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KI und Automatisierung

Wir automatisieren Abläufe dort, wo sie einen konkreten Prozess tragen, und setzen KI ein, wo sie Nutzen bringt: kontrolliert, nachvollziehbar und mit Ihren Daten unter Ihrer Kontrolle.

Projekt besprechen →So sieht das aus

Wo Automatisierung den Unterschied macht

Viele Unternehmen sehen das Potenzial von KI, kommen aber vom Experiment nicht in den Alltag. Typische Anzeichen:

  • Routine frisst Zeit

    Dieselben Schritte laufen täglich von Hand ab: Daten abtippen, weiterleiten, abgleichen.

  • Wissen ist verstreut

    Antworten stecken in Dokumenten, E-Mails und Köpfen. Wer sucht, verliert Zeit.

  • Pilot ohne Produktivbetrieb

    KI-Experimente überzeugen im Test, scheitern aber an Anbindung, Betrieb und Verantwortlichkeiten.

  • Datenschutz bremst

    Vertrauliche Dokumente und personenbezogene Daten gehören nicht unkontrolliert in externe KI-Dienste.

Automatisierung in Stufen

Nicht jeder Prozess braucht KI. Wir beginnen mit der einfachsten Lösung, die trägt, und gehen erst weiter, wenn der Nutzen es rechtfertigt. Mit jeder Stufe steigen die Möglichkeiten und der Kontrollbedarf.

automatisierung.exe Stufenmodell
RegelnWorkflows, SchnittstellenSTUFE 01ErkennenDokumente, ZuordnungSTUFE 02AssistierenWissenssysteme, RAGSTUFE 03HandelnAbläufe mit FreigabeSTUFE 04mehr Möglichkeitenmehr Autonomie, mehr KontrollbedarfEINFACHSTE LÖSUNG, DIE TRÄGT, ZUERST
  • RegelnFeste Abläufe und Schnittstellen, deterministisch und gut prüfbar.
  • ErkennenKI liest Dokumente, ordnet zu und extrahiert Daten. Menschen prüfen Unsicheres.
  • AssistierenAssistenten und Wissenssysteme beantworten Fragen auf Basis Ihrer Unterlagen.
  • HandelnAbläufe, die Schritte selbst ausführen, mit Freigaben an den richtigen Stellen.

Was wir für Sie umsetzen

Von der schlanken Integration bis zur Infrastruktur für sensible Daten. Wir kombinieren die Bausteine, die Ihr Anwendungsfall braucht.

  • Prozessautomatisierung

    Wiederkehrende Abläufe werden zu automatisierten, protokollierten Prozessen zwischen Ihren Systemen.

    Workflows · Schnittstellen · Protokoll

  • Dokumentenverarbeitung

    Eingehende Dokumente werden gelesen, eingeordnet und in Ihre Systeme übernommen, mit Prüfung bei Unsicherheit.

    Extraktion · Klassifikation · Freigabe

  • Assistenten und Wissenssysteme

    Fragen an das eigene Wissen, beantwortet auf Basis Ihrer Dokumente und mit Quellenangabe.

    RAG · Assistenten · Suche

  • Integration in Ihre Systeme

    KI und Automatisierung greifen in vorhandene Anwendungen, statt eine weitere Insel zu schaffen.

    APIs · Events · Datenbanken

  • Evaluation und Qualitätssicherung

    Wir messen, wie gut eine Lösung arbeitet, und legen Schwellenwerte und Freigaben fest.

    Tests · Schwellenwerte · Freigaben

  • Betrieb und Governance

    Monitoring, Zugriffsregeln, Modellwahl und Dokumentation, damit die Lösung auch später geprüft werden kann.

    Monitoring · Zugriffe · Doku

Beispiel: Dokumentenverarbeitung

Eingehende Dokumente werden automatisch gelesen und eingeordnet. Wo die KI unsicher ist, entscheidet ein Mensch. Alles landet nachvollziehbar in Ihren Systemen.

dokumente.exe Ablauf mit Freigabe
ABLAUFEingangMail, PDF, Scan01ErkennungKI liest, ordnet02PrüfungMensch bei Zweifel03Übernahmein Ihre Systeme04Protokollnachvollziehbar05QUERSCHNITTBerechtigungen · Protokollierung · Datenschutz
  • AutomatischWas eindeutig ist, läuft ohne Handarbeit durch.
  • Mit FreigabeWo die KI unsicher ist, entscheidet ein Mensch. Schwellenwerte legen wir gemeinsam fest.
  • NachvollziehbarJeder Schritt wird protokolliert, auch für spätere Prüfungen.

KI unter Ihrer Kontrolle

Je nach Vorgaben und Möglichkeiten setzen wir leistungsfähige Lösungen um, vom lokalen Betrieb bis zur hybriden Architektur. Datenverarbeitung, Infrastruktur und Zugriffsrechte werden bewusst gestaltet.

DSGVO, EU AI Act und KI-Governance werden bei der Konzeption entsprechend dem jeweiligen Anwendungsfall berücksichtigt.

Sichere KI und LLM-Infrastruktur →
kontrolle.exe Beispielhafte Leitplanken
  • Sensible Daten bleiben in kontrollierten Umgebungen
  • Antworten nennen ihre Quellen
  • Kritische Schritte brauchen eine Freigabe
  • Modellwahl und Zugriffe sind dokumentiert
  • Qualität wird gemessen, nicht angenommen

Beispiele für Leitplanken, die wir je nach Anwendungsfall festlegen.

In vier Schritten zur laufenden Lösung

Wir beginnen klein, messen den Nutzen und gehen erst dann in den Produktivbetrieb. So entscheiden Sie auf belastbarer Grundlage.

  1. 01

    Anwendungsfall wählen

    Nutzen, Aufwand und Risiko abwägen

    Ergebnis Priorisierte Liste
  2. 02

    Daten und Rahmen klären

    Datenlage, Schutzbedarf und Betriebsmodell

    Ergebnis Architektur- und Datenflussdokumentation
  3. 03

    Pilot mit Messkriterien

    Eine Lösung im kleinen Umfang erproben und bewerten

    Ergebnis Belegbarer Nutzen oder klare Entscheidung
  4. 04

    Produktivbetrieb

    Anbindung, Monitoring, Governance und Übergabe

    Ergebnis Betriebsbereite Lösung mit Dokumentation

Typische Vorhaben

Vier Szenarien, die uns in dieser Form immer wieder begegnen.

  • 01

    Eingangspost automatisch einordnen

    AusgangslageRechnungen und Anfragen werden von Hand sortiert und erfasst.

    ErgebnisDokumente werden gelesen, zugeordnet und mit Freigabe in die Systeme übernommen.

  • 02

    Fragen an das eigene Wissen

    AusgangslageAntworten stecken in Handbüchern, Verträgen und E-Mails.

    ErgebnisEin Assistent beantwortet Fragen mit Quellenangabe, auf Basis Ihrer Unterlagen.

  • 03

    Wiederkehrende Abläufe ohne Handarbeit

    AusgangslageDaten werden täglich zwischen Systemen kopiert und abgeglichen.

    ErgebnisEin automatisierter, protokollierter Ablauf ersetzt die manuellen Schritte.

  • 04

    Sensible Daten sicher auswerten

    AusgangslageVertrauliche Dokumente dürfen keine externen Dienste nutzen.

    ErgebnisEin lokal oder in privater Infrastruktur betriebenes Modell mit klaren Zugriffsregeln.

Beispielhafte Szenarien, keine veröffentlichten Referenzen.

Aus der Praxis

Drei Vorhaben, in denen manuelle Schritte durch ein System ersetzt wurden.

  • IT & Entwicklung4 Monate
    01

    Reporting-Tool für das Management

    AnforderungDie Geschäftsführung braucht wöchentlich einen strukturierten Bericht aus Entwickler-Tickets und den internen Systemen. Aus denselben Projektdaten soll ein Newsletter für die interne Kommunikation entstehen. Beide Stücke müssen über alle laufenden Projekte dieselbe Form haben.

    HerausforderungTickets und interne Systeme liefern Ausschnitte, keinen Bericht. Für jeden Durchlauf wurden Status und Zahlen von Hand aus mehreren Quellen gezogen. Die Reports kamen spät, und Führung und Teams lasen nicht dieselbe Fassung.

    UmgangEin System zieht die Projektdatenquellen zusammen und erzeugt daraus den Management-Report und den Newsletter. Die wöchentliche Fassung läuft ohne erneutes Zusammentragen. Weil beide aus derselben Grundlage kommen, bleibt die Aussage über die Projekte einheitlich.

    Ergebnisse

    • 90 % Zeitersparnis bei der Report-Erstellung
    • Wöchentliche Management-Reports automatisiert
    • Einheitliche Kommunikation über alle Projekte
    • Transparenz für Stakeholder erhöht
  • Finanzdienstleistung10 Monate
    02

    Automatisierte Dokumentenverarbeitung

    AnforderungVersicherungsdokumente sollen ausgelesen und klassifiziert werden, ohne dass jedes Stück von Hand geöffnet wird. Das Volumen liegt bei mehr als 40.000 Dokumenten im Monat.

    HerausforderungDie manuelle Bearbeitung brauchte drei Tage und war fehleranfällig. Ein Dokument muss gelesen und der richtigen Klasse zugeordnet werden. Bei dieser Menge bricht beides zusammen, sobald Menschen jedes Stück anfassen.

    UmgangOCR entnimmt die Inhalte, NLP und Machine Learning bestimmen die Klasse. Erfassung und Zuordnung laufen damit für den automatisierten Anteil ohne einzelnes Öffnen. Was die Modelle nicht tragen, bleibt in der manuellen Bearbeitung.

    Ergebnisse

    • 94 % Automatisierungsgrad erreicht
    • Bearbeitungszeit von 3 Tagen auf 2 Stunden
    • 120 Personenstunden pro Monat eingespart
    • Fehlerquote um 78 % reduziert
  • Logistik & Transport7 Monate
    03

    Lieferungsaufnahme mit KI-Schadenserkennung

    AnforderungPaletten und Lieferscheine sollen bei der Aufnahme direkt in SCM und CRM stehen. Sichtbare Transportschäden sollen erkannt und nur bei Bedarf als Ticket an den Kundendienst gehen.

    HerausforderungAufnahme und Schadensprüfung liefen getrennt und von Hand. Zwischen Lieferschein, Bild und Kundendienst gab es keinen Anschluss. Ein Schaden wurde erst sichtbar, wenn jemand das Bild selbst prüfte.

    UmgangLieferscheine werden automatisch erfasst und nach SCM und CRM geschrieben. Eine bildbasierte Diagnose prüft auf Transportschäden. Ein Ticket entsteht nur, wenn ein Schaden erkannt wurde, nicht für jede Lieferung.

    Ergebnisse

    • 95 % der Lieferscheine automatisch erfasst
    • Schadenerkennung in unter 30 Sekunden
    • Kundendienst-Tickets automatisch erzeugt
    • 85 % weniger manuelle Schadensprüfungen

Auftraggeber bleiben ungenannt. Alle Referenzen

Häufige Fragen

Welche Prozesse eignen sich?

Wiederkehrende, regelbasierte oder dokumentenlastige Abläufe mit klarem Nutzen. Im Gespräch bewerten wir gemeinsam Aufwand, Nutzen und Risiko und beginnen mit dem Fall, der sich am ehesten trägt.

Brauchen wir ein eigenes Modell?

In den meisten Fällen nicht. Oft genügen vorhandene Modelle in Verbindung mit Ihren Daten. Ob lokal, in privater Cloud oder hybrid, hängt von Ihren Vorgaben ab.

Wie gehen Sie mit falschen Antworten um?

KI kann sich irren. Deshalb arbeiten wir mit Quellenbezug, Schwellenwerten, Freigaben an kritischen Stellen und messbarer Qualitätsprüfung. Absolute Fehlerfreiheit lässt sich nicht zusichern.

Bleiben unsere Daten bei uns?

Das legen wir bei der Konzeption fest. Bei vertraulichen oder personenbezogenen Daten empfehlen wir kontrollierte Umgebungen. DSGVO, EU AI Act und KI-Governance werden entsprechend dem Anwendungsfall berücksichtigt.

Mehr zu Sichere KI

Wie starten wir?

Mit einem unverbindlichen Gespräch von 30 Minuten, per Video oder bei Ihnen vor Ort. Wir hören zu, bewerten gemeinsam Ihre Anwendungsfälle und sagen ehrlich, ob und wie wir helfen können.

Lassen Sie uns KI sinnvoll einsetzen

Schildern Sie den Ablauf, der Zeit kostet. In 30 Minuten klären wir, ob Automatisierung oder KI sich hier lohnt.

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