Custom AI Development, Machine Learning Beratung und GenAI-Anwendungen zur Optimierung Ihrer Geschäftsprozesse
Wir entscheiden je Use Case, welcher Modus wirtschaftlich und technisch sinnvoll ist - es gibt nicht das eine "richtige" Tool.
Wann? Bei individuellen KI-Plattformen, eigenen Multi-Agent-Systemen, anspruchsvollen Datenmodellen oder strikten DSGVO-Anforderungen.
Stack: TypeScript, Vue, Angular, NestJS, PostgreSQL, pgvector, Java, Python (für ML-Komponenten).
Zeitrahmen: 8-24 Wochen je Komplexität.
Wann? Bei klaren Prozess-Integrationen, schnellen MVPs für Workflows, Datenabgleich zwischen bestehenden Systemen.
Stack: n8n, Custom n8n Nodes (TypeScript), Webhooks, REST APIs, integriert mit GPT-4 / Claude.
Zeitrahmen: 2-8 Wochen.
Wann? Wenn n8n als Orchestrator schnell und wartbar ist, einzelne Komponenten aber individuell entwickelt werden müssen (z.B. komplexe RAG-Pipeline, eigenes UI).
Stack: Beste-Welten-Kombi aus 1+2.
Zeitrahmen: 4-16 Wochen.
Als KI Agentur in München entwickeln wir KI-Lösungen für Mittelstand und Konzerne, die echte Probleme lösen - keine Demos, sondern produktive Systeme. Unsere KI-Experten bringen jahrelange Erfahrung mit KI-Automatisierung, n8n-Workflows, LLMs und DSGVO-konformer Architektur mit. Über 18 KI-Projekte in Produktion - eingebettet in 100+ Digital-Projekte und 5.000+ Personentage Erfahrung seit August 2015. Die Marke Elasticbrains ist seit Gründung kontinuierlich aktiv mit Schwerpunkten Multi-Agent-Systeme, RAG, NLP-Entwicklung, Voice AI, Document AI und Custom AI Development - von klassischem Machine Learning bis zu Generative AI Implementation.
Wir nutzen n8n als zentrale Plattform für KI-Workflows. Von der Dokumentenverarbeitung über Chat-Agenten bis zur Content-Generierung - alles visuell orchestriert und wartbar. Keine Black-Box, volle Kontrolle.
Multi-Provider-Architekturen mit Fallback-Strategien. GPT-4 für komplexe Aufgaben, Claude für lange Dokumente, Azure OpenAI für Enterprise-Compliance. Wir wählen das richtige Modell für Ihren Use Case.
Unser Ansatz: GLiNER erkennt personenbezogene Daten lokal und entfernt sie dauerhaft - vor jedem LLM-Aufruf. Keine Maskierung mit Re-Substitution, sondern echte Anonymisierung. Die KI weiß, dass PII erkannt wurde, und reagiert intelligent darauf.
Echtzeit-Sprachverarbeitung mit Speech-to-Text (Whisper, Azure Speech, Deepgram) und natürlicher Sprachausgabe. Von der Hotline-Automatisierung bis zum Sales-Training mit simulierten Kundengesprächen.
Automatische Verarbeitung von Dokumenten: Klassifizierung, Datenextraktion, Zusammenfassung. Juristische Akten, Versicherungsdokumente, Rechnungen - wir machen unstrukturierte Daten nutzbar.
Viele KI-Lösungen maskieren personenbezogene Daten nur temporär und substituieren sie nach der LLM-Verarbeitung zurück. Das ist riskant - die Daten werden trotzdem übertragen, nur verschleiert.
Unser Ansatz ist anders:
Ergebnis: Keine personenbezogenen Daten verlassen je Ihren Server. 100% DSGVO-konform, ohne Funktionseinbußen.
Mehr zu DSGVO-konformer KI →Automatische Klassifizierung und Datenextraktion aus Gerichtsdokumenten. n8n + GPT-4 + OCR.
24/7-Erreichbarkeit für Schuldnerhotline. Speech AI mit natürlicher Gesprächsführung.
Automatisierte Zusammenfassung komplexer Klageschriften und Gutachten.
Arbeitsanweisungen → SCORM-Module + Quiz. Vollautomatisch per n8n-Workflow.
Chatbot für Ausbildungssuchende mit Zugriff auf 10.000+ Berufsprofile.
Voice AI für Vertriebstraining mit 20 simulierten Kundentypen. Echtzeit-Coaching.
Optimieren Sie Ihre Prozesse und reduzieren Sie manuelle Arbeitsschritte durch intelligente Automatisierung.
Bleiben Sie mit innovativen KI-Lösungen an der Spitze Ihrer Branche und erschließen Sie neue Märkte.
Verbessern Sie das Kundenerlebnis durch personalisierte Interaktionen und schnelleren Service.
Treffen Sie fundierte Geschäftsentscheidungen auf Basis intelligenter Datenanalyse und Prognosemodelle.
Fertige Plattformen (ChatGPT, Copilot, etc.) decken generische Anwendungsfälle ab. Custom AI Development lohnt sich, wenn Ihre Prozesse spezifische Datenquellen, DSGVO-Anforderungen oder Integrationen in bestehende Systeme erfordern. Typische Indikatoren: proprietäre Daten, regulierte Branchen, oder wenn Sie KI-Lösungen entwickeln wollen, die dauerhaft unter Ihrer Kontrolle bleiben.
Machine Learning (ML) nutzt strukturierte Trainingsdaten, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen - etwa für Klassifizierung, Anomalieerkennung oder Prognosen. Generative AI (GenAI) erzeugt neue Inhalte auf Basis großer Sprachmodelle (LLMs): Texte, Code, Zusammenfassungen. In der Praxis kombinieren wir beides: ML-Komponenten für die Datenvorverarbeitung, GenAI-Anwendungen für die Ausgabe - je nach Use Case.
Kontaktieren Sie uns für ein unverbindliches Beratungsgespräch.