Wir begleiten Sie von der ersten Idee bis zur produktiven Nutzung. Gemeinsam identifizieren wir passende Anwendungsfälle, entwickeln tragfähige Strategien und setzen KI-Projekte sicher und effektiv um.
Erfolgreiche KI-Einführung erfordert mehr als Technologie: Wir betrachten strategische Ziele, operative Prozesse und die Menschen in Ihrer Organisation gleichermaßen. So schaffen wir im Zuge unserer KI-Beratung nachhaltige Lösungen, die echten Mehrwert liefern.
Wir sortieren gemeinsam mit Ihnen, welche Vorhaben sich wirklich lohnen, und bringen sie in eine Reihenfolge, die zu Ihrem Geschäft und Ihrem Budget passt. Dazu klären wir die Fragen, die sonst erst im Ernstfall gestellt werden: Wer entscheidet, wer trägt die Verantwortung, was ist erlaubt und was nicht. Am Ende steht eine KI-Strategie, hinter der Ihre Geschäftsführung steht und mit der Ihre Fachbereiche arbeiten können.
Ein Chatbot antwortet, ein KI-Agent handelt: Wir entwickeln KI-Agenten, die Ziele eigenständig verfolgen, über offene Standards wie MCP auf Ihre Systeme zugreifen und ganze Prozesse End-to-End automatisieren. Von der Use-Case-Analyse über die Agenten-Infrastruktur bis zum produktiven Betrieb, mit dem Autonomiegrad, der zum Risiko Ihrer Prozesse passt.
Ihre Kunden fragen ChatGPT, Perplexity und Google AI Overviews. Wer dort nicht zitiert wird, ist für einen wachsenden Teil der Zielgruppe unsichtbar. Wir machen Ihre Website technisch und inhaltlich fit für die KI-Suche, bauen das Monitoring Ihrer KI-Sichtbarkeit auf und befähigen außerdem Ihr Team, GEO dauerhaft selbst zu steuern.
Lizenzen sind schnell verteilt. Ob damit gearbeitet wird, entscheidet sich in den Wochen danach. Wir zeigen Ihren Teams, wie sie KI für ihre eigenen Aufgaben nutzen, richten die Werkzeuge und Abläufe dafür ein und begleiten die Veränderung, die damit einhergeht. Bis zu dem Punkt, an dem niemand mehr über KI redet, weil sie einfach benutzt wird.
Wir prüfen KI-Modelle mit realistischen Angriffsszenarien, bewerten ihre Qualität und überwachen ihren Betrieb. Gleichzeitig identifizieren wir KI-spezifische Cyberrisiken und entwickeln passende Schutzmaßnahmen, damit wir Sie vor Risiken schützen können. So schaffen wir die Grundlage für belastbare, vertrauenswürdige und produktionsreife KI.
Ihre Prozesse sind zu spezifisch für Software von der Stange? Wir entwickeln Custom KI-Lösungen für Ihre individuellen Anforderungen: individuelle GenAI-Anwendungen, Model-Finetuning bis zu Machine Learning und Predictive Maintenance für Ihnen Anwendungsfall. Herstellerneutral, produktionsreif und auf Wunsch souverän auf EU-Infrastruktur betrieben und für KRITIS-Anforderungen ausgelegt.
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KI-Beratung umfasst die strategische und operative Unterstützung von Unternehmen bei der Integration Künstlicher Intelligenz. Dazu gehören die Entwicklung einer KI-Strategie, die Identifikation geeigneter Use Cases, die Implementierung von KI-Lösungen sowie der Aufbau von KI-Governance und Responsible AI Frameworks. Als herstellerunabhängiger Berater begleiten wir Sie von der Awareness-Schaffung über Zielsetzung und Ausrichtung bis zur Ausgestaltung konkreter Lösungen. Wir entwickeln maßgeschneiderte Ansätze, die technische, organisatorische und ethische Aspekte berücksichtigen. Von der ersten Analyse bis zur produktiven Lösung stehen wir als Trusted Advisor zur Seite und ermöglichen datengetriebenen Vorsprung durch innovative, verantwortungsvolle KI-Implementierung.
Künstliche Intelligenz ist entscheidend für Wettbewerbsfähigkeit und Innovation. KI ermöglicht Automatisierung repetitiver Aufgaben, schnellere und präzisere Datenanalysen, personalisierte Kundenerlebnisse und vorausschauende Wartung. Sie optimiert Geschäftsprozesse, steigert Effizienz und reduziert Kosten. KI unterstützt bessere Entscheidungen durch datenbasierte Erkenntnisse und schafft neue Geschäftsmodelle. Im Marketing verbessert sie Targeting und ROI, in der Produktion ermöglicht sie den Aufbau von Smart Factories. KI kann damit in verschiedensten Geschäftsbereichen gewinnbringend eingesetzt werden. Wichtig ist, die passenden Einsatzgebiete für Ihr Unternehmen herauszufinden.
Professionelle KI-Beratung umfasst die KI-Strategie-Entwicklung mit Zielsetzung und Roadmap, die Use-Case-Identifikation und Priorisierung, KI-Governance und Responsible AI Framework-Implementierung, Change Management und Schulungsprogramme sowie die technische Umsetzung von KI-Lösungen. Dazu gehören Entwicklung von Machine Learning Modellen, Predictive Analytics, NLP-Anwendungen und Generative AI-Integration. KI-Sicherheit, Datenschutz-Konformität mit DSGVO und EU AI Act sowie ethische Leitplanken werden etabliert. Von Everyday Internal Use Cases bis zu Game-Changing External Innovationen begleiten wir alle Stufen der KI-Transformation mit praxisnahen Workshops und Hands-on Support.
Externe KI-Beratung bringt sofort verfügbare Expertise und Best Practices aus verschiedenen Branchen. Berater kennen bewährte Vorgehensweisen, vermeiden typische Fehler und beschleunigen die Implementierung. Sie bieten herstellerunabhängige, neutrale Beratung ohne Bindung an spezifische Technologien. Externe Experten bringen also frische Perspektiven, identifizieren Potenziale und entwickeln maßgeschneiderte Lösungen. Sie verfügen über aktuelles Know-how zu KI-Trends, Regulierungen wie dem EU AI Act und Governance-Modellen. Unternehmen profitieren damit zusammengefasst von schnellerem Time-to-Value, reduzierten Risiken und der Möglichkeit, intern Kapazitäten aufzubauen.
Rewion zeichnet sich durch ganzheitliche KI-Beratung aus, die strategische, organisatorische und technische Aspekte vereint. Als herstellerunabhängiger Partner fokussieren wir uns auf Ihren Wertbeitrag statt auf einzelne Technologien. Mit Expertise in Generative AI, Machine Learning, NLP und Responsible AI begleiten wir von der Awareness bis zur Produktivsetzung. Unser Ansatz verbindet KI-Strategie, Governance-Strukturen und Produkt-Lifecycle-Management. Als Trusted Advisor unterstützen wir Unternehmen zudem mit praktischen Workshops, Schulungen und Hands-on Implementierung. So ermöglichen wir einen sicheren, skalierbaren und ethisch verantwortungsvollen KI-Einsatz mit messbaren Geschäftserfolgen.
In diesem Webinar zeigen wir an einem konkreten Beispiel, wie aus einer Idee ein produktiver KI-Agent wird: von der Use-Case-Definition über die Architektur bis zur Anbindung an echte Unternehmenssysteme. Viele Unternehmen haben KI-Piloten gestartet, die in der Demo überzeugen und dann in der Schublade verschwinden. Der Sprung in den Produktivbetrieb scheitert selten am Sprachmodell. Meist liegt es an Architektur, Systemanbindung und fehlender Evaluation des Agentenverhaltens.
Im Webinar gehen wir einen KI-Agenten Schritt für Schritt durch: von der Plattform- und Modellauswahl über die Agentenlogik bis zur standardisierten Anbindung an Unternehmenssysteme über das Model Context Protocol (MCP). Die führenden Enterprise-Plattformen betrachten wir vergleichend und herstellerunabhängig, sodass sich das Vorgehen auf Ihre Cloud übertragen lässt. Dabei zeigen wir, welche Entscheidungen unterwegs anstehen, von der Toolauswahl über die Leitplanken für das Agentenverhalten bis zur Evaluation vor dem Rollout.
Der Praxis-Use-Case: ein Service-Agent, der eingehende Kundenanfragen kategorisiert, relevante Daten aus einem angebundenen System zusammenstellt und einen Antwortentwurf für das Serviceteam erstellt.
Dauer: 30 Minuten. Die Teilnahme ist kostenlos.
Klassische industrielle Bildverarbeitung ist mächtig, aber teuer: tausende gelabelte Fehlerbilder, monatelanges Einrichten, und bei jeder Produktvariante geht es von vorn los. Eine neue Generation von Vision-KI ändert die Rechnung. Vision-Language-Modelle und Few-Shot-Verfahren erkennen Abweichungen nach einer Handvoll Beispielbilder und lassen sich in Textform anweisen, worauf sie achten sollen.
Im Webinar zeigen wir, was davon 2026 produktionsreif ist und was noch Messe-Demo bleibt: Sichtprüfung mit Few-Shot-Anomalieerkennung, Edge-Betrieb an der Linie ohne Cloud-Zwang, und der Industrie-5.0-Gedanke dahinter, denn die neue Rollenverteilung heißt nicht Vollautomatisierung, sondern KI prüft, Mensch entscheidet die Grenzfälle. Dazu die ehrliche Abgrenzung: wo klassische, regelbasierte Bildverarbeitung weiterhin überlegen ist, etwa bei Messaufgaben mit Toleranzen im Mikrometerbereich.
Der Praxis-Use-Case: eine Sichtprüfung an einem realen Bauteil, einmal klassisch projektiert und einmal mit einem Vision-Language-Modell aufgesetzt, im Vergleich von Aufwand, Trefferquote und Kosten.
Dauer: 30 Minuten. Die Teilnahme ist kostenlos.
„Antworte ausschließlich im folgenden Format“ ist eine Bitte, keine Garantie. Wir zeigen, was technisch zwischen einem freundlichen Prompt, dem JSON-Modus und echtem Constrained Decoding liegt, und warum nur eines davon in der Integration verlässlich hält. Dazu die Details, die im Alltag den Unterschied machen: Wie die Reihenfolge der Felder das Ergebnis verändert, warum ein fehlendes Konzept für „steht nicht im Dokument“ direkt zu erfundenen Werten führt, und wann eine Retry-Schleife teurer ist als ein zweiter Modellaufruf. Für Entwicklerinnen und Entwickler, die Sprachmodelle an bestehende Systeme anbinden.
Souveräne KI ist 2026 vom Nischenthema zur Chefsache geworden: Die EU investiert über 30 Milliarden Euro in AI Gigafactories, und jeder große US-Anbieter verkauft inzwischen eine „Sovereign Cloud“. Doch zwischen echtem Souveränitätsgewinn und Souveränitäts-Marketing liegt ein weiter Weg, denn der Serverstandort schützt nicht vor dem Rechtsraum des Anbieters.
Im Webinar sortieren wir das Feld: Was souveräne KI auf den Ebenen Modell, Compute, Daten und Betrieb tatsächlich bedeutet, welche europäischen Alternativen es heute schon gibt, von offenen Modellen über EU-Cloud-Anbieter bis zu lokal betreibbaren LLMs, und wo der Leistungsabstand zu den US-Frontier-Modellen real ist und wo er nur behauptet wird. Dazu ein Entscheidungsraster: Welche Workloads brauchen Souveränität wirklich, und welche dürfen pragmatisch beim Hyperscaler bleiben?
Der Praxis-Use-Case: ein interner KI-Assistent, einmal auf US-Frontier-Modell und einmal vollständig souverän aufgesetzt, im Vergleich von Qualität, Kosten und Abhängigkeiten. Teilnehmende erhalten das Entscheidungsraster als Vorlage.
Dauer: 30 Minuten. Die Teilnahme ist kostenlos.
In diesem Webinar zeigen wir, wie Websites in den Antworten von ChatGPT, Perplexity und Google AI Overviews sichtbar werden und was Sie dafür technisch und inhaltlich tun können. Kaufentscheidungen beginnen immer häufiger in KI-Systemen statt in der klassischen Google-Suche. Wer in KI-Antworten nicht vorkommt, verliert einen wachsenden Teil seiner Zielgruppe, oft ohne es zu merken, denn klassische SEO-Rankings zeigen dieses Problem nicht.
Im Webinar erklären wir, wie generative Suchsysteme Quellen auswählen und was das für Ihre Website bedeutet: von strukturierten Daten nach Schema.org über die robots.txt-Konfiguration für Trainings- und Such-Crawler bis zu zitierfähigen Inhalten mit klaren Definitionen und Frage-Antwort-Strukturen. Auch llms.txt ordnen wir ein: Google hat 2026 dokumentiert, dass die Suche die Datei nicht verwendet; ihr Nutzen liegt an anderer Stelle.
Der Praxis-Use-Case: Wir gehen eine Website Schritt für Schritt durch und zeigen, wo die größten GEO-Hebel liegen und wie eine optimierte Seite aussieht. Wenn Sie Ihre eigene Website besprechen möchten, können wir dafür im Anschluss einen kurzen Termin vereinbaren.
Dauer: 30 Minuten. Die Teilnahme ist kostenlos.
In den meisten Unternehmen nutzt ein erheblicher Teil der Beschäftigten KI-Werkzeuge, die nie freigegeben wurden: der private ChatGPT-Account für den Kundentermin, das Browser-Plugin fürs Protokoll, der Übersetzer für den Vertragsentwurf. Verbote lösen das Problem nicht, sie verlagern es nur auf Privatgeräte und machen es unsichtbar.
Im Webinar zeigen wir, wie Sie Shadow AI in Ihrer Organisation sichtbar machen, die tatsächlichen Risiken nüchtern bewerten (Datenabfluss, Geschäftsgeheimnisse, AI-Act- und Datenschutzpflichten, arbeitsrechtliche Fragen) und die produktive Energie dahinter in geregelte Bahnen lenken: mit Freigabeprozess, erlaubten Alternativen und einer KI-Richtlinie, die Beschäftigte tatsächlich lesen.
Der Praxis-Use-Case: eine anonymisierte Shadow-AI-Inventur aus einem Mittelständler, inklusive der Frage, welche der gefundenen Tools am Ende offiziell eingeführt wurden, weil sie schlicht gut waren.
Dauer: 30 Minuten. Die Teilnahme ist kostenlos.
In diesem Webinar zeigen wir, wie Sie messen, ob und wie oft Ihre Marke in den Antworten von ChatGPT, Perplexity und Google AI Overviews erscheint. Ob GEO-Maßnahmen (Generative Engine Optimization) wirken, lässt sich ohne Messung nicht beurteilen. Eine neue Tool-Generation macht KI-Sichtbarkeit messbar: Markenerwähnungen, zitierte Quellen und Share of Voice gegenüber dem Wettbewerb. Der Markt ist jedoch jung, die Anbieter unterscheiden sich deutlich in Abdeckung, Funktionsumfang und Preis.
Im Webinar zeigen wir exemplarisch ein AI-Visibility-Tool im Einsatz: vom Aufbau eines sinnvollen Prompt-Sets entlang der Customer Journey über Wettbewerbsvergleiche bis zum Reporting, mit dem Marketing-Teams tatsächlich arbeiten. Dazu ordnen wir den Anbietermarkt ein, herstellerunabhängig und mit Blick darauf, welche Tool-Kategorie zu welchen Anforderungen und welchem Budget passt.
Der Praxis-Use-Case: eine Baseline-Messung für eine Beispielmarke. Wir definieren Prompts, messen die Sichtbarkeit im Vergleich zu zwei Wettbewerbern und leiten daraus konkrete Content- und Technikmaßnahmen ab.
Dauer: 30 Minuten. Die Teilnahme ist kostenlos.
KI-Agenten versprechen erhebliche Effizienz- und Automatisierungsgewinne. Gleichzeitig entstehen neue Herausforderungen hinsichtlich Sicherheit, Governance, Datenschutz und Nachvollziehbarkeit. In diesem Webinar zeigen wir, wie Unternehmen KI-Agenten produktiv einsetzen können, ohne die Kontrolle über Prozesse, Daten und Entscheidungen zu verlieren.
Anhand praxisnaher Beispiele beleuchten wir zentrale Risiken, typische Fehlerbilder und erprobte Ansätze für einen sicheren und verantwortungsvollen Einsatz von KI-Agenten.
Der Kunde stand vor der Herausforderung, eine große Menge an Textdaten im IT-Support effizient zu analysieren. Ziel des Projekts war es, durch den Einsatz von Natural Language Processing (NLP) die Verarbeitung und Kategorisierung von Support-Anfragen zu verbessern. Dabei sollten Muster erkannt und die häufigsten Probleme klar identifiziert werden. Die prägnanten Ergebnisse dienten als Grundlage, um Optimierungspotenziale im IT-Support zu erkennen und die Effizienz der Support-Prozesse zu steigern.
Wir wollen Sie auf Ihrer KI-Reise begleiten. Dabei sind wir Ihr Trusted Advisor. Zusammen mit unseren Kunden planen wir KI-Projekte, setzen diese um und skalieren sie im Anschluss. Langfristiger Aufbau von Know-how und Begeisterung von KI ist uns wichtig.
Der Begriff „Künstliche Intelligenz“ ist in aller Munde, dabei wissen so wenige, was sich dahinter alles verbirgt. In diesem Whitepaper erfahren Sie, welche Arten von KI es gibt, wie diese Arten definiert sind und wie Microsoft alle angesprochenen Arten von KI in Azure umgesetzt hat.
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