KI-Strategie, GenAI-Implementation, KI-Agenten, MLOps und EU-AI-Act-Compliance — auf dem Niveau internationaler Top-Beratungen, ergänzt um Steuer-, Rechts- und Holding-Integration aus einem Hause. Für Mandate, bei denen KI nicht nur „Pilot", sondern Produktivsystem werden soll.
Wir bauen KI-Mandate nicht als Pilotprojekte, die nie das Lab verlassen — sondern als produktive Systeme mit klarer Wertschöpfung, regulatorischer Standfestigkeit und Skalierungs-Roadmap. Senior-Partner-led, hersteller-unabhängig, mit der Steuer-, Rechts- und Holding-Kompetenz von TABAK im Hintergrund.
Wo lohnt KI-Einsatz, wo nicht? Strukturiertes Readiness-Assessment entlang Daten-, Prozess- und Technologie-Reifegrad. Use-Case-Priorisierung mit Business-Case und Risiko-Matrix.
Produktive Integration von GPT, Claude, Llama und domänenspezifischen Modellen — RAG-Architekturen, Prompt-Engineering, Function-Calling, Tool-Use, Halluzinationskontrolle. End-to-End vom POC bis Production.
Autonome Workflow-Agenten, Multi-Agent-Systeme, Long-Horizon-Tasks. Wir entwickeln nicht Spielzeug-Chatbots, sondern Agenten, die echte Wertschöpfung übernehmen — kontrolliert, auditierbar, eskalationsfähig.
Kombination klassischer RPA mit KI-Modellen für hybride Automatisierung. Document-Intelligence, OCR mit Verständnis, Entscheidungsfindung in unstrukturierten Daten.
ML- und Deep-Learning-Modelle für spezielle Use-Cases. Fine-Tuning großer Sprachmodelle auf domänenspezifische Daten, Vision-Modelle, Vorhersage- und Anomalie-Erkennungs-Systeme.
Betroffenheitsanalyse nach EU AI Act, Hochrisiko-System-Klassifikation, Konformitätsdokumentation, Risiko-Management-Frameworks. Mit prüfbaren Audit-Trails — bevor die Aufsichtsbehörden anklopfen.
Datenarchitektur als Fundament: Data-Lakes, Feature-Stores, ML-Pipelines, Model-Monitoring, A/B-Test-Setups. Ohne saubere Daten-Infrastruktur scheitert jede KI-Initiative.
Führungskräfte-Briefings, technische Schulungen für Entwickler-Teams, KI-Compliance-Workshops für Fachabteilungen. Inkl. inhouse-Sessions auf C-Level-Niveau.
Beratungsbausteine kombinieren, Honorar live kalkulieren. Festpreise für Initialmandate, Retainer für laufende Begleitung — auf dem Niveau, das anspruchsvolle KI-Mandate verlangen.
Ihr KI-Mandatsbriefing ist eingegangen. Wir melden uns binnen 15 Minuten für ein vertrauliches Scoping.
Wir bauen keine KI-Demos, die nach Vorstandspräsentation verstauben. Jeder POC kommt mit Skalierungspfad, MLOps-Infrastruktur und Compliance-Roadmap. Das unterscheidet uns von vielen reinen KI-Boutiques — und macht KI bei TABAK zu einem investitionsfähigen Geschäftsbereich.
Strukturierte Identifikation passender KI-Use-Cases entlang Wertschöpfung und Datenverfügbarkeit. Mit echtem Business-Case — nicht „weil's gerade modern ist".
Schon im POC bauen wir mit den Bibliotheken, Strukturen und Sicherheitsstandards, die später in Production gelten. Kein Throw-Away-Code.
EU AI Act, DSGVO, branchenspezifische Anforderungen — bereits in der Scoping-Phase mitgedacht. Wir bauen keine Systeme, die später als „nicht zertifizierbar" abgestellt werden müssen.
Model-Monitoring, Drift-Detection, Re-Training-Pipelines. Ohne diese Strukturen verkommen produktive Modelle in 6–12 Monaten. Wir bauen sie immer mit ein.
Geschäftsführer und Vorstände, die KI-Initiativen vorbereiten müssen — für Wettbewerbsfähigkeit, Effizienz oder Investoren-Story. Wir liefern Strategie und produktive POCs, die intern oder extern erklärbar sind.
Versicherungen, Banken, Gesundheitswesen, kritische Infrastruktur — Mandanten, bei denen KI mit AI-Act-Hochrisiko-Klassifikation arbeiten muss. Wir bringen sie audit-fest.
KI-Due-Diligence für Beteiligungen, Bewertung KI-getriebener Geschäftsmodelle, Post-Acquisition-KI-Integration. Mit der Diskretion, die diese Mandate verlangen.
Selbstständig agierende Konzerntöchter, die ihre eigene KI-Roadmap brauchen — abgestimmt mit Konzern-Compliance, aber technologisch eigenständig.
Beides — und genau das ist eine unserer Stärken. Für viele Use-Cases sind Frontier-Modelle (GPT-5, Claude, Gemini) die richtige Wahl. Für regulierte Daten, Off-line-Anforderungen oder Spezial-Domänen entwickeln wir Custom-Modelle oder Fine-Tunings. Die Entscheidung trifft der Use-Case, nicht ein Hersteller-Bias.
Readiness-Assessment: 4–6 Wochen. GenAI-Pilot mit Production-Pfad: 3–4 Monate. Custom-Model-Entwicklung: 4–9 Monate. EU-AI-Act-Compliance für Hochrisiko-Systeme: 3–6 Monate. Wir geben in der Scoping-Phase eine verbindliche Timeline.
Wir bauen nicht nur den Use-Case — wir denken den Steuer-, Rechts- und Holding-Kontext mit. KI in einer regulierten Branche zu implementieren bedeutet AI-Act-Compliance, DSGVO-Verarbeitungsverzeichnisse, möglicherweise IP-Strukturierung der entwickelten Modelle. Das liefern wir aus einem Hause — keine Agentur kann das.
Initialmandate beginnen ab ca. 18.000 € (Readiness-Assessment). Implementierungsmandate ab 45.000 €. Wir lehnen bewusst Kleinmandate ab — die Tiefe, die KI heute verlangt, lässt sich unterhalb einer bestimmten Volumengröße nicht seriös liefern.
Beides. Cloud (Azure OpenAI, AWS Bedrock, Anthropic über API) für die meisten kommerziellen Use-Cases. On-Premise oder Sovereign-Cloud-Setups (Llama, Mistral-Modelle, lokale Inference) für regulierte Daten, kritische Infrastruktur und Mandanten mit Datenschutz-Bedenken bei externen Anbietern.
Erstgespräch unverbindlich. NDA auf Wunsch vorab. Wir hören zu, bevor wir vorschlagen.
