KI-System-Delivery, passend zum Mandat

Schnellguide: Wenn Sie senioren technischen und AI-operativen Lead ohne Vollzeit-Einstellung brauchen (Architektur, Roadmap, Hiring), wählen Sie Teilzeit-CTO / CAIO. Wenn Sie ein konkretes KI-Produkt in Produktion ausliefern müssen (RAG, Agents, ML-Pipeline, Eval-Harness), wählen Sie AI Product Engineering. Wenn Ihr Engpass Engineering-Kapazität auf bekanntem Stack ist, wählen Sie Engineering Teams. Wenn Ihre Daten nicht AI-ready sind (Warehousing, Pipelines, Governance), wählen Sie Data Platform. Unsicher? Buchen Sie einen 45-minütigen Discovery-Call.

Ja, die meisten Engagements kombinieren mindestens zwei. Häufiges Muster: Teilzeit-CTO (1–2 Tage/Woche) gepaart mit einem AI Product Engineering Team, um das erste KI-Feature auszuliefern, oder Data-Platform-Arbeit, die in ein eingebettetes Engineering Team mündet. Wir scopen den Mix während Discovery, damit Timelines und Budget explizit, nicht implizit sind.

Staff Aug füllt Sitze; KYFEX liefert Ergebnisse. Vollzeit-Einstellungen brauchen 4–6 Monate Onboarding und binden Sie an 12+ Monate Payroll. KYFEX startet innerhalb von 1–2 Wochen, ist vertraglich auf konkrete Liefergegenstände gescopet (oder einer fixen monatlichen Kadenz für Fractional-Rollen) und endet sauber, sobald Ergebnisse erreicht sind. Trade-off: Vollzeit-Einstellungen sammeln institutionelles Wissen an; KYFEX überträgt es explizit über Dokumentation, Code Reviews und Runbooks.

Discovery: 45 Minuten (kostenlos). Pilot / Proof-of-Concept: 4–8 Wochen. AI Product Engineering Build: 8–16 Wochen pro ausgeliefertem Feature. Teilzeit-CTO: typischerweise 6–12 Monate (verlängerbar). Engineering Teams: typischerweise 3–12 Monate. Data Platform: MVP 4–8 Wochen; vollständige Plattform 10–20 Wochen je nach Migrationstiefe. Jedes Engagement hat einen schriftlichen Scope mit Erfolgskriterien, keinen rollierenden Time-and-Materials-Vertrag.

Beides. Etwa ein Drittel unserer Arbeit ist Rescue: Piloten, die den Kontakt mit echten Nutzern nicht überlebt haben, Modelle, die in Notebooks funktionieren, aber nicht in Produktion, Data Pipelines, die 80% der Engineering-Aufmerksamkeit binden. Wir machen ein schriftliches einwöchiges Diagnose-Audit, bevor wir uns auf einen Rescue-Plan festlegen, damit der Scope (und die Machbarkeit) explizit ist, nicht optimistisch.

Ja, aktuelle und frühere Kunden umfassen die USA, EU und APAC. Wir halten Core-Overlap-Stunden in Ihrer Zeitzone, arbeiten On-Site, wenn das Engagement es erfordert (sicherheitssensible Workloads, regulierte Branchen) und rechnen in USD gegen einen jährlichen MSA ab. Public-Sector- und beschaffungsgetriebene Prozesse sind vertrautes Terrain.