AI übernimmt wiederkehrende Aufgaben. Menschen behalten die Verantwortung.

Wir vergleichen den heutigen Zeitaufwand und die Kosten von Fehlern mit dem Aufwand und den laufenden Kosten einer Verbesserung. Außerdem prüfen wir Daten, Integrationszugänge und die Folgen eines falschen Ergebnisses. Das erste Projekt sollte einen klaren Nutzen, einen überschaubaren Umfang und eine messbare Erfolgskontrolle haben.

Unser Ziel ist, die Lösung in Ihr bestehendes Postfach, CRM, ERP oder Portal einzufügen. In der Analyse prüfen wir die möglichen Zugänge und ob eine API, ein freigegebener Export oder ein anderer Integrationsweg geeignet ist. Vor der Anbindung vereinbaren wir, was die AI lesen oder ändern darf.

Wir wählen Dienste und Einstellungen, die Ihre Geschäftsdaten nicht zum Training allgemeiner Modelle des Anbieters verwenden. Wenn das Projekt das Training eines Prognose- oder Risikomodells speziell für Sie umfasst, vereinbaren wir diese Nutzung separat. Vor der Einführung dokumentieren wir, welche Daten verarbeitet werden, wo sie liegen, wie lange sie gespeichert bleiben und wer darauf zugreifen darf.

Wir legen fest, was für die Aufgabe als Erfolg gilt, und testen repräsentative Beispiele. Dazu gehören Fälle, in denen das System stoppen oder Hilfe anfordern soll. Bei Assistenten prüfen wir Antworten und Quellen, bei Dokumentenverarbeitung die extrahierten Felder und bei Prognosemodellen die Leistung anhand geeigneter historischer Daten. Wir testen auch Zugriffsgrenzen und erproben das System parallel zu Ihrem Team, bevor Sie sich darauf verlassen.

Folgenreiche Aktionen erfordern menschliche Freigabe. Wir protokollieren Aktionen, vereinbaren die Weiterleitung unsicherer oder fehlgeschlagener Ergebnisse an eine Person und geben jeder Automatisierung eine benannte Verantwortung und eine dokumentierte Abschaltmöglichkeit. Das Vorgehen bei Problemen wird vor dem Start geplant, damit Ihr Team weiterarbeiten kann, wenn die AI eine Aufgabe nicht zuverlässig erledigt.

Wir benötigen relevante, konsistente historische Daten und eine Möglichkeit, Vorhersagen mit tatsächlichen Ergebnissen zu vergleichen. In der Analyse prüfen wir Qualität und Abdeckung Ihrer Daten, nicht nur deren Menge. Wenn die Grundlage kein nützliches Modell ermöglicht, erklären wir die Lücken und ob Datenaufbereitung oder ein einfacherer Ansatz der bessere nächste Schritt ist.

Die Entwicklungskosten hängen von Ablauf, Integrationen, Datenaufbereitung und nötigen Tests ab. Laufende Kosten können Modellnutzung, Hosting, Speicher, verbundene Dienste und Betreuung umfassen. Vor der Entwicklung schätzen wir diese anhand der erwarteten Nutzung separat und erklären mögliche Veränderungen. Im Betriebsplan vereinbaren wir, wie Nutzung und Kosten überwacht werden.

Planen Sie 5–10 Wochen für einen klar begrenzten Assistenten oder eine Automatisierung mit einem Anwendungsfall und einem zentralen System oder einer Datenquelle. Für eine Prognose-, Betrugs- oder Risikoaufgabe mit geeigneten historischen Daten gelten 6–10 Wochen als Orientierung. Datengrundlage, Systemzugang und Umfang prüfen wir vor der Bestätigung Ihres Zeitplans. Mehrere verbundene Abläufe benötigen eine eigene Schätzung in Phasen.

Die Beispiele umfassen Analyse, Lösungskonzeption, Umsetzung, Evaluation, begleitete Einführung und erste Übergabe. Sie setzen geeignete Daten, erlaubten Systemzugang und einen begrenzten ersten Anwendungsfall voraus. Umfangreiche Datenaufbereitung oder mehrere verbundene Abläufe benötigen eine separate Schätzung. Spätere Phasen, laufende Überwachung und Betreuung werden separat vereinbart.

Design wirkt sich auf den Zeitplan aus, wenn die AI-Lösung eine neue Oberfläche erhält. Bewährte Komponenten oder ein vorhandenes Designsystem können den Aufwand verringern. Individuelle Ansichten, ein eigenes Designsystem oder aufwendige Interaktionen erfordern zusätzliche Gestaltung, Umsetzung und Tests. Bei Automatisierung in Ihren bestehenden Tools sind Datengrundlage, Integrationen und Evaluation meist wichtiger als die visuelle Gestaltung.

Wir wählen Modelle anhand der Aufgabe, Datenanforderungen, Qualität, Antwortzeit und Betriebskosten. Wir erklären, wo die Lösung von einem bestimmten Anbieter abhängt und was ein Wechsel bedeuten würde. Ein Wechsel kann Anpassungen der Integration und eine erneute Evaluation erfordern. Deshalb behandeln wir Modelle nicht als beliebig austauschbar.

Ja. Wir prüfen zunächst Ablauf, Code oder Prompts, Datenzugang, Integrationen und vorhandene Evaluationsergebnisse. Dabei bestimmen wir, was erhalten bleiben kann und was für einen zuverlässigen Betrieb überarbeitet werden muss. Die Empfehlung kann lauten, die bestehende Lösung zu verbessern, einzelne Teile zu ersetzen oder den Ansatz neu zu bewerten.

Vor der Übergabe vereinbaren wir, wer Qualität und Kosten überwacht, Störungen bearbeitet und Integrationen wartet. Eine Supportvereinbarung kann Modell- und Abhängigkeitsupdates, Evaluation nach Änderungen und Weiterentwicklung umfassen. Wenn Ihr Team oder ein anderer Anbieter übernimmt, dokumentiert die Übergabe Einrichtung, Prüfungen und Betriebsverantwortung.