Leistung · KI-Entwicklung · Integration
Individuelle KI-Systeme für Unternehmen entwickeln und integrieren.
Diese Leistungsseite beschreibt die konkrete Zusammenarbeit: Trixner digital solutions konzipiert, entwickelt und integriert interne Fachanwendungen, die Unternehmensdaten, Regeln, Rollen und passende KI-Komponenten verbinden – vom abgegrenzten Systemkonzept bis zur produktiv nutzbaren Version.
Aufgaben, Status, Quellen und Freigaben in einer Oberfläche.
DMS, CRM, ERP, Dateien
Prüfen, suchen, vorbereiten
Leistungsverständnis
KI-Systementwicklung ist Softwareentwicklung mit klar begrenzter KI.
Das Sprachmodell ist nur ein Baustein. Eine belastbare Anwendung braucht eine verständliche Oberfläche, Fachlogik, Datenzugriffe, Schnittstellen, Rechte, Fehlerbehandlung und einen verantworteten Betrieb.
Wir entwickeln deshalb vom Geschäftsprozess aus. Für jeden Arbeitsschritt wird entschieden, ob feste Regeln, Suche, KI oder eine menschliche Freigabe die verlässlichste Lösung ist.
Wann sinnvoll?
Individualentwicklung lohnt sich, wenn der Fachprozess den Unterschied macht.
Fachlogik
Eigene Regeln prägen den Ablauf
Prüfkriterien, Rollen, Ausnahmen oder Entscheidungswege sind unternehmensspezifisch und in Standardsoftware nur mit Umwegen darstellbar.
Integration
Mehrere Systeme müssen zusammenspielen
Dokumente, Formulare, DMS, CRM, ERP oder Datenbanken sollen ohne Medienbruch in einem Arbeitsprozess verbunden werden.
Kontrolle
Ergebnisse brauchen Freigaben und Nachweise
Quellen, Änderungen, Systemvorschläge und verantwortliche Entscheidungen müssen nachvollziehbar bleiben.
Weiterentwicklung
Der Prozess verändert sich laufend
Funktionen, Datenquellen und KI-Modelle sollen kontrolliert erweitert oder ausgetauscht werden können.
Lösungsarten
Was wir als individuelle KI-Anwendung entwickeln.
Der Systemtyp ergibt sich aus dem Arbeitsfall. Oft entsteht eine Kombination aus klassischer Anwendung, Integration, Workflow und klar begrenzten KI-Funktionen.
Interne Fachanwendung
Prüfen, dokumentieren und freigeben
Eigene Arbeitsoberflächen für wiederkehrende Fachprozesse, Fälle, Rollen, Status und nachvollziehbare Entscheidungen.
RAG & Wissen
Quellenbezogen recherchieren
Freigegebenes Unternehmenswissen durchsuchen, Antworten mit Quellen belegen und in den tatsächlichen Arbeitsablauf integrieren.
Workflow & Assistenz
Vorgänge strukturiert vorbereiten
Eingaben klassifizieren, Informationen extrahieren, Entwürfe erzeugen und unklare Fälle an die richtige Person übergeben.
KI-Funktion
Bestehende Software gezielt erweitern
Eine klar definierte KI-Funktion über API in ein vorhandenes Portal, Fachsystem oder internes Produkt integrieren.
Leistungsumfang
Von der Systemgrenze bis zur kontrollierten Übergabe.
Der konkrete Projektumfang wird schriftlich abgegrenzt. So bleiben Funktionen, Mitwirkung, Qualitätsmaßstab und Betriebsverantwortung für beide Seiten nachvollziehbar.
Konzept & Architektur
Nutzerrollen, Kernprozess, Datenquellen, Fachregeln, KI-Aufgaben, Schnittstellen und bewusste Nicht-Ziele definieren.
Entwicklung & Integration
Oberfläche, Backend, Workflows, Berechtigungen, APIs und geeignete KI-Komponenten als nutzbare Anwendung umsetzen.
Test & Übergabe
Testfälle, Abnahmekriterien, Dokumentation, Monitoring, Betriebsgrenzen und nächste Ausbaustufe festhalten.
Projektablauf
Vom abgegrenzten Fachproblem zur produktiv nutzbaren Version.
01
Scope und Erfolg festlegen
Nutzergruppe, Kernaufgabe, Ausgangslage, Zielwerte, Systeme und Abnahmekriterien gemeinsam konkretisieren.
02
Architektur und Prototyp prüfen
Datenflüsse, Rollen, Oberfläche und kritische KI-Aufgaben früh mit repräsentativen Fällen testen.
03
Kernversion entwickeln
Vereinbarte Funktionen, Schnittstellen, Berechtigungen, Protokollierung und Fehlerwege stabil umsetzen.
04
Abnehmen und Betrieb vorbereiten
Qualität anhand der Testfälle bewerten, Nutzer einbinden und Verantwortung für Monitoring sowie Pflege festlegen.
Qualität & Sicherheit
Produktive KI braucht überprüfbare Grenzen.
Datenzugriff
Berechtigungen beibehalten
Die Anwendung erhält nur die technisch und fachlich freigegebenen Zugriffe; Nutzerrechte werden im Systemkonzept berücksichtigt.
Qualität
Mit realen Testfällen bewerten
Erwartete Ergebnisse, zulässige Abweichungen, Quellenbezug und Abbruchbedingungen werden vor der Abnahme definiert.
Human-in-the-Loop
Kritische Ergebnisse freigeben
Unsichere oder geschäftlich wichtige Vorgänge bleiben bei einer verantwortlichen Person und werden nicht blind automatisiert.
Betrieb
Fehler und Kosten sichtbar machen
Monitoring, Protokollierung, Modellkosten, Ausfälle und Anbieterabhängigkeiten fließen in die Betriebsentscheidung ein.
Ihr Ergebnis
Eine nutzbare Anwendung – nicht nur ein technischer Prototyp.
Welche Bestandteile übergeben werden, hängt vom vereinbarten Umfang ab. Die erste produktiv nutzbare Version konzentriert sich bewusst auf den Kernprozess.
Software
Vereinbarter Funktionsumfang
Eine getestete Anwendung mit den festgelegten Rollen, Kernfunktionen, Datenflüssen und Schnittstellen.
Transparenz
Dokumentierte Systemgrenzen
Architektur, Abhängigkeiten, Qualitätskriterien, bekannte Grenzen und notwendige menschliche Freigaben.
Weiterentwicklung
Priorisierter Ausbaupfad
Erkenntnisse aus Nutzung und Testfällen sowie eine belastbare Grundlage für die nächste Investitionsentscheidung.
Mitwirkung
Fachverantwortung und Systemzugänge sind Teil des Projekts.
Für eine belastbare Umsetzung braucht es eine Person, die den Prozess kennt, Regeln und Testfälle beurteilt und zeitnah fachliche Entscheidungen treffen kann. IT oder Systemverantwortliche unterstützen bei Datenzugängen, Schnittstellen und Berechtigungen.
Sind Ziel, Datenlage oder Prozess noch nicht ausreichend geklärt, ist eine vorgelagerte Einordnung sinnvoll.
Technisches Fundament
Langjährige Software- und Schnittstellenentwicklung trifft auf moderne KI-Integration.
Trixner digital solutions entwickelt seit 2002 Web-, Software- und Integrationslösungen. KI-Systementwicklung erweitert dieses Fundament um RAG, Sprachmodelle und kontrollierte KI-Workflows – sie ersetzt die Grundsätze guter Softwareentwicklung nicht.
Wie daraus eine interne Fachanwendung entstehen kann, zeigt das Lösungsszenario für interne KI-Systeme. Das Szenario ist eine fachliche Veranschaulichung und keine Kundenreferenz.
Nächster Schritt
Grenzen wir die erste sinnvolle Version gemeinsam ein.
Im Erstgespräch klären wir Fachproblem, Nutzergruppe, Systeme, vorhandene Daten und den passenden Einstieg – ohne vorschnell eine KI-Lösung festzulegen.