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Leistungen

Von der ersten Frage bis zur produktiv laufenden Lösung

Wir begleiten den ganzen Weg — und Sie bestimmen, an welchen Punkten Sie uns brauchen. Sieben Bereiche von lokaler KI bis zur eigenen App — alle mit demselben Anspruch: durchdacht, sauber dokumentiert und in Ihrem Haus betreibbar.

Beratung & Use-Case-Analyse

Bevor wir über Hardware oder Modelle sprechen, klären wir, ob KI für Ihren Use Case überhaupt das richtige Werkzeug ist — und welcher Use Case zuerst dran sein sollte.

  • Ist-Aufnahme: welche Daten gibt es, in welcher Qualität, mit welchem Zugriffsschutz?
  • Use-Case-Bewertung: welche Anwendungen liefern messbaren Mehrwert, welche sind PR-Theater?
  • Compliance-Check: DSGVO, Berufsgeheimnisse, branchenspezifische Auflagen.
  • Roadmap: wo fangen wir an, was kommt danach, was kostet es realistisch?
Ergebnis: Sie erhalten ein knappes, gut argumentiertes Strategiepapier mit klarer Empfehlung — keine 80-Seiten-Powerpoint.

Hardware-Auswahl & Setup

Ob ein MacBook reicht oder ob ein Server her muss, lässt sich ohne Use-Case nicht beantworten. Mit Use-Case lässt es sich sehr genau beantworten.

  • Bewertung Ihrer vorhandenen Hardware (siehe auch unser kostenloser KI-Hardware-Rechner).
  • Auswahl der passenden Klasse: Apple Silicon, NVIDIA-Workstation, oder dedizierter Server.
  • Beschaffungsempfehlung mit Preisspanne, Lieferzeit und Erweiterungsoptionen.
  • Hardware-Setup vor Ort oder remote, inklusive Konfiguration und Tests.
Ergebnis: Eine Hardware, die Ihrem Use Case angemessen ist — nicht überdimensioniert, nicht zu klein.

Lokale LLM-Installation

Open-Source-Modelle laufen lokal — das ist die Grundlage. Ob die Installation zuverlässig läuft, hängt an der Software-Schicht und der Konfiguration.

  • Inferenz-Stack: Ollama, LM Studio, Open WebUI, vLLM, llama.cpp — wir wählen, was zu Ihrer Hardware und Ihrem Workflow passt.
  • Modell-Auswahl: Llama, Qwen, Mistral, DeepSeek-R1, Phi, Gemma — passend zur Sprache, Aufgabe und Größe.
  • Quantisierung und Performance-Tuning, sodass Antwortzeiten alltagstauglich sind.
  • Update-Strategie: wer aktualisiert was wann, ohne dass alles bricht.
Ergebnis: Eine produktiv laufende lokale KI mit dokumentierter Konfiguration und einem Wartungs-Playbook.

RAG mit Unternehmensdaten & Integration

Eine lokale KI wird erst dann wertvoll, wenn sie Ihre Unternehmensdaten kennt — Verträge, Prozessdokumentation, technische Spezifikationen, Tickets.

  • Retrieval-Augmented Generation auf Ihren Bestandsdaten — ohne dass die Daten Ihr Haus verlassen.
  • Anbindung an bestehende Quellen: Microsoft 365, Confluence, Fileshares, ERP, CRM, eigene Datenbanken.
  • Berechtigungsmodell: das Modell sieht nur, was die anfragende Person sehen darf.
  • API-Anbindung an Ihre Frontend-Tools, sodass die KI dort auftaucht, wo Ihre Teams ohnehin arbeiten.
Ergebnis: Ein durchsuchbarer, kontextbewusster KI-Assistent, der auf Ihre Realität trainiert ist — und nicht auf das öffentliche Internet.

DSGVO-Architektur & Sicherheit

Lokale KI ist DSGVO-freundlicher als Cloud-KI — aber nicht automatisch DSGVO-konform. Architektur, Zugriffe und Protokollierung müssen stimmen.

  • Daten-Architektur: was bleibt on-prem, was darf nach außen?
  • Zugriffskonzept (RBAC), Authentifizierung, Audit-Logging.
  • Verarbeitungsverzeichnis-Beiträge und Datenflussdiagramme.
  • Hardening nach OWASP-Top-10-Logik (auch für interne Tools).
Ergebnis: Eine Architektur, die einer DSB- oder Auditor-Prüfung standhält — dokumentiert und nachvollziehbar.

Schulung & Coaching

Eine Lösung, die nur einer bedient, ist eine Risiko-Lösung. Wir machen Ihre Teams fähig, lokale KI selbst zu pflegen und weiterzuentwickeln.

  • Hands-on-Schulungen für IT-Verantwortliche zur Wartung und Erweiterung.
  • Anwender-Workshops für die Fachabteilungen, die mit der KI arbeiten.
  • Coaching beim Aufbau interner KI-Kompetenz.
  • Methodisches Coaching zu Requirements Engineering und Systems Engineering — Hintergrund: 15+ Jahre IREB-zertifiziert.
Ergebnis: Ein Team, das die KI-Lösung versteht, weiterentwickeln kann und nicht permanent Beraterstunden braucht.

App-Entwicklung

Native iOS- und plattformübergreifende Apps — von der Idee über Konzept und Design bis zum App-Store-Launch. Mit Brettany haben wir eine eigene Referenz-App im Store.

  • Konzept, UX und klickbarer Prototyp, bevor entwickelt wird.
  • Native Entwicklung mit Swift / SwiftUI für iPhone und iPad.
  • Plattformübergreifend mit React Native oder als PWA, wenn sinnvoll.
  • App-Store-Launch inklusive TestFlight-Beta, Screenshots und Review-Begleitung.
  • Wartungsoption mit klarer SLA — die App bleibt mit iOS-Updates kompatibel.
Ergebnis: Eine fertige App im App Store — methodisch entwickelt, sauber dokumentiert und langfristig wartbar.
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Genau dafür gibt es das kostenlose Erstgespräch. 30 Minuten reichen, um eine ehrliche Einschätzung zu geben, wo Sie stehen und was sinnvoll wäre.

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