Anwendungsfall

AI for product teams

Customer-facing AI features built right. Internal tools that beat Retool. Prototype-to-production handled.

Wofür Teams uns beauftragen

Drei Aufgaben, die Teams im Bereich produkt an uns geben

  • Customer-facing AI feature

    In your design system, with the eval harness.

  • Internal admin / ops tools

    Auth, rbac, audit logs — beyond retool.

  • Prototype-to-production

    V0 or bolt prototype → real production build.

Was wir bauen

Was wir für Teams im Bereich produkt bauen

  • Customer-facing AI feature

    Built into your product, in your design system, with the eval harness to know it works. Not a chat box bolted on.

  • Internal admin / ops tools

    Replaces the Retool app your team has outgrown. Auth, RBAC, audit logs included.

  • Prototype-to-production

    Take a v0 or Bolt prototype, deliver a production-grade build on top. Auth, payments, infra, error handling.

  • AI eval + observability

    Confidence that the feature actually works in production. Logging, prompt regression, hallucination guards.

Verlorene Zeit, sichtbar gemacht

Beginnen Sie mit den Stunden, die Ihr Team (produkt) verliert

Wir finden heraus, wo das Team Zeit verliert, zeigen, was das kostet, und bauen die Lösung. Drei Leistungen führen vom Finden der Aufgaben bis dahin, dass Ihr Team das Ergebnis nutzt.

  • KI-Beratung

    Finden, wo KI sich lohnt: die Aufgaben gerankt, was jede heute kostet und womit man beginnt.

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  • KI-Umsetzung

    In Betrieb nehmen und am Laufen halten: Die KI erledigt das Volumen, eine Person prüft das Ergebnis.

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  • KI-Training

    Das Team zum Nutzen bringen: rollenspezifisches Training zu den Abläufen, die wir bauen.

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Fragen

Häufige Fragen

We have a v0 or lovable prototype — can you ship it to production?

Yes. that's a common shape. we take the prototype as the brief and build the production version on top: streaming, eval suite, audit logging, in-product ux in your design system.

What does the ai eval harness actually cover?

Prompt regression tests, hallucination guards on cited fields, latency budgets, and logging of inputs, prompt, model, output, reviewer per call. enough that when the model version changes you know within an hour whether the feature still works.

How do you avoid shipping another chat box bolted on?

We start from the workflow, not the chat ui. for the fintech assistant we mapped the three highest-volume support tickets first, then built the feature inside the existing in-app surfaces. chat is one mode among several — not the default just because it's the fastest demo.

Sagen Sie uns, welche Aufgabe die meiste Zeit kostet.

30 Minuten, ohne Vorbereitung. Wir sagen Ihnen ehrlich, ob KI helfen kann und wo Sie anfangen.