Der Unterschied zwischen Demo und Alltag
Fast jedes Unternehmen hat inzwischen etwas mit KI ausprobiert. Jemand hat einen Text schreiben lassen, jemand anders eine Tabelle auswerten. Beeindruckend war es meistens, geblieben ist selten etwas. Der Grund liegt fast nie an der Technik, sondern daran, dass der Versuch nicht mit dem verbunden war, womit täglich gearbeitet wird.
Nutzen entsteht dort, wo die KI an eine konkrete Aufgabe angeschlossen ist. Eingehende Mails werden vorsortiert, Rechnungen ausgelesen und ins System übertragen, Freitexte aus Formularen zusammengefasst. Der Mitarbeiter bekommt einen fertigen Vorschlag und muss ihn nur noch prüfen und freigeben.
Wir bauen das als festen Bestandteil Ihrer Software, nicht als separates Werkzeug daneben. Und wir klären vorher, welche Daten das System verlassen dürfen. Bei sensiblen Inhalten setzen wir Modelle ein, die auf Ihrer eigenen Hardware laufen.
Anwendungsfälle mit echtem Nutzen
Belege und Rechnungen auslesen
Lieferantenrechnungen, Lieferscheine und Bestellungen werden erkannt, die relevanten Felder herausgezogen und ins System übertragen. Der Mensch prüft nur noch, statt abzutippen.
Eingehende Mails vorsortieren
Anfragen werden nach Thema, Dringlichkeit und Zuständigkeit eingeordnet und landen direkt beim richtigen Kollegen, samt Kurzfassung des Inhalts.
Fragen an eigene Dokumente
Handbücher, Verträge und Arbeitsanweisungen durchsuchbar machen. Die Antwort verweist auf die Fundstelle, damit sie überprüfbar bleibt.
Unterstützung im Kundenservice
Antwortvorschläge auf Basis früherer Vorgänge. Der Mitarbeiter entscheidet, was tatsächlich rausgeht.
Freitexte auswerten
Rückmeldungen, Störungsmeldungen oder Prüfberichte automatisch kategorisieren, um Häufungen früh zu erkennen.
Übersetzungen im Arbeitsablauf
Anleitungen und Sicherheitshinweise in die Sprachen Ihres Teams bringen, direkt aus dem System heraus.
Bedarf und Auslastung abschätzen
Auf Basis Ihrer historischen Daten Hinweise auf zu erwartende Mengen geben, als Unterstützung für die Planung.
Wo die Daten verarbeitet werden
Das ist die wichtigste Frage vor jedem KI-Projekt, und sie wird oft zu spät gestellt. Wir klären sie am Anfang, weil sie über Aufwand, Kosten und Zulässigkeit entscheidet.
Modell im eigenen Haus
Ein offenes Sprachmodell läuft auf Ihrer Hardware oder in unserem Rechenzentrum. Kein Inhalt verlässt Ihre Umgebung.
Modell eines Anbieters
Die Verarbeitung läuft über eine Schnittstelle bei einem externen Anbieter, mit entsprechendem Vertrag zur Auftragsverarbeitung.
Technik, die dahintersteckt
Die Anbindung entwickeln wir überwiegend in Python. Für Fragen an eigene Dokumente arbeiten wir mit Vektordatenbanken, damit das Modell nur auf geprüften Inhalten antwortet statt frei zu formulieren. Wo Modelle im Haus laufen sollen, richten wir sie über Docker auf Ihrer Hardware ein.
Anbindung
Wissensbasis
Modelle
Betrieb
So gehen wir vor
Aufgabe eingrenzen
Wir suchen gemeinsam einen Fall, der häufig vorkommt und heute Zeit kostet. Nicht den spektakulärsten, sondern den nützlichsten.
Datenschutz klären
Welche Daten sind beteiligt, wo dürfen sie verarbeitet werden und was muss dokumentiert werden. Das steht vor der Technik.
Kleiner Test mit echten Daten
Ein überschaubarer Versuch zeigt in wenigen Wochen, wie gut die Ergebnisse tatsächlich sind.
Einbau in Ihre Software
Erst wenn die Qualität stimmt, wird die Funktion fester Bestandteil des Systems, in dem ohnehin gearbeitet wird.
Beobachten und nachjustieren
Wir messen, wie oft Vorschläge übernommen und wie oft sie korrigiert werden, und verbessern auf dieser Grundlage.
Was Sie davon haben
Häufige Fragen zur KI-Integration
Nur wenn Sie sich dafür entscheiden. Es gibt inzwischen leistungsfähige offene Modelle, die vollständig auf eigener Hardware laufen. Bei personenbezogenen oder besonders sensiblen Daten empfehlen wir diesen Weg. Für unkritische Aufgaben kann ein Anbietermodell wirtschaftlicher sein, dann mit vertraglicher Grundlage.
Damit muss man rechnen, deshalb bauen wir Systeme so, dass Vorschläge geprüft werden können. Bei Fragen an eigene Dokumente geben wir immer die Fundstelle mit an. Bei Vorgängen mit rechtlicher oder finanzieller Wirkung ist eine menschliche Freigabe fest eingebaut, nicht optional.
Für den Betrieb eines eigenen Modells ja, in der Regel einen Server mit passender Grafikkarte. Die Größenordnung hängt vom Modell und der Zahl gleichzeitiger Nutzer ab. Wenn sich die Anschaffung nicht lohnt, können wir die Umgebung auch in unserem Rechenzentrum bereitstellen.
Ein abgegrenzter Test dauert meist zwei bis vier Wochen. Danach lässt sich mit echten Zahlen sagen, wie oft die Ergebnisse brauchbar waren. Erst auf dieser Grundlage entscheiden Sie über den weiteren Ausbau, nicht auf Basis einer Präsentation.
In den Projekten, die wir umsetzen, geht es um Entlastung bei Aufgaben, die niemand gern macht. Wer heute Rechnungen abtippt, prüft danach Vorschläge und hat mehr Zeit für Fälle, die Erfahrung erfordern. Wie Sie den gewonnenen Freiraum nutzen, ist Ihre Entscheidung.
Bei einem eigenen Modell im Wesentlichen Strom und Wartung des Servers. Bei Anbietermodellen wird nach Menge abgerechnet, sodass die Kosten mit der Nutzung steigen. Wir schätzen das vorab ab, damit Sie nicht von einer Rechnung überrascht werden.
Fangen wir mit einer Aufgabe an
Große KI-Strategien scheitern meist an sich selbst. Ein klar abgegrenzter Anwendungsfall zeigt in wenigen Wochen, ob sich der Weg lohnt.