Beratung, wo Sie sie brauchen, und Entwicklung bis in den Produktivbetrieb. Keine Foliensätze: funktionierende Systeme auf Ihren Daten, mit klarer Abnahme und einem Test, der sie belegt.
Assistenten über Ihren eigenen Dokumenten, die mit der genauen Textstelle antworten, die sie verwendet haben. Jede Antwort ist prüfbar, und wenn die Dateien eine Frage nicht abdecken, sagt das System das.
Agenten, die planen, Ihre Werkzeuge aufrufen und mehrstufige Aufgaben abschließen. Mit Leitplanken und einem Menschen in der Schleife, wo die Entscheidung zählt.
Model-Context-Protocol-Server, die KI-Modellen kontrollierten Zugriff auf Ihre Datenbanken und internen Werkzeuge geben: über einen Standard, ohne Einzelintegrationen.
Pipelines, die klassifizieren, extrahieren und weiterleiten, was bisher von Hand erledigt wurde: Berichte, Dokumente, Tickets, E-Mails.
Modelle und Dashboards, die aus Betriebsdaten Prognosen und Entscheidungen machen, mit denen Ihr Team tatsächlich arbeitet.
Benchmarks mit zurückgehaltenen Testfragen, nachvollziehbare Bewertung durch Sprachmodelle und Fine-Tuning, wenn die Daten es rechtfertigen. Damit Sie wissen, wie gut ein System ist, bevor es live geht.
Zwei eigene Produkte, nach denselben Maßstäben gebaut wie unsere Kundenprojekte: eines für Unternehmen, die belegte Antworten aus ihrem Wissen brauchen, eines für alle mit einem Mac und einem Fernseher.
Ihr Wissen. Gemeistert.
Meistra liest jede Datei Ihres Unternehmens, schreibt auf, was es gelernt hat, mit der Seite, aus der es stammt, und trainiert einen Assistenten, der eine Prüfung über Ihre Dateien bestehen muss, bevor er irgendjemandem antwortet.
Ihr Mac-Bildschirm, auf jedem Bildschirm im Haus.
Überträgt den Bildschirm Ihres Macs samt Systemton in jeden Browser in Ihrem WLAN: Laptops, Handys oder einen Fire TV. Kostenlos, Open Source, ohne Installation auf dem Wiedergabegerät.
KI-Agenten, private RAG-Systeme, MCP-Server und Automatisierung, für Kunden gebaut und im Produktivbetrieb.
Ein KI-Agent, der Kunden per WhatsApp und E-Mail in ihrer Sprache antwortet, sich an die Support-Playbooks des Shops hält, Bestellungen live über eine Shopify-MCP-Integration nachschlägt und je Gespräch im Autopilot- oder im Freigabemodus läuft.
Ein Model-Context-Protocol-Server auf Dremio, über den KI-Agenten Fragen in natürlicher Sprache über Unternehmensdaten beantworten, mit denselben Berechtigungen und demselben Audit-Trail wie ein menschlicher Analyst.
Ein Assistent, der Mitarbeiterfragen aus den aktuellen HR-Richtlinien beantwortet und den genauen Paragraphen nennt, mit rollenbasiertem Zugriff und versionierten Dokumenten.
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Eine Agenten-Pipeline, die strukturierte Finanzdaten und Kennzahlen in narrative Berichte verwandelt: Executive Summary, Analyseabschnitte und Empfehlungen, in der Vorlage des Kunden.
Dataotter ist ein Unternehmen für KI-Beratung und KI-Entwicklung in Nürnberg, gegründet 2025. Wir beraten Unternehmen in Deutschland, Österreich, der Schweiz und der EU dazu, wo sich KI lohnt, bauen die Systeme und betreiben sie im Produktivbetrieb. Außerdem bauen wir eigene Produkte.
Wir arbeiten mit Unternehmen, die echte Daten und echte Anforderungen haben: Richtlinien, die zitiert werden müssen, Zahlen, die stimmen müssen, Systeme, die den Kontakt mit Nutzern überstehen müssen. Unsere Arbeitsweise: kleine Teams, kurze Iterationen und eine klare Definition von „fertig“.
Unsere Produkte sind aus dieser Arbeit entstanden. Meistra tut, was aus unserer Sicht jeder KI-Assistent tun sollte: alles lesen, Quellen nennen und einen Test bestehen, bevor er live geht. Mac Screencast ist das Werkzeug, das wir für unser eigenes Wohnzimmer wollten, als Open Source veröffentlicht.
Beratung dazu, wo sich KI lohnt, und dann die Entwicklung bis zum Livegang: für Kunden und für unsere Produkte Meistra und Mac Screencast.
Antworten mit Quellen, zurückgehaltene Testfragen und ein Bericht darüber, wie gut ein System ist, bevor es live geht.
EU-Hosting, Auftragsverarbeitungsverträge und Architekturen, die Ihre Dateien dort lassen, wo sie hingehören.
Die meisten KI-Projekte beweisen, dass das Modell funktioniert, und hören dann auf. Wir bauen für den Teil nach der Demo.
Die heutigen Modelle können genug. Woran es scheitert: Integration, Berechtigungen, Evaluation und Verantwortung. Das planen wir vom ersten Tag an.
Kurze Iterationen mit klarer Abnahme: Was muss das System beantworten, wie wird es bewertet, wer gibt frei? Ein Pilot endet mit einer Entscheidung, nicht mit einem Foliensatz.
Jede Antwort verweist auf ihre Quelle, jede Aktion hinterlässt eine Spur. In Recht, HR und Compliance ist das der Unterschied zwischen einem Werkzeug, das genutzt wird, und einem, das abgeschaltet wird.
Die Systeme, die wir bauen, entwerfen, suchen und empfehlen. Die Entscheidung bleibt beim Menschen, und der Assistent verdient sich Vertrauen Thema für Thema.
Zu Agentic Fine-Tuning, RAG in der Produktion und dem Weg vom Pilotprojekt in den Betrieb.
Unternehmen sitzen auf Jahrzehnten von Daten, deren Lehren nie ein Mensch vollständig gelesen hat. Ein Rundgang durch Agentic Finetuning, die Trainingsschleife, die diese Lehren herausholt, belegt und am Leben hält. (Englisch)
Lesen auf MediumEin praktischer Leitfaden zum Fine-Tuning von BERT mit der Ktrain-Bibliothek, um Tweets zu Katastrophen zu klassifizieren, von der Datenaufbereitung bis zur Evaluation. (Englisch)
Lesen auf MediumMit NLP und Machine Learning den Gesundheitszustand von Patienten aus ihren Medikamentenbewertungen vorhersagen. Teil eins einer Serie zu KI im Gesundheitswesen. (Englisch)
Lesen auf MediumErzählen Sie uns, was Sie automatisieren oder beantworten möchten. Wir antworten innerhalb eines Werktags.
Wir sehen uns Ihre Daten, Ihren Prozess und die Frage an, was eine gute Antwort wäre.
Umfang, Abnahmekriterien, Zeitplan und Preis. Meist innerhalb einer Woche.
Ein funktionierendes System auf Ihren Daten, getestet an vereinbarten Fragen. Wochen, nicht Quartale.
Wählen Sie einen passenden Termin. Vorbereitung ist nicht nötig.
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