KI Production Audit + Quick Wins
5 Tage. Wir analysieren euer KI-Feature und liefern die 1-3 schnellsten Fixes direkt mit.
Am Ende der Woche ist euer Feature messbar besser — nicht nur diagnostiziert.
1.500 € — 50 % bei Start, 50 % bei Auslieferung.
- Findet eure KI-Suche tatsächlich die richtigen Antworten — oder nur die, die am ähnlichsten klingen?
- Misst überhaupt jemand die Qualität, oder ist "fühlt sich okay an" die einzige Metrik?
- Wie oft erfindet die KI Sachen, und wie verhindern wir das?
- Wie schnell ist sie, was kostet sie monatlich, und was passiert wenn die Nutzung explodiert?
- Was geht kaputt wenn OpenAI down ist, ein User spammt, oder jemand das System austrickst?
- Schriftlicher Diagnose-Report (10-15 Seiten)
- Pull Request mit 1-3 Quick-Win-Fixes — bereits implementiert
- Klarer Plan für die verbleibenden Themen, mit Aufwand- und Impact-Schätzung
- 60-Min-Call zur Auswertung
Unsere Quick-Win-Garantie.
50 % bei Start (750 €), 50 % bei Auslieferung. Wenn wir in 5 Tagen keinen einzigen funktionierenden Fix für euer KI-Feature ausliefern, zahlt ihr die zweite Hälfte nicht. Den Diagnose-Report und jeglichen Code, den wir geschrieben haben, behaltet ihr.
Ein "Quick Win" ist definiert als Code-Änderung — ausgeliefert als Pull Request — die nachweislich mindestens eine der folgenden Dimensionen verbessert: Antwortqualität, Latenz, Fehlerrate, Kosten pro Anfrage, oder operative Sichtbarkeit. Die genaue Definition halten wir vor dem Start schriftlich fest.
Kickoff-Call, Zugänge, abgestimmter Scope — und Definition der Quick-Win-Ziele schriftlich
Wir gehen in die Tiefe: testen euer Feature, fahren echte Queries, implementieren die Quick-Win-Fixes
Ihr bekommt den Report + den Pull Request mit den implementierten Fixes
60-Min-Walkthrough-Call: Report durchgehen, Fragen, was als Nächstes
- Keine vollständige Implementierung (dafür gibt es den AI Feature Sprint)
- Keine Stack-Migration
- Kein Workshop-Format für Teams (siehe AI Strategy Sprint)
Was, wenn ihr keinen Quick Win findet?
Extrem selten. In 90%+ der Fälle fehlt das Eval-Setup komplett; in den übrigen gibt es zumindest Retrieval-Quality-Verbesserungen. Wenn wir wirklich keinen umsetzbaren Fix finden, zahlt ihr die zweite Hälfte nicht — ihr behaltet den Report und den Code.
Müssen wir euch Zugang zu unseren Systemen geben?
Gerade genug, um euer KI-Feature zu nutzen — meistens reicht ein normaler Test-Account. Wir unterzeichnen ein NDA vor Beginn.
Kann der Audit zu einem Sprint führen?
Ja, ~50% der Audit-Kunden buchen einen Follow-up Sprint. Der Audit-Preis ist unabhängig und kein verkapptes Sales-Gespräch — ihr geht in jedem Fall mit einem nutzbaren Dokument und implementierten Fixes raus.
Technische Details — für Engineers
- Retrieval-Qualität: Recall@K, qualitative Inspektion von Test-Queries
- Eval-Setup-Review: Golden Datasets, RAGAS / Promptfoo / Custom; CI-Integration falls vorhanden
- Halluzinations- & Grounding-Analyse: Faithfulness vs. Answer Relevance, Citation-Korrektheit
- Latenz-Profiling: End-to-End und per Stage; Streaming-Verhalten; Caching-Abdeckung
- Kosten-Analyse: Token-Kosten pro Query, Modellierung bei projizierter Skalierung
- Failure Modes: Rate-Limit-Handling, Fallback-Strategie, Model-Outage-Verhalten, Prompt-Injection-Surface, PII Leakage
- Stack: OpenAI, Anthropic, pgvector, Qdrant, Cohere/BGE Reranker, RAGAS, Promptfoo, LangSmith