KI Software Factory
Algebra baut praktische KI-gestützte Lösungen für unübersichtliche Geschäftsprozesse: dokumentenlastige Abläufe, mehrsprachige Customer Journeys, interne Tools und Produktideen, die echte Nutzer erreichen müssen.
Von erfahrenen Entwicklern geführte Lieferung. Spezialisierte Agenten beschleunigen Architektur, Entwicklung, Security, QA und UAT. Menschen verantworten Entscheidungen, Releases und Ergebnisse.
Geschäftsprobleme zuerst
Die Factory hat einen Zweck: schneller von operativem Schmerz zu funktionierender Software kommen, ohne so zu tun, als würde KI das Urteil erfahrener Entwickler ersetzen.
Kunden senden Dokumente per E-Mail. Mitarbeitende tippen Daten zwischen Systemen ab. Support läuft über mehrere Sprachen. Reporting hängt an Tabellen. Der Engpass ist echte Arbeit, kein abstrakter KI-Use-Case.
Nützliche KI sitzt in einem Workflow: Formulare, Berechtigungen, Datenextraktion, Review-Screens, Integrationen, Audit-Trails und Punkte, an denen der Mensch Kontrolle behält.
Algebra verwandelt das Geschäftsproblem in eine nutzbare Produktoberfläche: internes Tool, Kundenportal, Automatisierung, Dokumentenworkflow, KI-Assistent oder SaaS-Prototyp.
Was wir bauen
Die stärksten Projekte beginnen mit einem Workflow, der bereits Zeit, Geld, Qualität oder Kundenvertrauen kostet.
Dokumente extrahieren, klassifizieren, zusammenfassen, übersetzen, prüfen und weiterleiten, ohne menschliche Kontrolle oder Auditierbarkeit zu verlieren.
Tabellen-und-E-Mail-Prozesse durch kleine, fokussierte Software ersetzen, die Teams einen verlässlichen Arbeitsort gibt.
Kundenportale, SaaS-Prototypen, Assistenten und Workflow-Automatisierung starten, mit Modellverhalten rund um echte Nutzeraufgaben.
Liefermodell
Spezialisierte Agenten schaffen Hebelwirkung. Erfahrene Entwicklungspraxis entscheidet, was ausgeliefert wird, wie es ausgeliefert wird und welche Evidenz für Produktion genügt.
Architektur-, Entwicklungs-, Security-, QA- und UAT-Personas helfen, schneller zu erkunden, zu bauen, zu prüfen und zu testen. Deployment-Disziplin, Rollbacks, Observability und Kundenergebnisse bleiben menschlich verantwortet.
Domain, Integrationen, Datenflüsse, Risiken und Lieferschnitte kartieren, bevor Code abdriftet.
Produktoberfläche, APIs, Modell-Tooling, Automatisierung und Deployment-Pfad in engen Iterationen bauen.
Auth, Datenzugriff, Prompt-/Tool-Grenzen, Audit-Trails und operative Fehlerbilder threat-modeln.
Automatisierte Checks, Eval-Datensätze, Regressionstests und Browser-Verifikation nutzen, damit KI-Verhalten lieferbar bleibt.
Mit realistischen Nutzeraufgaben, Akzeptanz-Evidenz und dem gewünschten Business-Ergebnis zurückkoppeln.
Agenten beschleunigen die Arbeit. Das Urteil erfahrener Entwickler verantwortet Deployment, Rollback, Observability und Handover.