüfungen berücksichtigen.
Versicherer können generative KI für Schadendokumentation, Underwriting-Unterstützung, Policenanalysen, Kundenkommunikation und Wissenssuche einsetzen. So lassen sich Informationen schneller verarbeiten und gleichzeitig geeignete Prüf- und Governance-Kontrollen beibehalten.
Generative KI kann klinische Dokumentation, Forschung, regulatorische Inhalte, administrative Abläufe und Wissenssuche unterstützen. Qualifizierte Fachkräfte bleiben dabei in Entscheidungen eingebunden, die klinisches Urteilsvermögen oder regulatorische Verantwortung erfordern.
Händler können generative KI für Produktinformationsmanagement, Kundensupport, Merchandising, Content-Prozesse und Wissenszugriff einsetzen. So können Teams umfangreiche Sortimente und Kundeninteraktionen effizienter verwalten.
Generative KI kann bei der Bearbeitung von Versandabweichungen, Rechnungsverarbeitung, Lieferantenkommunikation, Betriebsberichten und Wissenssuche unterstützen. Dadurch können Logistikteams Informationen in komplexen Lieferkettenprozessen effizienter verwalten.
Energieunternehmen können generative KI für technische Dokumentation, Unterstützung im Außendienst, Kundensupport, Betriebsberichte und die unternehmensweite Wissenssuche in anlagenintensiven und regulierten Betriebsumgebungen einsetzen.
Telekommunikationsanbieter können generative KI für Support-Copiloten, Netzwerk-Wissenssuche, Serviceprozesse, Dokumentenverarbeitung und Kundenkommunikation nutzen. So können Teams schneller auf technische Anfragen und Serviceanliegen reagieren.
Unsere Expertise umfasst die Technologien, die für zuverlässige Generative-AI-Systeme erforderlich sind – von Foundation Models und Retrieval-Pipelines bis hin zu Agenten-Orchestrierung, Data Engineering, Modellevaluierung und produktiver Bereitstellung.
Wir entwickeln Anwendungen mit Sprach- und multimodalen Modellen, die Texte, Bilder, Dokumente und weitere Eingaben verarbeiten. So unterstützen Unternehmen Wissens-, Content-, Analyse- und betriebliche Abläufe.
Wir entwickeln RAG-Systeme, die relevante Informationen aus freigegebenen Unternehmensquellen abrufen, bevor Antworten erzeugt werden. Dadurch verbessern wir die kontextbezogene Genauigkeit und erhalten zugleich Zugriffskontrollen und Quellennachvollziehbarkeit.
Wir entwickeln KI-Agenten, die freigegebene Tools, APIs und Datenquellen nutzen, um definierte Aufgaben auszuführen, Abläufe zu koordinieren, Ausnahmen weiterzuleiten und innerhalb festgelegter Berechtigungen und menschlicher Freigabepunkte zu arbeiten.
Wir setzen NLP für Dokumentenanalysen, Informationsextraktion, Klassifizierung, Zusammenfassungen, Suche und dialogbasierte Anwendungen ein. So können Unternehmen große Mengen textbasierter Geschäftsinformationen effizient verarbeiten und nutzen.
Wir führen Fine-Tuning durch, wenn eine aufgabenspezifische Anpassung sinnvoll ist, und bewerten Ergebnisse hinsichtlich Relevanz, Faktentreue, Sicherheit, Latenz, Kosten und anwendungsspezifischer Leistung vor und nach der Bereitstellung.
Wir entwickeln Datenpipelines und MLOps-Prozesse für KI-Entwicklung, Bereitstellung, Monitoring, Versionierung, Evaluierung und Aktualisierungen. So bleiben produktive Systeme auch bei veränderten Daten und Anforderungen gut wartbar.
Bei Generative-AI-Projekten in Deutschland müssen Sicherheit, Datenschutz, Datenkontrolle und regulatorische Anforderungen von Beginn an berücksichtigt werden. Wir entwickeln Systeme nach Unternehmensanforderungen und unterstützen einen verantwortungsvollen Einsatz in regulierten Umgebungen.
Wir setzen Privacy-by-Design-Prinzipien wie Datenminimierung, Zugriffskontrollen, Aufbewahrungsrichtlinien und geeignete Schutzmaßnahmen um. So können Unternehmen personenbezogene Daten während Entwicklung, Integration und Betrieb von KI sicher verwalten.
Wir unterstützen EU-Cloud-Regionen, Private Cloud, On-Premise- und hybride Bereitstellungsmodelle. Dadurch behalten Unternehmen mehr Kontrolle über sensible Daten, wenn Sicherheits-, Vertrags-, Betriebs- oder Organisationsanforderungen dies erfordern.
Wir bewerten Anwendungsfälle anhand des Systemzwecks, der organisatorischen Rolle und geltender Risikoanforderungen. So können Teams Dokumentation, Transparenz, Governance und menschliche Aufsicht für einen verantwortungsvollen Einsatz gezielt planen.
Wir entwickeln Sicherheitsmaßnahmen für Authentifizierung, Autorisierung, Tool-Berechtigungen, Secret Management, Datenzugriffe, Prompt-Injection-Risiken und Monitoring, um Risiken bei der Anbindung generativer KI an Unternehmenssysteme zu reduzieren.
Wir nutzen einen flexiblen Technologie-Stack, um Generative-AI-Anwendungen in Cloud-, Private-, Hybrid- und Enterprise-Umgebungen zu entwickeln, zu integrieren, bereitzustellen und zu überwachen.
Anwendungsfall: Entwicklung eines KI-Chatbots
Branche: E-Commerce
Stack: NLP, Chatbot-Workflow, Produktsuche, Support-Automatisierung
Der Kunde brauchte einen schnelleren Weg, um Kundenfragen zu beantworten, die Produktsuche zu erleichtern und Wartezeiten im Support zu reduzieren.
Prismetric entwickelte einen KI-Chatbot, der Kunden hilft, passende Produkte zu finden, sofort Antworten zu erhalten und während des gesamten Kaufprozesses Unterstützung zu bekommen.
Anwendungsfall: Entwicklung von KI-Agenten
Branche: Geschäftsautomatisierung
Stack: LLM-Integration, Agenten-Workflow, Aufgabenautomatisierung, API-Anbindung
Der Kunde brauchte eine schnellere Möglichkeit, KI-Agenten für verschiedene Geschäftsaufgaben zu erstellen und einzuführen, ohne jedes Mal bei null anfangen zu müssen.
Prismetric entwickelte einen individuellen KI-Agent-Builder, mit dem Teams intelligente Agenten für verschiedene Workflows entwerfen, konfigurieren, bereitstellen und verwalten können.
Anwendungsfall: Entwicklung einer Generative-KI-App
Branche: Kreativtechnologie
Stack: GenAI-Modellintegration, responsive Web-App, Prompt-Workflow
Der Kunde brauchte eine schnellere Möglichkeit, mit der Nutzer hochwertige digitale Kunstwerke erstellen können – auch ohne fortgeschrittene Designkenntnisse.
Prismetric entwickelte einen KI-Kunstgenerator, der Texteingaben in Sekundenschnelle in einzigartige Visuals für Web, Tablet und Smartphone umwandelt.
Prismetric verbindet Generative-AI-Expertise mit Softwareentwicklung, um produktionsreife Lösungen für reale Geschäftsabläufe, Unternehmensdaten, bestehende Systeme, Sicherheitsanforderungen und langfristige betriebliche Anforderungen zu entwickeln.
Wir starten mit Ihrem Geschäftsproblem, den Nutzern, Prozessen und Daten, bevor wir Modelle oder Architektur auswählen. So priorisieren wir praxisnahe Generative-AI-Anwendungsfälle mit klar definierten betrieblichen Zielen.
Unser Team entwickelt KI-Agenten, RAG-Systeme, Enterprise-Copiloten, LLM-Integrationen und Generative-AI-Anwendungen, abgestimmt auf konkrete Datenumgebungen, Arbeitsabläufe, Integrationsanforderungen und Geschäftsziele.
Wir verbinden KI-Entwicklung in Deutschland mit Backend-Engineering, APIs, Datenbanken, Cloud-Infrastruktur, Sicherheit und Enterprise-Integrationen, damit Generative-AI-Anwendungen zuverlässig in bestehenden Systemen und betrieblichen Abläufen funktionieren.
Prismetric begleitet KI-Projekte von der Validierung des Anwendungsfalls und PoC-Entwicklung über Architektur, Bereitstellung und Monitoring bis zur Optimierung nach dem Launch und unterstützt Unternehmen bei der Skalierung validierter Lösungen.
Wir nutzen unseren hauseigenen Vitara.ai-Accelerator, um wiederkehrende Entwicklungsarbeit zu reduzieren und schneller Prototypen zu erstellen. Architektur, Integrationen, Datenflüsse, Sicherheit und Produktionslogik bleiben dabei projektspezifisch angepasst.
Zufriedene Kunden berichten, was sie über unsere Zusammenarbeit und Leistungen sagen.
Ein Generative-AI-Entwicklungsunternehmen in Deutschland unterstützt Unternehmen bei der Planung, Entwicklung, Integration und dem Betrieb von KI-Anwendungen auf Basis von LLMs, RAG, KI-Agenten, Copiloten und multimodalen Modellen. Prismetric begleitet den gesamten Weg von der Identifikation geeigneter Anwendungsfälle und Architekturplanung bis zu Entwicklung, Enterprise-Integration, Bereitstellung, Monitoring und laufender Optimierung.
Prismetric bietet Generative-AI-Entwicklungsservices in Deutschland für individuelle GenAI-Anwendungen, Enterprise-Copiloten, KI-Agenten, RAG-Systeme, Document AI, LLM-Integration, multimodale Lösungen, Modelloptimierung, Systemintegration, Tests, Bereitstellung und Weiterentwicklung nach dem Launch. Die Lösungen werden auf Geschäftsabläufe, Unternehmensdaten, Nutzer und bestehende Technologieumgebungen abgestimmt.
Bei der Lösungsentwicklung berücksichtigen wir Datenquellen, Zugriffsrechte, Datenschutzanforderungen, Aufbewahrung, Sicherheitskontrollen und Bereitstellungsarchitektur. Welche DSGVO-Pflichten gelten, hängt von der Verarbeitung personenbezogener Daten ab. Deshalb sollte jeder Anwendungsfall anhand seiner konkreten Datenflüsse, Zwecke, Nutzer und geltenden rechtlichen Anforderungen bewertet werden, statt sich auf pauschale Compliance-Aussagen zu verlassen.
Die Anforderungen richten sich nach dem KI-System, seinem vorgesehenen Zweck und danach, ob ein Unternehmen als Anbieter oder Betreiber handelt. Der EU AI Act umfasst Pflichten zu Bereichen wie Transparenz, Dokumentation, Risikomanagement, menschlicher Aufsicht und General-Purpose-AI-Modellen, wobei je nach Kategorie des KI-Systems unterschiedliche Anforderungen gelten.
RAG verbindet eine KI-Anwendung mit ausgewählten Unternehmensinformationen, damit sie bei Antworten relevante Inhalte abrufen kann. Beim Fine-Tuning wird ein Modell mit spezialisierten Beispielen angepasst, um sein Verhalten oder seine Leistung für bestimmte Aufgaben zu verändern. Je nach Daten, Genauigkeit, Kontrolle, Kosten und Anforderungen können Unternehmen einen Ansatz nutzen oder beide kombinieren.
Ja. Die Bereitstellungsarchitektur kann abhängig von Modellverfügbarkeit, Datensensibilität, Sicherheitsrichtlinien, Infrastrukturanforderungen und betrieblichen Rahmenbedingungen gewählt werden. Je nach Anwendungsfall kommen Public Cloud, EU-Regionen, Private Cloud, hybride Umgebungen oder On-Premise-Bereitstellungen infrage, um das erforderliche Maß an Daten- und Systemkontrolle sicherzustellen.
Ja. Unsere Generative-AI-Integrationsservices in Deutschland verbinden KI-Anwendungen mit Datenbanken, APIs, ERP- und CRM-Plattformen, Dokumentenablagen, Dashboards, interner Software und weiteren Geschäftssystemen. Prismetric plant Integrationen anhand von Datenflüssen, Nutzerrechten, Backend-Logik, Sicherheitsanforderungen und den Arbeitsabläufen, die die KI-Anwendung unterstützen soll.
Unsere Entwicklung von KI-Agenten in Deutschland konzentriert sich auf kontrollierte Systeme, die freigegebene Tools, APIs und Anwendungen nutzen, um definierte Abläufe mit Berechtigungen, Monitoring, Schutzmechanismen und menschlichen Freigabepunkten auszuführen.
Generative KI kann wissensintensive Abläufe in Fertigung, Automotive, Finanzdienstleistungen, Versicherungen, Gesundheitswesen, Handel, Logistik, Energie, Telekommunikation, professionellen Dienstleistungen und dem öffentlichen Sektor unterstützen. Geeignete Anwendungsfälle hängen von Daten, Prozesskomplexität, Integrationsanforderungen, Sicherheit, regulatorischen Pflichten und dem praktischen Vorteil gegenüber klassischer Software ab.
Der Übergang vom PoC zur Produktion erfordert mehr als die Validierung von Modellergebnissen. Prismetric plant Architektur, Integrationen, Sicherheit, Nutzerabläufe, Tests, Bereitstellung, Monitoring und Optimierung vor der Skalierung. Die Produktionsbewertung kann Antwortqualität, Sonderfälle, Latenz, Retrieval-Leistung, Kosten, Sicherheit und die Zuverlässigkeit des Systems im vorgesehenen Workflow umfassen.
