Native iOS-Apps
Vier Apps sind durch Apples Prüfung gegangen und stehen im App Store. Wir kennen den Ablauf inklusive der Stellen, an denen Einreichungen abgelehnt werden.
Sechs eigene Produkte aus dem Haus BROVKO. Fünf davon sind im Markt, vier haben Apples Prüfung bestanden. Sie sind der belastbarste Beleg dafür, dass unsere Methodik trägt: Wir wenden sie zuerst auf uns selbst an.
Vier unserer sechs Produkte lösen dieselbe Aufgabe in unterschiedlichen Welten: Sie überführen einen unstrukturierten Zustand in einen belegten Nachweis. Ein Dokumentenberg, ein Gespräch, eine Fahrzeugübergabe, eine beschädigte Lieferung. Am Ende steht jedes Mal etwas, das nachvollziehbar ist und einer Prüfung standhält.
Genau das ist der Kern der KI-Value-Engine. Wir behaupten nicht, dass KI wirkt. Wir bauen Systeme, die es belegen können.
Die meisten KI-Vorhaben scheitern nicht am Modell, sondern an der Strecke danach. Wir haben diese Strecke sechsmal selbst zurückgelegt, mit eigenem Geld und eigenem Risiko.
Wir starten nicht bei der Technologie, sondern bei dem, was ohne KI teuer bleibt. Jedes unserer Produkte ist aus einem konkreten Engpass entstanden.
Was gehört in die erste Fassung, was ausdrücklich nicht. Ein zu großer Schnitt ist der häufigste Grund, warum KI-Projekte nie in den Betrieb kommen.
Native App, Weboberfläche, Backend, Datenmodell, KI-Anbindung. Aus einer Hand, ohne Übergabeverluste zwischen Gewerken.
App-Store-Prüfung, Datenschutzerklärung, Preismodell, Onboarding. Der Teil, den Prototypen nie erreichen.
Überwachung, Fehlerbehebung im laufenden Betrieb, Migrationen, neue Versionen. Hier entscheidet sich, ob ein Produkt trägt.
Kein Zusammenklicken fremder Bausteine und keine Weitergabe an Subunternehmer. App, Oberfläche, Backend, Datenmodell und KI-Anbindung entstehen bei uns. Die genannten Techniken sind die, mit denen unsere sechs Produkte tatsächlich laufen.
Vier Apps sind durch Apples Prüfung gegangen und stehen im App Store. Wir kennen den Ablauf inklusive der Stellen, an denen Einreichungen abgelehnt werden.
Von der Landingpage bis zur vollwertigen Oberfläche mit Rollen, Rechten und Mandantentrennung.
Asynchrone Python-Backends mit versionierten Datenbankmigrationen. Kein Datenmodell, das beim ersten Schema-Wechsel zerbricht.
Sprache zu Text mit Sprechererkennung, Bilderkennung, Textextraktion, Zusammenfassung. Immer mit der Frage, was passiert, wenn das Modell danebenliegt.
Wo Dokumentation standhalten muss, reicht ein PDF nicht. Qualifizierte Zeitstempel und Integritäts-Hashes gehören ins Fundament, nicht obendrauf.
Wir übergeben nicht an einen Dienstleister, sondern betreiben selbst. Deutsche Rechenzentren, eigene Auslieferung, eigene Überwachung.
Jedes unserer Produkte läuft auf Infrastruktur, die wir selbst verantworten: eigene Server in deutschen Rechenzentren, eigene Auslieferung, eigene Überwachung. Kein Zwischenhändler, bei dem im Störungsfall die Spur endet.
Das ist keine Ideologie, sondern eine Voraussetzung. Souveränität und DSGVO-Konformität lassen sich nicht nachträglich aufsetzen, sie sind eine Architekturentscheidung.
Und es bedeutet, dass wir Störungen selbst sehen und selbst beheben, statt sie zu melden und zu warten.
Aus großen Beständen unstrukturierter Daten wird ein strukturierter, belegter und vergleichbarer Datenbestand. Granalis liest, was bisher nur Menschen lesen konnten, und macht daraus geprüftes Wissen.

Jedes ist aus einem konkreten Problem entstanden, nicht aus einer Technologie. Und jedes läuft heute in der Hand echter Nutzer.

Der Meeting-Assistent nimmt das Gespräch auf, transkribiert es mit Sprechererkennung und liefert danach Protokoll, Zusammenfassung und Aufgabenliste. Funktioniert mit Google Meet, Zoom und Teams, indem er als Teilnehmer eingeladen wird.

Die Plattform für das Immobilienportfolio: Objekte verwalten, eine digitale Objektakte führen und Übergaben beweissicher dokumentieren. Mit KI-gestützter Zählerstanderkennung und Integritäts-Hash auf jedem Protokoll.

Fahrzeugübergaben und Schäden strukturiert dokumentieren, für Autovermietungen, Logistik und Fuhrparks. Die App führt Schritt für Schritt, die KI beschreibt den Schaden auf dem Foto, ein qualifizierter Zeitstempel macht das Protokoll belastbar.

Aus dem Foto einer beschädigten Lieferung wird ein fertiges Mängelprotokoll. Die KI erkennt den Schaden und beschreibt ihn, das PDF geht direkt an den Händler. Auspacken, prüfen, fertig.

Wer per Text kommuniziert, wird nicht gesehen, sondern gelesen. Replyly liefert drei Antwortvorschläge in vier Tonalitäten, damit man so klingt, wie man wirken will. Die Auswahl bleibt beim Nutzer.
Wir kennen die Strecke von der Idee bis in den Betrieb aus eigener Erfahrung, inklusive der Stellen, an denen es üblicherweise schiefgeht.
Gespräch vereinbarenSieben Fragen, rund zehn Minuten. Sie erhalten eine erste Einordnung Ihres Reifegrads und der größten Werthebel.
Wir verwenden Cookies, um Ihnen die bestmögliche Erfahrung auf unserer Website zu bieten. Sie können Ihre Einstellungen jederzeit anpassen. Weitere Informationen finden Sie in unserer Datenschutzerklärung.