Your AI engineering partner.
Agentic systems, retrieval, governance and the data foundations that get AI production-ready, built and run by the same team, with evaluation and cost control from week one.
Why choose Covaratech for ai engineering.
Ein Team, von Anfang bis Ende
Ein Team verantwortet Ihr System von der Architektur bis zur Rufbereitschaft. Es gibt keine Übergabemauer, über die Anforderungen geworfen werden.
Nachweis vor dem Launch
KI-Funktionen bekommen ein Evaluierungsset, bevor sie ein Launch-Datum bekommen. Können wir es nicht messen, sagen wir das offen.
Für die Übergabe gebaut
Dokumentation und Wissenstransfer sind Vertragsbestandteile, keine Gefälligkeiten. Sie sollten uns jederzeit verlassen können.
Erfahrene Engineers, keine Bank
Wer Ihr Projekt plant, ist auch wer es baut und betreibt – nie weitergereicht an jemanden, den Sie noch nie getroffen haben.
Our approach
Most AI work fails for reasons that have nothing to do with the model: data that was never made ready for it, retrieval quality nobody tuned, a cost curve nobody modelled, or a pilot with no named owner for the risk once it is live.
We build both sides of that problem as one practice. The evaluation set comes before the feature, so accuracy is a number you can track from week one; the data pipelines, governance and integrations come before the rollout, so a system that works in a demo is still standing a year later with tracing, cost reporting and an auditor's trail behind it.
What you get
- Feasibility assessment and prioritised roadmap on your own data
- Graded evaluation set wired into CI
- Production pipeline with tracing, cost reporting and a rollback runbook
- Governed data pipelines and enterprise system integration
- Risk register and technical documentation an auditor can read
- MLOps and LLMOps pipeline, plus the training to run it without us
What we do.
Agentic AI systems
Agents that call your tools and APIs, with guardrails, human approval steps and a trace behind every action.
AI automation
Document, support and back-office workflows automated end to end, including the extraction, classification and routing that back-office teams still do by hand, with a measured hand-off to a person when confidence drops.
AI product development
Copilots, assistants and AI features designed and shipped as part of your product rather than bolted onto the side of it.
Retrieval and RAG
Chunking, embeddings, hybrid search and reranking tuned against your own corpus until retrieval stops being the bottleneck.
AI evaluation
A graded evaluation set wired into CI, so a prompt or model change is a number you can defend rather than a demo that felt better.
AI observability and cost optimisation
Tracing, token accounting and quality monitoring on every production call, with model routing, caching and context sizing tuned against a cost-per-request budget you set.
On-premise and private AI
Open-weight models running inside your VPC or data centre, for teams whose data is not allowed to leave the building.
AI strategy, roadmap and governance
A prioritised list of where AI actually pays in your business, with the cases that do not clearly marked as such, plus the risk classification, documentation and audit-ready logging the EU AI Act and your sector's rules already require.
Data readiness and enterprise integration
Pipelines, quality, lineage and access control on the data your models depend on, wired into the ERP, CRM and legacy systems that hold it through APIs rather than surgery on systems nobody wants to touch.
Custom models, fine-tuning and MLOps
Fine-tuned open-weight and frontier models for the cases where prompting is not enough, deployed through a pipeline that monitors and rolls them back, so shipping the second model costs a fraction of what the first one did.
Questions about ai engineering.
What comes up on the first call, with the answers we give on it.
1.Woher wissen Sie, dass eine KI-Funktion tatsächlich funktioniert?
Wir bauen ein bewertetes Evaluierungsset, bevor die Funktion live geht, eingebunden in die CI, damit eine Prompt- oder Modelländerung eine belegbare Zahl ist statt einer Demo, die sich besser angefühlt hat. Dieses Evaluierungsset ist eines der Liefergegenstände, kein nachträglicher Gedanke.
2.Was verhindert, dass uns die KI-Kosten nach dem Launch überraschen?
Tracing und Kostenberichte laufen ab Tag eins mit der Produktionspipeline, nicht erst nachdem die erste Rechnung jemanden überrascht hat. Zusätzlich stimmen wir Modell-Routing, Caching, Batching und Kontextgröße auf ein von Ihnen festgelegtes Kostenbudget pro Anfrage ab.
3.Kann das auf unserer eigenen Infrastruktur laufen, oder müssen Daten das Haus verlassen?
Beides ist möglich. Für Teams, deren Daten das Gebäude nicht verlassen dürfen, betreiben wir offene Modelle in Ihrer VPC oder Ihrem Rechenzentrum. So oder so beginnen Projekte mit einer Machbarkeitsprüfung anhand Ihrer eigenen Daten, bevor irgendetwas gebaut wird.
4.Was passiert, wenn ein Modell oder Prompt nach dem Launch regressiert?
Jedes Projekt kommt mit einem Runbook für Drift, Regression und Rollback, gestützt auf Tracing und Qualitätsüberwachung mit Alarmen bei Drift, Latenz und Regressionen, sodass eine Regression erkannt wird, bevor ein Kunde sie meldet.
5.Bauen Sie autonome Agenten, oder nur Chat-Funktionen?
Beides. Agentische Systeme, die Ihre Tools und APIs mit Leitplanken, menschlichen Freigabeschritten und einer Nachverfolgung hinter jeder Aktion aufrufen, daneben Retrieval-, Dokument- und Backoffice-Automatisierung sowie Copiloten, die als Teil Ihres Produkts ausgeliefert werden.
6.Wie entscheiden Sie, welche KI-Anwendungsfälle sich lohnen?
Wir bauen eine priorisierte Roadmap und schließen die Fälle aus, die sich nicht rechnen, statt eine lange Ideenliste zu übergeben. Diese Roadmap ist einer der Liefergegenstände, keine Folie, die einmal gezeigt und dann vergessen wird.
7.Wie gehen Sie mit KI-Governance und Regulierung um, etwa dem EU AI Act?
Risikoklassifizierung, technische Dokumentation, auditfähige Protokollierung und menschliche Aufsicht, aufgebaut für den EU AI Act und die branchenspezifischen Regeln, die für Sie schon gelten, mit einem Risikoregister und einer Dokumentation, die ein Auditor tatsächlich lesen kann.
8.Warum scheitern die meisten Enterprise-KI-Pilotprojekte vor der Produktion?
Meist wurden die zugrunde liegenden Daten nie bereit gemacht: Pipelines, Qualität, Herkunftsnachweis und Zugriffskontrolle. Verwaltete Datenpipelines und die Anbindung an Unternehmenssysteme gehören zu den Liefergegenständen, weil genau das der Grund ist, warum die meisten Pilotprojekte vor der Produktion scheitern.
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