KI-Beratung & Implementierung · DACH-Region

KI,
der Sie vertrauen können.

Wir bauen RAG-Systeme und KI-Anwendungen, die produktionsreif sind - sauber strukturierte, LLM-ready Datenbasis, eingebettet in den echten Unternehmenskontext. Keine Prototypen, die nach der Demo in der Schublade landen.

End-to-End
Audit → Go-Live
100%
DSGVO · EU AI Act-ready
0
PoCs in der Schublade
Produktiv im Einsatz bei
Standpunkt

Unternehmen sitzen auf riesigen Mengen wertvoller Daten - und können sie nicht nutzen.

Nicht weil die Technologie fehlt, sondern weil die Grundlage fehlt: sauber strukturierte, LLM-ready Datenbasis, eingebettet in den echten Unternehmenskontext.

Genau das bauen wir - praxisnah, ohne Umwege, mit Systemen die wirklich laufen.

Belegt
Drei Zahlen, warum die meisten KI-Initiativen nicht liefern - und wo der echte Engpass liegt.
87%
der KI-Piloten scheitern vor der Produktion
VentureBeat · KI-Report
2024
73%
nennen Datenqualität als größtes KI-Hindernis
MIT Sloan Management Review
2024
90%
der Unternehmensdaten sind unstrukturiert
IDC · Global DataSphere
2023
Architektur auf einen Blick

Vom Rohdokument zur nachvollziehbaren Antwort.

fig. 01 · pipeline schematic
codestra / rag.pipeline.v1live tracescale 1 : 1
01 / 03QuellenIhre bestehenden Systeme02 / 03FoundationStrukturiert, annotiert, indexiert03 / 03AnwendungAntworten im GeschäftskontextSAP · ERPSharePoint · DMSWikis · ConfluenceE-Mail-ArchiveTechnische BerichteLayout-ParserparseKontext-AnnotationenrichHybrid-Indexvector + BM25ZugriffskontrolleAEvaluationBWissenssucheVertrags-Q&ATechnischer SupportAgenten-WorkflowsProduktdaten-AssistentC · human-in-the-loop · feedbackABD
A
Zugriffskontrolle
Dokument- und Feldebene
B
Evaluation
Kontinuierlich, nicht nur am Go-Live
C
Human-in-the-Loop
Feedback fließt zurück in den Index
D
Audit-Trail
Jede Antwort, versioniert
Leistungen
S1 - S2 - S3

Drei Leistungen. Aufeinander aufbauend. Einzeln buchbar.

S1
Der Einstieg.

KI-Strategie & Readiness

Für Unternehmen, die wissen, dass KI relevant ist - aber noch nicht, welche Use Cases echten ROI liefern und was dafür an Grundlage fehlt.

  • .01
    KI-Reifegradanalyse & Datenstrategie
    Strukturierte Standortbestimmung: Datenqualität, IT-Infrastruktur, Prozesse. Ergebnis: schriftlicher Report mit Gap-Analyse und Handlungsempfehlungen.
  • .02
    Use-Case-Bewertung & ROI-Priorisierung
    Moderierte Workshops - bewertet nach messbarem Geschäftsnutzen, Datenverfügbarkeit und Umsetzbarkeit. Kein Brainstorming, sondern strukturierte Entscheidungsgrundlage.
  • .03
    KI-Roadmap & Business Case
    Umsetzungsplan mit ROI-Abschätzung, Make-or-Buy-Empfehlung und entscheidungsreifer Vorlage für Geschäftsführung und Investoren.
S2
Unser Kerngeschäft.

KI-Implementierung

Wir bauen RAG-Systeme und KI-Anwendungen, die produktionsreif sind - keine Prototypen, die nach der Demo in der Schublade landen.

  • .01
    RAG-Architekturen & Wissenssysteme
    Unstrukturierte Unternehmensdaten werden für LLMs erfassbar: Dokumente, Datenbanken, ERP-Exporte, Wikis. Präzise Antworten mit Quellenangabe, Zugriffskontrolle, Nachvollziehbarkeit.
  • .02
    KI-Agenten & agentenbasierte Workflows
    Autonome Systeme für mehrstufige Aufgaben. Human-in-the-Loop als fester Bestandteil. Nutzerfeedback verbessert die Retrievalqualität aktiv, nicht passiv.
  • .03
    LLM-Integration & Systemanbindung
    Einbettung in bestehende Software - ERP, CRM, DMS. API-Entwicklung, Prompt Engineering, Guardrails. Cloud-Deployment auf AWS, Azure oder GCP.
S3
Prozesse, die Kontext verstehen.

KI-gestützte Prozessautomatisierung

Automatisierung von Prozessen, die bisher an unstrukturierten Eingaben gescheitert sind - Abläufe, die Entscheidungen treffen und sich an Ausnahmen anpassen müssen.

  • .01
    Dokumentenverarbeitung & Datenstrukturierung
    Automatische Extraktion und Klassifikation aus Rechnungen, Verträgen, Bewerbungen, technischen Berichten. Macht Datenmassen LLM-ready, die bisher manuell verarbeitet wurden.
  • .02
    End-to-End-Prozessautomatisierung
    Durchgängige Automatisierung in Finanzen, HR, Vertrieb, Operations - mit KI-Entscheidungsebene, Ausnahmebehandlung und Eskalationslogik.
  • .03
    KI-gestützte Kundenkommunikation
    E-Mail-Triage, kontextsensitive Chatbots, Ticket-Routing - integrierbar in Web, Teams, Slack. Antwortet auf Basis Ihrer eigenen Daten, nicht generischer Trainingsdaten.
Was uns unterscheidet

Die meisten KI-Projekte scheitern nicht an der Technologie - sondern an schlechter Datenqualität und fehlender Evaluierung.

Wir bauen Benchmarking und Qualitätsmessung von Anfang an ein. So wissen Sie jederzeit, wie gut das System wirklich ist - nicht nur, ob es antwortet.

Vorgehen
4 Phasen · ein klares Ergebnis je Phase

Jede Phase endet mit einem konkreten Ergebnis, auf dem Ihr Team aufbaut.

Vier klare Phasen, jede mit einem Ergebnis, auf dem Ihr Team aufbaut. Nach dem Go-Live übernimmt Ihr Team - saubere Übergabe statt Abhängigkeit.

01
Phase 01

Anforderungsanalyse & Datenbewertung

Wir prüfen Datenlage, Systeme und Use Cases. Ergebnis: strukturierte Entscheidungsgrundlage - kein Brainstorming.

Data Audit · Use-Case-Matrix · Architektur-Skizze
02
Phase 02

Proof of Concept

Ein fokussierter Use Case, mit echten Daten, in Ihrer Umgebung gebaut. Benchmarking von Tag 1.

Lauffähiger PoC · Eval-Baseline · Risikobericht
03
Phase 03

Produktivbetrieb

Einbettung in ERP/CRM/DMS, Cloud-Deployment, Qualitätssicherung. Laufend am System sichtbar.

Integration · Monitoring · Zugriffskontrolle
04
Phase 04

Übergabe & Wissenstransfer

Ihr Team bedient das System selbst. Volle Dokumentation, saubere Übergabe - keine Abhängigkeit von uns.

Runbook · Schulung · Dokumentation
Warum codestra

Drei Wege, wie Unternehmen es versuchen. Warum keiner davon reicht.

Nicht ausreichend

Intern bauen.

Interne Teams sind oft zu nah am Tagesgeschäft, um saubere Datenpipelines, Qualitätssicherung, Monitoring und Zugriffskontrolle konsequent durchzuziehen.

Unsere Antwort

Wir machen von Anfang an keine Abkürzungen.

Jahrelange praktische Projekterfahrung - die Abkürzungen, die intern verlockend sind, werden später teuer.

Nicht ausreichend

Strategie ohne Umsetzung.

Eine Roadmap ist wertvoll - aber erst, wenn jemand die Datenbasis sauber zieht, das System baut und in den Betrieb übergibt. In dieser Lücke arbeiten wir, häufig Hand in Hand mit Strategie-Partnern.

Unsere Antwort

Wir bauen, was die Strategie verspricht.

Wir kennen die Stolpersteine zwischen Konzept und Produktion - und liefern den Umsetzungsteil, mit dem Konzept-Decks tatsächlich Wirkung entfalten.

Nicht ausreichend

Abwarten.

Die Frage ist nicht ob KI relevant wird, sondern wer zuerst eine belastbare Datenbasis hat, die andere nicht mehr aufholen können.

Unsere Antwort

Jedes Quartal zählt.

Jedes Quartal ohne strukturierte KI-Grundlage ist ein Quartal Vorsprung für die Konkurrenz.

Compliance

Kein Add-on. Standard.

Alle Systeme, die wir bauen, sind DSGVO-konform und EU AI Act-ready. Governance wird in die Datenbasis gebaut, nicht darum herum - das erspart Ihrer IT spätere Nacharbeit.

DSGVO
Konform nach Art. 5, 25, 32. Datenverarbeitung in EU-Region, dokumentierter Audit-Trail.
✓ ready
EU AI Act
Kategorisierung und Risikobewertung von Tag 1. Dokumentation für High-Risk-Klassifizierung bereit.
✓ ready
Häufige Fragen
Klicken zum Öffnen

Direkt gefragt. Ohne Umwege beantwortet.

Wie erfüllen Sie DSGVO und EU AI Act - und welche Rolle nehmen wir vs. Sie ein?+
In der Regel sind Sie Betreiber (Deployer) des KI-Systems, wir agieren als Auftragsverarbeiter und Anbieter der zugrundeliegenden Komponenten. Die Rollenverteilung nach EU AI Act und DSGVO halten wir vertraglich fest: AVV nach Art. 28 DSGVO, technische Dokumentation in Anlehnung an Annex XII der KI-Verordnung, transparente Liste aller Sub-Auftragsverarbeiter. Unsere RAG-Architektur orientiert sich an der DSK-Orientierungshilfe vom Oktober 2025.
Wo werden unsere Daten verarbeitet und welche Modelle nutzen Sie?+
Hosting wahlweise in Ihrer Azure-, AWS- oder GCP-Tenancy in der EU-Region, oder vollständig On-Premise. Wir sind modellagnostisch und wählen je Use Case zwischen OpenAI, Anthropic, Mistral, Llama oder eigenen Fine-Tunes - der Modellwechsel ist nach Go-Live eine Konfigurationsänderung, kein Re-Implementierungsprojekt. Ihre Daten fliessen nicht in Trainingsdatensätze der Modellanbieter zurück, vertraglich und technisch abgesichert.
Wie verhindern Sie Halluzinationen - und woher wissen wir, dass das System funktioniert?+
Jede Antwort wird auf konkrete Quellen zurückgeführt; ohne ausreichende Evidenz verweigert das System die Antwort statt zu raten. Vor jedem Release läuft eine automatisierte Evaluations-Suite gegen ein Golden-Dataset aus Ihren echten Fragen - gemessen werden u.a. Faithfulness, Citation Accuracy und Answer Relevance. Im Betrieb überwachen wir dieselben Metriken kontinuierlich, plus Drift in Datenbasis und Nutzerverhalten.
Wie integriert sich das System in M365, SharePoint, Confluence, SAP - und werden Berechtigungen respektiert?+
Standard-Konnektoren für Microsoft Graph, SharePoint, Confluence, SAP und gängige Datenbanken; alles andere binden wir über REST oder SQL an. Berechtigungen werden zur Abfragezeit gegen das Quellsystem geprüft - Nutzer sehen ausschliesslich Inhalte, auf die sie auch im Originalsystem Zugriff hätten. Änderungen am Datenbestand laufen per Delta-Sync oder Webhook in den Index.
Wem gehören Code, Index und Modelle - und wer betreibt das System nach Go-Live?+
Quellcode, Konfiguration, Index und Fine-Tunes gehören Ihnen. Für den Betrieb gibt es drei Modelle: wir betreiben das System weiter (Managed), wir übergeben an Ihre interne IT, oder an einen Drittbetreiber Ihrer Wahl. Zur Übergabe gehören Runbook, Architekturdokumentation und die Eval-Suite - wer das System künftig betreibt, kann seine Qualität auch nachweisen.
Gespräch

30 Minuten. Ein konkretes Thema. Danach wissen Sie, ob es passt.

Kein Sales-Funnel. Sie sprechen direkt mit jemandem, der Systeme gebaut hat - nicht mit einem Account Manager.

Köln
Gleueler Straße 81 50931 Köln
Worum geht es?
Wir antworten innerhalb von 48 Stunden.