Question 1

Was kostet ein typisches KI-Projekt?

Accepted Answer

Festpreis nach Scope-Definition. Typischer Rahmen: mittlerer bis hoher 5-stelliger Bereich für KI-Systeme und Automation. Größere Enterprise-Implementierungen 6-stellig. Pricing basiert auf technischer Komplexität, System-Integration und Timeline-Requirements.

Question 2

Wie lange dauert die Umsetzung?

Accepted Answer

Initial Call (60 Min) → Scope Definition (1-2 Wochen) → Development (3-8 Wochen) → Production Deployment (1-2 Wochen). Typische Gesamtdauer: 6-10 Wochen von Kick-off bis Production. Wöchentliche Technical Updates während der Entwicklung.

Question 3

Welche Technologien werden eingesetzt?

Accepted Answer

Full-Stack Development mit modernen Frameworks (Python, TypeScript, React). KI/ML-Stack je nach Use Case: Enterprise Large Language Models, Custom ML Models, Vector Databases (Pinecone, Weaviate), LangChain/LlamaIndex. Cloud-agnostisch: AWS, GCP, Azure. Production-grade Infrastructure.

Question 4

Für welche Unternehmen ist das geeignet?

Accepted Answer

Ideal für mittelständische bis Enterprise-Unternehmen mit klaren Technical Requirements und kurzen Entscheidungswegen. Funktioniert am besten wenn Technical Ownership wichtig ist und schnelle Time-to-Market Priorität hat. Projektgröße weniger relevant als Entscheidungsgeschwindigkeit.

Question 5

Was macht ihr technisch anders?

Accepted Answer

Senior Development Team mit AI/ML-Spezialisierung. Production-ready Code from Day 1, keine Prototypen-to-Production Migration. Direkter Developer-Zugang ohne Account Manager Layer. Timeline-fokussiert: Wochen statt Monate. Full-Stack Capability von LLM Integration bis Production Infrastructure.

Competitive Edge

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