Unser Ansatz: Veredelung statt Selbstzweck

Viele Unternehmen starten mit der Idee, „etwas mit KI zu machen“.
Doch Technologie sollte nie der Ausgangspunkt sein – entscheidend ist das Problem, das gelöst werden soll.

Deterministische Systeme liefern dabei stets reproduzierbare, regelbasierte Ergebnisse und sind die Grundlage für verlässliche, nachvollziehbare Abläufe. Beispiele sind:
📊 Buchhaltungssoftware: Bei identischen Eingaben entstehen immer die gleichen Steuerberechnungen – ein reproduzierbarer Prozess.
🔑 Zugriffsrechte-System: Wenn Nutzer X in Rolle Y ist, erhält er exakt die definierten Berechtigungen – ohne Interpretationsspielraum.
⚙️ Produktionssteuerung: Maschinen laufen strikt nach vordefinierten Parametern. Schon kleine Abweichungen wären Fehler, deshalb ist Präzision Pflicht.
✅ Workflow-Engine: Freigabeprozesse folgen fixen Regeln („wenn A genehmigt, dann B“) und liefern immer denselben Ablauf.

Probabilistische Systeme wie KI arbeiten mit Wahrscheinlichkeiten und Mustern. Sie sind besonders nützlich, wenn es darum geht, große Datenmengen zu analysieren, Strukturen zu erkennen, Informationen zu extrahieren oder Inhalte zusammenzufassen. Beispiele sind:
📄 Dokumenten-Analyse: KI extrahiert aus hunderten Seiten die wichtigsten Anforderungen – schnell, aber mit leichten Variationen.
✂️ Automatisierte Zusammenfassungen: KI verdichtet lange Texte auf Kernaussagen – Ergebnisse können minimal abweichen.
💬 Chatbot: Beantwortet Fragen aus großen Dokumentenbeständen – Antworten variieren, verweisen aber auf die relevanten Quellen.
🔍 Extraktion von Schlüsseldaten: KI zieht aus umfangreichen PDFs die wichtigsten Werte heraus – effizient, aber mit Abweichungen pro Anfrage.

Links ein Zug auf gerader Schiene, rechts ein Kompass, der verschiedene Wege andeutet

Deterministische Systeme sind wie ein Zug auf festen Schienen: präzise und reproduzierbar. Probabilistische Systeme ähneln einem Kompass: sie zeigen Richtungen, erlauben aber mehrere Wege.

Unser Ansatz verbindet beide Welten:
Wir bauen stabile, deterministische Systeme, die wir gezielt mit KI-Funktionen veredeln – sofern sie echten Mehrwert schaffen.

Leitfragen: Passt KI zu Ihrem Vorhaben?

Unternehmen können anhand weniger Fragen entscheiden, ob KI-Veredelungen sinnvoll sind:

Fehlertoleranz: Ist ein kleiner Fehler akzeptabel oder muss das Ergebnis immer korrekt sein?
Alternativen: Gibt es effektivere Lösungen?
Integration: Lässt sich die KI-Veredelung nahtlos einbinden?

💡 Tipp: Nutzen Sie vorhandene Softwarefunktionen (z. B. Microsoft Copilot oder die KI-Funktionen Ihres Schreibprogramms), um erste Erfahrungen zu sammeln, bevor ein eigenes Projekt startet.

Häufige Fallstricke bei KI-Projekten

Viele KI-Projekte scheitern nicht an der Technologie, sondern an falschen Erwartungen. Typische Stolperfallen sind:

Unklare Ziele: „Wir wollen irgendwas mit KI machen“ ist kein Projektziel. Ohne konkrete Problemstellung fehlt die Basis für den Erfolg.
Falsche Use Cases: KI wird fälschlicherweise dort eingesetzt, wo absolute Präzision nötig ist – anstatt in Bereichen, in denen kleine Abweichungen tolerierbar sind (z. B. Zusammenfassungen, Empfehlungen).
Unterschätzter Aufwand: Training, Datenaufbereitung, Schnittstellen, Monitoring – KI ist selten „Plug & Play“.
Insellösungen: KI-Tools ohne Integration in bestehende Systeme schaffen oft mehr Komplexität, als sie lösen.
Fehlende Kontrolle: KI macht Fehler. Wer keine Korrekturmechanismen (z. B. durch menschliche Überprüfung, einen sogenannten „Human in the Loop“) einplant, riskiert unzuverlässige Ergebnisse.

Unser Ansatz: Wir helfen Unternehmen, diese Fallstricke früh zu vermeiden – und entwickeln nur dort KI-Lösungen, wo sie wirklich einen Unterschied machen.

Case Study: KI sinnvoll in Prozesse eingebettet mit Reguvis

Ein anschauliches Beispiel für den erfolgreichen Einsatz von KI ist unsere Zusammenarbeit mit Reguvis.

Die Herausforderung
‍Öffentliche Ausschreibungen bedeuten enormen Aufwand: Hunderte Seiten müssen geprüft, strukturiert und rechtssicher verarbeitet werden. Reguvis suchte nach einer Lösung, die Effizienz steigert, ohne an Compliance einzubüßen.
‍
‍Die Lösung
Wir entwickelten das VergabeCenter – eine Plattform mit deterministischem Kern und gezielten KI-Veredelungen:
‍
📑 Automatisierte Zusammenfassungen langer Dokumente
⚡️ Leistungsverzeichnisse auf Knopfdruck aus Referenzunterlagen
🤖 fragXpert-Chatbot mit Quellenangaben und Favoritenfunktion

Das Ergebnis
Die Vergabestellen arbeiten deutlich effizienter und bleiben rechtskonform. KI ist hier nicht Selbstzweck, sondern gezielte Veredelung einer stabilen Softwarelösung.

‍Hier geht’s zur vollständigen Case Study.

KI-Veredelung: Drei klare Prinzipien

Der Mehrwert entsteht nicht durch KI an sich, sondern durch stabil entwickelte Systeme, die gezielt mit KI veredelt werden. Entscheidend dabei sind klare Prinzipien:

Anbieterunabhängige Auswahl der passenden Technologie.
Systeme werden so gebaut, dass sie auch mit Fehlern der KI umgehen können (z.B. durch menschliche Überprüfung / „Human-in-the-Loop“).
Ehrlichkeit statt Hype: Oft ist KI nicht die beste Lösung.

Am Ende zählt nicht die Technologie, sondern das Ergebnis.

Fazit

KI im Unternehmen bedeutet für uns: Softwarelösungen gezielt veredeln. So entstehen Produkte, die schneller, intelligenter und nutzerfreundlicher sind – ohne den Boden der Realität zu verlassen.

Sie möchten herausfinden, ob KI Ihrem Unternehmen helfen kann? Wir unterstützen Sie dabei, Potenziale zu identifizieren und realistische Projekte aufzusetzen – ohne Hype, ohne Buzzwords.

Kostenloses Gespräch vereinbaren

Häufig gestellte Fragen (FAQs)

Könnt ihr unser Problem X mit KI lösen?

Das schauen wir uns im Detail an. KI ist eine mögliche Lösung – oft gibt es aber auch andere Ansätze. Welche Methode am besten passt, hängt von Faktoren wie Budget, Datenschutz, gewünschter Genauigkeit oder erlaubter Fehlerrate ab. Wir prüfen das gemeinsam und wählen die beste Lösung.

Können wir selbst testen, ob eine KI A, B oder C kann?

Ja. Heute kann fast jedes Unternehmen erste Tests selbst durchführen – zum Beispiel mit kostenlosen Tools wie dem OpenAI Playground oder über einfache Google-Recherchen. So bekommt man schnell ein Gefühl dafür, ob ein Use Case grundsätzlich funktioniert.

Können wir eine KI selbst trainieren?

Meistens ist das nicht notwendig. Falls doch, sollte man es gut überlegen: Ein eigenes Training ist in der Regel aufwendiger und teurer, als viele zunächst annehmen.

Welche KI-Anbieter nutzt ihr?

Das hängt vom Projekt ab. Wir sind anbieterunabhängig und wählen jeweils den Anbieter, der am besten zu den Anforderungen passt.

Wenn eine KI das Problem schon löst, warum ist das Projekt dann so umfangreich?

Die KI ist oft das Herz der Anwendung – aber sie braucht einen „Körper“, um im Alltag zu funktionieren. Dazu gehören z. B.:
‍
→ strukturierte Eingaben, die Nutzer:innen so nicht direkt liefern können,
→ die Verarbeitung und Aufbereitung der KI-Antworten,
→ Nutzerverwaltung, Logins, Monitoring oder Benachrichtigungen.

All das kann eine KI nicht alleine leisten – hier setzt die Softwareentwicklung an.

KI im Unternehmen – Softwarelösungen gezielt veredeln