KI in Software-Produkten ausliefern — ohne Halluzinations-Eigentor.
Sie sind ein SaaS- oder Software-Team und wollen KI-Features ausliefern, die nicht im nächsten Hacker-News-Thread landen. Genau dafür baue ich Tavora — und genau das ist auch mein Beratungs-Schwerpunkt für Software-Teams.
Was bei KI-Features in Software-Produkten anders ist
KI-Features in einem Produkt sind keine normalen Features. Sie sind nicht-deterministisch, halluzinieren auch nach drei Monaten Optimierung gelegentlich, kosten pro Aufruf Geld, und können bei jedem Modell-Update plötzlich anders verhalten. Das ist nicht das Software-Engineering, das Ihr Team gewohnt ist.
Mit Tavora baue ich eine Plattform, mit der KI-Agenten kontrolliert in Produktion laufen — eval-gated deployments, sandboxed execution, beobachtbar auf Agent-Ebene. Aus dieser täglichen Arbeit weiß ich, was kaputt geht: ungeprüfte Prompts in PRs, Cost-Spikes durch falsche Tool-Calls, Modell-Updates die Tests rot färben, Production-Bugs die niemand reproduzieren kann.
Meine Beratung für Software-Teams trägt diese Realität. Wir reden nicht über LLM-Theorie, sondern über CI/CD für Prompts, Eval-Suites die Sinn machen, Cost-Control auf Use-Case-Ebene, Datenschutz-konforme Architektur, und sinnvolle UX-Patterns für KI-Features.
Womit ich Software-Teams typischerweise helfe
- 01
KI-Feature-Architektur-Review
Ein zwei- bis vier-stündiger Deep-Dive in Ihre geplante oder bestehende KI-Feature-Architektur. Wo halluziniert es heute? Wo werden Kosten explodieren? Was bricht beim nächsten Modell-Update?
- 02
Eval-Suite aufbauen
Eine Eval-Pipeline, die Ihr Team in CI/CD nutzen kann. Modell-Updates oder Prompt-Änderungen werden gegen einen Test-Datensatz gemessen, bevor sie in Produktion gehen.
- 03
Agent-Architektur und Tool-Use
Beratung zu Agent-Designs: wann ist ein Agent sinnvoll, wann ein einfacher Pipeline-Aufruf, wie strukturiert man Tool-Calls so, dass sie nicht eskalieren?
- 04
Cost-Control und Modellauswahl
Die LLM-Kosten in Ihrem Stack sind oft 3–10× höher als nötig. Wir gehen den Stack durch und identifizieren wo Sie auf günstigere Modelle wechseln können, ohne Qualität zu verlieren.
- 05
DSGVO und Auftragsverarbeitung
Welche Modelle dürfen welche Daten sehen? Wie strukturiert man Auftragsverarbeitung, wenn man EU-Kunden hat und US-Modelle nutzt? Praktische Antworten, nicht juristisches Hand-Wringing.
- 06
UX-Patterns für KI-Features
Streaming, Loading-States, Fehler-Handling, Benutzer-Korrekturen, Vertrauens-Indikatoren — die Best-Practice-Patterns, die in den letzten zwei Jahren gewachsen sind.
Häufige Fragen aus Software-Teams
Wir haben schon ein KI-Feature in Produktion. Brauchen wir trotzdem Beratung?
Wenn Sie ehrlich sind: Wahrscheinlich ja. Die meisten KI-Features in Produktion haben keine Eval-Suite, ungeprüftes Prompt-Engineering, lückenhafte Cost-Control. Ein zweitägiges Architektur-Review schließt diese Lücken — bevor sie weh tun.
Wir haben unser eigenes ML-Team. Was bringen Sie zusätzlich?
Ein traditionelles ML-Team und ein LLM-Application-Team brauchen unterschiedliche Skills. Wenn Ihr ML-Team aus Klassifikatoren und Embeddings kommt, hat es oft Lücken bei LLM-Application-Patterns, Agent-Designs, Prompt-Engineering und Cost-Control. Ich ergänze, ich ersetze nicht.
Können Sie auch beim Aufbau eines KI-Teams helfen?
Ja. Wenn Sie aus dem 'externe-Beratung'-Modus rauswachsen wollen, helfe ich beim Aufbau eines internen LLM-Application-Teams: Rollenprofile, Onboarding, Architektur-Standards, sinnvolle KPIs.
Was kostet ein typisches Engagement mit Software-Teams?
Ein Architektur-Review startet bei 3.500 €. Eval-Suite-Setup 8.000–15.000 €. Längere Begleitung läuft typischerweise als Retainer ab 1.900 €/Monat.
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