Labs arbeitet an genau diesem Engpass: Reifegrad-Diagnose, Datenschicht, Agenten an Ihren echten Quellen — und danach die Messung dessen, was sie verändern. Für Entscheider, die vom PoC in den produktiven Betrieb übergehen.
Im Jahr 2026 setzt nahezu jedes mittelständische Unternehmen täglich generative KI ein. Doch fast keines hat sie an die eigenen Daten angebunden. Das Ergebnis ist überall dasselbe: generische Antworten, leere Agenten, in Drive, CRM, Postfach und Rechnungen isolierte Datenbestände.
Der
Engpass
ist
nicht
die
Wahl
des
Modells.
Der
eigentliche
Engpass
lautet:
Wie
lassen
sich
die
Daten
eines
mittelständischen
Unternehmens
für
KI
nutzbar
machen,
kontextualisiert,
sicher
und
wartbar.
LinkTec
Labs
beantwortet
genau
diesen
Engpass.
Von der Diagnose über die Umsetzung bis hin zur langfristigen Beratung.
2 bis 3 Wochen · Festpreis, fällig bei Beauftragung
6 bis 12 Wochen · Angebot nach Umfang, in Etappen
Mindestens 6 Monate · monatlicher Retainer
Jedes Labs-Projekt folgt demselben rigorosen Protokoll — von der Diagnose bis zur kontinuierlichen Optimierung.
Daten kartieren, Use Cases mit schnellem ROI identifizieren, den KI-Reifegrad messen.
Aufbau der Datenschicht: Ingestion, Vector Database, Konnektoren, maßgeschneiderte Agenten.
Produktiver Rollout: Agenten-Orchestrierung, Anbindung an Fachsysteme, kontinuierliches Monitoring.
Messen, justieren, weiterentwickeln: KPI-Steuerung, Prompt-A/B-Tests, kontinuierliche F&E.
Fünf Schritte, immer dieselben. Jeder ist eine Stelle, an der Daten abfließen, falsch gefiltert oder unüberprüfbar werden können — also eine Stelle, an der man jedem Anbieter eine präzise Frage stellen sollte, LinkTec eingeschlossen.
Dokumente, Datenbanken, E-Mails, Fachanwendungen. Der Umfang wird schriftlich festgelegt: Was nicht darin steht, wird nie kopiert.
Extraktion, Chunking, dann eine Beschreibung, die jedes Fragment in sein Ursprungsdokument zurückstellt — sonst verliert ein Auszug seinen Sinn.
Semantische und lexikalische Suche, zusammengeführt. Die Rechtefilterung greift bei der Suche, nicht danach.
Das Modell erhält nur die ausgewählten Fragmente. Jede Antwort verweist auf die Passagen, die sie stützen, und die Spur ist exportierbar.
Ein Referenz-Fragenset misst die Treue zu den Quellen. Jede Änderung wird mit einer Zahl begründet, nicht mit einem Eindruck.
Überblick. Das ingenieurtechnische Detail — Rechtefilterung zum Suchzeitpunkt, Zitate, Audit-Log, Evaluation, Projektende — ist auf Sicherheit & Architektur veröffentlicht. Es handelt sich um eine Referenzarchitektur: ein Engineering-Ziel und eine Scoping-Methode, kein bereits bei mehreren Kunden ausgerollter Bestand.
LinkTec Labs verbindet eine laufende universitäre Ausbildung in Künstlicher Intelligenz & Data mit praktischer Erfahrung in Forschungslaboren für Robotik und Künstliche Intelligenz.
Diese duale Kultur — akademisch und operativ — überträgt auf die Fragestellungen mittelständischer Unternehmen dieselben Methoden, die sich in der Forschung bewährt haben: rigorose Modellierung, experimentelle Validierung und dokumentierte Architekturentscheidungen.
Das Folgende beschreibt technische Kompetenzen und ihr Zusammenspiel, keine Liste bestellbarer Produkte. Welche Bausteine, welcher Modellanbieter und welche Hosting-Region zum Einsatz kommen, wird beim Scoping mit Ihnen festgelegt — nichts ist voreingestellt.
Extraktion aus PDF / DOCX / Tabellen, Chunking, Herkunfts-Metadaten. Jedes Fragment behält den Kontext seines Ursprungsdokuments.
Semantische und lexikalische Suche, zusammengeführt. Pinecone · Qdrant · Weaviate oder ein selbst gehosteter Index, wenn der Umfang es verlangt.
Re-Ranking, verpflichtende Zitate, Rechtefilterung zum Suchzeitpunkt — nicht nach der Generierung.
Claude API und Fachanwendungen, von einem Agenten aufgerufen: typisierte Tool-Schemata, Fehlerbehandlung, Token-Budgets, Ausgabe-Leitplanken.
n8n, Webhooks, Warteschlangen, idempotente und wiederholbare Läufe: ein zweimal gestarteter Vorgang erzeugt keine zwei Wirkungen.
Referenz-Fragenset, Messung der Quellentreue und der Trefferrelevanz, Protokollierung der Läufe.
Inbetriebnahme, Reverse Proxy, Secret-Verwaltung, Backups, Monitoring und Logs. Was im Betrieb trägt, nicht nur in der Demo.
Modellierung und Simulation eines Geschäftsprozesses, um eine Entscheidung vor der Anwendung zu testen.
Zuerst strukturiertes Prompting und geführte Beispiele; überwachte Anpassung eines Modells (Fine-Tuning) erst dann, wenn Stil, Format oder ein sehr spezielles Fachvokabular anders nicht erreichbar sind. In den allermeisten Fällen liefert die Kontextualisierung der Daten ein besseres Ergebnis zu geringeren Kosten — und wird deshalb standardmäßig empfohlen.
Eine eigenständig beauftragbare Leistung innerhalb von Stufe 2: ein vor Beginn festgelegtes Testset, ein messbarer Vergleich gegen die reine Kontextualisierung, und die Produktivsetzung wird auf dieser Grundlage entschieden. Kein Leistungsgewinn wird im Voraus zugesagt, und die Kosten hängen vom Datenbestand ab — sie werden beim Scoping festgelegt.
NDA vor jedem Austausch, DPA bei der Verarbeitung personenbezogener Daten, Ausrichtung an DSGVO & EU AI Act, Rückgabe in offenen Formaten und Löschung.
Für einen privaten Dokumentenassistenten verbindet der Rahmen freigegebene Quellen, kontextualisierte Ingestion, einen hybriden Index, Zugriffskontrolle bei der Suche, das beim Scoping gewählte Modell, Quellenangaben, Prüfpfad und Evaluation. Er ist ein Zielbild, keine als bereits mehrfach installiert dargestellte Infrastruktur.
NDA vor Datenaustausch, DPA soweit erforderlich, benannte Hoster und Auftragsverarbeiter, Zugriff nur für autorisierte Mitwirkende entsprechend ihrer Rolle sowie klare Fristen. Dedizierte Infrastruktur, Verschlüsselung im Ruhezustand und detaillierte Audit-Logs sind konfigurierbar, nicht vorausgesetzt.
Ein Reifegrad-Framework, das Entscheidern mittelständischer Unternehmen ermöglicht, sich mit ihrer Branche zu vergleichen — und genau zu erkennen, wo zuerst gehandelt werden sollte.
Ein AI-Ready Audit ist eine strukturierte Diagnose des KI-Reifegrads eines mittelständischen Unternehmens über 6 Dimensionen: Daten, Prozesse, Werkzeuge, Governance, Kompetenzen und Kultur. Sie mündet in einen Bericht mit 30 bis 50 Seiten, der einen AI-Ready-Score, eine Datenkartierung, eine priorisierte Liste mit 5 bis 10 Use Cases mit schnellem ROI und eine Umsetzungs-Roadmap über 6, 12 und 24 Monate enthält. Ziel ist nicht der Verkauf einer Lösung — sondern eine klare Sicht auf die Ist-Situation und die Handlungsprioritäten.
Ein klassischer KI-Berater liefert strategische Empfehlungen, baut das dahinterliegende System jedoch nicht selbst auf. LinkTec Labs vereint beides: Das Audit mündet in konkrete technische Lieferobjekte (Ingestion-Pipelines, Vector Databases, maßgeschneiderte Agenten), die das Labs-Team selbst in den produktiven Betrieb überführen kann. Diagnose und Umsetzung liegen in einer technischen Verantwortung — kein Berater, der an einen Integrator übergibt.
Nein. Die überwiegende Mehrheit der mittelständischen Unternehmen verfügt über unstrukturierte Daten (Drive, E-Mail, Rechnungen, teilweise CRM, Word-Dokumente, manuelle Exporte). Das AI-Ready Audit enthält explizit die Kartierung und Qualitätsbewertung dieser Quellen. Stufe 2 (Datenschicht) baut anschließend die Ingestion- und Kontextualisierungspipeline auf, damit diese Daten für KI nutzbar werden — ohne dass eine vollständige IT-Umstellung erforderlich ist.
Ja. Sobald der Auftrag den Zugriff auf interne oder sensible Daten umfasst, wird vor jedem Dokumentenaustausch eine Geheimhaltungsvereinbarung (NDA) unterzeichnet. Für einen sanften Einstieg ist es zudem möglich, zunächst auf einen eingeschränkten Geltungsbereich oder anonymisierte Daten zurückzugreifen. In jedem Fall ist der Zugang zu Informationen strikt auf die operativen Erfordernisse des Auftrags begrenzt, protokolliert und die Daten werden nach Auftragsende zurückgegeben oder gelöscht.
Ein Audit garantiert keinen ROI — es identifiziert die Use Cases, bei denen ein ROI wahrscheinlich ist, und priorisiert sie nach Umsetzungsaufwand. Jeder ausgewählte Use Case wird mit seiner erwarteten Nutzenhypothese, den geschätzten Umsetzungskosten und den Erfolgsbedingungen dokumentiert. Der tatsächliche ROI wird später in der produktiven Anwendung gemessen — nicht vorher. Diese Transparenz im Umgang mit Unsicherheit ist Teil des wissenschaftlich fundierten Ansatzes: Es wird nichts versprochen, was nicht messbar ist.
Drei mögliche Folgeschritte, ohne Vertragsbindung: (1) Das Audit steht für sich allein — die Geschäftsführung nutzt es zur Steuerung interner Entscheidungen; (2) Aufbau der Datenschicht (Stufe 2) — Implementierung der Infrastruktur und der ersten Agenten innerhalb von 6 bis 12 Wochen; (3) ein monatlicher Retainer (Stufe 3) — langfristige Begleitung mit KI-Watch und gezielter F&E. Die Wahl erfolgt nach Lektüre des Berichts — nicht unter dem Druck einer Vertragsunterzeichnung.
Sprechen wir in 30 Minuten über Ihr Projekt. Ohne Vertragsbindung.
