KI-Anwendungen

Die benötigte Datenmenge hängt vom Problem ab. Im ersten Gespräch prüfen wir die vorhandenen Daten und klären gemeinsam Machbarkeit und zusätzlichen Datenbedarf.

Ja. Die von uns entwickelten Modelle binden wir per API in Ihre ERP-, Web- und Mobilanwendungen ein.

Ja. Gemäß der wissenschaftlichen Methode empfehlen wir zuerst einen kleinen Prototyp mit Messung und skalieren dann anhand der Ergebnisse.

Das hängt vom Umfang ab. Erkundung und Prototyp dauern meist einige Wochen, Livegang und Integration weitere Wochen bis Monate. Einen festen Zeitplan nennen wir nach der Datenbewertung.

Die Datensicherheit richtet sich nach Ihrem Bedarf; das Modell kann in Ihrer eigenen Infrastruktur oder in einer kontrollierten Cloud-Umgebung laufen. Vertraulichkeitsbedingungen werden vertraglich geregelt.

Allgemeine Dienste reichen für viele Aufgaben aus. Bei unternehmensspezifischen Daten, Vertraulichkeits- oder Genauigkeitsanforderungen ist ein eigenes Modell oder eine Anpassung sinnvoller; wir wägen beides gemeinsam nach Kosten und Nutzen ab.

Künstliche Intelligenz ist ein breites Feld mit dem Ziel, Maschinen Aufgaben erledigen zu lassen, die Intelligenz erfordern. Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet davon: Modelle lernen aus Daten, statt dass Regeln von Hand geschrieben werden. Die meisten Unternehmensprojekte beruhen auf Verfahren des maschinellen Lernens wie Klassifikation, Prognose und Anomalieerkennung.

Erfolg wird an Geschäftskennzahlen gemessen, die vor Projektbeginn festgelegt werden – etwa sinkende Fehlerquote, eingesparte Zeit, Prognosegenauigkeit oder Kostensenkung. Modellleistung (Accuracy, Precision, Recall) und geschäftlicher Nutzen werden getrennt berichtet, damit technischer Erfolg nicht mit tatsächlichem Nutzen verwechselt wird.

Ändert sich die Datenverteilung, kann die Modellleistung sinken. Deshalb werden produktive Modelle überwacht, bei Leistungsabfall gibt es Warnungen, und bei Bedarf wird mit neuen Daten nachtrainiert. Der Wartungs- und Nachtrainingsplan wird mit der Übergabe schriftlich übergeben.

Ja. Wir entwickeln etwa Assistenten, die auf Basis Ihrer Wissensdatenbank antworten, sowie Lösungen für Dokumentzusammenfassung und Inhaltsklassifikation. Entscheidend sind dabei Datenschutz, quellenbasierte Antworten und die Kontrolle fehlerhafter Antworten. Diese Punkte klären wir zu Beginn des Designs.

Es genügen eine Fachverantwortliche bzw. ein Fachverantwortlicher, die das Geschäftsproblem kennt, und eine technische Ansprechperson für den Datenzugang. Data Science und Engineering übernehmen wir. Dass Entscheider an den Zwischendemos teilnehmen, ist der wichtigste Faktor dafür, dass das Modell zum tatsächlichen Bedarf passt.

Bei Projekten mit personenbezogenen Daten planen wir KVKK-Konformität, Datenminimierung und Zugriffsrechte von Anfang an ein. Bei Entscheidungsunterstützungssystemen achten wir darauf, dass nachvollziehbar bleibt, worauf das Modell seine Ergebnisse stützt. Kritische Entscheidungen, die eine menschliche Freigabe erfordern, werden nicht automatisiert.

Wir entwickeln Anwendungen wie Qualitätskontrolle, Bedarfsprognose, Dokumentenverarbeitung und Kundenanalyse für Produktion, Handel, Logistik, Dienstleistung und öffentlichen Sektor. Da Daten und Risiken je Branche verschieden sind, entwerfen wir die Lösung nach Analyseergebnissen statt nach einem fertigen Paket.