KI-Prototypen-Entwicklung mit N3XTCODER verwandelt einen konkreten KI-Use-Case in vier Sprints in ein funktionierendes System, auf EU-konformer Infrastruktur, die dein Team selbst betreiben kann. Kein Foliensatz, keine Sandbox-Demo. Dieselbe KI-MVP-Entwicklungsmethode, die ein führendes Mitgliedernetzwerk von einem unzuverlässigen LLM-Prototyp zu einem produktiven Retrieval-Augmented-Chatbot für 1.000+ HumHub-Mitglieder gebracht hat.
Ein führendes Mitgliedernetzwerk brauchte einen KI-Wissens-Chatbot, verankert in ihrer internen Wissensbasis. Standard-OpenAI-Assistants mit File-Search waren unzuverlässig gewesen, und Genauigkeit war kritisch. Der Chatbot musste in HumHub leben – dem sozialen Netzwerk, das ihre Mitglieder bereits nutzen – und von einem nicht-technischen Team betrieben werden. Wir haben Version 1 in vier kurzen Sprints geliefert: Systemarchitektur, RAG-Implementierung mit semantischer Suche, HumHub-Integration, vollständige Dokumentation. Geschätzter Gesamtaufwand 10 Arbeitstage. Stack: n8n in Berlin für Workflow, Qdrant in der EU für Vektorsuche, GPT-4 via Microsoft EU Sovereignty als LLM. Optionale vollständig Open-Source-EU-Alternativen: Mistral Medium 3 als Modell, Milvus als Vektordatenbank. Version 1 läuft jetzt produktiv für mehr als 1.000 Mitglieder, mit Bezug zu aktuellen Gegebenheiten. Dasselbe Muster hat unsere Arbeit für GDV (KI-Wissensassistent über zehntausende Policy-Dokumente für 400+ Versicherungsunternehmen), eine führende Spendenplattform (KI-E-Mail-Agent mit menschlicher Prüfung im Pilot, auf N8N und Azure OpenAI), ein führender deutscher Verband (KI-Mitgliederplattform mit Chat-Discovery und Kategoriefiltern) und Tannenhof Berlin-Brandenburg (Civic-Coding-finanzierter KI-Transkriptionspilot für Therapiesitzungen auf EU-gehosteter Infrastruktur, Output formatiert für Berichte an die Deutsche Rentenversicherung) geprägt.
Schnell lauffähige Software
EU-konform standardmäßig
Auf Wartbarkeit ausgelegt
Ein funktionierendes KI-System
der Prototyp ist die Grundlage des produktiven Systems, kein Wegwerfdemo
Time to Value
erste Version typischerweise in vier kurzen Sprints, so wie ein führendes Mitgliedernetzwerk live ging
Von deinem Team gewartet
Low-Code-Architektur und Dokumentation, damit Nicht-Entwickler:innen es betreiben und erweitern können
Human-in-the-Loop
Menschen prüfen folgenreiche Outputs standardmäßig, so wie der KI-E-Mail-Agent der Spendenplattform Antworten für die Mitarbeitenden zur Freigabe entwirft
EU-AI-Act-ready
risiko-eingestuft, DSGVO-konform, mit Audit-Trails und Quellenangaben in der Architektur
1. Architektur und Scope
2. Bauen und iterieren
3. Übergeben und betreiben
Wir bringen ein Jahrzehnt Impact-Tech-Erfahrung und über 160 KI-Projekte seit 2019 mit. Über unseren kostenlosen Kurs AI for Impact haben über 100.000 Menschen gelernt, KI für das Gemeinwohl einzusetzen. Wir machen keine Inspirationstage. Wir machen Scoping-Sessions und Build-Engagements, die in Produktion gehen – so wie wir KI für die folgenden Organisationen ausgeliefert haben:
Ein Vier-Sprint-Prototyp ist keine Garantie gegen Scope-Creep. Wir sind explizit, was zu Beginn jedes Sprints drin und draußen ist. Wenn der Use Case mehr als vier Sprints braucht, sagen wir es dir, statt das Projekt aufzublähen.
Fine-Tuning ist selten die richtige Antwort. Für fast jeden Prototypen, den wir bauen, ist Retrieval-Augmented Generation (RAG) gegen deine eigenen Dokumente das richtige Muster. Wenn dir jemand sagt, du brauchst Fine-Tuning, frag warum.
Produktive KI ist keine Magie. Jedes System, das wir bauen, braucht Monitoring, Quellenangaben, Audit-Trails und Human-in-the-Loop, wo der Preis einer falschen Antwort hoch ist. Wir bauen das ab dem ersten Sprint ein, nicht am Ende dazu.
Wie lange dauert die KI-Prototypen-Entwicklung?
Was ist der Unterschied zwischen einem KI-Prototyp und einem KI-MVP?
Sollten wir Fine-Tuning oder RAG nutzen?
Welches LLM sollten wir nutzen?
Wo gehen unsere Daten hin?
Können wir das System nach der Übergabe behalten?
Verarbeitet ihr regulierte Daten?
Erzähl uns vom Use Case. Wir antworten mit Vorschlag und Sprint-Plan, meist innerhalb eines Werktags.
Simon Stegemann
Co-Founder and CEO
