Produkte mit eingebauter Intelligenz, nicht mit angeschraubter

AI-App-Entwicklung

Techon Pixel baut Anwendungen, in denen AI eine funktionierende Funktion ist und kein Etikett: Copilots in bestehenden Produkten, Assistenten, die über Retrieval-Augmented Generation in Ihren Dokumenten verankert sind, intelligente Suche und Klassifizierung sowie Automatisierung, die echte manuelle Schritte beseitigt.

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Die 3 Entscheidungen, an denen eine AI-Funktion gelingt oder scheitert

01
Grounding & Genauigkeit
Retrieval über Ihr eigenes Wissen, strukturierte Outputs und Validierung, damit Antworten aus Ihren Daten kommen und nicht aus Modellvermutungen.
02
Erlebnis & Vertrauen
Oberflächen, die Quellen zeigen, Konfidenz sichtbar machen und den Menschen in der Kontrolle halten, der Unterschied zwischen angenommener und aufgegebener AI.
03
Kosten & Performance
Model Routing, Caching und Latenzbudgets vom ersten Tag an eingeplant, damit die Funktion skaliert, ohne Sie bei der Rechnung zu überraschen.

Wie wir liefern

01/06Qualifizierung des Use Case
02/06Daten- & Retrieval-Design

1. 01/06Qualifizierung des Use Case
2. 02/06Daten- & Retrieval-Design
01Phase 1
Den Rahmen setzen.
Zuerst verstehen wir Ziel, Nutzer und Rahmenbedingungen, damit Umfang und Prioritäten klar sind, bevor etwas gebaut wird.
1. 03/06Prototyp & Validierung
2. 04/06Produktintegration
02Phase 2
Greifbar machen.
Design und Engineering arbeiten in kurzen, sichtbaren Zyklen. Sie sehen früh funktionierende Teile und steuern sie mit.
1. 05/06Evaluation & Härtung
2. 06/06Launch & Iteration
03Phase 3
Erst beweisen, dann ausbauen.
Jedes Teil wird im echten Einsatz getestet, bevor es breiter ausgerollt wird, und dann mit dem Gelernten verfeinert.

Zugehöriges Projekt

The Stitch

Lieferung durch Techon Pixel3 Modi

KI-Modedesign in drei Modi: Create, Recreate und Bridal.

Case Study lesen

Verifizierte Technologie

Full-Stack-Webentwicklung

Ein Laptop mit dem Hero der Website von The Stitch: die Marken-Headline über einem Model in Silhouette, darunter eine Zeile mit Kennzahlen

Häufig gestellte Fragen

Welche AI-Funktionen bauen Sie in Produkte ein?

Copiloten in bestehenden Produkten, Assistenten, die über Retrieval-Augmented Generation auf Ihren Dokumenten fußen, intelligente Suche und Klassifikation sowie Automatisierung, die echte manuelle Schritte entfernt.

Wie bleiben AI-Antworten belegt und die Kosten planbar?

Retrieval über Ihr eigenes Wissen, strukturierte Ausgaben und Validierung sorgen dafür, dass Antworten aus Ihren Daten kommen statt aus Modellraten, während Model-Routing, Caching und Latenzbudgets von Tag eins an eingeplant werden, damit die Funktion skaliert, ohne Sie bei der Rechnung zu überraschen.

Gibt es ein ausgeliefertes Beispiel dafür?

MyPlanAdvocate, ein Gründerbeitrag im Rahmen beruflicher Arbeit bei BlandLabs, ist ein AI-gestützter Medicare- und ZIP-Code-Qualifizierungs-Workflow mit Echtzeitentscheidung, strukturierter Übergabe und operativem Reporting, dem eine berichtete Ersparnis von rund $1.2M pro Jahr zugeschrieben wird.