AI & Strategy
Agent-Native: Wie Ihre Website für KI-Agenten lesbar wird
ChatGPT, Claude und Perplexity lesen Ihre Seite live. So liefert eine Website denselben Inhalt als Markdown aus, ohne die Version für Menschen zu gabeln.
KI-Integration
Wir integrieren Sprachmodelle in Ihre Software und Prozesse – mit Ihren Daten, unter Ihrer Kontrolle.
dectria integriert große Sprachmodelle (LLMs) in bestehende Software und Geschäftsprozesse: RAG-Systeme, die auf Basis Ihrer eigenen Dokumente antworten, automatische Dokumentenanalyse und Datenextraktion sowie KI-Agenten, die über Schnittstellen auf Ihre Systeme zugreifen. Die Daten verarbeiten wir in der EU oder vollständig lokal.
Wir setzen KI selbst produktiv ein: NetCero, eine ESG-Plattform, an der dectria beteiligt ist, nutzt Azure OpenAI mit Datenverarbeitung in der EU, um Dokumente auszuwerten und Inhalte automatisch zu verschlagworten. Über MCP lassen sich Claude oder eigene Agenten abgesichert mit NetCero verbinden.
Jedes Projekt beginnt mit einem konkreten Anwendungsfall und einem Prototyp auf echten Daten. Erst wenn Qualität und Nutzen messbar sind, bauen wir die Lösung produktiv aus – mit Evaluation, Monitoring, klaren Datenflüssen und einem Löschkonzept.
Ihr Ansprechpartner Michael Jauk Ansprechpartner für KI & Daten 
Was ist KI-Integration – und wann lohnt sie sich?
KI-Integration bedeutet, ein Sprachmodell so in bestehende Software einzubinden, dass es mit den Daten und Prozessen Ihres Unternehmens arbeitet, statt als isoliertes Chat-Werkzeug daneben zu stehen. Die häufigsten Bausteine sind RAG (das Modell sucht zuerst in Ihren Dokumenten und antwortet auf dieser Grundlage), Extraktion (strukturierte Daten aus unstrukturierten Dokumenten) und Agenten (das Modell ruft über definierte Schnittstellen Funktionen Ihrer Systeme auf).
Sie lohnt sich, wenn viel Wissen in Texten steckt, wiederkehrende Aufgaben Sprachverständnis erfordern und Ergebnisse von Menschen geprüft werden können. Sie lohnt sich nicht, wenn eine Aufgabe mit fester Logik zuverlässig lösbar ist, wenn die nötigen Daten fehlen oder nicht zugänglich sind, oder wenn jede Entscheidung vollständig erklärbar sein muss. Dann ist klassische Software günstiger und nachvollziehbarer.
Cloud-Modell in der EU oder lokales Modell?
| Cloud-Modell in der EU | Lokales Modell | |
|---|---|---|
| Datenverarbeitung | im EU-Rechenzentrum des Anbieters, z. B. Azure OpenAI mit EU-Datenzone | auf eigener Hardware; Daten verlassen das Netzwerk nicht |
| Modellqualität | aktuelle große Modelle | kleinere offene Modelle, abhängig von der Hardware |
| Betrieb | durch den Anbieter | eigene Wartung, Updates und Überwachung |
| Kostenmodell | nutzungsabhängig | Hardware und Betrieb, unabhängig von der Nutzung |
| Geeignet für | breite Aufgaben, schneller Start | streng vertrauliche Daten, Betrieb ohne Internet |
Verwandte Themen
Kompetenzen
Was wir mit KI-Integration umsetzen
Azure OpenAI & Claude Integration Ollama On-Premise Deployments RAG-Systeme (Retrieval-Augmented Generation) Dokumentenanalyse & -extraktion Vercel AI SDK & AI Gateway Prompt Engineering & Evaluation Embedding-basierte Vektorsuche KI-Agenten & MCP Modell-Auswahl & Benchmarking Datenschutzkonforme KI-Architekturen
Einsatzgebiete
Typische Anwendungsfälle
Dokumentenanalyse & Datenextraktion
KI liest Verträge, Berichte und Formulare und überführt die Inhalte in strukturierte Daten – so wie NetCero bei der Auswertung von ESG-Dokumenten.
Wissensassistenten mit RAG
Assistenten, die auf Ihre Unternehmensdaten zugreifen und Antworten mit Quellenangabe liefern – für Recherche, Support und Wissensmanagement.
KI-Agenten & Prozessautomatisierung
Modelle, die über definierte Schnittstellen wie MCP Aktionen in Ihren Systemen auslösen – etwa Klassifikation, Weiterleitung und Berichterstellung.
Häufige Fragen
FAQ zu KI-Integration
Welche KI-Modelle setzt dectria ein?
Azure OpenAI in der EU-Datenzone oder einer europäischen Region, Anthropic Claude und offene Modelle über Ollama für lokale Deployments. Modelle verschiedener Anbieter binden wir über das Vercel AI SDK und bei Bedarf den Vercel AI Gateway an: Er verteilt Anfragen zwischen Anbietern, fängt Ausfälle ab und speichert Prompts standardmäßig nicht. Müssen Daten strikt in der EU bleiben, binden wir Azure OpenAI direkt an.
Wie bleibt der Datenschutz bei KI-Projekten gewahrt?
Wir verarbeiten Daten in der EU oder lokal, schließen mit dem Modellanbieter einen Auftragsverarbeitungsvertrag, nutzen Ihre Daten nicht für Modelltraining und legen ein Löschkonzept fest. Ob ein Azure-Deployment in der EU bleibt, hängt vom Deployment-Typ ab – wir wählen ihn passend zu Ihren Anforderungen. Die rechtliche Bewertung stimmen Sie am besten mit Ihrer Datenschutzberatung ab.
Was ist ein RAG-System und wann braucht man es?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) verbindet ein Sprachmodell mit Ihren eigenen Daten: Das Modell sucht zuerst passende Stellen in Ihrer Wissensbasis und antwortet auf dieser Grundlage. Das reduziert erfundene Antworten und macht Antworten über Quellenangaben nachprüfbar – sinnvoll für Support, Wissensmanagement und Compliance-Fragen.
Wie läuft ein KI-Projekt ab?
Wir starten mit einem konkreten Anwendungsfall und einem Prototyp auf echten Daten. Dann messen wir die Qualität an Testfällen mit erwarteten Ergebnissen. Erst wenn Qualität und Nutzen belegt sind, bauen wir die Lösung produktiv aus – mit Monitoring, klaren Datenflüssen und einem Löschkonzept.
Wie werden KI-Ergebnisse geprüft?
Mit Testsätzen, die erwartete Antworten enthalten, laufenden Stichproben durch Fachexpertinnen und -experten und einer menschlichen Freigabe bei kritischen Schritten. So bleibt nachvollziehbar, wo das Modell zuverlässig ist und wo nicht.
Jedes Projekt beginnt mit einem Gespräch.