Schwerpunkt
Wir verkaufen keine KI.
Wir nehmen Arbeit weg.
Automatisierung fängt bei einer Frage an: Welcher Vorgang kostet wie viel Zeit, und warum? Erst dann zeigt sich, ob eine feste Regel reicht oder ein Modell die bessere Wahl ist. Wir beherrschen beides und sagen Ihnen, was Sie brauchen.
Ausgangspunkt
Wann sich Automatisierung rechnet
Nicht jede Handarbeit lohnt die Automatisierung. Vier Anzeichen helfen bei der Entscheidung. Je mehr zutreffen, desto klarer der Fall.
- WiederholungDerselbe Ablauf, täglich oder pro Vorgang – und jedes Mal von Hand.
- MengeEin Vorgang kostet nur Minuten. Aber es sind Hunderte oder Tausende im Jahr.
- FehleranfälligkeitDie Arbeit ist eintönig, und Fehler zeigen sich erst später – beim Kunden, beim Abschluss.
- Nur einer kann esEine einzige Person weiß, wie es geht. Fällt sie aus, steht der Vorgang.
Typische Fälle: eingehende Belege erfassen und zuordnen, Anfragen nach Thema sortieren, wiederkehrende Berichte erstellen, Listen gegen einen bekannten Sollzustand prüfen oder Schriftstücke aus vorhandenen Angaben vorbereiten.
Entscheidung
Wo KI der richtige Schritt ist – und wo nicht
Der teuerste Fehler ist ein Modell dort, wo eine Regel gereicht hätte: teurer im Betrieb, langsamer, schwerer nachzuvollziehen, und das Ergebnis schwankt. Welches davon richtig ist, ergibt sich aus dem Vorgang.
Ein Modell ist überlegen
Wenn die Regel nicht formulierbar ist
- Dokumente in wechselnden Layouts auslesen – etwa Rechnungen in fünfzig Formaten
- Freitext einordnen – Anfragen und Reklamationen nach Thema und Dringlichkeit sortieren
- Inhaltlich Gleiches erkennen, obwohl es unterschiedlich formuliert ist
- Auffälligkeiten in großen Mengen finden, deren Muster vorher niemand kennt
- Entwürfe schreiben, die ein Mensch danach prüft und freigibt
Eine Regel genügt
Wenn die Logik eindeutig ist
- Feste Zuordnungen und Grenzwerte – Kategorien, Zuständigkeiten, Freigabegrenzen
- Rechnen, abgleichen, summieren über ein gemeinsames Merkmal
- Formate umwandeln, Angaben übertragen, Berichte nach festem Muster erstellen
- Prüfen, ob alles da ist – gegen einen bekannten Sollzustand
- Alles, was rechtlich oder buchhalterisch exakt gleich bleiben muss
Meist ist die Antwort eine Mischung: Das Modell übernimmt den Schritt, den keine Regel abbilden kann, und übergibt dann an eine geprüfte Regel, die den Rest zuverlässig erledigt. An dieser Aufteilung entscheidet sich, ob die Lösung im Alltag hält.
Grundsätze
Wie wir mit Ihren Daten umgehen
Gefragt wird fast immer zuerst, wo die Daten landen. Zu Recht. Drei Zusagen, die für jedes Projekt gelten.
Keine Kundendaten in öffentliche Modelle
Ihre Daten trainieren keine fremden Modelle. Wo ein externer Dienst nötig ist, bleibt die Verarbeitung in der EU und eine Weiterverwendung ist vertraglich ausgeschlossen. Oder das Modell läuft gleich bei Ihnen im Haus.
Nachvollziehbare Ergebnisse
Jede automatische Entscheidung wird protokolliert: Was ging rein, was kam raus, auf welcher Grundlage. Ohne dieses Protokoll lässt sich ein Fehler weder finden noch belegen.
Der Mensch entscheidet
Die Automatisierung bereitet vor, schlägt vor, prüft. Was rechtlich oder finanziell wirkt, gibt am Ende ein Mensch frei. Ohne diese Freigabe trägt das Verfahren im Alltag nicht.
DSGVO und die EU-KI-Verordnung denken wir von Anfang an mit, nicht erst zum Schluss. Was das konkret bedeutet, steht unter KI-Verordnung. Einen Auftragsverarbeitungsvertrag nach Art. 28 DSGVO gibt es auf Wunsch.
Einordnung
Wie das Thema in die Zusammenarbeit passt
Automatisierung und KI sind kein eigenes Vorgehen, sondern das Thema, an dem wir arbeiten. Der Ablauf bleibt derselbe wie bei jedem Projekt.
Beratung
Welche Vorgänge lohnen sich, in welcher Reihenfolge, mit welchem Effekt – und wo lohnt sich der Aufwand nicht?
Aufwandsanalyse · Priorisierung · Regel oder Modell · Wirtschaftlichkeit
Entwicklung
Wir setzen um – mit Fehlerprotokoll, Testlauf auf echten Vorgängen und einem Aufbau, der auch nach Änderungen hält.
Belegverarbeitung · Klassifizierung · Prüfroutinen · Berichtserzeugung
Befähigung
Ihre Leute sollen erkennen, wann das Ergebnis stimmt und wann nicht. Genau da entscheidet sich, ob die Sache nützt oder zum Risiko wird.
Ergebnisprüfung · Grenzen erkennen · KI-Kompetenz · Anlaufbegleitung