Leistungen

KI, Automatisierung und Systemintegration für UnternehmenVom Prozessproblem zur laufenden Lösung.

Ich entwickle individuelle Lösungen für Unternehmen, wenn bestehende Abläufe zu viel manuelle Arbeit verursachen, Systeme nicht sauber zusammenspielen oder KI einen konkreten Prozess verbessern kann.

Dabei geht es nicht darum, möglichst viele Tools einzusetzen. Ich analysiere zuerst den Ablauf und entscheide danach, ob KI, klassische Automatisierung, Microsoft 365, eine Systemintegration oder individuelle Software die passende Lösung ist.

Die Lösung soll nicht nur beim Go-live funktionieren. Sie soll nachvollziehbar, wartbar und anpassbar bleiben.

AI

KI-Assistenten & Wissenszugriff

Problem

Informationen liegen in Dokumenten, E-Mails, SharePoint oder anderen Systemen verteilt. Mitarbeiter verbringen Zeit mit Suchen, Zusammenfassen und Nachfragen.

Lösung

Ein KI-Assistent greift kontrolliert auf relevante Unternehmensdaten zu und stellt Wissen im Arbeitsalltag bereit.

Je nach Anwendungsfall kann das über bestehende Cloud-Plattformen, eine eigene Wissensbasis oder ein lokales Modell umgesetzt werden. Entscheidend sind Datenquellen, Berechtigungen, Qualität des Wissens und die konkrete Aufgabe.

Ein eigener lokaler Sprachassistent zeigt beispielsweise, wie Sprachverarbeitung, Sprachmodelle und Wissenszugriff auch ohne Cloud umgesetzt werden können.

Mehr dazu im Blog: Lokaler KI-Sprachassistent ohne Cloud

FX

Prozessautomatisierung

Problem

Mitarbeiter übertragen Daten zwischen Systemen, prüfen immer wieder dieselben Informationen oder bearbeiten wiederkehrende Vorgänge manuell.

Lösung

Wiederkehrende Abläufe werden automatisiert. Systeme werden verbunden und Informationen automatisch an die nächste Station weitergegeben.

Dabei muss nicht jeder Prozess mit KI gelöst werden. Wenn Regeln und klassische Automatisierung zuverlässig funktionieren, ist das häufig die bessere Variante.

KI kommt dort hinzu, wo unstrukturierte Informationen, Sprache oder mehrdeutige Fälle verarbeitet werden müssen.

Typische Anwendungsfälle sind Dokumentenverarbeitung, E-Mail-Klassifikation, Zahlungseingänge, Datenübertragung und interne Freigabeprozesse.

∫

Systemintegration

Problem

ERP, CRM, Microsoft 365, E-Mail, Dateien und andere Anwendungen arbeiten nebeneinander. Mitarbeiter übernehmen die Schnittstelle.

Lösung

Bestehende Systeme werden über APIs, Schnittstellen und Workflows miteinander verbunden.

Das Ziel ist nicht zwangsläufig eine neue Plattform. Oft lässt sich ein bestehender Prozess verbessern, indem die richtigen Systeme miteinander kommunizieren und manuelle Zwischenschritte entfallen.

Ich arbeite dabei mit bestehenden APIs und Plattformen ebenso wie mit individueller Software, wenn eine Standardlösung nicht ausreicht.

Für die Umsetzung kombiniere ich je nach Anforderung bestehende Plattformen, Workflow-Automatisierung, APIs, KI-Modelle und individuelle Software.

Technische Basis ansehen

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KI-Beratung & technische Konzeption

Problem

Es gibt zahlreiche Modelle, Anbieter und Automatisierungstools, aber noch keine klare Entscheidung, was für den eigenen Prozess sinnvoll ist.

Lösung

Ich übersetze den konkreten Prozess in eine technische Architektur und entscheide gemeinsam mit Ihnen, welche Komponenten tatsächlich benötigt werden.

Dabei geht es unter anderem um:

KI oder klassische Automatisierung?
Lokales Modell oder Cloud?
Welche Daten müssen verarbeitet werden?
Welche Systeme müssen angebunden werden?
Welche Schnittstellen und Workflows werden benötigt?
Wie bleibt die Lösung wartbar und erweiterbar?
Wo entstehen unnötige Abhängigkeiten von einzelnen Anbietern?

Nicht jede Aufgabe braucht KI. Und nicht jede KI-Lösung braucht ein großes Sprachmodell.

Architektur

Technik ist Teil der Lösung, nicht die Lösung selbst

Eine funktionierende KI-Anwendung besteht nicht nur aus einem Sprachmodell. Datenquellen, Berechtigungen, Schnittstellen, Workflows, Protokollierung und Wartung entscheiden genauso darüber, ob eine Lösung im Alltag funktioniert.

Deshalb betrachte ich Architektur und Betrieb von Anfang an mit.

Ein System muss nicht nur heute funktionieren. Es muss auch aktualisiert, überwacht, erweitert und bei Bedarf von einem anderen Entwickler übernommen werden können.

Genau diese Perspektive ist besonders wichtig, wenn aus einem Prototyp eine produktive Anwendung wird.

Mehr dazu im Blog: Warum Wartungsroutinen über den Projekterfolg entscheiden

KI

Lokal, Cloud oder hybrid

Die Frage ist nicht, ob lokale KI oder Cloud-KI grundsätzlich besser ist. Die Frage ist, welche Architektur zum Prozess und zum Datenrisiko passt.

Lokale KI

Wenn Daten das Unternehmen nicht verlassen sollen, kann ein lokales Modell auf eigener Hardware oder einem internen Server sinnvoll sein.

Cloud-KI

Wenn stärkere Modelle, Skalierbarkeit oder komplexe Aufgaben wichtiger sind, kann eine Enterprise-API die bessere Lösung sein.

Hybrid

Lokale KI Cloud-KI

Sensible Verarbeitung kann lokal erfolgen, während weniger kritische oder besonders rechenintensive Aufgaben über eine Cloud-API laufen.

Die Architektur wird nach dem Prozess gewählt und nicht nach dem aktuellen KI-Hype.

Umsetzung

Von der Idee zum produktiven Prozess

Prozess verstehen Zuerst wird geklärt, wie der Ablauf heute funktioniert, wo manuelle Arbeit entsteht und welche Systeme und Daten beteiligt sind.
Lösung entwerfen Danach werden Automatisierung, KI, Schnittstellen und Architektur festgelegt. Dabei werden auch Datenrisiko, Wartbarkeit und Betrieb berücksichtigt.
Umsetzen und testen Die Lösung wird aufgebaut und anhand konkreter Fälle getestet. Fehlerfälle und Ausnahmen gehören genauso dazu wie der normale Ablauf.
Betreiben und weiterentwickeln Nach der Umsetzung bleibt die Lösung nachvollziehbar und wartbar. Updates, Anpassungen und Erweiterungen können geplant statt improvisiert werden.

Sie wissen noch nicht, welche Technik passt?

Beschreiben Sie kurz den Prozess, der heute unnötig Arbeit verursacht.

Ich ordne ein, ob KI, klassische Automatisierung, Integration oder eine andere technische Lösung sinnvoll ist.

Prozess besprechen