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KI-Funktionen für ernsthafte Softwarelieferung
Liefere Chat über deine privaten Daten, Zusammenfassung, Extraktion und Assistenten innerhalb der Apps, die Ciao baut — durch dieselbe QA, Sicherheitstestung und Governance wie jede andere Änderung.
Ciao-KI-Funktionen lassen Teams KI-Fähigkeiten zu den Anwendungen hinzufügen, die sie bauen: Chat über private Daten, Dokumentenzusammenfassung, strukturierte Extraktion und aufgabenspezifische Assistenten. Anders als das Anflanschen eines Chatbots an ein fertiges Produkt laufen KI-Funktionen auf Ciao durch den vollständigen Delivery-Loop — Guardrails-Prüfung, automatisierte QA, Sicherheitstests und Ein-Klick-Deployment — als echter React-, TypeScript- und Supabase-Code, der dir gehört.
Veröffentlicht 2026-07-03 · Zuletzt aktualisiert 2026-07-03
KI-Funktionen kommen meist zuletzt und werden am schlechtesten ausgeliefert
Jedes Team will gerade dieselben vier Dinge von KI: Chat, der ihre privaten Daten tatsächlich kennt, Zusammenfassungen von Dokumenten, die niemand Zeit hat zu lesen, strukturierte Felder aus unordentlichen Eingaben, und Assistenten, die eine Aufgabe von Anfang bis Ende tragen. Eine Demo von jedem davon zu bekommen dauert einen Nachmittag. Sie in eine Produktionsanwendung zu bringen — verbunden mit echten Daten, vorhersehbar verhaltend, und von wem auch immer Sicherheit besitzt freigegeben — ist, wo die meisten Projekte ins Stocken geraten.
Die Lücke ist selten das Modell. Es ist alles rund um das Modell: wo die Daten leben, wie Retrieval verdrahtet ist, was passiert, wenn eine Antwort falsch ist, wer die Änderung geprüft hat, und ob die Funktion wie Software getestet wurde oder wie ein Widget eingefügt wurde. Ciao behandelt KI-Funktionen als Teil der Anwendung, nicht als Anhängsel daran.
Wie KI-Funktionen auf Ciao ausgeliefert werden
1. Die Fähigkeit beschreiben
Frag in einfacher Sprache: „lass Manager mit unseren Richtliniendokumenten chatten“ oder „fasse jedes Support-Ticket zusammen und extrahiere Produkt, Stimmung und angeforderte Aktion.“
2. Ciao verdrahtet das Backend
Der Builder generiert echten React-, TypeScript- und Supabase-Code — Speicherung, Retrieval über deine privaten Daten und die Aufrufe hinter der Funktion — als prüfbaren Code, der dir gehört, keine Black Box.
3. Verhalten in der Live-Vorschau formen
Die App läuft neben dem Chat, während sie gebaut wird. Probiere echte Fragen aus, korrigiere Ton und Struktur, und nutze Inspect-to-Prompt, um genau auf das Element zu zeigen, das du geändert haben willst.
4. QA und Security testen es
QA führt deterministische Browser-Replays und Smoke-Gates vor der Veröffentlichung aus. Security führt statische Analyse, Abhängigkeitsprüfungen und Zugriffskontroll-Proben durch und bestätigt Befunde gegen die Live-App.
5. Guardrails prüft die Änderung
Guardrails ordnet den Code Geschäftsbereichen zu, erkennt riskante Änderungen, wendet deine Richtlinien in einfacher Sprache an und protokolliert menschliche Prüfung vor dem Merge.
6. Bereitstellen und überwachen
Veröffentliche in der Ciao-Cloud oder deiner eigenen Infrastruktur. Doctor, ein nur lesender KI-SRE, prüft die Live-App, diagnostiziert die Grundursache und entwirft die Korrektur, wenn etwas abdriftet.
Warum es wichtig ist
KI-Funktionen sind die am genauesten geprüften Änderungen in jeder Anwendung, weil sie die Daten berühren, die deiner Organisation tatsächlich wichtig sind. Eine Chat-Funktion über HR-Richtlinien oder Kundendaten wird von Sicherheit, Recht und Führung hinterfragt, bevor sie jemand lobt. Funktionen, die außerhalb deiner Delivery-Disziplin ausgeliefert werden, werden zum Grund, warum das gesamte KI-Programm pausiert wird.
Weil KI-Funktionen auf Ciao durch denselben Kreislauf laufen wie jede andere Änderung, haben die schwierigen Fragen konkrete Antworten: Inferenz läuft unter Zero-Retention-Modellverträgen, Kundencode wird nicht zum Training von Modellen verwendet, jeder Merge trägt protokollierte menschliche Prüfung, und das unveränderliche Audit-Protokoll zeigt genau, was sich geändert hat und wann.
Wer KI-Funktionen auf Ciao baut
- Betriebsteams — Wissensdatenbank-Apps, die aus internen Richtlinien, SOPs und Runbooks antworten statt aus dem offenen Internet.
- Agenturen — Assistenten und Dokumentenzusammenfassung, hinzugefügt zu Kundenportalen als Premium-Wiederkehrservice.
- SaaS-Produktteams — Extraktion und Zusammenfassung, hinzugefügt zu einem bestehenden Produkt, ohne einen separaten KI-Stack aufzubauen.
- Enterprise-IT — Support- und Triage-Tools, die Tickets klassifizieren, Felder extrahieren und Arbeit an die richtige Warteschlange weiterleiten.
- Gründer — Assistant-First-Produkte, bei denen die KI-Funktion das Produkt ist, gebaut auf Infrastruktur, die auf Skalierung ausgelegt ist.
Hinweise zu Sicherheit und Governance
- ✓ Inferenz läuft unter Zero-Retention-Modellverträgen; Kundencode wird nicht zum Training von Modellen verwendet.
- ✓ Zugriff auf private Daten in generierten Apps folgt rollenbasierter Zugriffskontrolle.
- ✓ Security testet Zugriffskontrollen und bestätigt Schwachstellen gegen die Live-App, bevor sie markiert werden.
- ✓ Jede Änderung an KI-Funktionen durchläuft die Guardrails-Richtlinienprüfung und landet im unveränderlichen Audit-Protokoll.
- ✓ Enterprise-Pläne können KI-Funktionen über deine eigenen Provider-Keys oder private Modelle leiten.
- ✓ SOC 2 Type II Berichte sind unter NDA für die Beschaffungsprüfung verfügbar.
Gängige KI-Funktionen und wie sie ausgeliefert werden
| KI-Funktion | Was sie tut | Wie sie auf Ciao ausgeliefert wird |
|---|---|---|
| Chat über private Daten | Beantwortet Fragen aus deinen Dokumenten, Tickets oder Datensätzen | Retrieval in Supabase verdrahtet; Zugriffsregeln durchgesetzt; QA-Replays laufen vor der Veröffentlichung |
| Zusammenfassung | Verwandelt lange Dokumente, Threads oder Transkripte in kurze, strukturierte Briefings | Generiert als echter Backend-Code, der dir gehört; Verhalten in der Live-Vorschau feinabgestimmt |
| Extraktion | Zieht strukturierte Felder aus unordentlichen Eingaben — E-Mails, PDFs, Formulare | Ausgabeschemas im Code definiert; Ergebnisse landen in deiner Datenbank, nicht in einem Anbieter-Silo |
| Assistenten | Trägt eine mehrstufige Aufgabe: Triage, Entwurf, Weiterleitung, Nachverfolgung | Durch RBAC eingegrenzt; jede Änderung von Guardrails geprüft mit protokolliertem Audit-Trail |
Häufig gestellte Fragen
Welche KI-Funktionen kann ich einer auf Ciao gebauten App hinzufügen?
Chat über private Daten, Dokumentenzusammenfassung, strukturierte Extraktion und aufgabenspezifische Assistenten sind am gängigsten. Weil Ciao echten React-, TypeScript- und Supabase-Code generiert, ist die Funktion gewöhnlicher Anwendungscode, den du prüfen, erweitern und exportieren kannst — kein gesperrtes Widget.
Wird unser Daten zum Training von Modellen verwendet?
Nein. Kundencode wird nicht zum Training von Modellen verwendet, und Inferenz läuft unter Zero-Retention-Modellverträgen. Enterprise-Pläne können Inferenz auch über deine eigenen Provider-Keys oder private Modelle leiten.
Welche Modelle betreiben KI-Funktionen?
Ciao betreibt eine Multi-Provider-Modellleiter mit Fallback, was die Abhängigkeit von einem einzelnen Modellanbieter reduziert und jede Aufgabe an ein geeignetes Modell weiterleitet. Bei Enterprise-Plänen kannst du dein eigenes LLM über Provider-Keys oder OpenAI-kompatible Endpunkte mitbringen.
Durchlaufen KI-Funktionen dieselbe QA und Governance wie andere Änderungen?
Ja. QA führt deterministische Browser-Replays und Smoke-Gates vor der Veröffentlichung aus, Security bestätigt Befunde gegen die Live-App, und Guardrails wendet Richtlinien in einfacher Sprache an und protokolliert menschliche Prüfung. KI-Funktionen bekommen keine Ausnahme vom Delivery-Loop.
Was kostet das Hinzufügen von KI-Funktionen?
Einzelne Builder starten Self-Service mit Guthaben, und KI-Funktionen sind Teil der Plattform statt eines separaten Add-ons. Ernsthafte Produktionsprogramme beginnen bei 10.000 USD pro Jahr — sprich mit dem Vertrieb, wenn du KI-Funktionen über mehrere Anwendungen hinweg planst.