01
Full-Stack KI-Applikationen mit Next.js & React
Dieser Baustein wird so umgesetzt, dass er in reale Prozesse, Datenflüsse und Nutzerlogiken integrierbar bleibt.
02
Individuelle LLM-Integration (Claude, GPT, Open Source)
Dieser Baustein wird so umgesetzt, dass er in reale Prozesse, Datenflüsse und Nutzerlogiken integrierbar bleibt.
03
Cloud-Deployment auf Vercel & Supabase
Dieser Baustein wird so umgesetzt, dass er in reale Prozesse, Datenflüsse und Nutzerlogiken integrierbar bleibt.
04
Entwicklung mit modernsten AI-Tools (Cursor, Claude Code)
Dieser Baustein wird so umgesetzt, dass er in reale Prozesse, Datenflüsse und Nutzerlogiken integrierbar bleibt.
05
Responsive Design & Progressive Web Apps
Dieser Baustein wird so umgesetzt, dass er in reale Prozesse, Datenflüsse und Nutzerlogiken integrierbar bleibt.
06
CI/CD Pipeline & automatisiertes Testing
Dieser Baustein wird so umgesetzt, dass er in reale Prozesse, Datenflüsse und Nutzerlogiken integrierbar bleibt.
Business-Wirkung
Wo diese Leistung echten Wert schafft.
Der Mehrwert entsteht nicht durch einzelne Features, sondern durch bessere Entscheidungen, weniger Reibung und eine belastbare Umsetzungslogik.
Schnellerer Zugang zu Wissen und Prozessen
Weniger manuelle Arbeit in Kernabläufen
Digitale Produkte, die sich sauber weiterentwickeln lassen
Zusammenarbeitsmodell
Typischer Weg von Scope bis Rollout.
Discovery und Scope-Schnitt
MVP oder Pilot in kurzer Iteration
Produktionsreifer Ausbau mit Betriebskonzept
Nächster Schritt
Wenn diese Leistung passt, sollten wir das Scope-Gespräch kurz und konkret halten.
Ein gutes Erstgespräch klärt Zielbild, betroffene Prozesse, Datenlage und realistische Pilotgrenzen. Damit vermeiden wir unscharfe AI-Projekte von Anfang an.