Keine Demo.
Teil des Systems.

Sprachmodelle nützen dort am meisten, wo die Arbeit ohnehin stattfindet – in der Anwendung, verbunden mit den echten Daten, für den Schritt, der bisher von Hand ging.

Darüber reden →

Drei Formen

Verwoben,
nicht angeklebt.

Im Produkt statt daneben

Eine Antwort entwerfen, ein eingehendes Dokument einordnen, einen langen Verlauf zusammenfassen, das Offensichtliche vorausfüllen – dort, wo die Arbeit liegt, und nicht in einem separaten Chatfenster, an das man erst denken muss.

Angebunden an die echten Systeme

Ein Modell ist nur so nützlich wie das, was es erreichen kann. Über MCP bekommt es kontrollierten Zugriff auf die Systeme, in denen die Daten liegen – ein ERP, einen Katalog, eine Wissensablage – mit klaren Regeln, was gelesen und was verändert werden darf.

Automatisiert, wo es sich wiederholt

Sortieren, herauslösen, übertragen, beantworten. Schritte, die nie interessant waren und trotzdem nie verschwunden sind – zuverlässig erledigt und protokolliert, damit ein Fehler sichtbar wird statt still danebenzuliegen.

Zuerst an uns selbst

Diese Website ist
das Beispiel.

Die Seite, die du gerade liest, wird über ein Sprachmodell geschrieben, geändert und publiziert – angebunden an unser eigenes Publishing-System über MCP. Dasselbe gilt für eine Handelsplattform, ein Branchen-ERP und unsere interne Wissensablage: jedes mit einer Schnittstelle, die ein Modell bedienen kann, unter denselben Regeln wie ein Mensch.

MADLAB // Tools

Knetfiguren-Stillleben: eine Kartonmaschine mit Papierzettel, drei Holzarme drehen an den Knöpfen dreier Kartonboxen

Wie wir es halten

Vier Regeln, von denen
wir nicht abweichen.

Dieses Feld bewegt sich schneller als jeder Projektplan. Ob eine Lösung in zwei Jahren noch nützt, hängt weniger am Modell als daran, wie es eingebaut wurde.

Das Modell bleibt austauschbar

Was heute das beste ist, ist es nächstes Jahr nicht mehr. Die Anbindung an einen Anbieter ist ein Bauteil, kein Fundament – sie zu wechseln soll ein Nachmittag sein und kein Projekt.

Daten gehen absichtlich raus

Was ein Modell zu sehen bekommt, ist eine Entscheidung – bewusst getroffen und festgehalten. Bei heiklem Material kann die Antwort ein Modell auf eigener Infrastruktur sein: langsamer, und manchmal genau richtig.

Was zählt, bestätigt ein Mensch

Lesen ist billig, Schreiben nicht. Alles, was echte Daten verändert – einen Preis, eine Rechnung, eine publizierte Seite – geht vorher über einen Menschen und hinterlässt so oder so eine Spur.

Kein Feature ohne Aufgabe

Wenn es keine Arbeit abnimmt und nichts möglich macht, was vorher nicht ging, ist es Dekoration. Das sagen wir lieber früh, als es zu bauen und zuzusehen, wie es niemand benutzt.

MCPLLM-APIsFunction CallingRAGEigenes HostingAutomatisierung

Knetfiguren-Stillleben: linierte Karten in zwei Stapeln, einer mit grünem Knethäkchen, der andere mit rosa Kreuz

Beraten, dann bauen

Das Schwierige ist,
die Stelle zu finden.

Die meisten Betriebe brauchen keine KI-Strategie – sie brauchen zu wissen, welche drei Schritte ihrer Woche sich zu automatisieren lohnen und welche man besser in Ruhe lässt. Wir beginnen beim Prozess, schauen, wo die Zeit tatsächlich verschwindet, und reden erst danach über Technologie. Oft ist die ehrliche Antwort eine kleine, langweilige Schnittstelle statt eines Modells.

Bevor gebaut wird

Verstehen. Planen.
Bauen. Wachsen.

Hier wiegt die erste Phase am schwersten. Ein Modell auf einen Prozess losgelassen, den noch niemand verstanden hat, produziert sehr schnell sehr selbstbewussten Unsinn.

Wie wir arbeiten

Leistungen