Centrox AI

Was ist Centrox AI?

Centrox AI ist eine Marke von Centrox Technologies, Inc., die sich auf die Entwicklung sowie Beratung im Bereich generativer KI spezialisiert hat. Sie bietet Dienstleistungen rund um den gesamten Prozess – von der Vorbereitung der Daten über die Implementierung der Modelle bis hin zur kontinuierlichen Wartung. Zielgruppe sind Unternehmen, Start-ups sowie Technikteams, die eigene KI-Produkte entwickeln oder ihre internen Prozesse verbessern möchten.

Es handelt sich nicht um ein persönliches Tool, mit dem man einfach durch Eingabe von Anweisungen eine Anwendung selbst erstellen kann, und es gibt auch kein öffentliches Backend mit monatlicher Abonnementmöglichkeit. Die Kunden müssen zunächst ihre Geschäftsanforderungen vorlegen, woraufhin das Team den Umfang, die Zeit, das Personal, das Budget sowie die notwendige Infrastruktur bewertet, bevor eine Zusammenarbeit im Rahmen eines Projekts stattfindet.

Eine kurze Beschreibung

Centrox AI kann als externes AI-Entwicklerteam Unternehmen dabei unterstützen, maßgeschneiderte LLMs, RAG-Wissenssysteme, Chatbots, Agenten, Datenauswertungen, Modellbewertungen sowie Skalierungs- und LLMOps-Lösungen zu entwickeln.

Hauptdienstleistungen

Entwicklung von maßgeschneiderten LLMs

Das Team entwirft Modelllösungen auf der Grundlage von Fachbegriffen, Geschäftszielen und Datenvoraussetzungen. Dabei können vorgefertigte Modelle angepasst, feinjustiert, distilliert, quantifiziert oder durch tiefere Anpassungen weiterentwickelt werden. Der auf der offiziellen Website beschriebene typische Ablauf umfasst die Erkennung, die Konzeption, die Datenbereinigung, das iterative Training, die Implementierung sowie die kontinuierliche Unterstützung.

Modell-Anpassung und Optimierung

Anpassungsdienste dienen dazu, vorhandene Modelle an die Sprache der Branche, spezifische Aufgaben sowie die Markenprägung anzupassen, während Optimierungen auf Genauigkeit, Schlussfolgerungszeit, Arbeitsspeicher, Durchsatz und Kosten abzielen. Ob eine Anpassung notwendig ist, sollte anhand von Vergleichen mit RAG, Prompten und Basistests entschieden werden – es gilt nicht als selbstverständlich, dass je mehr Training, desto besser.

Unternehmens-RAG-Entwicklung

Das Unternehmens-RAG-Projekt integriert PDFs, Datenbanken, CRM-Systeme, APIs sowie interne Systeme in ein Suchsystem. Anschließend werden durch vektorbasierte Suche, gemischte Suchverfahren sowie Neuanordnung der Ergebnisse Kontextinformationen bereitgestellt. Das Ziel ist es, dass die Antworten auf Unternehmensdaten beruhen und nachvollziehbar sind – anstatt sich allein auf allgemeines Wissen in den Modellparametern zu stützen.

Maßgeschneiderte Chatbots und künstliche Intelligenz-Agenten

Centrox kann Chatbots für Kunden oder Mitarbeiter entwickeln sowie Workflows mit Agenten erstellen, die Tools aufrufen, Aufgaben ausführen und bestehende Systeme verbinden. Konkrete Berechtigungen, manuelle Freigaben, Wiederherstellung bei Fehlern sowie Operationen zur Auditing müssen in der Planungsphase festgelegt werden.

Datenannotation und Qualitätskontrolle

Datendienste umfassen künstlich intelligenzgestütztes Annotationen, manuelle Überprüfung, Reinigung, Validierung und Konsistenzprüfung und können zur Schulung, Feinabstimmung und Bewertung von Datensätzen verwendet werden. Für ein Projekt sollten im Voraus Etikettierungsstandards, Stichprobenquoten, Verfahren zur Lösung von Streitfällen, Berechtigungen der Mitarbeiter sowie Akzeptanzkriterien definiert werden.

RLHF und menschliche Feedback-Training

Die offizielle Website listet RL-basierte Lerndienste auf, die auf menschlichen Rückmeldungen beruhen und dazu dienen, das Verhalten von Modellen durch Präferenzen, Bewertungen oder Feedback zu verbessern. Ob RLHF eingesetzt wird, hängt von der Datenmenge, dem Risiko der Aufgabe sowie den Kosten ab; viele Unternehmensprojekte beginnen möglicherweise mit überwachtem Feintuning oder Offline-Bewertungen.

Modellbewertung

Dienste zur Bewertung dienen dazu, Leistungsindikatoren, Testmengen und Visualisierungen zu erstellen sowie Probleme wie Genauigkeit, Illusionen, Verzerrungen, Verzögerungen und Kosten zu identifizieren. In Branchen mit hohem Risiko müssen außerdem Sicherheit, Privatsphäre, Gerechtigkeit und Ablehnungsverhalten in eine separate Überprüfung einbezogen werden.

Einsatz, Erweiterung und LLMOps

Centrox kann bei der Umsetzung von Cloud-Umgebungen, Modellservices, Pipelines, Überwachung, Versionierung, Verwaltung von Prompten sowie bei der kontinuierlichen Optimierung helfen. LLMOps konzentriert sich auf die Überwachung der Ausgabequalität, des Prompt-Drifts, der Verzögerungen, der Kosten für Tokens, von Änderungen an den Modellen sowie von Produktionsstörungen.

Vergleich der Servicefähigkeiten

Projektzusammenarbeit-Prozess

1. Geben Sie die Geschäftsziele, die vorhandenen Systeme, die Datentypen, die Anzahl der Nutzer, die Risiken sowie den gewünschten Zeitpunkt für die Einführung an.
2. Mit Beratern die Anforderungen ermitteln, um die Bereiche zu unterscheiden, in denen tatsächlich KI benötigt wird, die verfügbaren Daten sowie nicht-KI-Alternativen.
3. Unterschreiben Sie Vereinbarungen zur Vertraulichkeit und bestätigen Sie die Klassifizierung der Daten, den Zugriff darauf, deren Übertragung, die Aufbewahrung sowie die Grenzen des Urheberrechts.
4. Das Projektteam entwickelt die technischen Lösungen, Meilensteine, Personalbesetzung, Budget, Abhängigkeiten sowie die Akzeptanzkriterien.
5. Zunächst wird ein kleines Prototyp oder eine Konzeptprüfung erstellt, um diese mit echten, repräsentativen Daten im Vergleich zu der Basislösung zu prüfen.
6. Basierend auf den Bewertungsergebnissen werden Daten, Suchfunktionen, Prompt-Texte, Modelle, Tools sowie die Benutzererfahrung iterativ verbessert.
7. Führen Sie Sicherheitstests, Leistungstests, Geschäftsprüfungen sowie Vorbereitungen für den Betrieb durch, bevor Sie es in die vereinbarte Umgebung bereitstellen.
8. Nach dem Go-Live werden Qualität, Verzögerungen, Kosten, Abweichungen sowie Sicherheitsvorfälle überwacht, um den Prozess kontinuierlich zu optimieren.

Wie man sich auf das erste Beratungsgespräch vorbereitet

1. Beschreiben Sie auf einer Seite den Nutzer, die Schmerzpunkte, den aktuellen Ablauf, die gewünschten Ergebnisse sowie die inakzeptablen Risiken.
2. Erstellen Sie eine kleine Anzahl an desensibilisierten, repräsentativen Proben und laden Sie keine vertraulichen oder regulierten Kundendaten in das erste Formular hoch.
3. Listen Sie die vorhandenen Datenbanken, APIs, Cloud-Plattformen, Identitätsysteme sowie die zu integrierenden Softwarelösungen auf.
4. Definieren Sie quantifizierbare Erfolgsindikatoren, wie z. B. Genauigkeit, Verarbeitungsdauer, eingesparte Arbeitszeit, Verzögerungen und Einzelkosten.
5. Erklären Sie die erwartete Anzahl der Nutzer, die Konkurrenzlast, das Datenwachstum, die Sprachen, die Regionen sowie die gesetzlichen Anforderungen.
6. Erfahren Sie, wem die lieferbaren Quellcodes, Modelle, Daten, Dokumentationen, Tests, die Bereitstellung, Schulungen sowie die anschließende Wartung gehören.
7. Es wird verlangt, dass Annahmen, auszuschließende Optionen, Drittkosten sowie der Abnahmeprozess in den Projektplan aufgenommen werden.

Schritte zur Umsetzung von RAG in Unternehmen

1. Überprüfung der Wissensquellen, Berechtigungen, Aktualisierungsfrequenz, Format, wiederholte Inhalte und Verantwortliche für die Materialien.
2. Entwurf von Segmentierungen, Metadaten, Einbettungen, Vektorbibliotheken, Schlüsselwortsuche und Strategien zur Neuanordnung.
3. Einführung einer Berechtigungsfilterung, um sicherzustellen, dass die Suchergebnisse der Trennung nach Mitarbeitern, Abteilungen, Kunden und Regionen entsprechen.
4. Ermitteln Sie mit realen Fragen einen Gold-Testdatensatz, um jeweils die Recherche-Rückholrate, die Zitierungen und die endgültige Antwort zu messen.
5. Für fehlgeschlagene, abgelaufene, konfliktbehaftete und bösartige Dokumente werden Ablehnungen, Alarme sowie manuelle Bearbeitung festgelegt.
6. Nach dem Anschluss der Anwendung werden die Verteilung der Probleme, Verzögerungen, Kosten für Modelle, Nutzerfeedback sowie Berechtigungsereignisse überwacht.
7. Etablieren eines kontinuierlichen Prozesses für Dokumentenanpassungen, Neuinindizierung, Modul-Updates und Regressionstests.

Für welche Kunden geeignet

• Start-ups, die bereits ein Produktportfolio haben, aber kein vollständiges AI-Entwicklerteam besitzen.
• Organisationen, die interne Dokumente, Datenbanken und Geschäftsprozesssysteme mit einem Unternehmens-Wissensassistenten verbinden möchten.
• Große und mittelständische Unternehmen, die kundenspezifische Kundenservice-Roboter, Business-Intelligenz-Agenten oder Prozessautomatisierung benötigen.
• Medizinische, finanzielle, Einzelhandels- und Immobilien-Teams, die über professionelle Daten verfügen, deren allgemeine Modelle jedoch unzureichend sind.
• Entwicklerteams für Modelle, die Datenannotation, menschliche Rückmeldung und unabhängige Qualitätsüberprüfung benötigen.
• Das Modell ist bereits online, doch es fehlt ein AI-Produktteam für Überwachung, Versionierung, Bewertung und Kostenkontrolle.
• Technologieorganisationen, die eine Cloud-Deployment-Lösung, eine private Umgebung oder eine tiefe Integration in die bestehende Infrastruktur benötigen.

Typische Anwendungsszenarien

• Einführung eines internen Wissens- und FAQ-Systems auf der Grundlage von Unternehmensdokumenten, Datenbanken und CRM.
• KI-Assistenten mit aufrufbaren Tools für Kundenservice, Vertrieb, Betrieb oder Mitarbeiterbetreuung.
• Feinabstimmung von Branchenmodellen, Quantifizierung und Optimierung der Schlussfolgerungen, um Verzögerungen und Infrastrukturkosten zu senken.
• Entwicklung von Lösungen für Bereiche wie Unterstützung bei klinischen Dokumenten, Analyse von Finanzrisiken oder Erstellung von Immobilieninformationen.
• Automatische Beschriftung von Kleidungsstücken und Informationen zu E-Commerce-Produkten, wobei eine manuelle Team die Qualitätskontrolle durchführt.
• Aufbau einer Pipeline für die Bewertung von LLMs, Versionen von Prompten, Überwachung, Alarme und Regressionstests.
• Implementieren Sie Prototypen experimenteller KI als Produktivsysteme mit Berechtigungsverwaltung, Auditing, Skalierbarkeits- und Wartungsprozessen.

Branchenlösungen

Dies sind die auf der offiziellen Website dargestellten Fähigkeiten und Anwendungsbereiche; sie bedeuten nicht, dass jede Lösung ein sofort einsetzbares Standardprodukt ist. Der Käufer muss prüfen, ob für das ausgewählte Konzept bereits eine demonstrierbare Version vorhanden ist, ob eine Neuentwicklung erforderlich ist und wer letztendlich die Verantwortung für die Einhaltung der Branchenvorschriften trägt.

Technologiestack und Deployment-Optionen

Vorteile des Produkts

• Umfasst Daten, Modelle, Anwendungen, Bewertungen, Bereitstellung und Wartung – geeignet für Kunden, die eine vollständige Lieferkette benötigen.
• Gleichzeitig werden RAG-, Feinabstimmungs- und Agentenlösungen angeboten, sodass je nach Fragestellung die passende Technologie ausgewählt werden kann, anstatt nur ein Produkt vorzuschlagen.
• Der Technologiestack umfasst Open-Source-Modelle, kommerzielle APIs, Cloud-Plattformen und selbst gehostete Inferenzlösungen, die je nach Anwendungsszenario kombiniert werden können.
• Der Projektprozess legt Wert auf die Beteiligung des Kunden, Meilensteine in den verschiedenen Phasen, Leistungsindikatoren sowie die Wartung nach der Inbetriebnahme.
• Die offizielle Website bietet Informationen zu Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzen, Einzelhandel, Mode und Immobilien, um die Anforderungen der jeweiligen Bereiche zu erörtern.
• Es ist möglich, eine NDA zu unterzeichnen und die Datenverwaltung zu besprechen – geeignet für die Beschaffungsprozesse von Unternehmen, die auf vertrauliche Informationen angewiesen sind.

Einsatzbeschränkungen und Hinweise

• Es gibt keine offenen Standardpakete, feste Lieferzeiten oder einheitliche SLAs für die Dienstleistungen; Kosten und Zeiträume müssen individuell kalkuliert werden.
• Die auf der offiziellen Website aufgeführten Modelle und Tools stellen den verfügbaren Technologiestack dar; es wird nicht garantiert, dass für jedes Projekt entsprechende offizielle Lizenzen verwendet oder vorhanden sind.
• Die Effektivität von maßgeschneiderten Projekten hängt stark von der Datenqualität, der Beteiligung des Unternehmens, der Freigabedesign sowie der anschließenden Wartung ab. Der Lieferant kann keinen Erfolg einseitig garantieren.
• Modelle, Cloud-Dienste, Vektordatenbanken und Überwachungstools können kontinuierliche Kosten für Dritte verursachen und sollten von den Entwicklungs Kosten getrennt kalkuliert werden.
• Anwendungen im Bereich der Medizin, Finanzen und psychologischen Unterstützung weisen ein hohes Risiko auf; daher müssen sie einer fachlichen Prüfung, klaren Verantwortlichkeitsgrenzen sowie Prozessen zur Verbesserung der Sicherheit unterzogen werden.
• Unternehmen sollten das Eigentum an Quellcode, Modellgewichten, Trainingsdaten, Annotationen, Prompten, Infrastruktur und abgeleiteten Ergebnissen klar definieren.
• Die Website gibt keine vollständigen Angaben zu Sicherzertifizierungen, Penetrationstests, Unterauftragnehmern sowie zur Aufbewahrung von Daten preis. Bei der Beschaffung sind weitere Due-Diligence-Prüfungen erforderlich.
• „Kostenlose Strategieberatung“ bedeutet nicht kostenlose Entwicklung, Testkonten oder kostenlose Konzeptprüfungen – sie kann daher nicht als kostenloser SaaS-Dienst bezeichnet werden.

Preise und Angebotsverfahren

Stand dem 21. August 2026 hat Centrox AI keine Standardpakete nach Monat, nach Anzahl der Nutzer oder nach Anzahl der Aufrufe veröffentlicht. Auf der offiziellen Website werden kostenlose Beratungen bezüglich Strategien oder technischer Fragen angeboten. Die Kosten für ein Projekt werden nach Erhebung der Anforderungen, technischer Beschränkungen, des Zeitplans sowie der Größe des Teams individuell kalkuliert.

Auf der offiziellen Website wird für die Anpassung von LLMs in der Regel eine Dauer von 3 bis 6 Monaten angegeben. In Wirklichkeit hängt die Dauer jedoch von der Komplexität sowie von der Vorbereitung der Daten ab. Der endgültige Preis sollte je nach Art der Leistungen – wie einmalige Lieferung, Nutzung durch Dritte, Wartung, Neutraining, Cloud-Ressourcen sowie Änderungen außerhalb des ursprünglichen Umfangs – unterschieden werden.

Einkaufs- und Prüfliste

• Es werden Architekturen, Beispiele oder Referenzprojekte angefordert, die der eigenen Situation ähneln, und nicht nur allgemeine Demonstrationen.
• Funktionen, Daten, Modelle, Schnittstellen, Leistung, Sicherheit, Dokumentation und Schulungen in überprüfbare Meilensteine aufteilen.
• Definieren Sie eine Offline-Testdatensammlung sowie Produkt-SLOs, um zu vermeiden, dass allein das subjektive Urteil „es funktioniert gut“ als Akzeptanzkriterium dient.
• Es muss klar sein, wer die Kontrolle über das Projektcode-Repository, die Cloud-Konten, die Domainnamen, die Schlüssel sowie die Überwachungsfunktionen hat.
• Listen Sie alle Drittanbieterdienste, Lizenzen, die erwarteten Monatskosten, Preissteigerungen und Alternativen auf.
• Vereinbarung bezüglich der Löschung von Daten, der Erstellung von Backups, des Ausscheidens von Mitarbeitern, von Zulieferern, der Meldung von Unfällen sowie der Rechte zur Prüfung.
• Geben Sie Garantie für Fehlerbehebung, kontinuierliche Unterstützung, Modelldrift, Aktualisierungen, Beendigung und Wissensübertragung an.

Daten Sicherheit und Privatsphäre

Die offizielle Website gibt an, dass Transports- und statische Verschlüsselung, Zugriffskontrolle, sichere Speicherung sowie isolierte Umgebungen genutzt werden. Zudem können NDA-Verträge abgeschlossen werden und die Anforderungen der jeweiligen Datenverwaltung erfüllt werden. Auf der Seite zu den maßgeschneiderten LLMs werden außerdem sichere Cloud-Umgebungen wie AWS und Azure sowie Praktiken im Zusammenhang mit dem GDPR erwähnt.

Dies sind offizielle Angaben des Dienstleisters und stellen keine nachgewiesene Zertifizierung oder vertragliche Verpflichtung dar, die für jedes Projekt gilt. Kunden sollten durch sichere Fragebögen, Architekturprüfungen, DPA, Listen der Unterauftragnehmer, Penetrationstests sowie Vertragsklauseln stärkere Beweise erhalten.

Projekte mit hochsensiblen Daten

• Vor der Einreichung der echten Daten müssen Klassifizierung, Minimierung, Desensibilisierung sowie eine Bewertung der Rechtfertigung für die Verarbeitung durchgeführt werden.
• Verwenden Sie kundenkontrollierte Cloud-Konten, Schlüssel und Netzwerkgrenzen, um den Zugang für Mitarbeiter des Anbieters einzuschränken.
• Es werden isolierte Umgebungen für Entwicklung, Testing und Produktion eingerichtet, um Produktionsdaten nicht willkürlich in Testsysteme zu kopieren.
• Protokollieren Sie den vollständigen Fluss der Datenerfassung in Anmerkungen, Modell-APIs, Vektordatensätze, Protokolle und Backups.
• Es werden strengere professionelle Konformitäts- und Sicherheitsprüfungen für Daten im Bereich Gesundheit, Finanzen und Minderjährige eingeführt.
• Nach Abschluss des Projekts wird überprüft, ob die Daten, temporären Kopien, Konten, Schlüssel sowie Backups gelöscht oder übertragen wurden.

APIs, SDKs und Open Source

Centrox kann für Kunden Systeme mit REST- oder GraphQL-Schnittstellen entwickeln und Business-Model-APIs, Datenbanken sowie Unternehmensplattformen integrieren. Dies gehört zu den Leistungen bei der Erstellung von maßgeschneiderten Projekten – es handelt sich dabei nicht um eine einheitliche API, die von Centrox der Öffentlichkeit zur Verfügung gestellt wird, über die man selbst Schlüssel anfordern und nach Anzahl der Aufrufe abrechnen kann.

Zum Zeitpunkt der Überprüfung wurden weder eine offizielle GitHub-Organisation, ein öffentliches SDK noch eine Open-Source-Lizenz für die Centrox-Produkte gefunden, auf die in der Website verwiesen wird. Die Website erwähnt zwar, dass das Team an der Open-Source-Community teilnimmt und verschiedene Open-Source-Technologien verwendet, doch daraus kann nicht geschlossen werden, dass ihre maßgeschneiderten Dienstleistungen, Kundenprojekte oder internen Tools als Open Source gelten.

Unterstützte Plattformen und Bereitstellungsumgebungen

Grundlegende Informationen

Empfehlungswert

Die Empfehlungsbewertung liegt bei 4,1 von 5 Punkten. Die Dienstleistungen von Centrox AI sind recht umfassend – sie eignen sich für Organisationen, die eine integrierte Lösung von Daten, Modellen bis hin zur Betriebsführung benötigen, deren interne Teams jedoch nicht in der Lage sind, alle Aufgaben eigenständig zu erledigen.

Die Hauptmängel sind fehlende offene Preise, keine standardisierten SLAs, mangelnde Sicherheitszertifizierungen, begrenzte öffentliche APIs sowie unzureichende Informationen zu Open Source. Die Qualität der Beschaffung hängt von dem jeweiligen Team, den Verträgen und den Prüfverfahren ab. Es wird empfohlen, mit einem klar definierten Pilotprojekt zu beginnen, anstatt das gesamte kritische System auf einmal auszulagern.

Häufige Fragen

Ist Centrox AI ein Online-AI-Tool?

Hauptsächlich nicht. Es handelt sich um ein Unternehmen, das sich auf die Entwicklung und Beratung von maßgeschneiderten generativen KI-Lösungen spezialisiert hat. Die Kunden müssen ihre Anforderungen mitteilen und eine Zusammenarbeit bei Projekten eingehen.

Ist Centrox AI kostenlos?

Die offizielle Website bietet kostenlose Strategieberatung oder technische Unterstützung an, verfügt jedoch nicht über eine kostenlose Plattform für selbstständige Entwicklung. Für Modelle, RAG, Agenten, Annotationen sowie die Implementierung von Projekten sind individuelle Kostenvoranschläge erforderlich.

Wie lange dauern Projekte in der Regel?

Die offizielle Website gibt als Beispiel für maßgeschneiderte LLMs eine übliche Dauer von 3 bis 6 Monaten an. RAG-Prototypen, Datenauswertungen oder vollständige Produktionsysteme variieren je nach Umfang, Datenmenge und Integrationskomplexität.

Muss man ein großes Modell von Grund auf trainieren?

Nicht unbedingt. Für ein Projekt können RAG, Prompts, Feinabstimmung, Open-Source-Modelle, kommerzielle APIs oder Kombinationen aus diesen Optionen gewählt werden – die Entscheidung sollte anhand von Qualität, Kosten, Sicherheit und Wartungsanforderungen getroffen werden.

Kann es in der eigenen Cloud des Kunden bereitgestellt werden?

In der technischen Beschreibung der Website werden AWS, Azure und Google Cloud aufgeführt, wobei die Integration in die bestehende Infrastruktur hervorgehoben wird. Ob Kundenkonten, Private Networks oder lokale Umgebungen verwendet werden, muss im Konzept festgelegt werden.

Wird ein NDA unterzeichnet?

Die offizielle Website gibt an, dass die Informationen im Zuge der Kennenlernphase durch ein NDA geschützt werden und dass man sich auch den Anforderungen bezüglich der Datenverwaltung anpassen möchte. Der Kunde muss dennoch das NDA, die DPA-Bestimmungen sowie die Regelungen zu Urheberrechten und Unteraufträgen prüfen.

Wird eine öffentliche API bereitgestellt?

Es wurden weder ein einheitliches öffentliches API-Produkt noch eine Self-Service-Schlüsselkonsole gefunden. Centrox kann APIs in Kundenprojekten entwickeln und integrieren, dies erfolgt jedoch als maßgeschneiderte Lösung.

Ist Centrox AI open source?

So darf es nicht markiert werden. Das Unternehmen nutzt und erwähnt die Beteiligung am Open-Source-Ökosystem, doch es wurden weder offizielle Open-Source-Repositorien noch Lizenzen für seine Plattformen oder Produkte gefunden.

Eignet es sich für Privatnutzer?

Es eignet sich in der Regel nicht für Personen, die nur Texte oder Bilder erstellen möchten. Es ist eher geeignet für Organisationen, die über Budget, Daten, Geschäftsprozesse sowie Ziele bezüglich der Produktlieferung verfügen.

Was muss unbedingt vor der Unterzeichnung überprüft werden?

Zunächst müssen die quantifizierbaren Erfüllungskriterien, das Projektteam, die Zugehörigkeit der Daten und des Quellcodes, die Kosten Dritter, die Sicherheitsverantwortlichkeiten, der Umfang der Wartung sowie die Bedingungen für einen Austritt aus dem Projekt festgelegt werden. Der Preis ist nur dann sinnvoll, wenn er im Zusammenhang mit diesen Kriterien betrachtet wird.

Zusammenfassung

Centrox AI positioniert sich als Partner für die Entwicklung generativer KI-Systeme – und nicht als allgemeiner Chatbot oder Plattform mit geringem Codeaufwand. Es umfasst Funktionen wie Datenverarbeitung, Modelle, RAG, Agenten, Bewertungsmethoden, Deployment sowie LLMOps und eignet sich somit für Unternehmen, die produktionstaugliche Lösungen benötigen.

Bei der Auswahl solcher Dienstleistungen darf man sich nicht nur auf technische Begriffe konzentrieren. Was tatsächlich den Wert ausmacht, sind die Definition der Anforderungen, die Qualität der Daten, das Entwicklerteam, die Abnahmemethoden sowie die Gesamtkosten auf lange Sicht. Durch kleine Pilotprojekte kann man die Zusammenarbeit sowie die tatsächlichen Leistungsindikatoren überprüfen, bevor man das Projekt ausweitet – so lässt sich das Risiko besser kontrollieren.