KI, die den Produktivbetrieb übersteht.
Die meisten KI-Vorhaben bleiben zwischen der Demo, die alle beeindruckt hat, und dem System stecken, dem jemand am Montag vertraut. Diese Lücke besteht aus Evaluationen, Guardrails, Fallbacks und Audit-Trails — der unglamourösen Hälfte. Genau die machen wir.
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KI-Readiness-Audits
Zwei Wochen, am Ende ein kalkulierter Plan, der Ihnen gehört — ob Sie uns beauftragen oder nicht. Wir erfassen, wohin die Stunden tatsächlich gehen, was Ihre Daten hergeben und was nicht, und welcher Workflow die klarste Ausgangsmessung hat.
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Agentische Workflows
Agenten, eingebunden in die Tools, die Sie ohnehin nutzen, mit eng geschnittenen Rechten und einer menschlichen Freigabe überall dort, wo eine falsche Aktion teuer rückgängig zu machen wäre. Kein Chatbot in der Seitenleiste.
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Dokumenten- und Backoffice-Automatisierung
Extraktion, Klassifikation und Validierung mit Konfidenzschwellen, die Unsicherheit an einen Menschen weiterreichen statt zu raten. Der Gewinn liegt im langen Schwanz nahezu identischer Arbeit, nicht darin, Ihr Team zu ersetzen.
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Evaluations-Harnesses
Wiedergabe historischer Fälle mit bekanntem Ausgang, damit aus „wirkt besser" eine Zahl wird. Hier steckt meist der größte Teil der Entwicklungsarbeit — und genau das erlaubt Ihnen später, das System ohne Angst zu ändern.
- Der Mensch bleibt in der Verantwortung
- In allem Regulierten braucht eine Entscheidung eine verantwortliche Person und eine Spur, wie sie zustande kam. Wir bauen die Freigabestufe in Woche eins, nicht als Nachrüstung — wer sie zuletzt einbaut, stellt fest, dass das Datenmodell nie mit einem Eingriff gerechnet hat.
- Erst messen, dann automatisieren
- Wenn Sie nicht wissen, wie der manuelle Prozess heute abschneidet, können Sie nicht sagen, ob das System geholfen hat. Die Ausgangsmessung fühlt sich wie Verzögerung an. Sie sind die günstigsten zwei Wochen des Projekts.
- Deterministisch, wo es zählt
- Modelle sind gut im Abwägen und schlecht im Rechnen. Wir lassen die Zahlen im Code und die Sprache im Modell — deshalb stimmen unsere Reports.
- Übergabe statt Abhängigkeit
- Ihr Repository, Ihre Keys, Ihr Runbook, Ihr Team in der Lage, es zu betreiben. Uns ist lieber, Sie kommen wieder, weil Sie wollen, nicht weil Sie müssen.
Wie lange dauert ein KI-Readiness-Audit?
Zwei Wochen. Am Ende steht ein kalkulierter Plan, der benennt, welcher Workflow zuerst automatisiert werden sollte, was Ihre Daten hergeben und was nicht, und was die ersten 90 Tage kosten sollten. Der Plan gehört Ihnen — ob Sie Everfinity beauftragen oder nicht.
Ersetzt KI-Automatisierung mein Team?
Nein, und so zugeschnittene Projekte scheitern meist. Der verlässliche Gewinn liegt im langen Schwanz nahezu identischer Arbeit — dem vierzigsten identischen Support-Ticket, dem zum vierzigsten Mal abgetippten Dokumentenfeld. Menschen bleiben überall dort eingebunden, wo eine falsche Antwort teuer ist. In der Praxis bewältigen Teams mehr Volumen mit gleicher Personalstärke, statt zu schrumpfen.
Wir arbeiten in einer regulierten Branche. Können wir KI überhaupt einsetzen?
Ja, aber die Anforderungen müssen ab Woche eins eingeplant sein statt nachgerüstet zu werden. Eine Entscheidung braucht eine verantwortliche Person und eine Spur, wie sie zustande kam. Teams, die die menschliche Freigabestufe zuletzt einbauen, stellen meist fest, dass ihr Datenmodell nie mit einem Eingriff gerechnet hat. Everfinity baut die Freigabestufe zuerst.
Unsere Daten sind unordentlich. Ist es zu früh für KI?
Vermutlich nicht zu früh, aber der Datenzugang ist wahrscheinlich das erste Projekt, nicht das Modell. Wenn die relevanten Informationen in Tabellen liegen oder niemand genau weiß, wo sie liegen, gehen die ersten Wochen dafür drauf, sie abfragbar zu machen. Diese Arbeit ist unglamourös und unvermeidlich — und es ist günstiger, das in Woche eins zu erfahren als in Monat drei.
Wie verhindern Sie, dass das Modell Fehler macht?
Mit einem Evaluations-Harness, nicht mit Zuversicht. Historische Fälle mit bekanntem Ausgang werden gegen das System wiedergegeben, sodass Genauigkeit eine gemessene Zahl ist und kein Eindruck; Ergebnisse mit geringer Konfidenz gehen an einen Menschen, statt geraten zu werden. Rechnen bleibt im Code — Modelle sind gut im Abwägen und schlecht in Mathematik.
Wem gehört, was Sie bauen?
Ihnen. Repository, Infrastruktur, Zugangsdaten und Runbook werden am Ende des Projekts übergeben — ohne proprietäres Framework, für dessen Pflege Sie dauerhaft zahlen müssten.
Was kostet ein KI-Projekt tatsächlich?
Eine zweiwöchige Discovery ist der übliche Einstieg, wenn die Datenlage unklar ist. Ein vierwöchiges Proof-Projekt zu einem einzelnen Workflow, zum Festpreis, ist der übliche nächste Schritt. Everfinity kalkuliert einen Festpreis gegen ein definiertes Ergebnis — dauert es länger als geschätzt, ist das das Problem des Studios und keine Change-Request.
Starten Sie mit dem Audit.
Sechs Fragen, vier Minuten, ein echter Plan. Kein Verkaufsgespräch nötig.