KI-Integration für Unternehmen
Wir finden die Aufgaben in Ihrem Unternehmen, bei denen sich KI tatsächlich auszahlt, bauen einen Pilot mit Ihren echten Daten, messen, wie gut er funktioniert, und bringen ihn dann mit den Kontrollmechanismen, die Ihr Team braucht, in den täglichen Einsatz.
Wann sich ein Gespräch mit uns lohnt
KI-Integration lohnt sich, wenn viele Menschen viel Zeit damit verbringen, Texte zu lesen, zu sortieren, zu beantworten oder abzutippen. Sie lohnt sich nicht, nur weil die Konkurrenz KI in ihren Pressemitteilungen erwähnt.
- Ihr Team beantwortet jeden Tag dieselben Fragen von Kunden oder Mitarbeitenden, und die Antworten stehen bereits irgendwo in Dokumenten, einem Wiki oder alten Tickets
- Rechnungen, Verträge, Anträge oder Formulare kommen als PDF und E-Mail, und jemand überträgt die Daten von Hand ins CRM oder in die Buchhaltung
- Eingehende Anfragen stapeln sich in einem gemeinsamen Postfach und müssen gelesen, eingeordnet und weitergeleitet werden, bevor jemand daran arbeiten kann
- Sie haben ein mobiles oder webbasiertes Produkt und möchten Suche, Zusammenfassungen, Empfehlungen oder einen Chat-Assistenten ergänzen, der mit Ihren eigenen Inhalten arbeitet
- Sie haben ChatGPT oder Claude im Unternehmen schon ausprobiert und möchten dasselbe an Ihre Systeme angebunden, mit Zugriffsregeln und ohne dass Mitarbeitende Daten in öffentliche Tools kopieren
- Die Geschäftsführung hat eine KI-Strategie angefragt, und Sie brauchen eine ehrliche Liste, was zuerst gebaut, was verschoben und was gestrichen werden sollte
Was wir entwickeln
KI-Potenzialanalyse
Wir gehen Ihre Prozesse mit den Menschen durch, die sie verantworten, und listen die Aufgaben auf, bei denen KI Zeit sparen oder Fehler reduzieren kann. Zu jedem Kandidaten gibt es eine Einschätzung zu Datenlage, Risiko und Aufwand, damit Sie das erste Projekt auf Basis von Fakten wählen und nicht aus Begeisterung.
Assistenten auf Unternehmensdaten
Chat-Assistenten und interne Suche auf Basis von GPT oder Claude, die aus Ihren Dokumenten, Ihrer Wissensdatenbank und Ihrer Ticket-Historie antworten (Retrieval-Augmented Generation, RAG). Die Antworten nennen die Quelle, und jeder Nutzer sieht nur, was seine Zugriffsrechte erlauben.
Dokumenten- und E-Mail-Verarbeitung
Auslesen von Feldern aus Rechnungen, Verträgen, Anträgen und gescannten Formularen, Klassifizierung eingehender E-Mails und Antwortentwürfe. Das Ergebnis landet in Ihrem CRM, ERP oder Buchhaltungssystem statt in einer Tabelle, die jemand abtippen muss.
KI-Agenten für Prozesse
Agenten, die selbstständig eine Abfolge von Schritten erledigen: eine Anfrage lesen, den Kunden im CRM suchen, eine Aufgabe anlegen, eine Antwort senden oder an einen Menschen eskalieren. Wir legen genau fest, welche Aktionen der Agent ausführen darf und wo ein Mensch bestätigen muss.
KI-Funktionen in Apps
Intelligente Suche, Zusammenfassungen, Content-Generierung, Chat-Support und Personalisierung in Ihrem bestehenden iOS-, Android- oder Webprodukt. Den Backend-Teil übernehmen wir ebenfalls: Prompts, Modellaufrufe, Kostenlimits und Ausweichlösungen, wenn der Modellanbieter langsam oder nicht erreichbar ist.
Betreuung und Weiterentwicklung
Modelle ändern sich, Preise ändern sich, und Ihre Dokumente ändern sich jede Woche. Wir halten die Lösung nach dem Launch am Laufen: Wir aktualisieren die Wissensdatenbank, wiederholen Qualitätsprüfungen, wechseln zu neueren Modellen, wenn es sinnvoll ist, und beheben, was Nutzer melden.
Mit der Aufgabe beginnen, nicht mit dem Modell
Die meisten enttäuschenden KI-Projekte haben mit einer Technologie begonnen und erst danach ein Problem dafür gesucht. Wir gehen umgekehrt vor. Zuerst sehen wir uns an, wo tatsächlich Zeit verloren geht: wie viele Anfragen eingehen, wie lange jede dauert, wie oft Fehler passieren und was sie kosten. Dann prüfen wir, ob die Daten, die KI braucht, vorhanden und nutzbar sind. Manche Aufgaben eignen sich besser für einfache Automatisierung ganz ohne Modell, und das sagen wir Ihnen.
- Eine kurze Liste von Anwendungsfällen, gereiht nach erwartetem Nutzen, Risiko und Aufwand
- Für jeden Fall: welche Daten er braucht, was schiefgehen kann, wie wir den Erfolg messen
- Eine klare Empfehlung, was zuerst gebaut wird und was warten kann
- Ein ehrlicher Hinweis, wo eine einfache Regel, ein Formular oder eine Integration die Aufgabe besser erledigt als KI
Ihre Daten, Ihre Regeln
Bevor Code entsteht, vereinbaren wir, wo die Daten liegen und welche Modelle sie sehen dürfen. Für viele Unternehmen reicht eine kommerzielle API wie OpenAI oder Anthropic mit Geschäftsbedingungen, die kein Training mit Ihren Daten vorsehen. Wo das nicht genügt, gibt es Cloud-Bereitstellungen dieser Modelle in der EU oder Open-Weight-Modelle auf Ihren eigenen Servern, sodass die Daten Ihre Infrastruktur nie verlassen. Wir gestalten die Zugriffe so, dass der Assistent einem Mitarbeitenden kein Dokument zeigen kann, das dieser nicht öffnen darf. Unsere Gesellschaft hat ihren Sitz in Estland, daher arbeiten wir standardmäßig nach den EU-Regeln für personenbezogene Daten.
- Eine schriftliche Datenlandkarte: was an das Modell geht, was gespeichert wird, wo und wie lange
- Eine Modellwahl, die zu Ihren Vertraulichkeitsanforderungen passt, einschließlich selbst gehosteter Optionen
- Rollenbasierte Zugriffsrechte auf Dokumente, die auch in den KI-Antworten greifen
- Entfernen oder Maskieren personenbezogener Daten, wo die Aufgabe sie nicht braucht
- Protokolle von Prompts und Aktionen, damit Sie nachvollziehen können, was das System getan hat und warum
Messbare Qualität, erkennbare Fehler
Sprachmodelle klingen selbstsicher, auch wenn sie falsch liegen, deshalb beurteilen wir einen Pilot nicht nach ein paar beeindruckenden Demos. Gemeinsam mit Ihrem Team erstellen wir ein Testset aus echten Fragen und Dokumenten mit korrekten Antworten und prüfen jede Version des Systems daran. Im Betrieb ergänzen wir die Kontrollen, die zum Risiko passen: Konfidenzschwellen, Quellenangaben, Abgleich ausgelesener Felder mit Ihren Datensätzen und menschliche Prüfung bei wichtigen Entscheidungen. Regulatorisch sieht der EU AI Act je nach Einsatz von KI unterschiedliche Pflichten vor. Wir helfen Ihnen zu erkennen, welche davon voraussichtlich für Ihren Anwendungsfall gelten, und bauen Dinge wie einen klaren Hinweis an Nutzer ein, dass sie mit einer KI sprechen; die rechtliche Bewertung selbst bleibt bei Ihren Juristen.
- Ein Testset aus Ihren echten Fällen und ein reproduzierbarer Qualitätswert für jedes Release
- Schutzmechanismen: Quellenangaben, Ablehnung, wenn die Antwort nicht in den Quellen steht, Feldvalidierung
- Menschliche Prüfschritte, wo eine falsche Antwort teuer wäre
- Überwachung von Antwortqualität, Kosten pro Anfrage und Nutzerfeedback nach dem Launch
So läuft ein KI-Projekt ab
Analyse
Gespräche mit den Menschen, die die Arbeit machen, und ein Blick auf die beteiligten Daten und Systeme. Sie erhalten eine gereihte Liste von Anwendungsfällen und eine Empfehlung für den Pilot.
Pilot mit echten Daten
Ein funktionierender Prototyp für einen Anwendungsfall, angebunden an eine Auswahl Ihrer echten Dokumente oder Anfragen. Sie sehen, was er mit Ihrem Material macht, nicht mit einer Hersteller-Demo.
Qualitätsbewertung
Wir messen den Pilot an einem vereinbarten Testset und besprechen die Fehler mit Ihrem Team. Sie erhalten eine klare Entscheidungsgrundlage: weitermachen, anpassen oder stoppen.
Einführung in den Betrieb
Integration in Ihr CRM, ERP, E-Mail-System, Ihre App oder Ihr Intranet, Zugriffskontrolle, Protokollierung und Monitoring. Ihr Team erhält ein Werkzeug für den täglichen Einsatz und eine Anleitung dazu.
Betreuung und Weiterentwicklung
Wir verfolgen Qualität und Kosten, aktualisieren Wissensdatenbank und Prompts und wechseln zu besseren Modellen, sobald sie verfügbar sind. Sie erhalten regelmäßige Berichte und eine Liste der nächsten Verbesserungen.
Modelle und Werkzeuge
Sprachmodelle
- GPT-Modelle von OpenAI
- Anthropic Claude
- Open-Weight-Modelle auf Ihrer eigenen Infrastruktur
Retrieval und Daten
- RAG über Dokumente, Wikis und Tickets
- Vektorsuche
- PostgreSQL
- MySQL
Backend und Integration
- Python
- PHP / Laravel
- REST-APIs und Webhooks
- n8n, Make, Zapier
Wo KI zum Einsatz kommt
- iOS- und Android-Apps
- Webanwendungen und Admin-Panels
- E-Mail und Messenger
- CRM- und ERP-Systeme
Formen der Zusammenarbeit
Pilot zum Festpreis
Ein definierter Anwendungsfall, ein vereinbartes Testset und am Ende ein funktionierender Pilot. Ein guter Weg, um herauszufinden, ob sich KI für Sie lohnt, bevor Sie sich größer festlegen.
Dediziertes Team
Ein Team, das mehrere Anwendungsfälle nacheinander einführt und im Betrieb hält. Geeignet für Unternehmen, die KI als laufendes Programm verstehen und nicht als Einzelprojekt.
Nach Aufwand
Beratung, Audits einer bestehenden KI-Lösung, Verbesserung von Prompts und Qualität oder Betreuung. Sie zahlen die tatsächlich aufgewendete Zeit.
Stimmen
Das Revol-Team stärkt die Entwicklungskapazitäten des Kunden kontinuierlich durch hochwertige Arbeit und verlässlichen Support. Die Kommunikation ist effektiv, und das Team versteht die Anforderungen und das Geschäft des Kunden sehr gut.
Tomas
Die Arbeit von Revol hat die Erwartungen voll erfüllt und den Kunden zufriedengestellt. Der frische Ansatz und die ständige Erreichbarkeit für Support waren wertvolle Pluspunkte. Wer ein kommunikatives, kundenorientiertes Team sucht, um seine Ziele zu erreichen, ist hier richtig.
Andrey
Häufig gestellte Fragen
Wo fangen wir an, wenn wir noch keinerlei KI-Erfahrung haben?
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.
Werden unsere Daten zum Training fremder Modelle verwendet?
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.
Wie gehen Sie mit falschen oder erfundenen Antworten um?
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.
Was ist mit DSGVO und EU AI Act?
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.
Können Sie KI-Funktionen in unsere bestehende App oder Website einbauen?
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.
Wann würden Sie von KI abraten?
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.
Woran erkennen wir, dass sich das Projekt gelohnt hat?
Wir vereinbaren die Kennzahl vor dem Pilot: Zeit pro Anfrage, Anteil der Anfragen ohne menschliches Eingreifen, Zahl der Korrekturen, Antwortzeit für Kunden. Wir erfassen den Ausgangswert und vergleichen nach dem Launch dieselben Zahlen. Bewegen sich die Zahlen nicht, erfahren Sie das im Pilot und nicht erst nach einem vollständigen Rollout.
Erzählen Sie uns von Ihrem Projekt
Beschreiben Sie die Aufgabe in wenigen Zeilen. Innerhalb eines Werktags melden wir uns mit Rückfragen oder einer ersten Einschätzung zu Umfang und Kosten.
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