Unabhängige, ehrliche Beratung vom Praktiker. Kein Foliensatz, sondern fundierte Einschätzungen von jemandem, der selbst entwickelt.
Viele Berater kennen die Theorie. Wir kennen den Code. Der Unterschied: Unsere Empfehlungen basieren auf echter Projekterfahrung – nicht auf Folien.
Sie haben eine Idee, aber sind unsicher, ob und wie sie technisch umsetzbar ist? Wir bewerten Ihr Vorhaben realistisch: Was ist machbar, was kostet es, welche Technologie passt, und wo lauern versteckte Komplexitäten.
Keine Verkaufsgespräche – ehrliche Einschätzungen.
Ihre bestehende Software wächst, aber die Architektur hält nicht mehr mit? Wir analysieren Ihren Code und Ihre Systemarchitektur und zeigen konkret auf, wo Handlungsbedarf besteht.
Clean Architecture, Domain Driven Design, Microservices vs. Monolith – wir helfen Ihnen, die richtige Entscheidung für Ihre Situation zu treffen.
KI ist überall Thema – aber wo bringt sie wirklich Mehrwert? Wir beraten Sie ehrlich: Wo lohnt sich der Einsatz von KI in Ihren Geschäftsprozessen, welche Technologie passt (LLMs, klassisches ML, regelbasiert), und wo ist KI nur ein teurer Hype.
Unsere Erfahrung reicht von automatisierter Dokumentenverarbeitung bis zur Integration großer Sprachmodelle in Produktivsysteme.
Konkret geht es um Sprachmodelle und Agenten, um Embeddings und semantische Suche über eigene Bestände, um RAG auf Ihren Dokumenten und um lokal betriebene Modelle, wenn Daten das Haus nicht verlassen dürfen. Die Arbeit liegt dabei selten im Modell, sondern in der Integration in Ihre Bestandssoftware und im laufenden Betrieb – wie im Fall AIRRDB.
Gemeint ist damit nicht der schnell aufgesetzte Chatbot, sondern die Frage, an welcher Stelle eines Geschäftsprozesses KI zuverlässig einen Vorteil bringt. Warum wir Projekte so zuschneiden, steht unter Warum BSNSoft.
Welches Framework? Cloud oder On-Premise? Build or Buy? Diese Entscheidungen haben langfristige Konsequenzen. Wir helfen Ihnen, die richtige Wahl zu treffen – basierend auf Ihren konkreten Anforderungen, nicht auf Trends.
Mit Erfahrung in Backend, Frontend, DevOps, Datenbanken und KI können wir jeden Aspekt Ihres Stacks bewerten – von der Umsetzung bis zum Betrieb im eigenen Rechenzentrum.
Unsere Beratung kommt nicht aus dem Lehrbuch, sondern aus täglicher Praxis in echten Projekten – etwa unserem eigenen Produkt MegaRepo.
Vom Netzwerk über die Datenbank bis zum Frontend – wir verstehen den gesamten Stack, nicht nur ein Segment.
Wir verkaufen keine Lizenzen und haben keine Partnerschaften, die unsere Empfehlungen beeinflussen.
Monolith vs. Microservices, Clean Architecture, Domain Driven Design, API-Design
LLM-Integration, OCR, NER, Embeddings, automatisierte Dokumentenverarbeitung
Sicherheitsaudits, Serverhärtung, sichere Authentifizierung, Netzwerksicherheit
CI/CD, Container, Monitoring, Cloud vs. On-Premise, GPU-Infrastruktur für KI
Framework-Vergleich, Build vs. Buy, Migrations-Strategien, Vendor-Bewertung
Prozessanalyse, Automatisierungspotenziale, Datenstrategie, Systemintegration
Dort, wo viel gleichartige Arbeit an Texten und Dokumenten anfällt und jemand das Ergebnis prüfen kann. Muss eine Antwort verbindlich stimmen und kontrolliert sie niemand, ist ein Sprachmodell das falsche Werkzeug: Es erzeugt Text, der plausibel klingt, nicht Text, der stimmt.
RAG steht für Retrieval-Augmented Generation. Vor der Antwort werden passende Stellen aus Ihren Dokumenten gesucht und dem Sprachmodell mitgegeben, damit es weniger erfindet und die Quelle nennen kann. Ein eigenes Modelltraining braucht es nicht – die Qualität hängt aber unmittelbar an Ihrer Datenlage.
Nein. Es gibt frei verfügbare Modelle, die auf eigener Hardware laufen – im Haus oder auf Servern in Deutschland, etwa im Rechenzentrum. Das kostet Rechenleistung und Betriebsaufwand, dafür verlassen die Daten Ihre Umgebung nicht.
Den Aufwand bestimmen vier Größen: die Qualität Ihrer Daten, die Integrationstiefe in bestehende Software, die Anforderungen an Prüfbarkeit und die Frage, ob Modelle selbst betrieben werden. Am häufigsten unterschätzt wird der laufende Betrieb.
Oft ja: wiederkehrende Dokumente wie Formulare, Protokolle oder Bestellungen lassen sich einlesen, in Felder zerlegen und an ein Folgesystem übergeben. Für Standardfälle wie den Rechnungseingang gibt es fertige Produkte – interessant wird es dort, wo Ihre Dokumente keinem Standard folgen. Die Grenzen liegen bei schlechten Scans, Handschrift und seltenen Sonderfällen; für unsicher erkannte Dokumente gehört ein Prüfweg dazu.
Aus dem Modell selbst nicht. Prüfbarkeit entsteht drumherum: Antworten mit Quellenangabe, Stichproben gegen bekannte Fälle, eine benannte Zuständigkeit für Fehler. Entscheidend ist weniger die Trefferquote als der Schaden im Fehlerfall.
Manchmal. Er hilft, wenn Menschen tatsächlich Fragen stellen und die Antworten in Ihren Unterlagen stehen. Häufig ist die eigentliche Last aber nicht die Frage, sondern der Vorgang dahinter. Dann steht der Chatbot vor dem Problem, und die bessere Lösung ist ein angepasster Ablauf in der Software.
Mit einem eng begrenzten Anwendungsfall, für den Daten und ein Ansprechpartner vorhanden sind. Daraus entsteht ein Prototyp, an dem sich Nutzen und Aufwand beurteilen lassen – auch mit dem Ergebnis, dass es sich nicht lohnt. Integration und Betrieb entscheiden Sie erst danach.