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GenAI-Entwicklung aus Berlin

Generative KI-Entwicklung

Generative KI-Entwicklung heißt, Systeme zu bauen, die neue Texte, Bilder, Code oder Daten erzeugen – eingebunden in Ihre Prozesse statt als loses Chat-Fenster. Context Studios, ein KI-natives Entwicklungsstudio aus Berlin, kombiniert Claude, GPT, Gemini und Open-Source-Modelle mit Qualitätsprüfung, Datenschutz und menschlicher Freigabe.

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Schwebende Skulptur aus vielen Metallplatten unter dem Glasdach eines Atriums, von unten fotografiertKI-generiertes Bild
KI-natives Entwicklungsstudio aus BerlinClaude · GPT · Gemini · Stable DiffusionDSGVO-konform · EU AI ActBerlin-Charlottenburg
  1. Workshop
  2. Setup
  3. Sprint
  4. Build & Begleitung

Festpreis nach Scoping · Angebot in 48 h

Stand:

(01)

Was ist Generative KI-Entwicklung?

KI-Technologie

Generative KI-Entwicklung ist die Konzeption und Umsetzung von KI-Systemen, die neue Inhalte erzeugen: Texte, Bilder, Code, Audio oder strukturierte Daten. Sie geht über einzelne API-Aufrufe hinaus und umfasst Prompt Engineering, Anbindung an Unternehmenswissen, Fine-Tuning und Qualitätspipelines für verlässliche Ergebnisse im Betrieb.

Spezialisierung
Textgenerierung, Bildgenerierung, Code-Assistenz, Datensynthese
Technologien
Claude, GPT, Gemini, Llama, Stable Diffusion
Zielgruppe
Content-intensive Unternehmen, Marketing, Medien, Software
Projektdauer
Typischerweise 4–14 Wochen je nach Anwendungsfall
Compliance
DSGVO, Urheberrecht, Transparenzpflichten des EU AI Act, Content-Moderation

KI-Content-GenerierungKI-BildgenerierungLLM-EntwicklungLLM-Fine-Tuning

(02)

Welche GenAI-Leistungen bieten wir?

Von der Idee bis zum produktiven System – alles aus einer Hand

(01)

Textgenerierung mit Claude und GPT

Von Marketing-Texten über technische Dokumentation bis zu personalisierten E-Mails: Wir entwickeln Systeme, die hochwertige Texte in Ihrem Markenton erstellen und vor der Veröffentlichung geprüft werden.

(02)

KI-Bildgenerierung

Produktbilder, Marketing-Visuals und Illustrationen mit Stable Diffusion und weiteren Bildmodellen, generiert im Stil Ihrer Marke und direkt in bestehende Kreativ-Workflows eingebunden.

(03)

Code-Generierung

Automatische Code-Generierung, Code-Reviews und Dokumentation mit Claude und weiteren Modellen, die Ihre Softwareentwicklung spürbar beschleunigen.

(04)

Synthetische Daten

Synthetische Datensätze für Training, Tests und Analysen – DSGVO-konform und ohne echte personenbezogene Daten preiszugeben.

(05)

Prompt Engineering & Evaluation

Systematische Prompt-Optimierung mit Chain-of-Thought- und Few-Shot-Techniken, dazu Halluzinationserkennung, Faktencheck und Output-Validierung mit RAGAS für zuverlässige Ergebnisse.

(06)

Fine-Tuning für Markenstil

Wir passen Modelle per LoRA oder QLoRA an Ihren Stil und Ihre Fachsprache an – in DSGVO-konformer Architektur mit europäischem Hosting oder optional als Self-Hosting.

(03)

Wie läuft ein GenAI-Projekt ab?

  1. (01)

    Erstgespräch

    Kostenloses 30-Minuten-Gespräch per Video-Call mit Michael Kerkhoff. Wir verstehen Ihr Vorhaben, prüfen die KI-Potenziale und geben eine erste Einschätzung zu Machbarkeit, Aufwand und Zeitrahmen.

    Schritt 1
  2. (02)

    Angebot & Planung

    Detaillierte Aufschlüsselung der Funktionen, technischer Architekturplan und ein schriftliches Angebot mit Umfang, Zeitplan und Festpreis.

    Schritt 2
  3. (03)

    KI-beschleunigte Entwicklung

    Agile Entwicklung mit wöchentlichen Demos und produktionsreifem Code mit automatisierten Tests. Ziel: ein funktionsfähiges MVP in ca. 4 Wochen.

    Schritt 3
  4. (04)

    Launch & Betrieb

    Produktions-Deployment mit vollständiger Dokumentation und Übergabe. 30 Tage kostenlose Fehlerbehebung ab der finalen Lieferung; Wartung und Weiterentwicklung nach Vereinbarung.

    Schritt 4

Häufige Fragen zur generativen KI

(01)Was kann generative KI für mein Unternehmen konkret leisten?
Generative KI erzeugt Texte, Bilder, Code, Zusammenfassungen, Übersetzungen und strukturierte Daten – etwa Produktbeschreibungen, Berichte, Angebotsentwürfe oder Dokumentation. Wir passen Modelle wie Claude, GPT oder Llama per Prompt Engineering, Anbindung an Ihr Wissen und bei Bedarf Fine-Tuning an Ihre Anforderungen an und binden sie in Ihre Abläufe ein.
(02)Wie stellen Sie sicher, dass generierte Inhalte markenkonsistent sind?
Wir hinterlegen Ihren Markenton über Styleguides, Beispieltexte und systematisches Prompt Engineering; bei Bedarf passen wir Modelle per Fine-Tuning an. Automatische Prüfungen auf Tonalität, Terminologie und Fakten sowie ein menschliches Review vor der Veröffentlichung sorgen dafür, dass die Ergebnisse dauerhaft zu Ihrer Marke passen.
(03)Wem gehören die mit KI generierten Inhalte?
Für den entwickelten Code erhalten Sie die ausschließlichen Nutzungsrechte nach AGB Ziffer 5. Für generierte Inhalte gelten zusätzlich die Nutzungsbedingungen der eingesetzten Modelle; die Rechtslage zum Urheberrecht an KI-Inhalten entwickelt sich noch. Wir beraten zu Best Practices und setzen auf menschliche Kontrolle vor der Veröffentlichung.
(04)Wie vermeiden wir Qualitätsprobleme bei automatisch generierten Inhalten?
Durch RAG-Architekturen, die Antworten in geprüften Quellen verankern, durch Faktencheck-Pipelines und automatische Evaluierung jeder Ausgabe. Kritische Inhalte durchlaufen ein menschliches Review, und Rückmeldungen aus dem Betrieb fließen kontinuierlich in Prompts, Regeln und Modelle ein. So sinkt die Fehlerquote mit der Zeit.
(05)Was kostet der laufende Betrieb generativer KI?
Die laufenden API-Kosten hängen von Modell und Volumen ab. Durch intelligentes Modell-Routing erledigen günstigere Modelle einfache Aufgaben, und nur komplexe Anfragen gehen an leistungsstärkere Modelle. Caching und kurze Prompts senken die Kosten zusätzlich. Die Entwicklung selbst bieten wir zum Festpreis nach Scoping an, das Angebot kommt in 48 Stunden.
(06)Eignet sich generative KI auch für regulierte Branchen?
Ja. Wir setzen auf DSGVO-konforme Architekturen mit europäischem Hosting, Datenverschlüsselung und optionalem Self-Hosting und berücksichtigen die Transparenzpflichten des EU AI Act. Für sensible Inhalte bauen wir menschliche Freigabeschritte und Protokollierung ein, damit jede einzelne Ausgabe auch später noch nachvollziehbar bleibt und internen wie externen Prüfungen standhält.
(07)Wie unterscheidet sich eine professionelle GenAI-Lösung von der ChatGPT-Nutzung?
Eine professionelle Lösung ist mit Ihrem Unternehmenswissen verbunden, lässt sich über APIs und Konnektoren in bestehende Systeme integrieren und enthält Qualitätssicherung, Zugriffskontrollen und Datenschutz. Statt einzelner Chat-Anfragen einzelner Mitarbeitender entstehen wiederholbare, prüfbare Prozesse, deren Qualität, Kosten und Ergebnisse Sie laufend messen können.
(08)Können generative Modelle mit unseren Daten trainiert werden?
Ja. Per Fine-Tuning, etwa mit LoRA oder QLoRA, passen wir Modelle an Ihren Stil und Ihre Fachsprache an. Häufig reicht aber eine RAG-Architektur, die das Modell zur Laufzeit mit Ihrem Unternehmenswissen verbindet – ganz ohne eigenes Training. Welcher Weg sinnvoll ist, klären wir anhand Ihrer Daten im Scoping.
(09)Welche GenAI-Technologie passt zu unserem Anwendungsfall?
Das hängt von Aufgabe, Datenlage und Datenschutzanforderungen ab. Im Scoping vergleichen wir kommerzielle Modelle wie Claude, GPT und Gemini mit Open-Source-Alternativen wie Llama oder Mistral und kombinieren bei Bedarf mehrere Modalitäten, etwa Text-zu-Bild oder Text-zu-Code. Entscheidend sind Qualität, Kosten und Hosting-Ort.
(10)Wie schnell können wir mit generativer KI produktiv werden?
Ziel ist in der Regel ein funktionsfähiges MVP in ca. 4 Wochen; der genaue Umfang hängt vom Anwendungsfall und der Datenlage ab. Umfangreichere Systeme mit Enterprise-Funktionen wie Rollenrechten, Audit-Logs oder mehreren Integrationen entstehen schrittweise in weiteren Ausbaustufen, jeweils mit messbaren Zwischenergebnissen.
(04)

Technologie-Stack für generative KI

(01)

AI & ML

Anthropic ClaudeOpenAI GPTGoogle GeminiOpen-Source-LLMs (Llama, Qwen, DeepSeek, Mistral)Stable Diffusion & BildmodelleElevenLabs (Voice AI)RAG & Vektordatenbanken (pgvector, Pinecone)LoRA / QLoRA Fine-TuningRAGAS & Langfuse (Evaluation)
(02)

Web & Mobile

Next.js & ReactTypeScriptReact Native & ExpoTailwind CSSshadcn/uiVercel Edge Runtime
(03)

Backend & Data

Node.js & HonoPythonPostgreSQL & SupabaseConvex (Real-Time DB)RedistRPC & GraphQLOpenAPI
(04)

DevOps & Infrastructure

Vercel & AWSDocker & KubernetesCI/CD (GitHub Actions)OpenTelemetry & GrafanaLangfuse (LLM Monitoring)
(05)

Einsatzfelder nach Branche

Marketing & Werbung

Automatisierte Content-Erstellung, Kampagnentexte und personalisierte Kundenkommunikation – mehr Content bei gleichem Aufwand.

Medien & Verlage

Artikelentwürfe, Übersetzungen und Content-Kuration, die redaktionelle Workflows entlasten.

E-Commerce

Produktbeschreibungen, Bewertungszusammenfassungen und personalisierte Empfehlungen für ein besseres Einkaufserlebnis.

Pharma & Healthcare

Entwürfe für Dokumentation, Berichte und Patientenkommunikation, die Fachpersonal entlasten – immer mit menschlicher Freigabe.

Gaming & Entertainment

Dialoge, Storytelling-Elemente, Grafiken und Assets für Spiele und interaktive Formate im gewünschten Stil.

Architektur & Design

Entwurfsvarianten, Visualisierungen und Moodboards aus Textbeschreibungen als Ausgangspunkt für kreative Prozesse.

(06)

Generative KI: Projektbeispiele

Beispiele, die wir umsetzen können

E-Commerce

Produkttext-Generator für den Onlineshop

Ein System erzeugt aus Produktdaten und Bildern Beschreibungen in mehreren Sprachen und im Markenton; eine Redaktion gibt die Texte vor der Veröffentlichung frei.

Mehrsprachig · Markenton per Styleguide · Menschliche Freigabe
Beratung & Dienstleistung

Angebots- und Berichtsentwürfe

Ein Assistent erstellt aus Vorlagen, CRM-Daten und Projektnotizen erste Entwürfe für Angebote und Berichte, die Fachleute nur noch prüfen und ergänzen.

Ziel: weniger manuelle Schreibzeit · Quellen aus dem CRM · Vorlagenbasiert
Marketing

Bildvarianten für Kampagnen

Eine Pipeline generiert Motivvarianten im Corporate Design, prüft Formate und legt freigegebene Bilder direkt im Asset-Management ab.

Stil per Fine-Tuning · Formatprüfung · Freigabe-Workflow
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Generative KI – Beratung in Berlin

Gründer KI-nativ seit
2024
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