Häufig gestellte Fragen

Klassische Automatisierung folgt festen Regeln und wenn-dann-Logiken, die vom Menschen programmiert werden. KI hingegen lernt aus Daten und erkennt Muster selbstständig. Während Automatisierung strukturierte, repetitive Aufgaben übernimmt, kann KI auch mit unstrukturierten Daten wie Texten, Bildern oder Sprache arbeiten und sich an neue Situationen anpassen.

KI lohnt sich für Unternehmen jeder Größe, von Start-ups bis zu Konzernen. Entscheidend ist nicht die Unternehmensgröße, sondern der konkrete Anwendungsfall. Besonders sinnvoll ist KI bei: wiederkehrenden Textaufgaben, großen Datenmengen, Kundenservice-Anfragen, Dokumentenverarbeitung oder wenn Expertenwissen skaliert werden soll.

Der beste Weg ist eine strukturierte Potenzialanalyse. Dabei identifizieren wir gemeinsam Prozesse, die zeitintensiv sind, häufig wiederkehren oder viel Fachwissen erfordern. Wir bewerten dann das technische Potenzial, den erwarteten Nutzen und die Machbarkeit. So erhalten Sie eine fundierte Entscheidungsgrundlage ohne großen Zeitaufwand.

Die wichtigste Voraussetzung ist ein klarer Anwendungsfall mit messbarem Nutzen. Technisch benötigen Sie in der Regel Zugang zu relevanten Daten (z.B. Dokumente, Texte, Kundendaten). Großes IT-Budget oder KI-Expertise im Team sind nicht zwingend nötig, genau dabei unterstützen wir Sie. Wichtig ist die Bereitschaft zur Zusammenarbeit und zum iterativen Vorgehen.

Das hängt stark vom Umfang ab. Ein Prototype-Sprint dauert 1-2 Wochen und liefert einen ersten funktionsfähigen Prototypen. Ein produktionsreifes System benötigt je nach Komplexität 2-4 Monate. Der Vorteil: Durch agiles Vorgehen sehen Sie bereits nach wenigen Wochen erste Ergebnisse und können iterativ optimieren.

Large Language Models (LLM), etwa die großen Modelle von OpenAI, Anthropic oder Google, sind sehr mächtig, aber auch ressourcenintensiv und teuer. Small Language Models (SLM) sind kleinere, spezialisierte Modelle, die effizienter sind und oft on-premise betrieben werden können. Für viele Unternehmensanwendungen reichen SLMs völlig aus und bieten Vorteile bei Kosten, Geschwindigkeit und Datenschutz.

Der EU AI Act ist seit August 2024 in Kraft und wird stufenweise wirksam. Er ordnet KI-Systeme nach ihrem Risiko ein: verbotene Praktiken, Hochrisiko-Systeme (etwa in der Personalauswahl oder bei der Kreditvergabe), Systeme mit Transparenzpflichten (etwa Chatbots oder KI-generierte Inhalte) und Systeme mit minimalem Risiko. Die meisten Anwendungen im Mittelstand, zum Beispiel Dokumentenverarbeitung oder interne Wissensassistenten, fallen in die Klasse mit minimalem Risiko und bringen kaum eigene Pflichten mit. Für alle Unternehmen, die KI einsetzen, gilt jedoch seit Februar 2025 die Pflicht zur KI-Kompetenz. Seit Juli 2026 heißt das konkret: Sie müssen Maßnahmen ergreifen, um die KI-Kompetenz Ihrer Mitarbeitenden zu fördern, und sollten diese dokumentieren. Wir ordnen Ihre Anwendungsfälle ein und setzen die passenden Anforderungen von Anfang an um.

DSGVO-Konformität erreichen Sie durch: 1) Privacy by Design (Datenschutz von Anfang an mitdenken), 2) Datenminimierung (nur notwendige Daten verarbeiten), 3) transparente Information der Betroffenen, 4) sichere Speicherung und Verarbeitung, 5) Dokumentation der Prozesse. Wir integrieren diese Prinzipien bereits in die Konzeption.

SLMs können Sie direkt auf Ihren eigenen Servern betreiben (on-premise), sodass sensible Daten Ihr Unternehmen nie verlassen. Bei großen Cloud-Modellen werden Daten oft an externe Anbieter übermittelt. SLMs bieten also maximale Datensouveränität bei geringeren Kosten, ideal für sensible Branchen wie Gesundheit, Finanzen oder Verwaltung.

Ja, absolut! Mit SLMs oder speziell angepassten Modellen ist ein vollständiger on-premise Betrieb möglich. Ihre Daten bleiben dann komplett in Ihrer Infrastruktur. Dies ist besonders wichtig für regulierte Branchen oder wenn Sie mit besonders sensiblen Daten arbeiten. Wir beraten Sie zu passenden Modellen und Infrastruktur-Anforderungen.

Das hängt vom Anwendungsfall ab. Für Textverarbeitung benötigen Sie Beispieldokumente, für Klassifikation gelabelte Trainingsdaten. Oft reichen bereits vorhandene Daten aus Ihren Systemen. Wichtig: Wir setzen auf Datenminimierung und nutzen nur wirklich relevante Daten. Bei RAG-Systemen können wir oft ganz ohne zusätzliches Training arbeiten.

Moderne KI-Systeme bieten verschiedene Transparenz-Level. Bei RAG-Systemen können wir genau nachvollziehen, aus welchen Quellen eine Antwort stammt. Wir setzen auf erklärbare KI (Explainable AI) und dokumentieren Entscheidungswege. Für kritische Anwendungen bauen wir zusätzliche Review-Prozesse ein, bei denen Menschen finale Entscheidungen treffen.

Ein Prototype-Sprint ist ein strukturierter, zeitlich begrenzter Prozess (typischerweise 1-2 Wochen), in dem wir gemeinsam einen funktionsfähigen KI-Prototypen entwickeln. Ziel ist es, die Machbarkeit zu prüfen, den Nutzen zu demonstrieren und Learnings für die weitere Entwicklung zu sammeln, bevor größere Investitionen getätigt werden.

RAG kombiniert Sprachmodelle mit Ihrer Wissensdatenbank. Statt das Modell aufwändig zu trainieren, greifen wir zur Laufzeit auf Ihre Dokumente zu und erweitern die Anfrage mit relevantem Kontext. So bleiben Antworten aktuell, faktisch korrekt und nachvollziehbar. Ideal für Dokumentensuche, Support-Systeme oder interne Wissensplattformen.

KI-Systeme lassen sich über Standard-Schnittstellen (APIs) in Ihre bestehende IT-Landschaft integrieren. Ob ERP, CRM, Dokumentenmanagement oder Webseite, wir verbinden die KI mit Ihren Systemen. Oft ist keine große Migration nötig, sondern die KI erweitert Ihre vorhandenen Tools um intelligente Funktionen.

Prompt Engineering ist die Kunst, Sprachmodellen die richtigen Anweisungen zu geben. Durch präzise formulierte Prompts steuern wir, wie die KI antwortet: Stil, Detailgrad, Struktur. Gutes Prompt Engineering kann den Unterschied zwischen brauchbaren und exzellenten Ergebnissen ausmachen. Wir optimieren Prompts systematisch für Ihre spezifischen Anforderungen.

Für viele Anwendungen reichen vortrainierte Modelle völlig aus, angepasst durch Prompt Engineering und RAG. Eigene Modelle sind nur nötig bei sehr spezifischen Fachsprachen, extremen Datenschutz-Anforderungen oder wenn Sie dauerhaft hohe Volumen verarbeiten. Wir empfehlen meist: Start mit fertigen Modellen, bei Bedarf später Fine-Tuning.

Halluzinationen (falsche Ausgaben) sind ein bekanntes Phänomen bei Sprachmodellen. Wir minimieren dies durch: RAG (faktische Verankerung), Validierungsschritte, Confidence-Scores und Human-in-the-Loop-Prozesse für kritische Entscheidungen. Für produktive Systeme definieren wir klare Qualitätsschwellen und Monitoring-Mechanismen.

Wir starten mit einem Erstgespräch, um Ihren Bedarf zu verstehen. Darauf folgt eine Potenzialanalyse oder direkt ein Prototype-Sprint. Dann entwickeln wir iterativ in engen Abstimmungsschleifen. Sie sind von Anfang an involviert und sehen kontinuierlich Fortschritte. Nach dem Go-Live begleiten wir Sie beim Rollout und optimieren weiter basierend auf echtem Nutzer-Feedback.

Ihr Team ist entscheidend für den Erfolg! Sie bringen Fach- und Prozesswissen ein, das wir technisch umsetzen. Typischerweise benötigen wir regelmäßiges Feedback, Zugang zu Beispieldaten und Ansprechpartner für fachliche Fragen. Gleichzeitig befähigen wir Ihr Team durch Enablement, sodass Sie langfristig selbstständig mit der KI arbeiten können.

Wir definieren gemeinsam klare KPIs vor Projektstart: Zeitersparnis, Kostenreduktion, Qualitätssteigerung, Nutzer-Zufriedenheit. Diese messen wir kontinuierlich. Bei Prototypen validieren wir zunächst die technische Machbarkeit und den qualitativen Nutzen. Im Produktivbetrieb tracken wir dann quantitative Metriken und optimieren basierend auf Daten.

Nach dem Go-Live beginnt die wirklich spannende Phase: Der produktive Einsatz. Wir begleiten Sie beim Rollout, schulen Ihre Nutzer und monitoren die Performance. Basierend auf echtem Feedback optimieren wir kontinuierlich. Sie entscheiden, ob Sie das System eigenständig betreiben oder wir Sie langfristig supporten. Ziel ist immer Ihre Autonomie.

Ja, absolut! Wir bieten verschiedene Beratungsformate: Potenzialanalyse zur Identifikation von Use Cases, Enablement-Workshops für Ihre Teams oder strategische Beratung zu KI-Strategie und Roadmap. Nicht jedes Unternehmen braucht sofort ein eigenes System, manchmal reicht die richtige Anleitung zum Einsatz bestehender Tools.