KI-Implementierung
KI, die ihren Platz verdient. In Ihrem Geschäft, nicht als Demo.
Praktische KI, eingesetzt in den Systemen, die Ihr Team bereits nutzt. Lead-Scoring auf Ihren CRM-Daten. Bedarfsprognose auf Ihrem Bestand. Dokumentenextraktion aus Lieferantenrechnungen. Kundenservice-Triage. Texterstellung gegen Ihre Brand-Guidelines. Auf Ihren Daten gebaut, dort eingesetzt, wo gearbeitet wird (Odoo, Browser, E-Mail), messbarer ROI binnen 90 Tagen.
Passt zu Ihnen, wenn
- Sie haben ein konkretes Geschäftsproblem, nicht „wir sollten irgendwo KI einsetzen“.
- Sie haben Daten, gegen die die KI trainiert oder verankert werden kann.
- Sie wollen sie in Ihren bestehenden Tools eingesetzt sehen, nicht als weiteres SaaS, in das sich das Team separat einloggt.
Passt nicht zu Ihnen, wenn
- Sie wollen einen öffentlichen Chatbot für die Marketing-Site. Anderer Scope, separat anfragen.
- Sie wollen ein Foundation-Modell von Grund auf trainieren. Wir komponieren mit Anthropic, OpenAI, Open-Weight-Modellen; wir machen kein Pre-Training.
- Sie erwarten, dass KI vom ersten Tag an Stellen ersetzt. Wir liefern Augmentation, die sich in Monaten amortisiert; die Frage nach den Stellen treffen Sie später selbst.
Vorgehen
So läuft ein KI-Implementierung-Projekt tatsächlich ab.
5 Phasen. Jedes Artefakt aufgeschrieben, jede Entscheidung dokumentiert, jede Übergabe protokolliert.
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01
Use-Case-Definition
Ein Geschäftsproblem mit messbarem Ergebnis. Lead-Scoring mit Conversion-Uplift-Ziel, Rechnungsextraktion mit Fehlerquoten-Ziel, Forecasting mit MAPE-Ziel. Wir schließen die beeindruckenden Demos aus, die nie in Produktion landen.
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02
Datenbewertung
Audit der Daten, die das Modell braucht: Volumen, Qualität, Labels, Aktualität. Ehrliche Lückenanalyse: jetzt bauen oder erst die Daten reparieren. Wir sind an dieser Stelle aus Engagements ausgestiegen, wenn die Daten nicht bereit waren.
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03
Proof of Concept
Funktionierendes Modell auf einer ausgehaltenen Scheibe Ihrer realen Daten. Berichtet mit Accuracy, Precision, Recall und einer lesbaren Confusion-Matrix. Sie sehen, ob es funktioniert, bevor wir die Integration bauen.
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04
Integration
Einsatz dort, wo das Team arbeitet. In Odoo als Custom Field oder Wizard, im Browser als Side-Panel, in der E-Mail als Draft-Generator, oder als API hinter Ihren bestehenden Tools. Der Nutzer lernt kein neues Produkt.
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05
Messen und iterieren
Produktions-Monitoring auf Accuracy und Geschäfts-KPI gemeinsam. Retraining-Cadence vorab vereinbart. ROI-Bericht alle 30 Tage im ersten Quartal, damit Sie das System sich selbst bezahlen sehen.
Was Sie erhalten
Leistungen.
Jedes Artefakt wird Ihnen übergeben. Code, Konfiguration, Dokumentation, Schulungsmaterial. Zum Behalten, zur Weitergabe an jeden Nachfolger.
- Use-Case-Scope und Erfolgsmetrik, vor Build-Start abgesegnet
- Proof-of-Concept-Modell mit ausgehaltener Validierung
- Produktions-Deployment im System, das Ihr Team nutzt
- Monitoring auf Accuracy, Latenz, Kosten und Geschäfts-KPI
- Retraining-Pipeline, geplant oder durch Drift ausgelöst
- Operator-Runbook, damit Ihr Team das Modell ohne uns betreiben kann
- 30-60-90-Tage-ROI-Bericht
Häufige Fragen
Fragen zu KI-Implementierung.
Welche Modelle nutzen Sie? Anthropic, OpenAI, Open-Weight? +
Was zum Problem und zu Ihren Datenresidenzregeln passt. Anthropic Claude für Reasoning, Dokumentenverstehen und Generierung. OpenAI ähnlich plus Bild. Open-Weight (Llama, Qwen, Mistral), wenn Daten Ihre Infrastruktur niemals verlassen dürfen oder Fine-Tuning der richtige Weg ist. Wir wählen, nachdem der Use Case definiert ist, nicht davor.
Trainieren unsere Daten das nächste Foundation-Modell des Anbieters? +
Nein. Wir nutzen standardmäßig die No-Training-Tarife von Anthropic und OpenAI (deren Enterprise-/API-Pläne schließen Training auf Kundendaten aus). Bei Open-Weight-Modellen läuft die Inferenz auf von Ihnen gewählter Infrastruktur; die Daten verlassen sie nicht. Wir dokumentieren den Datenfluss vor jedem Deployment.
Was ist mit Halluzinationen? Können wir der Ausgabe trauen? +
Jedes Deployment ist verankert: Retrieval-Augmented gegen Ihre realen Daten, strukturierte Output-Schemata, an die sich das Modell halten muss, und ein Konfidenzschwellwert, unterhalb dessen die Ausgabe zur menschlichen Überprüfung gequeued wird, statt darauf zu handeln. Wir messen die Halluzinationsrate explizit und berichten sie monatlich.
Können Sie KI direkt in Odoo integrieren? +
Ja, das ist das häufigste Muster. KI-befüllte Custom Fields beim Lead-Anlegen, Rechnungsextraktions-Wizards im Lieferantenportal, KI-vorgeschlagene Antworten im Helpdesk, alles in nativer Odoo-UI. Der Nutzer arbeitet in Odoo, das Modell ist unsichtbar.
Wie gehen Sie mit PII und Einwilligung um? +
PII wird maskiert oder tokenisiert, bevor es Ihre Umgebung verlässt, wo Vorschriften es verlangen. Einwilligungs-Flags des Quellsystems werden flussabwärts respektiert. Wir unterzeichnen einen AVV, durchlaufen Ihre DSFA und dokumentieren die Datenherkunft, sodass die Audit-Spur vollständig ist.
Wie sieht Erfolg in 90 Tagen aus? +
Ein abgesegneter Scope, der sein Accuracy-Ziel erreicht, in Produktion, im täglichen Einsatz, mit messbarer Bewegung eines Geschäfts-KPI und einer ROI-Rechnung, die die Mission innerhalb des ersten Jahres zurückzahlt. Sehen wir diesen Pfad bei der Use-Case-Definition nicht, sagen wir es und starten nicht.
Weitere Leistungen
Kombinieren Sie KI-Implementierung mit einer dieser Leistungen.
Erzählen Sie uns von Ihrem KI-Implementierung-Vorhaben.
Ein paar Zeilen genügen. Wir antworten persönlich, innerhalb eines Geschäftstages.