Künstliche Intelligenz ohne Hype – dafür mit Rechnung

Sprachmodelle sind stark bei Aufgaben, die Sprache verarbeiten, strukturieren oder zusammenfassen – und bei denen ein Mensch das Ergebnis prüfen kann, bevor es wirkt. Das trifft auf erstaunlich viele Vorgänge im Büroalltag zu: Angebotsentwürfe, Protokolle, Recherche in eigenen Dokumenten, Vorsortierung von Anfragen.

Deutlich schwieriger wird es überall dort, wo eine Antwort ohne menschliche Kontrolle nach außen geht oder wo ein Fehler teuer wird. Rechnungsfreigaben, verbindliche Preisauskünfte oder rechtliche Aussagen gehören nicht in die alleinige Verantwortung eines Modells. Diese Trennlinie ziehen wir in jedem Projekt explizit.

Ein Beratungsgespräch, das nur Möglichkeiten aufzählt, ist wenig wert. Genauso wichtig ist die Gegenliste. Wir raten regelmäßig von Projekten ab, weil der Aufwand für Datenaufbereitung, Qualitätssicherung und Pflege den erwarteten Nutzen übersteigt.

Ein typisches Beispiel: Ein Unternehmen möchte eine KI, die vollautomatisch Angebote kalkuliert. Wenn die Preislogik in den Köpfen von drei Mitarbeitenden steckt und nirgends dokumentiert ist, ist das kein KI-Projekt, sondern zunächst ein Dokumentationsprojekt. Diese Reihenfolge sprechen wir offen an.

Wir sind nicht an einen Anbieter gebunden. Je nach Anforderung an Datenschutz, Kosten und Antwortqualität kommen unterschiedliche Modelle und Betriebsformen infrage. In vielen Fällen ist Microsoft Copilot der pragmatischste Einstieg, weil er sich in eine bestehende Microsoft-365-Umgebung einfügt und keine zusätzliche Datenhaltung erfordert.

Für eigene Anwendungen setzen wir überwiegend auf API-Anbindungen an Modelle von Anthropic (Claude) oder OpenAI, kombiniert mit einer Vektordatenbank für Ihre eigenen Dokumente. Wo Daten das Haus nicht verlassen dürfen, prüfen wir offene Modelle im On-Premise-Betrieb – bei ehrlicher Einordnung, dass Qualität und Betriebsaufwand dort anders liegen.

Zwei Themenkomplexe sind bei KI-Projekten relevant: die DSGVO, sobald personenbezogene Daten verarbeitet werden, und die KI-Verordnung der EU (EU AI Act), die KI-Systeme nach Risikoklassen einteilt und seit 2024 schrittweise in Kraft tritt.

Für die allermeisten Anwendungsfälle im Mittelstand – Textentwürfe, Dokumentenrecherche, Zusammenfassungen – gelten dabei überschaubare Anforderungen, im Wesentlichen Transparenzpflichten gegenüber Nutzern. Anspruchsvoller wird es, sobald KI in Personalauswahl, Kreditwürdigkeitsprüfung oder kritische Infrastruktur hineinreicht. Wir ordnen Ihren Anwendungsfall technisch ein und benennen, welche Fragen Sie mit Ihrem Datenschutzbeauftragten oder Ihrer Rechtsberatung klären sollten. Rechtsberatung leisten wir bewusst nicht.

Praktisch bedeutet das: Wir dokumentieren, welche Daten an welchen Dienst gehen, sorgen für Auftragsverarbeitungsverträge und richten Prozesse so ein, dass sensible Inhalte gar nicht erst in externe Modelle gelangen.

Wir arbeiten in einem kompakten, klar begrenzten Format. Ziel ist nicht ein möglichst umfangreiches Gutachten, sondern eine belastbare Entscheidungsgrundlage – typischerweise innerhalb von drei bis fünf Wochen.

Am Ende erhalten Sie eine priorisierte Liste von Anwendungsfällen, jeweils mit geschätztem Umsetzungsaufwand, laufenden Kosten, erwarteter Zeitersparnis und den Risiken. Ob Sie die Umsetzung mit uns, intern oder mit Dritten angehen, entscheiden Sie danach frei.

KI-Projekte scheitern selten am Modell, oft aber an der Anbindung: Das Dokumentenmanagement gibt keine sinnvolle Schnittstelle her, die Berechtigungen sind nicht sauber, oder die Daten liegen in fünf verschiedenen Ablagen. Weil wir aus der klassischen EDV-Betreuung kommen, kennen wir diese Realität und planen sie ein.

Für Unternehmen im Raum München sind wir zudem persönlich erreichbar. Die Prozessaufnahme machen wir bevorzugt vor Ort – Abläufe versteht man am Arbeitsplatz besser als in der Videokonferenz.