KI-Implementierung
KI-Implementierung macht aus einem ausgewählten Anwendungsfall eine nutzbare Lösung im Arbeitsalltag. Wir entwickeln, integrieren und testen KI mit Ihren vorhandenen Systemen – und planen Verantwortlichkeiten sowie den laufenden Betrieb von Beginn an.
KI-Projekt besprechen01 / Im Fokus
Ein überzeugendes Beispiel zeigt zunächst nur, dass ein Ansatz möglich ist. Im Betrieb müssen Berechtigungen, Sonderfälle, Ausfälle, Antwortqualität und Kosten berücksichtigt werden. Wir legen vor der Entwicklung fest, woran die Einführung gemessen wird.
02 / Im Fokus
Je nach Aufgabe verbinden wir ein geeignetes Modell mit ausgewählten Datenquellen, Suchfunktionen und Werkzeugen. Ein interner KI-Assistent benötigt etwa eine rechtebasierte Wissenssuche. Für KI-Agenten begrenzen wir ausführbare Aktionen und sehen Freigaben vor.
03 / Im Fokus
Ein Ergebnis muss im richtigen System und beim richtigen Team ankommen. APIs, Datenbanken und verfügbare Schnittstellen verbinden die Lösung mit Ihrer Software. Technische Grenzen, Datenformate und Fehlerwege werden vor der produktiven Anbindung geprüft.
04 / Im Fokus
Repräsentative Testfälle umfassen auch fehlende Daten, falsche Antworten, unzulässige Zugriffe und manipulierte Eingaben. Fachliche Abnahme, Protokollierung und Rückfallmöglichkeiten gehören zur Einführung. Sensible Vorgänge erhalten zusätzliche Kontrollen.
05 / Im Fokus
Monitoring, Modell- und Schnittstellenänderungen sowie laufende Nutzungskosten beeinflussen die Lösung nach dem Start. Wir klären Zuständigkeiten, Supportumfang und Aktualisierung der Wissensquellen. Ein stufenweiser Rollout erleichtert Korrekturen.
Vor der Beauftragung klären
Der konkrete Umfang wird im Auftrag festgelegt. Diese Punkte beschreiben mögliche Arbeitsergebnisse und die Voraussetzungen für einen sinnvollen Einstieg.
Mögliche Einsatzfelder
Die Beispiele beschreiben mögliche Anwendungen. Ob sie zu Ihren Abläufen passen, prüfen wir anhand Ihrer Systeme, Daten und Anforderungen.
Aus einem Dokumentenpilot wird eine Anwendung mit Rollenrechten, gepflegten Quellen und nachvollziehbaren Antworten.
KI-extrahierte Felder werden validiert und nach Freigabe an den bestehenden Folgeprozess übergeben.
Ein klar begrenzter Agent sammelt Informationen aus freigegebenen Quellen und bereitet einen prüfbaren Bericht vor.
Vorgehensweise
Wir vereinbaren Umfang, Qualitätskriterien und Zuständigkeiten, bevor wir den nächsten Schritt beginnen.
Arbeitsablauf, Engpass und erwartete Veränderung erfassen.
Eine klar abgegrenzte Aufgabe mit fachlicher Verantwortung auswählen.
Erwarteten Nutzen mit Entwicklung, Betrieb und Kontrollaufwand vergleichen.
Qualität, Rechte, Schnittstellen und Verfügbarkeit der Daten prüfen.
Machbarkeit an repräsentativen Beispielen und festgelegten Kriterien erproben.
Modellzugriff, Anwendungslogik, Datenabruf und Kontrollen entwickeln.
Die Lösung mit Anwendungen und dem vorgesehenen Arbeitsablauf verbinden.
Qualität, Rechte, Last und Ausnahmen vor der Freigabe prüfen.
Stufenweise einführen, Mitarbeitende einweisen und Verantwortlichkeiten übergeben.
Fehler, Qualität und Kosten beobachten; Änderungen kontrolliert ausrollen.
Aufwand und Wirtschaftlichkeit
Eine belastbare Kalkulation folgt auf die gemeinsame Abgrenzung. Einrichtung, Lizenzen und laufender Betrieb werden getrennt betrachtet.
Annahmen im Wirtschaftlichkeitsmodell prüfen ↗Fragen zu KI-Implementierung
Ein konkreter Ablauf und eine Übersicht Ihrer Anwendungen reichen für den ersten Austausch.
Mit einem konkreten Prozess und einem überprüfbaren Ziel. Nach Auswahl des Anwendungsfalls werden Daten, Wirtschaftlichkeit und Risiken geprüft. Ein Pilot liefert die Grundlage für Entwicklung, Systemintegration, Tests und einen kontrollierten Rollout.
Das hängt von der Aufgabe ab: etwa freigegebene Dokumente für Wissenssuche oder repräsentative Belege für Extraktion. Entscheidend sind Nutzungsrechte, Qualität und typische Sonderfälle. Ein eigenes Modelltraining ist nicht für jeden Anwendungsfall erforderlich.
Ja. Ein sinnvoller Pilot hat einen begrenzten Umfang, geeignete Testdaten und klare Erfolgskriterien. Vor dem Start wird festgelegt, welche Ergebnisse eine weitere Entwicklung rechtfertigen und wann der Ansatz beendet oder angepasst wird.
Über geeignete Schnittstellen und definierte Übergaben. Das Ergebnis kann beispielsweise in einer internen Anwendung erscheinen oder nach Prüfung an CRM und ERP weitergegeben werden. Verfügbare APIs und Berechtigungen setzen den Rahmen.
Fehler bleiben möglich. Deshalb planen wir Quellenhinweise, Validierung, manuelle Prüfung und Abbruchregeln passend zum Risiko. Für kritische Vorgänge wird ein Rückfallprozess festgelegt; eine fehlerfreie KI wird nicht versprochen.
Ihr nächster Schritt
Beschreiben Sie uns Ihre Aufgabe. Im ersten Gespräch klären wir Bedarf, Möglichkeiten und einen sinnvollen nächsten Schritt.