KI-Projekte scheitern in der Produktion aus banalen Gründen: schlechte Daten, kein Monitoring, kein Owner und Prompts, die Architektur vorgeben.
Keine Eval-Schleife
Teams liefern Demos ohne Testsatz echter Nutzerfragen. Die Genauigkeit driftet. Der Support lernt, dem Bot nicht zu trauen.
Integration als Nachgedanke
CRMs, Ticketing, Auth und Billing liegen außerhalb des Prototyps. Produktion braucht Webhooks, Retries und Idempotenz — kein curl-Beispiel.
Kosten- und Latenzüberraschungen
Ohne Caching, Routing und Modellauswahl explodieren die Rechnungen im Scale. Wir planen Kostenkontrollen von Anfang an.
Was stattdessen funktioniert
Eng starten, wöchentlich messen, Menschen in der Schleife halten und KI als Beschleunigung für Engineers behandeln, die ohnehin liefern. So bauen wir Agents und RAG, die den Kontakt mit Kunden überstehen.