OpenAI, Gemini, Claude & Llama

OpenAI, Gemini, Claude und Llama Beratung für produktive GenAI-Lösungen

Wir entwickeln GenAI-Lösungen, die unstrukturierte Informationen nutzbar machen, sauber in bestehende Daten- und Systemlandschaften integriert sind und im Enterprise-Betrieb zuverlässig funktionieren.

Generative AI wird relevant, wenn aus unstrukturierten Informationen nutzbare Unternehmensdaten entstehen

OpenAI, Gemini, Claude und Llama sind für Unternehmen besonders relevant, weil sie eine neue Verarbeitungsschicht für unstrukturierte Informationen schaffen. Viele geschäftsrelevante Inhalte liegen nicht sauber modelliert in Datenbanken vor, sondern in PDFs, Verträgen, E-Mails, Support-Tickets, Formularen, Bildern, technischen Dokumentationen oder Freitextfeldern. Moderne Large Language Models und multimodale Modelle können diese Inhalte semantisch erfassen, relevante Informationen extrahieren, Zusammenhänge erkennen und Ergebnisse in strukturierte Form überführen. Dadurch entstehen neue Brücken zwischen unstrukturierten Quellen und klassischen Datenplattformen wie Databricks, SQL Server oder Power BI. Entscheidend ist dabei nicht der isolierte Einsatz eines Modells, sondern eine belastbare Architektur mit klarer Governance, Security, Qualitätskontrolle und Integration in reale Prozesse.

Unsere GenAI Expertise im Überblick
Strategie & Zielarchitektur
Wir betrachten OpenAI, Gemini, Claude und Llama nicht als isolierte Einzeltechnologien, sondern als Architekturentscheidung mit Auswirkungen auf Datenstrategie, Security, Delivery und Operating Model. Gemeinsam entwickeln wir ein Zielbild, das zu Ihren Use Cases, Ihrer Organisation und Ihren regulatorischen Anforderungen passt.
Unstrukturierte Daten strukturieren
Wir entwickeln Lösungen, die Inhalte aus Dokumenten, PDFs, E-Mails, Formularen, Freitexten oder Protokollen extrahieren, normalisieren und in definierte Datenstrukturen überführen. So werden bislang schwer nutzbare Informationen für Reporting, Analytik und Automatisierung anschlussfähig.
Multimodale Verarbeitung & Bildanalyse
Wir bauen Anwendungen, die Bilder, Scans, visuelle Dokumente oder technische Aufnahmen klassifizieren, beschreiben und in verwertbare Datenpunkte übersetzen. Der Mehrwert liegt nicht in der bloßen Erkennung, sondern in der strukturierten Weiterverarbeitung für operative und analytische Systeme.
RAG & Knowledge Engineering
Wir verbinden Large Language Models sicher mit internen Wissensquellen, Dokumentenbeständen, Datenbanken und Fachsystemen. Retrieval, Chunking, Berechtigungen, Kontextlogik und Qualitätssicherung werden so gestaltet, dass Ergebnisse fachlich relevant und nachvollziehbar bleiben.
Multi-Model-Orchestrierung
Wir entwickeln Architekturen, in denen je nach Aufgabe das passende Modell eingesetzt wird. OpenAI, Gemini, Claude oder Llama werden nicht nach Hype ausgewählt, sondern nach Use Case, Sicherheitsanforderung, Kostenprofil, Integrationsbedarf und Zielarchitektur.
Governance, Security & LLM-Ops
Wir etablieren Leitplanken für produktive GenAI-Lösungen. Dazu gehören Modellwahl, Prompt-Management, Auditierbarkeit, Rollen, Verantwortlichkeiten, Evaluationslogiken, Monitoring, Guardrails und Validierungsmechanismen für zuverlässige AI-Outputs.
„Seit dem Start arbeiten wir verlässlich und partnerschaftlich auf Augenhöhe zusammen. Klar, Anforderungen ändern sich, aber der Fokus aufs Ziel bleibt. Genau diese Mischung aus Flexibilität, strategischem Blick und konsequenter Ergebnisorientierung macht für uns den Unterschied.“
Mareike Funken
Lead BI & Analytics, HÄVG
Ihr konkreter Nutzen
Was Sie mit Heringer und GenAI gewinnen
Mit uns bauen Unternehmen GenAI nicht als isolierte Innovation auf, sondern als belastbare Fähigkeit innerhalb ihrer Daten-, Software- und Plattformarchitektur. Unstrukturierte Informationen werden in standardisierte, weiterverarbeitbare Form überführt. Dadurch entstehen bessere Analysen, schnellere Prozesse, sauberere Reports und fundiertere Entscheidungen. Gleichzeitig reduzieren klare Architekturentscheidungen, Security-Konzepte, Governance-Strukturen und Qualitätsmechanismen das Risiko, dass GenAI-Initiativen in instabilen Prototypen, unnötigem Vendor Lock-in oder schwer kontrollierbaren Einzellösungen enden.
Strukturierte Nutzbarkeit unstrukturierter Daten
Informationen, die bislang nur mit hohem manuellem Aufwand ausgewertet werden konnten, werden in standardisierte, weiterverarbeitbare Form überführt. Das schafft die Grundlage für bessere Analysen, schnellere Prozesse, sauberere Reports und fundiertere Entscheidungen.
Bessere Verbindung von AI und Datenwelt
Statt AI isoliert neben Databricks, SQL Server oder Power BI zu betreiben, entstehen integrierte Lösungen, in denen Extraktion, Anreicherung, Speicherung, Analyse und Visualisierung sinnvoll ineinandergreifen.
Geringeres Architektur- und Delivery-Risiko
Durch fundierte Modell- und Plattformentscheidungen vermeiden Unternehmen teure Sackgassen, unnötige Lock-ins und instabile Einzellösungen. Security, Governance, Skalierung und Betrieb werden von Anfang an mitgedacht.
Mehr Akzeptanz im Fachbereich
Lösungen, die verlässlich funktionieren, fachlich relevante Informationen extrahieren und in bekannten Zielsystemen nutzbar machen, werden intern deutlich besser angenommen als spektakuläre, aber operativ unscharfe Demos.
Kürzere Time-to-Value
Mit klarer Architektur, bewährten Implementierungsmustern und pragmatischer Priorisierung lassen sich Use Cases schneller in produktiv nutzbare Lösungen überführen, ohne an Tiefe, Sicherheit oder Wartbarkeit zu verlieren.
Belastbare GenAI-Unternehmensfähigkeit
GenAI wird nicht als isolierte Innovation behandelt, sondern als tragfähige Unternehmensfähigkeit aufgebaut. Das verbessert Architekturqualität, reduziert Umsetzungsrisiken und erhöht den konkreten Business-Nutzen.
Leistungen Technologien OpenAI, Gemini, Claude & Llama
Von der strategischen Einordnung bis zur produktiven Umsetzung begleiten wir GenAI-Vorhaben in ihrer gesamten Breite. Typische Leistungen:
LLM Discovery & Readiness Assessment
Wir analysieren Ihre Datenlandschaft, Systemarchitektur, Governance-Anforderungen und fachlichen Zielbilder, um sinnvolle GenAI-Anwendungsfälle zu identifizieren. Dabei bewerten wir nicht nur Potenziale, sondern auch Umsetzbarkeit, Betriebsanforderungen, Kostenprofil und Risiken.
Architektur- und Security-Konzeption
Wir entwerfen Lösungs- und Plattformarchitekturen für den Einsatz von OpenAI, Gemini, Claude oder Llama. Dazu gehören Integrationsmuster, Sicherheitslogiken, IAM-Anbindung, Verschlüsselung, Datenklassifikation, Modell-Routing, Logging, Auditierbarkeit und Governance-Strukturen.
Extraktions- und Strukturierungslösungen für unstrukturierte Daten
Wir bauen AI-gestützte Pipelines, die Inhalte aus Dokumenten, Freitexten, Formularen, E-Mails oder anderen unstrukturierten Quellen auslesen, interpretieren und in definierte Datenmodelle überführen. Diese Daten können für Data Engineering, Reporting, Automatisierung oder Entscheidungsunterstützung weiterverwendet werden.
Bildbasierte Analyse und strukturierte Weiterverarbeitung
Wir entwickeln Lösungen, mit denen Bilder oder visuelle Dokumente erkannt, klassifiziert, beschrieben und in verwertbare Datenpunkte übersetzt werden. So lassen sich visuelle Informationen in operative Systeme, Qualitätsprozesse, analytische Auswertungen oder datengetriebene Entscheidungsmodelle integrieren.
RAG- und Knowledge-Integration
Wir verbinden Large Language Models sicher mit internen Wissensquellen, Dokumentenräumen und Datenbeständen. Dabei gestalten wir nicht nur Retrieval-Komponenten, sondern die gesamte Wissens- und Kontextlogik inklusive Rechtekonzepten, Qualitätsmechanismen und fachlicher Einbettung.
End-to-End Implementierung
Wir übernehmen die durchgängige Umsetzung: von der API- und Modellanbindung über Prompt- und Workflow-Design bis hin zur Entwicklung produktiver Backend- und Frontend-Komponenten, Integrationslogiken und Betriebsmechanismen.
On-Premise Llama Setup & datensouveräne Betriebsmodelle
Für sensible Szenarien begleiten wir die Einführung von Llama-basierten Setups in eigener Infrastruktur oder kontrollierten Umgebungen. Dazu gehören Architektur, Inference-Serving, Performance-Betrachtung, Sicherheitsmaßnahmen und Integration in bestehende Plattform- und Betriebslandschaften.
Stabilisierung, Optimierung und Modernisierung
Wir überführen instabile oder experimentelle GenAI-Lösungen in belastbare Architekturen. Das umfasst Qualitätsverbesserung, Kostenkontrolle, Routing-Optimierung, Governance-Nachschärfung, Monitoring, technische Konsolidierung und die strukturierte Weiterentwicklung vorhandener AI-Services.
Enablement, Sparring und Weiterentwicklung
Wir begleiten Teams und technische Entscheider mit Architektur-Sparring, Working Sessions, Reviews, Standards und Wissenstransfer. So entsteht nicht nur eine funktionierende Lösung, sondern auch interne Kompetenz, um diese nachhaltig weiterzuentwickeln.

Mit Heringer GenAI-Vorhaben produktiv umsetzen

Wir verstehen Generative AI nicht als dekorative Innovation, sondern als ernstzunehmende Architektur- und Delivery-Aufgabe. Unsere Stärke liegt in der Verbindung von Modellverständnis, Datenarchitektur, Integration, Governance und operativem Betrieb. Besonders dort, wo unstrukturierte Informationen in strukturierte Unternehmenswerte übersetzt werden sollen, bringen wir AI-seitige Verarbeitung und klassische Daten- und Reporting-Landschaften zusammen. So entstehen Lösungen, die nicht im AI-Silo enden, sondern an Databricks, SQL Server, Power BI und operative Systeme anschlussfähig sind.

 

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