KI-Beratung
Huaris AI ist die KI-Beratungsmarke von Huaris Technology. Wir wählen Technologien von OpenAI, Google und Anthropic passend zu Ihren Anforderungen aus und integrieren sie, ohne Ihre Datensicherheit zu gefährden.
Fünf Kernleistungen decken jede Phase Ihrer KI-Reise ab, von der Strategie bis zur Team-Schulung.
Wir prüfen Ihre bestehenden Arbeitsabläufe (Personal, Finanzen, Kundenservice, Betrieb). Wir zeigen auf, welche Prozesse KI automatisieren kann, wo sie Kosten senken und wo sie die Effizienz steigern kann.
Ergebnis: Eine unternehmensspezifische Roadmap für die KI-Transformation und eine ROI-Analyse.
Wir wählen das große Sprachmodell (LLM) und die Werkzeuge, die am besten zu Ihrem Bedarf, Budget und Ihrer Datenrichtlinie passen. Wir sind nicht an einen einzelnen Anbieter gebunden.
Ergebnis: Eine empfohlene Technologie-Architektur (Tech-Stack), die zu Ihrem Bedarf und Budget passt.
Mehr erfahren - Modellauswahl und herstellerunabhängige Beratung
Wir entwerfen RAG-Architekturen (Retrieval-Augmented Generation) für Assistenten, die Ihre eigenen Daten kennen (PDFs, E-Mails, Datenbanken).
Ergebnis: Systementwürfe, die Antworten in Ihren Daten verankern, Quellen nennen und das Halluzinationsrisiko durch Verifikations- und Evaluationstests senken.
Einrichtung von Enterprise-APIs, bei Bedarf Integration von Open-Weight-Modellen auf Ihren eigenen Servern (On-Premise) sowie, falls erforderlich, Entwicklung von KI-integrierten Web- und Mobilanwendungen.
Ergebnis: Sichere KI-Infrastruktur mit dokumentiertem Datenfluss, entworfen unter Berücksichtigung der Anforderungen von DSGVO und KVKK.
Mehr erfahren - Produktentwicklung, Sicherheit und Compliance
Die Technologie einzuführen reicht nicht; die Menschen müssen sie gut nutzen können. Wir schulen Teams im Umgang mit Copilot, ChatGPT oder individuellen Assistenten und im Verfassen wirksamer Prompts.
Ergebnis: Ein Programm zur KI-Kompetenz und abteilungsspezifische Prompt-Bibliotheken (Marketing, Entwicklung, Personal).
Wir betrachten Modellfamilien und Anwendungsfälle statt Versionsnummern. Modelle ändern sich schnell, deshalb überprüfen wir diese Tabelle regelmäßig.
| Modellfamilie | Bekannt für | Typische Anwendung |
|---|---|---|
| Anthropic Claude | Langer Kontext, analytisches Denken, Programmierung | Analyse komplexer Dokumente, Unterstützung der Softwareentwicklung |
| Google Gemini | Großes Kontextfenster, Integration mit Google Workspace | Organisationen, die Workspace nutzen; multimodale Inhalte |
| OpenAI GPT | Umfangreiche API und Assistenten-Ökosystem | Universelle Assistenten, breiter Integrationsbedarf |
| Meta Llama / Mistral | Open-Weight-Modelle, volle Kontrolle | On-Premise-Betrieb, Fälle, in denen Daten die Organisation nicht verlassen dürfen |
Zuletzt aktualisiert: September 2026. Logos und Produktnamen gehören ihren jeweiligen Inhabern; Huaris AI beansprucht nicht, offizieller Partner dieser Unternehmen zu sein.
Wir sind nicht an eine Technologie gebunden. Ob Google, OpenAI oder Anthropic: Wir empfehlen, was am besten zu Ihnen passt.
Wir arbeiten mit Enterprise-APIs und, wo nötig, mit On-Premise-Architekturen, damit Ihre Unternehmensdaten nicht für das Modelltraining verwendet werden. Wir dokumentieren den Datenfluss.
Wir hören nicht bei der Beratung auf. Bei Bedarf schreiben wir den Code, bauen das Produkt und schulen Ihr Team.
Das hängt vom Anbieter und vom Tarif ab. Bei Einzeltarifen hängt es von den Einstellungen und den Bedingungen des Anbieters ab, ob Inhalte zur Verbesserung des Produkts verwendet werden. Bei Unternehmens- und API-Angeboten geben Anbieter in der Regel an, dass Daten standardmäßig nicht für das Modelltraining verwendet werden.
Wir prüfen die aktuellen Bedingungen jedes Anbieters gemeinsam mit Ihnen bei Vertragsabschluss.
Werden personenbezogene Daten verarbeitet, spielen Themen wie Informationspflicht, Rechtsgrundlage, Datenminimierung, Auftragsverarbeitungsverträge und grenzüberschreitende Übermittlung eine Rolle. Wo möglich, werden Architekturen bevorzugt, die personenbezogene Daten gar nicht erst an das Modell senden.
Dies ist ein allgemeiner Überblick und ersetzt keine Rechtsberatung.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) bedeutet, dass das Modell zuerst relevante Passagen aus Ihren eigenen Dokumenten abruft und seine Antwort darin verankert. Antworten können Quellen nennen, und das Risiko von Halluzinationen sinkt, verschwindet aber nicht; deshalb führen wir Evaluationstests durch.
Die Einrichtungszeit hängt vom Datenvolumen und vom Integrationsumfang ab; wir klären sie im Erstgespräch.
Entscheidend sind Datensensibilität, regulatorische Anforderungen, Budget, erwartete Qualität und Betriebskapazität. Wenn Daten Ihre Organisation nicht verlassen dürfen, fällt die Wahl meist auf ein On-Premise-Open-Weight-Modell; andernfalls ist eine Enterprise-API in der Regel praktischer.
Lassen Sie uns Ihre Prozesse und Ziele kennenlernen und gemeinsam bewerten, wo KI einen Mehrwert schaffen kann.
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