Die meisten KI-Demos funktionieren. Sehr wenige Systeme tun es.
Die ZORATHEN LTD baut KI-gestützte Software — und ebenso wichtig die Prüfstände, die zeigen, ob sie auf Ihren Daten standhält statt auf einem ausgesuchten Beispiel. Eingetragen in Zypern, tätig in der EU.
- Ein annotiertes Testset aus Ihren eigenen Daten
- Gemessene Trefferquote — und wo sie versagt
- Menschliche Prüfung überall dort, wo Fehler Menschen erreichen
- Ein Rückfallweg, wenn das Modell nicht erreichbar ist
Keine KI-Funktion geht ohne gemessene Ausgangsbasis live
Der Abstand zwischen einer Demo und einem System besteht vollständig aus den Fällen, die niemand in die Demo gelegt hat. Unsere Aufgabe ist, genau die zuerst zu finden, zu messen und ehrlich zu entscheiden, ob die Sache reif ist.
Vier Arten von KI-Arbeit
Alles davon auf einen konkreten Geschäftsprozess angewendet, mit messbarem Vorher und Nachher. Nichts davon verkauft mit dem Versprechen, die Technik sei beeindruckend.
Dokumentenverarbeitung
Strukturierte Daten aus Rechnungen, Verträgen, Spezifikationen und den PDFs gewinnen, in denen ein Unternehmen ertrinkt. Gemessen an einem annotierten Set Ihrer eigenen Dokumente, nicht an einem öffentlichen Benchmark.
Klassifikation & Verteilung
Eingehende Arbeit sortieren — Tickets, Anträge, Nachrichten — in die richtige Warteschlange. Meist die wertvollste KI-Anwendung im Unternehmen und die unglamouröseste.
Assistenten mit Leitplanken
Interne Assistenten, die aus Ihrem eigenen Material antworten, die Quelle nennen und „weiß ich nicht" sagen statt zu erfinden. Diese letzte Eigenschaft wird konstruiert, nicht erhofft.
Prüfstände
Der Teil, den fast alle überspringen: ein wiederholbares Testset, das Ihnen sagt, ob eine Prompt- oder Modelländerung etwas verbessert hat — oder still verschlechtert.
Wie ein KI-Projekt läuft
Evaluation zuerst. Die günstigste Stufe — und die, die ein Projekt am häufigsten früh und zu Recht beendet.
Ausgangsbasis
Wie wird die Aufgabe heute erledigt, wie lange dauert sie und wie oft ist sie falsch? Ohne das bedeutet jede spätere Verbesserungsbehauptung nichts.
Testset
Einige hundert annotierte Beispiele aus Ihren echten Daten, samt der unangenehmen. Das ist der ehrliche Teil des Projekts.
Bauen
Das kleinste System, das die Ausgangsbasis schlägt, mit menschlicher Prüfung überall dort, wo ein Fehler eine Person erreichen würde.
Beobachten
Monitoring im Betrieb, denn Modellverhalten driftet — und ein System, das niemand beobachtet, verschlechtert sich still.
Vier Fragen, bevor wir irgendetwas bauen
Fallen die Antworten unbefriedigend aus, ist das richtige Ergebnis eine kurze Rechnung und kein Projekt.
Was kostet ein Fehler?
Ein Fehler in einem internen Entwurf ist günstig. Ein Fehler in einer Kundenentscheidung nicht. Die Antwort bestimmt, wie viel menschliche Prüfung der Entwurf braucht.
Was ist die Ausgangsbasis?
Zeit pro Fall und aktuelle Fehlerquote. Vor KI-Projekten misst das niemand — genau deshalb werden so viele ohne Beleg für erfolgreich erklärt.
Lassen sich Daten annotieren?
Einige hundert Beispiele mit richtigen Antworten. Kann sie im Unternehmen niemand erzeugen, kann im Unternehmen auch niemand beurteilen, ob das System funktioniert.
Was passiert bei Ausfall?
Ein Modell-Endpunkt wird irgendwann nicht erreichbar sein. Gibt es keinen Rückfallweg, haben Sie eine Abhängigkeit eingeführt statt einer Fähigkeit.
Substanz, die man nachschlagen kann
Die ZORATHEN LTD ist eine in der Republik Zypern eingetragene Private Limited Company, geführt von Diana Oprea in Larnaka.
Die Gesellschaft baut KI-gestützte Software für konkrete Geschäftsprozesse, zusammen mit den Prüfständen, die Verbesserungsbehauptungen überprüfbar machen.
Alles auf dieser Seite lässt sich im öffentlichen Register prüfen. Registernummer, Sitz und Geschäftsführerin stehen unten und wiederholt im Impressum.
- Eingetragenes EU-Unternehmen — Republik Zypern
- Jede KI-Funktion kommt mit gemessener Ausgangsbasis
- Quellcode und Testsets gehen an den Kunden über
Klar beantwortet
Sagen Sie uns auch, wenn KI das falsche Werkzeug ist?
Regelmäßig. Eine Regelmaschine oder ein besseres Formular ist oft günstiger, vorhersehbarer und leichter zu vertreten. Diese Antwort kostet uns ein Projekt und erspart Ihnen eines.
Wessen Daten trainieren was?
Ihre bleiben Ihre. Wir nutzen Kundendaten nicht, um gemeinsame Modelle zu trainieren, und jede Verarbeitungsvereinbarung wird schriftlich festgehalten, bevor Daten fließen.
Wie steht es mit dem EU AI Act?
Die meiste interne Dokumenten- und Klassifikationsarbeit ist geringes Risiko, aber die Pflichten hängen vom Anwendungsfall ab. Wir weisen darauf hin, wenn ein Fall in eine höhere Risikoklasse fallen könnte, und empfehlen rechtliche Prüfung. Wir sind Ingenieure, keine Anwälte.
Können Sie eine bestehende KI-Funktion verbessern?
Ja, und der erste Schritt ist der Aufbau des Testsets, das es hätte geben sollen. Ohne das kann niemand sagen, ob eine Änderung geholfen hat.
Hosten Sie Modelle?
Wir integrieren, was passt — gehostete APIs oder selbst betriebene Modelle. Die Wahl hängt von Datensensibilität und Kostenprofil ab, nicht von einer Vorliebe.
Welche Märkte bedienen Sie?
Eingetragen in Zypern, tätig in der EU, auf Deutsch und Englisch.
Ein KI-Vorhaben, das eine ehrliche zweite Meinung braucht?
Sagen Sie uns die Aufgabe und wie sie heute erledigt wird. Lautet die Antwort, dass Sie dafür kein Modell brauchen, hören Sie genau das.