Nicht jede Aufgabe braucht KI. Die richtigen schon.
Wir schauen zuerst auf die Arbeit selbst: Wer liefert Informationen, wer prüft sie, wo entstehen Rückfragen? Erst dann entscheiden wir, ob Regeln, Schnittstellen oder ein KI-Modell wirklich helfen.
Bei Angeboten, Lieferscheinen oder E-Mails kann KI Angaben vorschlagen, die nicht in einem festen Datenformat vorliegen. Fachliche Regeln und zuständige Personen prüfen diese Vorschläge vor der weiteren Verarbeitung.
ENDURION / AI ENGINEERING
Daten und Rechte kontrollieren
Welche Daten dürfen verarbeitet werden, wer gibt sie frei und wo werden sie gespeichert? Diese Grenzen legen wir vor dem Systemzugriff fest. Personenbezogene und vertrauliche Inhalte werden ausdrücklich berücksichtigt.
ENDURION / AI ENGINEERING
Ergebnisse nachweisen statt versprechen
Im Pilot vergleichen wir Ergebnisse mit geprüften Beispielen und erfassen Fehlzuordnungen, Rückfragen, Nacharbeit und Kosten. Diese Beobachtungen entscheiden mit darüber, ob und in welchem Umfang der Ablauf produktiv werden kann.
GLOSSARY / AI, AUTOMATION & OPERATIONS
KI-Begriffe, ohne Fachchinesisch.
API
Technisch definierte Schnittstelle zwischen Programmen. Beispiel: Nach einer Freigabe wird ein Ticket über die API aktualisiert.
OCR
Texterkennung in Bilddateien oder gescannten PDFs. Beispiel: Rechnungsnummern aus einem Scan lesen; unsichere Ergebnisse markieren.
RAG
Eine KI-Antwort wird durch passende, zuvor gefundene Wissensquellen gestützt. Beispiel: Antwort mit Link auf die aktuelle Wartungsanleitung.
Human in the Loop
Eine verantwortliche Person prüft einen sensiblen Schritt. Beispiel: Eine Abweichung der Rechnung wird vor Buchung freigegeben.
Halluzination
Ein Sprachmodell kann eine plausibel klingende, aber falsche Antwort erzeugen. Beispiel: Eine nicht vorhandene Richtlinie wird behauptet; Quellenprüfung verhindert die Übernahme.
Workflow
Definierte Folge von Aktionen und Entscheidungen. Beispiel: Eingang → Prüfung → Freigabe → ERP.
Webhook
Ereignisbasierte Nachricht eines Systems an ein anderes. Beispiel: Ein neu erstelltes Ticket stößt eine Benachrichtigung an.
Audit-Log
Nachvollziehbares Protokoll über wichtige Prozessschritte. Beispiel: Wer hat welche Daten wann freigegeben?
DSGVO / GDPR
Regeln für den Umgang mit personenbezogenen Daten. Beispiel: Nur notwendige Angaben werden verarbeitet und fristgerecht gelöscht.
SLA
Vereinbarung über definierte Serviceleistungen und Reaktionszeiten. Beispiel: P1-Störung muss innerhalb der vereinbarten Frist bearbeitet werden.
Pilot / Proof of Value
Begrenzter Test eines Anwendungsfalls mit Messkriterien. Beispiel: 100 anonymisierte Vorgänge durchlaufen neue Prüfschritte.
ROI
Verhältnis des wirtschaftlichen Nutzens zu den Gesamtkosten. Beispiel: Bewertete Zeitentlastung abzüglich Einführung, Lizenzen und laufendem Betrieb.
Vor dem ersten Modellaufruf entscheiden.
Eine KI-Anbindung betrifft auch Datenzugriff, Anbieterbedingungen und Betriebskosten. Der Pilot muss diese Punkte ebenso prüfen wie die fachliche Trefferquote.
Vor dem ersten Modellaufruf entscheiden.
Entscheidungspunkt
Was geklärt wird
Ergebnis für die Umsetzung
Daten
Welche Inhalte dürfen an welchen Dienst übergeben werden?
Zulässige Datenkategorien, Speicherorte und Aufbewahrung.
Qualität
Welche Fehler sind akzeptabel, welche brauchen eine Sperre?
Testfälle mit erwarteten Ergebnissen und einer Prüfstufe.
Betrieb
Was passiert bei Zeitüberschreitung, Dienstfehlern oder Modellwechsel?
Fehlerpfad, Verantwortlicher und messbares Nutzungsbudget.
Technik im Arbeitsalltag
Ein Modell ist nur ein Baustein der Integration.
Identitäten, Datenquellen, Zugriffsrechte und der Übergang in bestehende Anwendungen entscheiden über den praktischen Nutzen.
Ein Beispiel aus dem Betriebsalltag
Eine Antwort soll mit freigegebenem Unternehmenswissen entstehen.
Ein internes Assistenzsystem soll Fragen zu Prozessen beantworten. Die Dokumente liegen in unterschiedlichen Ablagen, einzelne Dateien sind veraltet und nicht jeder Mitarbeiter darf alles sehen. Vor der Modellauswahl werden daher Quellen, Freigaben und Rechte geklärt. Erst danach lässt sich sinnvoll entscheiden, welche Inhalte gesucht und an ein Modell übergeben werden dürfen.
Im Beispiel nennt der Antwortentwurf seine Fundstellen. Eine fehlende Quelle führt zu einer sichtbaren Rückfrage. Personenbezogene und vertrauliche Informationen werden nur im vereinbarten Rahmen verarbeitet; Anbieterbedingungen und Projektrollen müssen dazu passen.
Illustratives Praxisbeispiel. Es beschreibt einen möglichen Ablauf, keine dokumentierte Kundenreferenz.
Datenfluss beschreiben
Welche Daten verlassen welches System? Wo werden sie gespeichert und wer kann sie einsehen? Der technische Ablauf wird mit Verantwortlichkeiten verbunden.
Modellwechsel mitdenken
Prompts, Tests und Schnittstellen sollten nachvollziehbar dokumentiert sein. Ändert sich das Modell, wird die Qualität erneut an denselben fachlichen Fällen geprüft.
Nächster Schritt
Ein konkreter Prozess ist der beste Anfang.
Bringen Sie eine typische Eingabe mit, bei der Regeln allein nicht ausreichen. Wir prüfen gemeinsam Datenqualität, Prüfschritte und die Übergabe an Ihr bestehendes System.
English
Français
Türkçe