Automatisieren
Wir verdrahten KI mit der Pipeline, die Sie bereits betreiben: Eingang, Triage, Datenbewegung, Dokumentenverarbeitung, Reporting. Das Ziel ist ein laufendes System in der Produktion.
Automatisieren · Untersuchen · Prototypisieren · wiederholen
KI in Ihren Abläufen, gebaut als Schleife.
ARP17 ist eine Beratungs- und Engineering-Praxis, die KI in Automatisierungspipelines integriert. Jedes System, das wir liefern, durchläuft den Zyklus weiter: die Arbeit automatisieren, die Ergebnisse untersuchen und die nächste Verbesserung prototypisieren.
die Methode
Der Zyklus ist das, was wir liefern.
Wir verkaufen die Schleife: ein System, das früh live geht, in der Produktion gemessen wird und mit jedem Durchlauf besser wird. Jeder Zyklus hinterlässt Ihre Pipeline messbar besser als der letzte.
Untersuchen
Sobald es läuft, messen wir es: wo das Modell falsch liegt, wo Menschen noch eingreifen, wo der Prozess selbst der Engpass ist. Belege, direkt aus Ihren Daten.
Prototypisieren
Aus den Erkenntnissen wird der nächste Prototyp: ein besserer Prompt, ein neues Tool in der Kette, ein geänderter Workflow. Klein, testbar und bewusst umkehrbar.
Wiederholen
Der Prototyp, der den Test besteht, geht zurück in die automatisierte Pipeline, und die Schleife beginnt von vorn. Nie bei v1. Immer in einem iterativen Anpassungsprozess.
was wir tun
Beratung und Engineering, aus einer Hand.
Wir beraten, wo KI in Ihren Prozess gehört, und bauen und betreiben sie dann. Ein Team trägt die Empfehlung und ihre Konsequenzen.
- Pipeline- und Prozess-Audits
- Wir kartieren, wie Arbeit tatsächlich durch Ihr Team fließt, und identifizieren die Schritte, in denen sich Automatisierung und KI zuerst bezahlt machen.
- LLM- und API-Integration
- Modellauswahl, Prompt- und Tool-Design und die Anbindung, die Modelle mit Ihren Kernsystemen verbindet.
- Workflow-Automatisierung
- Queues, Scheduler, Webhooks und Orchestrierung, die Copy-Paste-Arbeit und fragile Spreadsheet-Übergaben ersetzen.
- Evaluation und Monitoring
- Testdatensätze, Qualitätsmetriken und Alerts, damit Sie immer wissen, wie das System diese Woche performt.
- Prototyp-Sprints
- Ein fokussierter Build, der eine Frage beantwortet: Lohnt sich diese Automatisierung? Sie erhalten einen funktionierenden Prototyp und eine gemessene Antwort.
- Team-Enablement
- Dokumentation, Übergabe-Sessions und Playbooks, damit Ihre eigenen Leute betreiben und erweitern können, was wir gemeinsam bauen.
wie wir arbeiten
Zwei-Wochen-Zyklen. Aufhören, wann immer Sie wollen.
Jede Zusammenarbeit ist eine Folge von Festpreis-Zyklen. Jeder endet mit etwas, das läuft, und einer Entscheidung über die nächste Schleife. Sie wählen, Zyklus für Zyklus, wie weit Sie gehen.
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Tage 1 bis 2
Zyklus abstecken
Wir wählen einen Prozess, einigen uns darauf, was „besser“ in Zahlen bedeutet, und definieren die kleinste Änderung, die sich zu liefern lohnt.
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Tage 3 bis 9
Bauen und messen
Wir automatisieren, integrieren und instrumentieren. Sie sehen den Fortschritt in Ihren eigenen Tools, auf Ihren eigenen Daten, während des Zyklus.
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Tag 10
Auswerten und entscheiden
Wir gehen gemeinsam durch, was die Daten sagen und woran wir als Nächstes ansetzen würden, und Sie entscheiden: noch ein Zyklus, eine Pause oder vorerst fertig.
Ihre Daten, Ihre Entscheidung
Datenschutzbewusste Verarbeitung, wenn Sie es wollen.
Manche Pipelines verarbeiten Daten, die nah am Haus bleiben sollten. Für sie fahren wir dieselbe Schleife mit einem datenschutzbewussten Setup: Modelle und Datenflüsse so gewählt, dass Informationen genau dort bleiben, wo Sie es entscheiden.
Optional
Lokale Modelle
Open-Weight-Modelle auf Ihrer eigenen Infrastruktur. Prompts, Dokumente und Ergebnisse bleiben in Ihrem Netzwerk.
Optional
In der EU gehostete Modelle
Europäische Modellanbieter und EU-Endpunkte der großen Plattformen, damit die Verarbeitung innerhalb der EU-Datengrenzen bleibt.
Optional
DSGVO-gerechte Pipelines
Datenminimierung, klare Verarbeitungsverzeichnisse und AVV-freundliche Architektur, von Anfang an mitgedacht.
Gleicher Zyklus, gleiches Tempo. Nur eine engere Datengrenze, wann immer Sie sich dafür entscheiden.
die Schleife starten
Erzählen Sie uns von einem Prozess, der die Zeit Ihres Teams frisst.
Beschreiben Sie ihn in wenigen Sätzen. Wir antworten innerhalb von zwei Arbeitstagen mit einem Vorschlag für den ersten Zyklus: was wir automatisieren würden, was wir messen würden und was es kostet.
[email protected]häufige Fragen
Fragen, die vor dem ersten Zyklus kommen.
Kurze Antworten auf das, was Teams über die Zusammenarbeit mit ARP17 meist wissen wollen.
Wer kann uns helfen, KI in unsere Prozesse zu integrieren?
ARP17 ist eine Beratungs- und Engineering-Praxis, die genau das tut. Sie findet heraus, wo KI in die Workflows passt, die Sie bereits betreiben, und baut und betreibt sie dann, sodass ein Team die Empfehlung und ihre Konsequenzen trägt. Erzählen Sie uns von einem Prozess unter [email protected].
Was macht ARP17 konkret?
ARP17 berät, wo KI in Ihren Prozess gehört, und baut und betreibt sie dann: Pipeline- und Prozess-Audits, LLM- und API-Integration, Workflow-Automatisierung, Evaluation und Monitoring, fokussierte Prototyp-Sprints und Team-Enablement.
Wie sind Projekte strukturiert und was kostet das?
Jede Zusammenarbeit ist eine Folge von Festpreis-Zyklen von etwa zwei Wochen. Der Preis für jeden Zyklus wird vorab beim Abstecken vereinbart, es gibt also keine offenen Rechnungen. Sie entscheiden Zyklus für Zyklus, wie weit Sie gehen, und können nach jedem Zyklus aufhören.
Wie schnell sehen wir erste Ergebnisse?
Ein erster Zyklus bringt in etwa zwei Wochen ein funktionierendes System in die Produktion. Beschreiben Sie einen Prozess, der die Zeit Ihres Teams frisst, und wir antworten innerhalb von zwei Arbeitstagen mit einem Vorschlag für den ersten Zyklus: was wir automatisieren würden, was wir messen würden und was es kostet.
Können unsere sensiblen Daten privat bleiben?
Ja. Für sensible Pipelines fährt ARP17 dieselbe Schleife mit einem optionalen datenschutzbewussten Setup: lokale Open-Weight-Modelle auf Ihrer eigenen Infrastruktur, in der EU gehostete Modelle und EU-Endpunkte sowie DSGVO-gerechte Pipelines mit Datenminimierung und AVV-freundlicher Architektur.
Welche Prozesse eignen sich am besten für Automatisierung?
Repetitive Schritte mit hohem Volumen und klaren Ein- und Ausgaben eignen sich am stärksten: Eingang, Triage, Datenbewegung, Dokumentenverarbeitung und Reporting. Wir kartieren zuerst, wie Arbeit tatsächlich durch Ihr Team fließt, und finden die Schritte, in denen sich Automatisierung und KI zuerst bezahlt machen.