Entwickeln Sie KI-gestützte Produkte und Funktionen – von LLM- und RAG-Anwendungen bis zu KI-Agenten und multimodalen Anwendungen, gebaut für den Produktivbetrieb.
Axon Active bietet AI Product Development: Wir machen aus KI-Chancen produktionsreife Produkte und Funktionen – von LLM- und RAG-Anwendungen über KI-Agenten und multimodale Document Intelligence bis zu Enterprise-AI-Workflows. Wir verbinden KI-Fähigkeiten mit erfahrenen Software Engineers, mit Evaluation, Observability und produktiven Kontrollen, damit KI im realen Einsatz verlässlich funktioniert.
Unsere Leistungen in der KI-Entwicklung decken LLM-Anwendungen, KI-Agenten, Enterprise-AI-Workflows und multimodale KI ab – mit Evaluation, Grounding, Observability und produktiven Kontrollen von Anfang an eingebaut
Unsere Leistungen zur LLM-Integration verbinden Large Language Models mit Ihrem Produkt – von KI-Assistenten über semantische Suche bis zu Tool Calling. Wir kombinieren die Modellintegration mit strukturierten Prompts, Evaluation und Observability, damit Teams Qualität messen und im Produktivbetrieb verbessern können.
Agentic-AI-Entwicklung umfasst KI-Agenten, die mehrstufige Aufgaben planen und ausführen, Werkzeuge nutzen und Aktionen über Ihre Systeme hinweg koordinieren. Wir entwerfen klar begrenzte Workflows mit Evaluation, Observability und menschlicher Aufsicht überall dort, wo Entscheidungen oder Ergebnisse ein höheres Risiko tragen.
Unsere Enterprise-AI-Workflows binden KI in die Systeme ein, die Sie bereits betreiben – CRM, ERP, Ticketing und interne Plattformen –, um Prozesse zu automatisieren, Entscheidungen zu unterstützen und Informationen aus Dokumenten und anderen Geschäftsdaten zu gewinnen.
Multimodale KI verbindet Sprache, Vision, Dokumente, Bilder und Video zu reichhaltigeren Produkterlebnissen – darunter Document Intelligence, OCR-gestützte Workflows sowie Bild- und Videoanalyse in Echtzeit.
Ob Sie KI in ein kundenorientiertes Produkt einbetten oder einen internen Workflow verbessern: Wir bauen produktive KI um das Geschäftsproblem, die verfügbaren Daten und das Ergebnis herum, das Sie verbessern wollen.
KYC-Automatisierung, Betrugserkennung, Conversational AI und intelligente Workflows im Kundenservice.
Risiko-Scoring, Payments Intelligence, Betrugs- und Regulatorik-Workflows sowie KI-gestützte Entscheidungsunterstützung
Schadenbearbeitung, Underwriting-Unterstützung, Document Intelligence und Workflow-Automatisierung.
Klinische Dokumentation, KI-Assistenten für Patienten, Triage-Workflows und Entscheidungsunterstützung.
Routenoptimierung, Bedarfsprognosen, Anomalieerkennung und operative Entscheidungsunterstützung.
Von Prognosen und Personalisierung bis zu AI-MVPs: Wir übertragen denselben produktionsorientierten Engineering-Ansatz auf neue Produkte, Workflows und Geschäftsmodelle.
Hai Dang
Jahrelang waren unsere Ideen oft durch Grenzen eingeschränkt – Fähigkeiten, die uns noch fehlten, Werkzeuge, auf die wir keinen Zugriff hatten, oder Zeit, die wir nicht erübrigen konnten. Heute räumt KI diese Hürden aus dem Weg.
Nicht jedes KI-Engagement beginnt mit einem neuen Produkt. Unsere Leistungen zur AI-Integration betten Fähigkeiten wie Assistenten, Document Intelligence, Suche und Workflow-Automatisierung in die CRM-, ERP-, Ticketing- und internen Plattformen ein, die Sie bereits nutzen.
Diese Engagements beginnen mit einem eng gefassten Anwendungsfall und wachsen, sobald der Nutzen belegt ist. Wir verbinden Modell, Retrieval oder eine andere AI-Fähigkeit mit Anwendungsintegration, Evaluation und Monitoring rund um Ihren konkreten Workflow – damit das Ergebnis das Produkt oder den Prozess stärkt und nicht als isoliertes Experiment endet.
AI in ein Produkt einzubauen heisst mehr, als ein Modell anzubinden. Wir definieren, wie das Feature funktionieren soll, verankern es in den richtigen Daten, prüfen es gegen messbare Kriterien und überwachen es nach dem Launch. Product Owner und Engineers einigen sich vor der Umsetzung auf Akzeptanzkriterien, und Änderungen an AI-Features werden mit denselben Kontrollen evaluiert und ausgeliefert, die produktive Software verlangt.
Wir definieren messbare Erfolgskriterien und Evaluationsdatensätze vor der Umsetzung. Product Owner und Lead Engineers legen fest, wie gutes Output aussieht und welche Fehlerfälle vor dem Release abgefangen sein müssen.
Product Owner und Lead Engineer bestätigen den Eval-Umfang, bevor die Umsetzung beginnt.
Retrieval-, Chunking- und Embedding-Pipelines entstehen entlang dokumentierter Datenquellen und Data Contracts. Engineers verantworten die Architektur und prüfen Retrieval-Qualität, Grounding und Quellenabdeckung vor dem Release.
Senior Engineer prüft die Retrieval-Architektur; Data Owner validieren die freigegebenen Quellen.
Strukturierte Prompts liegen unter Versionskontrolle, werden getestet und bewusst freigegeben. Änderungen werden an definierten Kriterien gemessen, bevor sie in Produktion gehen – mit klar zugewiesener Verantwortung auf Produkt- und Engineering-Seite.
Prompt-Änderungen werden zusammen mit dem Produkt-Release geprüft und freigegeben.
Die Retrieval-Qualität wird am Evaluationsdatensatz gemessen – mit Kennzahlen wie Recall, Zitiergenauigkeit und der Qualität belegter Antworten. Regressionen fallen auf, bevor sie in Produktion gelangen.
Data Owner und Product Owner vereinbaren die Schwellenwerte für die Retrieval-Qualität vor dem Release.
Nach dem Launch überwachen wir Latenz, Modellnutzung, Kosten und Output-Qualität. Drift und unerwartete Verhaltensänderungen werden früh sichtbar, damit das Team nachgehen kann, bevor daraus Probleme im Produktivbetrieb werden.
Engineering überwacht Drift und eskaliert Regressionen an den Product Owner.
Produktive Kontrollen können Content-Moderation, Jailbreak-Erkennung, PII-Schutz und Monitoring auf unzuverlässige Outputs umfassen. Vorfälle mit höherem Risiko bleiben der menschlichen Prüfung und einem kontrollierten Rollback vorbehalten.
Vorfälle mit hohem Risiko unterliegen weiterhin menschlichem Review und kontrolliertem Rollback.
Unsere KI-Produktteams arbeiten an vier Delivery-Standorten in Vietnam: Ho-Chi-Minh-Stadt – Tan Son Nhat, Ho-Chi-Minh-Stadt – Thu Duc, Da Nang und Can Tho. Mehr als 650 Engineers in über 80 Produktions-Squads entwickeln und betreiben Software für mehr als 40 langjährige Kunden – mit der Engineering-Grösse, dem Domänenwissen und der Delivery-Erfahrung, die es braucht, um KI vom Prototyp in die Produktion zu bringen.
Zwei Wege, aus einer KI-Chance Wert zu schaffen. Die richtige Wahl hängt davon ab, ob Sie ein Team brauchen, das baut und ausliefert, oder Orientierung, was zuerst gebaut werden soll.
Axon Active
Beratung
Wir sind sehr zufrieden damit, wie engagiert die Teams hochwertige Ergebnisse liefern, die unsere Kunden zufriedenstellen. Ohne die ausgezeichnete Unterstützung von Axon Active wäre das natürlich nicht möglich.
AI Product Development bei Axon Active umfasst beides: KI-Produkte von Grund auf bauen und intelligente Fähigkeiten in Software einbetten, die Sie bereits betreiben – von LLM-Integrationen und RAG-Pipelines bis zu agentischen Workflows und multimodaler Document Intelligence. Jede Umsetzung folgt unserem Ansatz der AI-augmented Delivery: Evals, Grounding, Sicherheit und Enterprise-AI-Governance sind im Entwicklungszyklus eingebaut und wirken bis in jedes produktive Release.
Unsere Leistungen rund um generative AI umfassen LLM-Integration, Retrieval-Augmented Generation, Agentic AI und multimodale AI – über die grossen Anbieter (OpenAI, Anthropic, Mistral) hinweg sowie mit selbst gehosteten Open-Source-Modellen.
Eine LLM-Integration bindet ein Sprachmodell in Ihr Produkt ein: Assistenten, semantische Suche über RAG und Tool Calling – mit eval-getriebenem Prompt Engineering und Observability von Tag eins an. Das ist oft der schnellste Weg zu einem messbaren KI-Erfolg
KI-Arbeit verschärft die Datenfrage – Kundendaten laufen durch Modelle, die nicht immer Ihnen gehören. Wir lösen das auf drei Ebenen. Erstens, geistiges Eigentum: Alles, was wir mit Ihnen bauen – Modellgewichte, Fine-Tuning-Datensätze, Prompts, Evaluationsdatensätze, RAG-Indizes –, gehört Ihnen, unter denselben Standardbedingungen zur Rechteübertragung, die auch für den Quellcode gelten. Zweitens, Datenresidenz: Sie entscheiden, wo die Daten liegen. Workloads, die die EU nicht verlassen dürfen, bleiben in EU-Regionen; sensible Daten können in einer Private Cloud oder on-premise laufen. Drittens, Modellauswahl: Wir arbeiten anbieterübergreifend (OpenAI, Anthropic, Mistral sowie selbst gehostete Open-Source-Modelle) – die Datenrichtlinien eines Anbieters sind damit eine bewusste Entscheidung, keine Voreinstellung
eides hat seinen Platz, und die meisten Engagements enden hybrid. Cloud-gehostete Modelle (OpenAI, Anthropic, Bedrock, Azure AI) bringen die neuesten Frontier-Fähigkeiten bei minimalem Betriebsaufwand – Pay-per-Use, sofort skalierbar, keine eigene Infrastruktur für Model Serving. Modelle on-premise oder in der Private Cloud (selbst gehostete Llama, Mistral, Qwen und ähnliche) geben Ihnen volle Datenkontrolle, planbare Kosten und ein Air-Gapped-Deployment, wo die Regulierung es verlangt – dafür übernehmen Sie Serving, Skalierung und Updates. Wir ordnen die Entscheidung meist entlang von vier Faktoren: Sensibilität der Daten, Latenzanforderungen, Grössenordnung und die MLOps-Kapazität Ihres Teams. In regulierten Branchen ist ein Frontier-Modell aus der Cloud für allgemeine Aufgaben plus kleinere, selbst gehostete Modelle für sensible Datenflüsse ein verbreitetes Muster.
Halluzinationen und nachlassende Genauigkeit sind real – wer KI in Produktion bringt, braucht Engineering-Disziplin, keinen Glauben. Unser Vorgehen hat vier Ebenen. Evaluation: Jede KI-Funktion geht mit einem Golden Dataset und einer automatisierten Eval-Suite live, die bei jeder Änderung läuft – Regressionen bei der Genauigkeit fallen vor dem Deploy auf. Grounding: Bei Faktenfragen nutzen wir RAG-Muster, die Antworten auf geprüfte Quellen begrenzen und die Belege für Nutzer sichtbar machen. Guardrails: strukturierte Output-Schemata, Eingabevalidierung und definiertes Ablehnverhalten bei Anfragen ausserhalb des Scopes. Human-in-the-loop, wo viel auf dem Spiel steht: medizinische, rechtliche und finanzielle Entscheidungen bleiben durch Menschen überprüfbar. Das Monitoring im Produktivbetrieb verfolgt Genauigkeit, Latenz und Kosten laufend – nicht als einmalige Kennzahl zum Launch. Wir sind auch beim Scope ehrlich: Manche Anwendungsfälle sollten gar nicht AI-autonom laufen, und das sagen wir Ihnen.
Unsere Delivery-Teams sind in Vietnam (Ho-Chi-Minh-Stadt, Da Nang und Can Tho), dazu kommen Spezialisten, die vor Ort beim Kunden eingebunden sind. Für Kunden in der EU gibt es täglich 5 bis 6 Stunden Überschneidung zwischen dem Vormittag (MEZ) und dem vietnamesischen Nachmittag – in diesem Fenster finden Standups, Planning und Gespräche in Echtzeit statt. Für Kunden in anderen Regionen (USA, APAC, Naher Osten) passen wir die Arbeitszeiten des Teams an, damit mindestens ein bis zwei Stunden Überschneidung mit Ihrem Geschäftstag bleiben. Ausserhalb dieses Fensters wird asynchron gearbeitet. Arbeitssprache ist Englisch, über Ihr Slack oder Teams.
Mit einem ersten Gespräch. Wir hören zu: Was bauen Sie, was brauchen Sie, was erwarten Sie? Wir zeigen Ihnen, was wir anbieten, und schlagen einen Teamzuschnitt, einen Zeitplan und ein Preismodell vor. Kein Foliensatz, kein Verkaufsskript. Passen wir nicht, sagen wir es Ihnen. Passen wir, gehen wir in die Vertragsgespräche und starten Recruiting und Onboarding.