Wir bauen KI-Produkte,
die liefern.skalieren.überzeugen.bestehen.liefern.
Ein LMS. Jedes Institut abgeschottet.
Jedes Institut bekommt seinen eigenen Campus im eigenen Branding — Kurse, Kohorten, Tests und Gebühren — auf einer gemeinsamen Plattform. Die Trennung erzwingt Row-Level Security direkt in Postgres, sodass die Studierenden eines Instituts nie im Dashboard eines anderen auftauchen, selbst wenn eine API-Route falsch ist.
Kursmaterial ist durchsuchbar, sobald der Upload abgeschlossen ist: nach Wortlaut über Meilisearch, nach Bedeutung über pgvector. Der KI-Tutor antwortet aus den eigenen Unterlagen des Instituts und verweist auf die Seite, die er genutzt hat, statt einen Lehrplan zu erfinden.
KI, die aus Ihren eigenen Daten antwortet, sie belegt und sagt, wenn sie etwas nicht weiß.
Die Arbeit, die Ihr Team zwischen Systemen abtippt: einmal erledigt, automatisch.
Saubere Trennung heißt: Ihr nächster Entwickler ist nicht an unseren gebunden.
Ein Institut, eine Klinik oder ein Kunde sieht nie die Daten eines anderen.
Jedes Release getestet und umkehrbar, unter schriftlichem SLA.
Kompetenzen, die skalieren.
Die KI-Schicht, die Plattform darunter und die Apps darüber — entworfen, gebaut und betrieben vom selben Team.
Was tatsächlich live ging
10 client, 9 studio. Across 18 sectors.
Brief to production on the dated builds: sites and focused tools. Platforms run longer.
Vitest unit suite and Playwright e2e, before it ships.
Systeme, die bereits laufen
Blitzlearning
Blitzlearning
Ein KI-natives LMS muss an Institutionen verkauft werden, die nichts teilen — sieht ein Mandant die Kohorte eines anderen, ist der Vertrag beendet — und darf sich trotzdem über eine Kursbibliothek hinweg sofort anfühlen, die niemand Seite für Seite durchblättern will.
IDYORA
IDYORA
Indische Ernährung übersteht keinen Kalorienzähler, der um westliche Portionen und Fertigprodukte herum gebaut ist, und ein Ernährungsassistent, der ein Gericht erfindet, ist schlechter als gar keiner.
Aero
Aero
Eine stadtweite Ride-Hailing-Plattform trug Fahrten, Fahrer und Auszahlungen auf einem Backend, das nur als Ganzes ausfallen konnte: Eine blockierte Event-Loop riss Health-Checks, Disposition und Buchung gemeinsam mit, und die Auswertungen, die alle brauchten, liefen gegen dieselben Live-Tabellen wie die Fahrgäste.
Alt Parser
Altacee
Gewerbliche Versicherungsanträge kommen als Schadenverläufe: Hunderte versichererspezifische PDF-Layouts, meist gescannte Tabellen, allesamt von Hand abgetippt — von jemandem, dessen eigentliche Aufgabe die Zeichnung ist.
Strukturierter Entwicklungszyklus
Analyse
Wir verstehen, wie Ihr Betrieb wirklich läuft — was Geld bringt, was Stunden frisst, was bricht.
Planung
Umfang, Preis und Termin bekommen Sie schriftlich, bevor eine Zeile Code entsteht.
Design
Oberflächen, die Ihr Team und Ihre Kunden ohne Schulung bedienen — auf den Geräten, die sie ohnehin haben.
Häufig beantwortete Fragen
Wem gehören die entwickelten Anwendungen?
Mit Begleichung der Schlussrechnung gehen sämtliche Rechte am Quellcode, an den individuellen Designs, Datenmodellen und Deploy-Artefakten auf Ihr Unternehmen über.
Wohin gehen unsere Daten, wenn die KI-Funktionen laufen?
Dorthin, wo Sie es festlegen. Standardmäßig nutzen wir Modellanbieter, die nicht mit API-Traffic trainieren, halten Embeddings und Dokumente in Ihrer eigenen Postgres-Datenbank und können Open-Weight-Modelle auf Ihrer Infrastruktur betreiben, wenn Daten sie nicht verlassen dürfen.
„Ihr Briefing landet bei der Person, die den Code schreibt. Nicht in einer Warteschlange.“
Das Team kennenlernen →Bereit für etwas, das Bestand hat?
Sagen Sie uns, was Sie bauen. Sie bekommen einen konkreten Plan zurück, keinen Verkaufspitch.