EdTech-Produkte, die echte Lernergebnisse liefern.

Alle drei unserer KI-Produkte für EdTech – KnowHub, InProduct AI und SmartSearch – basieren auf einem Modell mit verifizierten Antworten. Die KI antwortet ausschließlich mit Ihren genehmigten Inhalten. Sie kann keine Antworten aus öffentlichen Trainingsdaten oder außerhalb Ihrer Datengrenzen generieren. Jede Antwort wird auf ein bestimmtes Quelldokument zurückverfolgt, sodass Lernende und Administratoren immer nachvollziehen können, woher eine Antwort stammt. Im Bildungsbereich ist diese Rückverfolgbarkeit keine Option.

Ja. Wir entwickeln Integrationen mit den Tools, die Ihr Team und Ihre Kunden bereits verwenden – SSO-Anbieter, HRIS-Systeme, CRM-Plattformen, Content-Bibliotheken und Zahlungsanbieter. Wenn Sie ein bestehendes LMS betreiben, können wir unsere KI-Schicht damit verbinden, ohne einen vollständigen Neuaufbau zu erfordern. Wir bewerten Ihren aktuellen Stack beim Scoping und gestalten die Integration rund um das, was Sie haben.

Niemals. Ihre Daten bleiben in Ihrer Umgebung und werden niemals zum Training geteilter oder öffentlicher KI-Modelle verwendet. Dies gilt für alle drei KI-Produkte und für jede individuelle EdTech-Plattform, die wir entwickeln. Wir arbeiten unter ISO-27001-Zertifizierung und strenger Data Governance – demselben Standard, den wir für Enterprise-Kunden wie Siemens Healthineers einhalten.

Beide KI-Lerntools können in nur 2 Wochen live gehen, sobald Ihre Inhalte oder Code-Basis vorbereitet sind. Wir übernehmen Quellenanalyse, Konfiguration, Integration mit Ihren bestehenden Systemen und Präzisionstesting vor dem Launch. Individuelle Plattform-Builds folgen einem Phasenmodell – typischerweise 4–12 Wochen bis zur ersten nutzbaren Version je nach Umfang – mit echten Nutzertests in jeder Phase.

Beides. Wir haben EdTech-Produkte von null genommen – Graspify begann als Konzept ohne Produkt und wir haben die vollständige Discovery, das Design, das MVP und nachfolgende Versionen geliefert. Wir arbeiten auch mit etablierten Plattformen, die KI-Fähigkeiten hinzufügen, das Onboarding verbessern oder ihre Infrastruktur skalieren müssen. Das Engagement-Modell ist unterschiedlich, aber die Prozessdisziplin ist dieselbe: erst das Ergebnis definieren, phasenweise aufbauen, mit echten Nutzern testen.

Allgemeine KI antwortet aus öffentlichen Trainingsdaten, was bedeutet, dass sie Informationen erfinden, Ihre spezifischen Inhalte verfehlen und Antworten produzieren kann, die Ihrem Lehrplan widersprechen. Unsere Produkte sind ausschließlich in Ihren Inhalten verankert. KnowHub antwortet aus Ihren Dokumenten. InProduct AI antwortet aus Ihrer Code-Basis. SmartSearch verifiziert jedes Ergebnis anhand Ihrer Quelldaten. Keines von ihnen kann außerhalb dieser Grenzen antworten. Für EdTech, wo eine falsche Antwort Lernergebnisse untergraben oder Haftung schaffen kann, ist diese Einschränkung keine Limitation – sie ist der Kern.

Ja. Unser Custom EdTech Product Development Service deckt den gesamten Lebenszyklus ab – Product Discovery, UX- und Lerndesign, Entwicklung, Nutzertesting und laufende Iteration. Wir haben Microlearning-Plattformen, LMS-Tools, E-Learning-SaaS-Produkte, Bewertungssysteme und adaptive Lernplattformen entwickelt. Wir arbeiten in Phasen mit individuellen Budgets pro Phase, sodass Sie sich nicht zu einem vollständigen Build verpflichten müssen, bevor das Konzept validiert ist. Jede Phase endet mit Nutzertesting, bevor die nächste beginnt.

EdTech-Plattformen und Lern-Apps scheitern aus UX-Gründen häufiger als aus technischen Gründen – Abbrüche passieren, wenn Oberflächen nicht dem entsprechen, wie Menschen tatsächlich lernen. Unser Designprozess umfasst Lernflow, gewohnheitsbildende Fortschrittsmechaniken und Onboarding-Sequenzen, die speziell für die Bindung konzipiert sind. Wir testen in jeder Phase mit echten Lernenden, nicht nur mit internen Reviews. Das Graspify-Engagement ist ein direktes Beispiel: Die Kerndesign-Herausforderung bestand darin, die richtige Balance aus Länge, Komplexität und Einfachheit für einzelne Grasps zu finden – gelöst durch iteratives Nutzertesting vor jedem Produktions-Build.