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.
Was wir tun
Wie kann Techon Pixel Ihre AI-gestützte Anwendung bauen?
Der Unterschied zwischen einer AI-Funktion, der Nutzer vertrauen, und einer, die sie abschalten, ist Engineering: Grounding der Antworten, Latenzbudgets, Fallbacks für den Fall, dass das Modell falsch liegt, Kostenkontrollen und Oberflächen, die maschinellen Output überprüfbar machen. Wir gestalten all das, und sagen Ihnen ehrlich, wo AI in Ihrem Produkt nichts zu suchen hat.
Weil wir auch das umgebende Produkt bauen, Web, Mobile und Backend, ist die AI nie eine Insel. Sie liest aus Ihren Daten, schreibt in Ihre Systeme und geht in einer Anwendung live, die Ihre Nutzer bereits verstehen.
AI-Anwendungen
Die 3 Entscheidungen, an denen eine AI-Funktion gelingt oder scheitert
Grounding & Genauigkeit
Retrieval über Ihr eigenes Wissen, strukturierte Outputs und Validierung, damit Antworten aus Ihren Daten kommen und nicht aus Modellvermutungen.
Erlebnis & Vertrauen
Oberflächen, die Quellen zeigen, Konfidenz sichtbar machen und den Menschen in der Kontrolle halten, der Unterschied zwischen angenommener und aufgegebener AI.
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 arbeiten
Sechs Schritte vom ersten Gespräch bis zum Launch
Jede Zusammenarbeit folgt derselben Abfolge. Jeder Schritt endet mit etwas, das Sie sehen, testen und freigeben können.
Qualifizierung des Use Case
Wir identifizieren, wo AI Ihr Produkt wirklich verbessert und wo gewöhnliche Software die bessere Antwort ist, und stecken die erste Funktion um messbaren Nutzen herum ab.
Daten- & Retrieval-Design
Ihre Dokumente, Datensätze und APIs werden zum verankerten Wissen, aus dem die Funktion schöpft, unter Beibehaltung der Zugriffsrechte.
Prototyp & Validierung
Ein funktionierender Prototyp an echten Daten, bewertet auf Genauigkeit und Nutzen, bevor das vollständige Engineering beginnt.
Produktintegration
Die Funktion wird in Ihr Web- oder Mobile-Produkt eingebaut, mit der Oberfläche, den Fallbacks und den Prüfpfaden, die Nutzer brauchen, um ihr zu vertrauen.
Evaluation & Härtung
Strukturierte Evaluations-Sets, Behandlung von Edge Cases, Missbrauchskontrollen und Kostenobergrenzen vor dem Launch.
Launch & Iteration
Nutzungs- und Qualitätskennzahlen ab dem ersten Tag, mit Modell, Prompts und Retrieval, die am realen Verhalten justiert werden.
Belege
Zugehöriges Projekt
Ein Projekt aus unserer Evidenz-Bibliothek, das hinter dieser Fähigkeit steht, gekennzeichnet mit seiner Evidenzklasse.
MyPlanAdvocate
Reported operational saving: approximately $1.2M per year.
Founder contribution delivered as part of professional work at BlandLabs.
Case Study lesenVerifizierte Technologie
Aufgeführt sind nur Technologien, die im Quellcode, in der Projektdokumentation oder im Live-Deployment bestätigt sind.
- Voice AI qualification workflow
- Real-time intent detection
- Lead scoring and analytics pipeline
Fragen
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.
Ihr Produkt bleibt Ihres
Ihr Produkt bleibt Ihres. Wir arbeiten unter definierten Vertraulichkeits- und Schutzrechtsbedingungen, und wir verwenden vertrauliche Kundeninformationen niemals dazu, Produkte von Techon Pixel zu entwickeln oder einen anderen Kunden zu bedienen.
Sie haben eine Idee? Bauen wir sie.
Buchen Sie eine kostenlose 30-minütige Beratung oder schreiben Sie uns, Sie sprechen immer direkt mit der Person, die Ihr Produkt baut.
Techon Pixel · info@techonpixel.com