KI mit Substanz. Von der Projektidee bis zum Betrieb – Strategie, Daten, Code & Kommunikation aus einer Hand.
Discovery · Anforderungen · Prototyping · Umsetzung · Betrieb · Marketing

Warum KI jetzt unverzichtbar ist

KI ist heute kein „nice to have“, sondern ein Produktivitäts- und Qualitätsstandard. Wer sie entlang des gesamten Lebenszyklus einsetzt, reduziert Durchlaufzeiten, Fehlerquoten und Kosten – und erhöht gleichzeitig Geschwindigkeit, Qualität und Nachvollziehbarkeit. Unternehmen, die KI nicht systematisch integrieren, gehen ein reales Wettbewerbsrisiko ein.

  • Anforderungsanalyse: schnelleres Verständnis, Variantenvergleich, klare Abgrenzung von Zielen und Risiken.
  • Idee: strukturierte Exploration, priorisierte Use Cases, belastbare Entscheidungsvorlagen.
  • Coding: Gerüste, Mappings, Reviews, sichere Refactorings – konsistent mit Standards & CI.
  • Testing: generierte Testfälle, Edge-Case-Abdeckung, reproduzierbare Checks & Logs.
  • Go-Live: Runbooks, Checklisten, Rollback-Strategien, Kommunikationsbausteine.
  • Testpläne: risikobasierte Abdeckung, Traceability von Anforderungen bis Ergebnis.

Fazit: KI ist zur Grundlagentechnologie geworden. Wer sie beherrscht, liefert schneller, stabiler und günstiger – wer sie auslässt, verliert Zeit, Budget und Marktanteile.

Why AI is now indispensable

AI is no longer a “nice to have” – it’s a standard for productivity and quality. Applied across the lifecycle, it shortens lead times, lowers defect rates and costs, while increasing speed, quality and traceability. Organizations that do not integrate AI systematically accept a real competitive risk.

  • Requirements analysis: faster understanding, option comparison, clear goals and risk boundaries.
  • Ideation: structured exploration, prioritized use cases, decision-ready briefs.
  • Coding: scaffolds, mappings, reviews, safe refactorings – consistent with standards & CI.
  • Testing: generated test cases, edge-case coverage, reproducible checks & logs.
  • Go-live: runbooks, checklists, rollback strategies, communication blocks.
  • Test plans: risk-based coverage, full traceability from requirement to result.

Bottom line: AI is a foundational capability. Teams that master it deliver faster, steadier and more cost-effective; those who don’t fall behind on speed, budget and market share.

Unsere KI-Themenfelder

Suche & Empfehlungen

Semantische Suche, FAQ-Antworten, Recommender – kontextbewusst über Texte, Attribute, Metadaten.

RAG & PrivateGPT

On-Prem Wissenssuche über PDFs, CSV, JSON – ohne Cloud. Zugriffskontrolle, Versionierung, Nachvollziehbarkeit.

Automatisierung & Agenten

Workflows, Skripte, Datenaufbereitung, Konvertierungen, Quality Gates – robust, auditierbar, effizient.

Dev Acceleration

Code-Skeletons, Tests, Refactorings, Migrationspfade. Saubere PRs & CI-Tauglichkeit.

Security & Compliance

Datenminimierung, Rollenrechte, DSGVO, On-Prem-Strategien – pragmatisch & sicher.

Our AI Focus Areas

Search & Recommendations

Semantic search, FAQ answers, recommender – context-aware across text, attributes and metadata.

RAG & PrivateGPT

On-prem knowledge search over PDFs, CSV and JSON – no cloud. Access control, versioning, traceability.

Automation & Agents

Workflows, scripts, data prep, conversions, quality gates – robust, auditable, efficient.

Dev Acceleration

Code skeletons, tests, refactorings, migration paths. Clean PRs & CI readiness.

Security & Compliance

Data minimization, roles & permissions, GDPR, on-prem strategies – pragmatic & safe.

Unsere Herangehensweise

Verstehen vor Automatisieren

Wir klären Ziele, Datenlage und Zielgruppen, bevor wir Tools oder KI einsetzen. So treffen wir relevante Entscheidungen.

Pragmatisch & strukturiert

Schnelle Prototypen, messbare Ergebnisse, sauberes Nachschärfen – iterativ bis zur robusten Lösung.

End-to-End denken

Vom Datenmodell über Prozesse und Schnittstellen bis zur Ausgabe – Web, Print, Shop oder API.

Technisch tief fundiert

PHP, JS, Python, Bash, Java/StAX, SQL – offene Standards, APIs und moderne Toolchains.

Mensch im Mittelpunkt

Unsere KI unterstützt Teams – verständlich, nutzbar, dokumentiert. Nicht Hype, sondern Wirkung.

Our Approach

Understand before automating

We clarify goals, data and audiences before picking tools or AI. That’s how we make relevant choices.

Pragmatic & structured

Fast prototypes, measurable results, disciplined refinement – iteratively to a robust solution.

End-to-end thinking

From data model through processes & interfaces to output – web, print, shop or API.

Deep technical expertise

PHP, JS, Python, Bash, Java/StAX, SQL – open standards, APIs and modern toolchains.

User-first

Our AI supports teams – simple, usable, documented. No hype – real impact.

So arbeiten wir mit GPT im Projektalltag

GPT ist für uns kein Experiment, sondern Teil des Workflows. Ob Datenmodellierung, Exporte, Validierungen, APIs, StAX-Pipelines, Excel/VBA oder SPA – wir nutzen GPT als Architekt, Sparringspartner, Prompt-Maschine und Code-Reviewer.

Wir stellen präzise Fragen, z. B.:

  • „Wie diffen wir XML-Dateien und ignorieren volatile Felder?“
  • „Wie exportieren wir lokalisierte Felder & Relationen generisch aus Pimcore?“
  • „Wie strukturieren wir ein schema für variantenbewusste semantische Suche?“
„Wir nutzen KI nicht als Spielzeug, sondern als Werkzeug. Täglich. Direkt im Projekt. Auf technischer Augenhöhe.“

Unser typischer Ablauf

  1. Ziel definieren: Export? Mapping? Chatbot? Suchlogik?
  2. Echte Daten bereitstellen: Code, Klassen, CSV-Snippets
  3. Iterieren: Vorschläge → Tests → Refactoring
  4. Dokumentieren: Code, Logik, Grenzen
  5. Integrieren: Übergabe, Live-Test, UX-Feinschliff

How we use GPT in real projects

GPT is part of our delivery, not an experiment. Data modeling, exporters, validations, APIs, StAX pipelines, Excel/VBA or SPA – GPT acts as architect, sparring partner, prompt engine and code reviewer.

We ask specific questions like:

  • “How to diff XML while ignoring volatile nodes?”
  • “How to export localized fields & relations generically from Pimcore?”
  • “How to design a schema for variant-aware semantic search?”
“We don’t treat AI as a toy – but as a tool. Daily. Inside the project. Technically fluent.”

Our typical process

  1. Define goal: export? mapping? chatbot? search?
  2. Provide real data: code, classes, CSV snippets
  3. Iterate: suggestions → tests → refinement
  4. Document: code, logic, limitations
  5. Integrate: handoff, live test, UX polish

Wie wir KI über den gesamten Projektverlauf einsetzen

1. Projektidee & Use Case

Wir schärfen das Zielbild: intelligenter Finder, Daten-Exporter, lokaler PrivateGPT, Automatisierung, Bot.

2. Anforderungen & Scope

Mit GPT strukturieren wir Epics, Stories, Tasks, Mappings. Workshops vorbereiten & dokumentieren inklusive.

3. Datenmodell & Logik

Klassen, Felder, Relationen, Regeln, Exporte. Validierungen und Regeln werden generiert und getestet.

4. Umsetzung & Tests

Code in Bash/PHP/Python/JS/VBA/Java(StAX). Wir testen, debuggen, optimieren – und liefern.

5. Dokumentation & Kommunikation

API-Docs, Release Notes, User-Guides, Marketingtexte – zielgruppengerecht, präzise, wiederverwendbar.

Using AI across the full lifecycle

1. Project idea & use case

We sharpen the vision: intelligent finder, data exporter, local PrivateGPT, automation, bot.

2. Requirements & scope

With GPT we structure epics, stories, tasks and mappings. Workshop prep & documentation included.

3. Data model & logic

Classes, fields, relations, rules, exports. Validations & constraints generated and tested.

4. Implementation & testing

Code in Bash/PHP/Python/JS/VBA/Java(StAX). We test, debug, optimize – and ship.

5. Documentation & communication

API docs, release notes, user guides, marketing copy – targeted, precise, reusable.

Wie wir mit KI sprechen – verständlich erklärt

„Prompting“ bedeutet: die richtigen Fragen stellen. So holen wir aus KI das Beste heraus – nicht mit Fachchinesisch, sondern mit Klarheit. Wir beschreiben Ziel und Ausgangslage in einfachen Worten, grenzen den Spielraum sinnvoll ein und prüfen die Ergebnisse Schritt für Schritt.

Unser Vorgehen ist wie ein gutes Briefing: Wir sagen, was erreicht werden soll, worum es geht und was nicht. Dadurch versteht die KI den Kontext, liefert passende Vorschläge und wir kommen schneller zu belastbaren Ergebnissen.

  • Klar starten: Ziel und Erfolgskriterium auf den Punkt.
  • Kontext geben: Hintergrund, Beispiele, Rahmenbedingungen.
  • Fokus halten: kleine Schritte, schnelle Rückmeldung.
  • Qualität sichern: Ergebnisse prüfen, nachschärfen, freigeben.

Das Ergebnis: weniger Schleifen, bessere Antworten, schneller in der Umsetzung – vom ersten Gedanken bis zum Text, Prozess oder Prototyp.

„Gute Antworten beginnen mit guten Fragen.“

How we talk to AI – in plain language

“Prompting” simply means asking the right questions. That’s how we get the best from AI – with clarity, not jargon. We state the goal, explain the situation, set smart boundaries, and review results step by step.

Think of it as a solid brief: we say what success looks like, what the topic is about, and what it’s not. This gives AI the context it needs to provide useful answers so we reach reliable outcomes faster.

  • Start clear: goal and success criteria in one line.
  • Add context: background, examples, constraints.
  • Stay focused: small steps, quick feedback.
  • Ensure quality: review, refine, approve.

The result: fewer loops, better answers, faster delivery – from first idea to text, process or prototype.

“Great answers start with great questions.”

Von der Idee bis zum Code – unsere Prompt-Frames

A) Universal-Frame

Rolle: [Architekt/Entwickler/Redakteur]
Ziel: [Output + Akzeptanzkriterien]
Kontext: [Systeme, Versionen, Felder, Fehler, Pfade]
Constraints: [OS/Pfade | nichts überschreiben | batchfähig | DSGVO/on-prem]
Schritte: [1..n kurze Schritte]
Liefere: [Code/Plan/Checkliste], lauffähig & kompakt.

B) Fehlersuche-Frame

Problem: [Fehlertext/Stacktrace]
Umgebung: [OS, Version, Pfad, Kommando]
Hypothesen: [3 Ursachen]
Checks: [3 schnelle Prüfungen]
Fix: [kleinster Eingriff zuerst], dann [robuster Fix]

C) Content-Frame (Marketing/Tech)

Zielgruppe: [z. B. Automotive IT, Redaktion]
Ton: [präzise, fachlich, ohne Hype]
Botschaft: [1 Versprechen, 3 Belege]
Formate: [Hero, Teaser, Bullets, CTA]
Liefern: [DE+EN], knapp & wiederverwendbar.

Praxis: typische Prompts aus unserer Historie

1) Java/StAX-Pipeline (22 GB XML → CSV)

Ziel: Portiere XSLT-Logik nach Java StAX für /stProductList/products.
Kontext: 22GB, CREDAT/CRETIM/SERIAL ignorieren, Streaming only.
Constraints: Speicherarm, robustes Error-Logging, UTF-8, Windows & Linux.
Liefere: Reader/Writer-Struktur, Beispiel für 2 verschachtelte Elemente.

2) Pimcore 11/12 – generischer Exporter

Ziel: CLI-Exporter (JSON/XML/CSV/Excel) für beliebige Klassen.
Kontext: FieldCollections, ObjectBricks, Relationen, loc:-Felder, nur published.
Constraints: Service nicht ändern; Erweiterung per DI; --pretty --master --fields.
Liefere: Command-Signatur, Service-Aufruf, Mapping-Beispiel, Windows-Pfad.

3) SPA/Herocat – PDF & Excel

Ziel: Statische SPA lädt JSON, erzeugt PDF (jsPDF) & Excel (SheetJS).
Kontext: Keine DB, SFTP-Ingest, QR-Deep-Links, eTracker optional.
Constraints: Keine Cookies, DSGVO-konform, schnell.
Liefere: Minimalbeispiel für Export-Buttons & Worker-Funktionen.

4) RAG/PrivateGPT – lokal

Ziel: PDFs & CSV per RAG lokal durchsuchbar machen.
Kontext: Rollen/Rechte-Zonen, Index-Update, Offline-Betrieb.
Constraints: On-Prem only, Logging, nachvollziehbar.
Liefere: Pipeline-Skizze (Ingest → Chunking → Embed → Query).

From idea to code – our prompt frames

A) Universal frame

Role: [architect/dev/editor]
Goal: [output + acceptance criteria]
Context: [systems, versions, fields, errors, paths]
Constraints: [OS/paths | don't overwrite | batchable | GDPR/on-prem]
Steps: [1..n short steps]
Deliver: [code/plan/checklist], runnable & concise.

B) Debug frame

Problem: [error/stacktrace]
Env: [OS, version, path, command]
Hypotheses: [3 causes]
Checks: [3 quick tests]
Fix: [smallest change first], then [robust fix]

C) Content frame (marketing/tech)

Audience: [e.g., Automotive IT, editorial]
Tone: [precise, technical, no hype]
Message: [1 core promise, 3 proofs]
Formats: [hero, teaser, bullets, CTA]
Deliver: [EN+DE], concise & reusable.

In practice: prompts from our casebook

1) Java/StAX pipeline (22 GB XML → CSV)

Goal: Port XSLT logic to Java StAX for /stProductList/products.
Context: 22GB, ignore CREDAT/CRETIM/SERIAL, streaming only.
Constraints: low-mem, robust logging, UTF-8, Win & Linux.
Deliver: Reader/Writer structure, example with 2 nested elements.

2) Pimcore 11/12 – generic exporter

Goal: CLI exporter (JSON/XML/CSV/Excel) for arbitrary classes.
Context: FieldCollections, ObjectBricks, relations, loc: fields, published only.
Constraints: don't modify service; extend via DI; --pretty --master --fields.
Deliver: command signature, service call, mapping sample, Windows path.

3) SPA/Herocat – PDF & Excel

Goal: Static SPA loads JSON, creates PDF (jsPDF) & Excel (SheetJS).
Context: no DB, SFTP ingest, QR deep links, optional eTracker.
Constraints: no cookies, GDPR-compliant, fast.
Deliver: minimal export buttons & worker-safe functions.

4) RAG/PrivateGPT – local

Goal: Make PDFs & CSV searchable locally via RAG.
Context: role/permission zones, index update, offline operation.
Constraints: on-prem only, logging, traceability.
Deliver: pipeline sketch (ingest → chunk → embed → query).

Lassen Sie uns gemeinsam liefern.

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