KI-Prozessautomatisierung
Wir verbinden klassische Workflow-Automatisierung mit KI-Funktionen, wenn Entscheidungen, Texte, Dokumente oder andere unstrukturierte Daten verarbeitet werden müssen.
Typische Ausgangslagen
Lieferumfang
Einsatzbereiche
Die sinnvollste Architektur hängt vom Prozess, den Daten, vorhandenen Systemen und dem Risiko einer Fehlentscheidung ab. Die folgenden Beispiele sind typische Einsatzfelder, keine pauschale Empfehlung.
Entscheidungskriterien
Wir prüfen zuerst, ob KI für die konkrete Aufgabe tatsächlich einen Vorteil gegenüber klassischer Software, Suche oder Workflow-Automatisierung bringt.
Qualität und Kontrolle
Nicht-deterministische Ergebnisse werden nicht nur anhand einzelner Demo-Ausgaben bewertet. Wir definieren repräsentative Testfälle, beobachten Fehlerbilder und planen Fallbacks oder menschliche Freigaben dort ein, wo sie fachlich erforderlich sind.
Zusammenarbeit
Wir starten nicht mit einem Modellnamen, sondern mit dem Prozess, den Nutzern, den vorhandenen Daten und den technischen Rahmenbedingungen. Daraus leiten wir eine Architektur ab, die Nutzen, Datenschutz, Kosten, Wartbarkeit und Betrieb zusammen betrachtet.
Zu Beginn werden Ausgangslage, Nutzer, Datenquellen, Integrationen und Qualitätsanforderungen geklärt. Wenn zentrale Annahmen noch offen sind, schneiden wir eine erste Ausbaustufe so, dass sie diese Annahmen gezielt prüft.
Die Software wird iterativ gegen echte Daten und Schnittstellen entwickelt. Kritische Integrationen und KI-Funktionen werden früh geprüft, damit technische Risiken nicht erst am Ende sichtbar werden.
Für produktive Systeme gehören Monitoring, Kostenkontrolle, Logging, Fehlerpfade und Modell- beziehungsweise Providerwechsel zur Architektur. Ein KI-Projekt endet nicht mit einer überzeugenden Demo.
Häufige Fragen
Direkte Antworten auf Punkte, die vor einer technischen Entscheidung geklärt werden sollten.
Besonders geeignet sind Prozesse mit wiederkehrenden Aufgaben und unstrukturierten Eingaben wie Texten, Dokumenten oder E-Mails. Rein regelbasierte Schritte sollten oft klassisch automatisiert bleiben.
Nein. Häufig ist eine hybride Architektur besser: klassische Workflow-Logik steuert den Ablauf, KI übernimmt nur die Schritte, die flexible Interpretation benötigen.
Durch klar definierte Zuständigkeiten, Validierungen, Schwellenwerte, Freigabeschritte, Logging und die Möglichkeit, unsichere Fälle an Menschen zurückzugeben.
Ja. Typische Schritte sind Klassifikation, Extraktion, Zusammenfassung und Weiterleitung. Die robuste Lösung kombiniert KI-Auswertung mit festen Regeln, Validierung und manueller Bearbeitung für unsichere Fälle.
Klassische Workflows folgen festen Regeln. KI ist besonders hilfreich, wenn unstrukturierte Texte, Dokumente oder variable Bedeutungen verarbeitet werden müssen. In der Praxis ist die Kombination häufig am stabilsten.
Verwandte Leistungen
In einem unverbindlichen Gespräch klären wir Ziel, Ausgangslage und sinnvolle nächste Schritte.
Für den Einstieg reichen Ziel, vorhandene Systeme und die wichtigste offene Frage.
