AI Assistants
Spezialisierte Assistenzsysteme, die Unternehmenswissen zugänglich machen und Mitarbeiter bei Recherche, Analyse, Kommunikation und täglichen Aufgaben unterstützen.
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Künstliche Intelligenz
Künstliche Intelligenz entfaltet ihren Wert nicht im Modell selbst, sondern dort, wo sie Informationen versteht, Prozesse unterstützt und kontrolliert mit bestehenden Systemen zusammenarbeitet.
Racine Deux entwickelt AI-Systeme, die Unternehmenswissen, Software und Geschäftslogik miteinander verbinden – sicher, nachvollziehbar und für den produktiven Einsatz gebaut.
Was wir entwickeln
Von Assistenzsystemen über Dokumentenverarbeitung bis zu intelligenten Workflows – immer integriert in reale Prozesse und bestehende Systeme.
Spezialisierte Assistenzsysteme, die Unternehmenswissen zugänglich machen und Mitarbeiter bei Recherche, Analyse, Kommunikation und täglichen Aufgaben unterstützen.
Unternehmenswissen strukturiert, durchsuchbar und über Retrieval-Augmented Generation zuverlässig für AI-Anwendungen nutzbar machen.
Dokumente verstehen, Informationen extrahieren, klassifizieren und für nachgelagerte Geschäftsprozesse verfügbar machen.
AI-Modelle mit Geschäftslogik und bestehenden Systemen verbinden, damit Prozesse vorbereitet, unterstützt und kontrolliert ausgeführt werden können.
Agentische Systeme mit definierten Fähigkeiten, Werkzeugen und klaren Grenzen für kontrollierte Autonomie.
Bestehende Anwendungen gezielt um intelligente Funktionen erweitern – ohne die vorhandene Software unnötig neu zu bauen.
Vom Prompt zum produktiven System
Im produktiven Betrieb müssen Daten aktuell sein, Zugriffe kontrolliert werden, Fehler behandelt und Ergebnisse nachvollziehbar bleiben.
Diese Infrastruktur entwickeln wir gemeinsam mit dem eigentlichen AI-Verhalten.
Unternehmenswissen
Relevante Informationen
AI / LLM
Geschäftsregeln
APIs & Systeme
Berechtigungen & Human Review
Logging & Monitoring
Business Value
Security & Control
Sicherheit und Kontrolle berücksichtigen wir bereits in der Architektur – nicht erst im Nachhinein.
Welche Daten dürfen Modelle und Nutzer sehen?
Welche Aktionen darf ein System ausführen?
Welche Entscheidungen benötigen eine menschliche Freigabe?
Welche Informationen und Aktionen müssen nachvollziehbar bleiben?
Wie werden Zugangsdaten, APIs und produktive Systeme geschützt?
Wie gehen wir mit Unsicherheit und Grenzfällen um?
Vertrauen entsteht nicht dadurch, dass AI niemals Fehler macht. Sondern dadurch, dass ein System mit Fehlern kontrolliert umgehen kann.
AI Readiness
Wir analysieren gemeinsam Prozesse, Daten und Systeme, um die Use Cases mit dem größten Nutzen und einer realistischen technischen Machbarkeit zu identifizieren.
Potenziale identifizierenModel-independent
Modelle werden sich verändern. Gute Systemarchitektur bleibt. Deshalb wählen wir Modelle anhand des tatsächlichen Anwendungsfalls – Qualität, Kosten, Geschwindigkeit, Datenschutz und Betriebsanforderungen.
Unsere Prinzipien für AI
Wir beginnen mit dem Problem und dem wirtschaftlichen Nutzen – nicht mit einem bestimmten Modell.
Die Qualität entsteht durch Daten, Struktur und Kontext – nicht durch immer kompliziertere Prompts.
Automatisierung geht nur so weit, wie Risiken, Daten und Prozesse es sinnvoll zulassen.
Ein Prototyp muss überzeugen. Ein produktives System muss zuverlässig, nachvollziehbar und betreibbar sein.
Technologien & Komponenten
Ein modernes AI-System besteht aus vielen Komponenten, die zuverlässig zusammenspielen müssen.
Für wen ist das interessant?
Große Wissensbestände schneller nutzbar machen
Dokumentenintensive Prozesse automatisieren
Wiederkehrende Wissensarbeit reduzieren
Mehrere Systeme intelligent verbinden
Interne Assistenzsysteme für Mitarbeiter entwickeln
AI-Prototypen produktionsreif machen
Bestehende Software intelligent erweitern
Agentische Workflows kontrolliert einsetzen
Genau dort könnte der sinnvollste Einsatz von künstlicher Intelligenz beginnen.