KI-Entwickler, die Modelle in den Betrieb bringen.
Die KI-Entwickler von CODT Technologies haben bereits zwei Systeme in den Betrieb gebracht: das Voice-Agent-SaaS hinter 100K+ Live-Anrufen und eine Nachfrageprognose mit 98% Genauigkeit. Evaluationen, Leitplanken und die Drift-Überwachung, die ein Modell nach dem Launch genau halten, bringt das Team mit, und Sie arbeiten direkt mit den Entwicklern.
Erst prüfen wir das Problem, dann wählen wir das Modell.
Ein bezahlter Discovery-Sprint
Der Sprint prüft zuerst, ob es ML überhaupt braucht oder ob eine einfache Regel die Aufgabe günstiger und verlässlicher erledigt. Er rahmt das Problem, prüft Ihre Daten und hält fest, was das System niemals tun darf, bevor jemand ein Modell anfasst.
Ein kalkulierter Plan vor dem ersten Code
Bevor Code entsteht, erhalten Sie einen kalkulierten technischen Plan: Umfang, Architektur und eine klare Liste dessen, was wir nicht bauen. Der Preis gilt für das Ergebnis, und Kosten und Zeitplan stehen von Anfang an fest.
Ein Senior-KI-Team baut Evaluation zuerst
Jede Prompt- und Modelländerung wird gegen ein eingefrorenes Evaluationsset getestet, mit Kostenbremsen und Qualitätsüberwachung ab dem ersten Build. Agents laufen wochenlang neben Menschen, bevor sie unbeaufsichtigt handeln.
Weiterbetreuung hält das Modell genau
Dasselbe Team überwacht die Genauigkeit im Betrieb, trainiert mit frischen Daten nach und wechselt auf bessere Modelle, sobald es sie gibt. Diese laufende Arbeit hält die Prognosen von FeelEat bei 98%.
Die Disziplinen hinter produktiver KI.
KI-/ML-Engineering
LLM-Anwendungen (RAG, Function Calling, agentische Workflows), Fine-Tuning offener Modelle, wo die Wirtschaftlichkeit dafür spricht, Vektordatenbanken, Evaluationssets und MLOps.
KI-/ML-LösungenKI-Agenten
Werkzeugnutzende Agents mit deterministischen Leitplanken, Human-in-the-Loop-Freigaben, erzwungenen Kostenbudgets und einem vollständigen Audit-Log jedes Tool-Aufrufs und jeder Entscheidung.
KI-AgentenData Engineering
Die Schicht unter jedem Modell: Event-Erfassung, Pipelines, Warehousing und Governance, die verstreute Betriebsdaten in eine einzige prüfbare Quelle der Wahrheit verwandeln.
Data Engineering & AnalyticsDas Produkt um das Modell herum
Mandantenfähige Plattformen, Abrechnung, Zugriffssteuerung und Telemetrie rund um die KI-Funktion, gebaut vom selben Team, das auch das Modell baut.
SaaS-EntwicklungZwei KI-Systeme im produktiven Betrieb.
LeadTrack AI — Voice-Agents im produktiven Volumen
Für LeadTrack AI (Australien) haben wir ein mandantenfähiges Voice-Agent-SaaS durchgängig gebaut. Seine KI-Agents rufen jeden neuen Lead innerhalb von 30 Sekunden an, qualifizieren im natürlichen Gespräch und übergeben kaufbereite Interessenten samt Transkript an einen Menschen. Über das System liefen bereits mehr als 100'000 Live-Anrufe.
FeelEat Nachfrageprognose — je Standort und je Gericht
Für FeelEat haben wir eine Nachfrageprognose pro Standort und pro Gericht gebaut, aus Verkaufshistorie, Saisonalität und Live-Signalen. Sie gibt dem Betrieb eine Zahl, nach der bestellt wird.
Fragen vor dem Engagement von KI-Entwicklern
Schreiben Sie es in ein Briefing. Ein Senior-Engineer liest es und antwortet innerhalb eines Arbeitstages.
Welche KI-Entwickler stellt CODT Technologies?
Senior-ML-Engineers und Systemarchitekten mit 9+ Jahren produktiver Erfahrung, die direkt mit Ihnen arbeiten. Dieselben Leute kümmern sich um das Modell, die Datenpipelines und das Produkt darum herum, denn produktive KI bricht meist dort, wo diese Teile zusammenkommen.
Haben Ihre KI-Entwickler tatsächlich produktiv geliefert?
Ja, und beide Fallstudien sind auf dieser Seite verlinkt. LeadTrack AI, das mandantenfähige Voice-Agent-SaaS, das wir gebaut haben, hat 100K+ Live-Anrufe absolviert, den ersten davon innerhalb von 30 Sekunden. Die Prognoseplattform für FeelEat läuft im Betrieb mit 98% Genauigkeit.
Mit welchen Modellen und welchem Stack arbeiten Sie?
Wir beginnen mit Frontier-Modellen (Anthropic Claude, OpenAI) und gutem Prompting und Retrieval. Für die meisten geschäftlichen Anwendungsfälle funktioniert das besser als Fine-Tuning und kostet weniger. Offene Modelle (Llama, Mistral, Qwen) tunen wir, wenn Latenz, Kosten pro Anruf oder Datenschutz es verlangen, und wir messen gegen die Frontier-Baseline, bevor wir uns festlegen.
Wie halten Sie die KI-Kosten im Griff?
Wir cachen systematisch, schicken jede Aufgabe an das günstigste Modell, das sie lösen kann, komprimieren Prompts und setzen Budgetgrenzen pro Mandant. So haben wir die Inferenzrechnungen von Kunden um über 70% gesenkt, ohne messbaren Qualitätsverlust. Jeder Agent läuft mit einem festen Kosten- und Latenzbudget pro Aufgabe.
Sind unsere Daten bei einem externen KI-Team sicher?
Ja. Standardmässig nutzen wir die Enterprise-Stufen der Modellanbieter, ohne Datenspeicherung und ohne Training auf Ihren Prompts. Für maximalen Schutz betreiben wir offene Modelle auf privater Infrastruktur. Nach der Zahlung gehören Ihnen Code, Gewichte und Pipeline zu 100%.
Wie schnell können KI-Entwickler starten?
Ein Senior-Engineer antwortet innerhalb eines Arbeitstags. Danach folgt ein bezahlter Discovery-Sprint von 1–2 Wochen, der mit einem schriftlichen Umfang und einem fixen Angebot endet und vollständig auf die Umsetzung angerechnet wird. Das Build-Team startet 4–5 Arbeitstage nach Ihrer Unterschrift unter das Angebot. Unsere Service-Seite nennt einen Richtwert für die Bauzeit: Ein kundenseitiger Agent mit mehreren Tools und Freigabeflüssen braucht 10–20 Wochen, ein interner Agent mit einem einzigen Zweck weniger.
Wo sitzt das KI-Team?
Im Engineering-Hub von CODT Technologies in Gurugram (Indien). Das Entwicklungsteam und seine Projektleitung arbeiten in Ihrer Zeitzone, auf Englisch, Französisch oder Deutsch.
Ein Problem, das es wert ist,
gut gelöst zu werden?
Erzählen Sie uns, was Sie bauen und bis wann es stehen muss. Sie bekommen eine klare Einschätzung, ob wir passen und was die Arbeit braucht.