KI-Integration für Unternehmen

Mit einer kurzen Analyse: Wir sprechen mit den Teams, die Anfragen, Dokumente und Kundenfragen bearbeiten, und sehen uns die Daten an, mit denen sie arbeiten. Das Ergebnis ist eine gereihte Liste von Anwendungsfällen und ein Pilot, der zuerst getestet wird. Sie müssen nichts Besonderes vorbereiten außer dem Zugang zu den Menschen und Beispieldaten.

Meist nicht. Wir arbeiten mit dem, was Sie bereits haben, messen zuerst einen echten Durchlauf und beheben die Stellen, die am meisten kosten. Ein Neubau ist die bequeme Empfehlung und selten die richtige.

Nicht, wenn wir es richtig einrichten. Die Business-API-Bedingungen der großen Anbieter schließen ein Training mit Ihren Daten aus, und wo das nicht genügt, nutzen wir in der EU gehostete Modelle oder Open-Weight-Modelle auf Ihren eigenen Servern. Welche Option passt, wird zu Beginn entschieden und schriftlich festgehalten, zusammen mit dem, was wie lange gespeichert wird.

Ein Sprachmodell lässt sich nicht unfehlbar machen, deshalb planen wir seine Fehler ein. Assistenten antworten nur aus Ihren Quellen und nennen sie, lehnen ab, wenn die Antwort dort nicht steht, und werden vor jedem Release an einem Satz echter Fragen getestet. Wo ein Fehler teuer ist, bestätigt ein Mensch das Ergebnis, bevor etwas passiert.

Wir entwickeln vom ersten Tag an DSGVO-konform: Datenminimierung, Zugriffskontrolle, Hosting in der EU, wo nötig, und eine klare Dokumentation dessen, was verarbeitet wird. Beim AI Act helfen wir Ihnen zu verstehen, welche Pflichten für Ihren Anwendungsfall voraussichtlich relevant sind, und setzen die technische Seite um, etwa den Hinweis an Nutzer, dass sie mit einer KI sprechen, und die Protokollierung. Die rechtlichen Schlussfolgerungen sollten von Ihrer eigenen Rechtsberatung kommen.

Ja. Wir ergänzen den Backend-Teil, der mit dem Modell kommuniziert, binden ihn an Ihre Inhalte und Nutzerdaten an und bauen die Oberfläche in Ihr iOS-, Android- oder Webprodukt ein. Dazu gehören Kostenlimits pro Nutzer und eine Ausweichlösung für den Fall, dass der Modellanbieter nicht erreichbar ist.

Wenn die Regeln klar und stabil sind, ist eine normale Integration oder ein Formular günstiger, schneller und berechenbarer. Wenn es kaum Daten gibt, aus denen gelernt werden kann, oder wenn jede Antwort exakt stimmen muss und nicht überprüfbar ist, bringt KI mehr Risiko, als sie Arbeit abnimmt. In solchen Fällen sagen wir das und schlagen meist eine klassische Prozessautomatisierung vor.