Mein KI-Prototyp läuft.Und jetzt?

Die meisten KI-Projekte scheitern zwischen Prototyp und Produktion — an Datenpipelines, unzuverlässigen Ergebnissen und fehlender Skalierung.

Altiv Labs behandelt diese Lücke als Engineering-Problem — und schließt sie.

KI-Potenziale in Ihren Prozessen — was Ihr Unternehmen erschließen könnteDer KI-Abstand zum Wettbewerb — was Ihre Konkurrenz bereits ausgeliefert hatIhr Weg in die Produktion — was es realistisch braucht
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Teams, die KI in Logistik, Handel und Industriefertigung in Produktion bringen

IBM
Cielo
Clear Channel
MSTECH EUROPE
Ogilvy
Accent Systems
SenseWorks
Social Scavenger
CESCO — Consolidated Engineering Systems Co.

Altiv Labs ist ein KI-Engineering-Unternehmen, das Firmen vom KI-Prototyp in die Produktion bringt: Multi-Agenten-Systeme, ML-Datenpipelines sowie Cloud- und Edge-Deployments für Teams in Südamerika, Nordamerika, Europa und dem Nahen Osten.

VOM PROTOTYP ZUR PRODUKTION

Bauen.Speisen.Ausrollen.Überwachen.

EIN KREISLAUF — SCHRITT 01 / 04

Ein vierstufiger Delivery-Kreislauf: bauen, speisen, ausrollen, überwachen — dann zurück zum Bauen.

BAUEN

Multi-Agenten-KI-Systeme

Aus Ihrem Konzept oder Prototyp wird skalierbare, sichere KI auf Produktionsniveau. Orchestrierte Agenten-Pipelines mit Guardrails, Monitoring und Kostenkontrolle.

LangChain · LangSmith · AWS Bedrock · Fireworks AI · Tavily

SPEISEN

Datenanreicherung & ML

Daten bereinigen, verbinden und für KI-gestützte Entscheidungen nutzbar machen. Automatisierte Pipelines, die Rohdaten in Erkenntnisse verwandeln.

LangGraph · Kestra · AWS SageMaker · AWS Glue · AWS Kinesis

AUSROLLEN

Cloud- & Edge-Deployment

In Produktion auf AWS — oder KI dort betreiben, wo die Daten entstehen: Fertigungshallen, Fahrzeuge, abgelegene Standorte. Cloud-Infrastruktur oder offlinefähige Edge-Inferenz.

AWS Greengrass · AWS SageMaker Edge · Lambdas

ÜBERWACHEN

Observability & Evals

Qualität, Latenz und Kosten im Blick behalten, sobald das System live ist. Traces, Evals und Drift-Alerts zeigen, was zu beheben ist — und fließen in den nächsten Build.

LangSmith · AWS Bedrock AgentCore

WAS WIR MESSEN
FLIESST IN DEN NÄCHSTEN BUILD

Umgesetzte Ergebnisse

Produktivsysteme, die wir mitentwickelt haben

PCB inspection regions before detection
Computer Vision · Fertigung

Visuelle Qualitätsprüfung in der Leiterplattenfertigung

Ein europäischer Tier-1-Elektronikhersteller betreibt unsere Inspektionsmodelle am Edge — trainiert auf den eigenen Liniendaten und in das bestehende MES eingebunden.

PyTorchTensorRTGigE VisionSAP MES
14SMT-Linien live
<40 msInferenz pro Platine
① INGEST
② EXTRACT
③ RECONCILE
④ APPROVE
invoice #4821 paid?✓ Confirmed. €12,450approve payroll run✓ Approved · 3 agents
Multi-Agenten-KI · Finanzen

Buchhaltungsautomatisierung über WhatsApp

Multi-Agenten-Pipeline für einen regionalen Dienstleister: LLM-Extraktion, ERP-Abgleich, Freigaben in WhatsApp. Jede Aktion protokolliert.

Umfang— Multi-Agenten-Pipeline: erfassen → extrahieren → abgleichen → freigeben— Das Finanzteam arbeitet vollständig aus WhatsApp heraus— Jede Aktion hinterlässt ein Audit-Log
LangGraphAWSWhatsApp APIERP
~1,200Rechnungen / Monat
0Dashboards zu erlernen
Konversationelle KI · Kultur

KI-Ausstellungsguide für Museumsbesucher

Gemeinsam mit IBM entwickelt: Besucher fragen nach dem Werk vor ihnen und erhalten eine fundierte Antwort in ihrer eigenen Sprache. Ausgezeichnet mit einem Cannes Lions und einem D&AD Impact Award.

Umfang— Antworten basieren auf dem kuratorischen Archiv des Museums— Sprache und Text, vor Ort, ohne App-Installation— Kuratoren prüfen und korrigieren die Antworten des Guides
IBM WatsonNLUSpeech-to-TextOn-site kiosk
26,000Besucher begleitet
2Internationale Auszeichnungen

Unser Stack

Auf Fundamenten gebaut, die im Produktivbetrieb standhalten

AWS
Cloud-Infrastruktur
LangChain
Orchestrierung
Anthropic
Frontier-Modelle
Fireworks AI
Inferenz
mem0
Agenten-Gedächtnis
Kestra
Workflows

Bereit, wenn Sie es sind

Ihr Prototyp wartet darauf, ein Produkt zu werden.

Der kostenlose AI Opportunity Scan zeigt, was KI in Ihrem Unternehmen leisten könnte — und was es realistisch braucht, um es auszuliefern.