Struktur
Wer macht was? Und wer weiß davon?
Jede Abteilung hat ihre eigenen Abläufe. Es gibt keine Landkarte, keine Standards, keine Übergabe. So entsteht gerade die nächste Generation von Datensilos.
Von der Prozessanalyse bis zum souveränen KI-Betrieb. Unabhängig, datengetrieben, compliance-konform.
Jedes Team baut eigene Abläufe, eigene Tools, eigene Prompts. Dokumentiert ist nichts.
Alles hängt an ein, zwei Personen. Gehen sie, geht das Wissen mit.
Niemand weiß wirklich, was eure KI kostet, was sie bringt oder ob sie konform ist.
Jeden Monat erscheinen neue Modelle, neue Tools und neue Funktionen. Im Haus behält niemand den Überblick.
Wer macht was? Und wer weiß davon?
Jede Abteilung hat ihre eigenen Abläufe. Es gibt keine Landkarte, keine Standards, keine Übergabe. So entsteht gerade die nächste Generation von Datensilos.
Liegt überhaupt schon vor, was ihr braucht?
Der Anwendungsfall ist klar, die Daten dafür liegen in drei Systemen. Aber ohne saubere Datenlage bleibt jeder Prototyp eine Demo.
Was kostet euch KI gerade?
Die Rechnung steigt jeden Monat, und niemand kann sagen warum. Drei Teams nutzen dasselbe Modell für völlig verschiedene Dinge. Abgerechnet wird als eine Zahl auf der Kreditkarte.
Wer antwortet, wenn geprüft wird?
Der EU AI Act gilt. Welches System in welcher Risikoklasse liegt und welches Modell welche Entscheidung getroffen hat: Die Antwort steht in keinem Log.
Wo steht ihr beim Thema KI heute? Bestandsaufnahme, Risikoklassifizierung nach EU AI Act, Potenzial-Landkarte über alle Abteilungen. Am Ende steht eine Roadmap, an die ihr euch halten könnt.
Wir messen den Ist-Zustand: Zeit, Kosten, Qualität pro Prozess. Dazu die Kosten-Nutzen-Rechnung und die Entscheidung zwischen lokaler KI, europäischer Inferenz und Frontier-Modell. Nur wenn die Zahlen überzeugen, geht es weiter.
Echter Prozess, echte Daten. Unser Evaluations-Framework vergleicht Modelle nach Effizienz, Geschwindigkeit, Kosten und Genauigkeit. Am Ende steht ein Go oder ein No-Go. „Dieser Prozess lohnt sich nicht“ ist bei uns ein legitimes Ergebnis, kein Verkaufsfehler.
Produktivbetrieb mit eingebautem Cost-Tracking, Tracing und Audit-Trail. Kostenoptimierung durch Routing, Caching und Kontext-Management. Tokenometrics-Dashboards. Übergabe an euer Team.
Schulungen, Playbooks und Runbooks bleiben bei euch. Wir halten euch aktuell mit Modell-Re-Evaluierungen, Compliance-Audits und Prozess-Checks. Auf Wunsch und bei Bedarf, nicht aus Abhängigkeit.
Wo steht ihr beim Thema KI heute? Bestandsaufnahme, Risikoklassifizierung nach EU AI Act, Potenzial-Landkarte über alle Abteilungen. Am Ende steht eine Roadmap, an die ihr euch halten könnt.
Wir messen den Ist-Zustand: Zeit, Kosten, Qualität pro Prozess. Dazu die Kosten-Nutzen-Rechnung und die Entscheidung zwischen lokaler KI, europäischer Inferenz und Frontier-Modell. Nur wenn die Zahlen überzeugen, geht es weiter.
Echter Prozess, echte Daten. Unser Evaluations-Framework vergleicht Modelle nach Effizienz, Geschwindigkeit, Kosten und Genauigkeit. Am Ende steht ein Go oder ein No-Go. „Dieser Prozess lohnt sich nicht“ ist bei uns ein legitimes Ergebnis, kein Verkaufsfehler.
Produktivbetrieb mit eingebautem Cost-Tracking, Tracing und Audit-Trail. Kostenoptimierung durch Routing, Caching und Kontext-Management. Tokenometrics-Dashboards. Übergabe an euer Team.
Schulungen, Playbooks und Runbooks bleiben bei euch. Wir halten euch aktuell mit Modell-Re-Evaluierungen, Compliance-Audits und Prozess-Checks. Auf Wunsch und bei Bedarf, nicht aus Abhängigkeit.
Unsere Empfehlung heißt immer: Inferenz in Europa, bei Anbietern mit Sitz und Servern in der EU. Wo ein Anwendungsfall nachweislich ein Frontier-Modell braucht, machen wir den Trade-off transparent, mit Zero-Data-Retention-Vereinbarung und dokumentierter Entscheidung. Und wo lokale KI im eigenen Haus sinnvoll ist, rechnen wir Hardware, Setup und Betrieb ehrlich durch.
Risikoklassifizierung, menschliche Aufsicht, Nachvollziehbarkeit, Audit-Trails: Was der AI Act verlangt, ist genau das, was gut gebaute KI-Systeme ohnehin brauchen.
Deshalb denken und bauen wir Compliance nicht am Ende, sondern ganz am Anfang. Dokumentation, Logging und Aufsicht sind von Tag eins Teil der Architektur.
Pseudonymisierung, bevor Daten ins Modell gehen. Rollenbasierte Filterung, bevor Ergebnisse bei Menschen ankommen. Need-to-know, technisch durchgesetzt statt per Richtlinie erwünscht.
Das Ergebnis: Systeme, denen ihr vertrauen könnt. Und Auditoren gegenüber jederzeit auskunftsfähig.
Aus den Assessments
Eure Modellabrechnung kennt Tokens und Modelle. Sie kennt weder Abläufe noch Teams noch Ergebnisse. Deshalb beantwortet sie die einzige Frage nicht, die der Vorstand stellt.
Aus der Praxis
Tokenometrics ist kein Produkt aus einem Workshop. Es entstand, weil wir unsere eigene Rechnung nicht erklären konnten und danach dieselbe Lücke bei jedem Kunden wiedergefunden haben.
Aus den Assessments
Fünf Behauptungen über KI in der Entwicklung, gegen das gehalten, was wir tatsächlich einsetzen. Auch dort, wo die Antwort unbequem ist.
Startet mit einem Assessment: Festpreis, klares Ergebnis, keine Verpflichtung. Ihr bekommt den aktuellen Status eurer KI, eure Compliance-Lücken und eure größten Potenziale. Alles auf einen Blick. Wir melden uns innerhalb von 24 Stunden.