KI & Prozessoptimierung

KI & Prozessoptimierung

Künstliche Intelligenz, pragmatisch eingesetzt.

DSGVO-konform, messbar, ohne Hype. Ich integriere KI dort, wo sie für Ihr Unternehmen einen belegbaren Nutzen bringt – und nur dort.

Projekt besprechen Mein Ansatz
Leistungen im Bereich KI

Vier Angebote – jeweils mit klarem Anwendungsfall.

Kein „AI-Transformation-Programm“, keine Powerpoint-Schleifen. Konkrete Lösungen, die in einem überschaubaren Pilot starten und sich im laufenden Betrieb bewähren.

01 · Integration

KI-Integration in bestehende Systeme

API-Anbindungen an etablierte Modelle (OpenAI, Azure OpenAI, Anthropic) oder lokale LLMs via Ollama – eingebunden in Ihr ERP, CRM, Ticket- oder DMS-System. SSO-konform, auditierbar, mit klarer Rollen- und Rechteverwaltung.

  • OpenAI
  • Azure OpenAI
  • Anthropic
  • Ollama (lokal)
  • REST / GraphQL
02 · Assistenten

Interne Assistenten & Custom GPTs

Wissensbasierte Assistenten auf Ihren eigenen Dokumenten (RAG). Rollenbasierter Zugriff, Quellennachweis in jeder Antwort, DSGVO-sichere Bereitstellung auf EU-Cloud oder on-premises. Nutzbar via Web-Oberfläche, Teams, Slack oder direkt im Intranet.

  • RAG
  • Custom GPTs
  • EU-Cloud
  • On-Premises
  • SSO
03 · Automatisierung

Prozessautomatisierung mit KI

Dokumenten­verarbeitung für Rechnungen, Verträge, Arztbriefe, Schadensmeldungen. Automatisierte E-Mail- und Ticket-Triage. Strukturierte Datenextraktion aus PDFs und Scans – inklusive Qualitäts­kontrolle mit messbarer Fehlerquote.

  • OCR / Vision
  • Dokument-Extraktion
  • E-Mail-Triage
  • Ticket-Klassifikation
  • KPI-Tracking
04 · Daten & RAG

Daten- und RAG-Pipelines

Aufbau sauberer Datenflüsse – von der Quelle bis zum Embedding-Store. Vektorsuche mit pgvector oder Qdrant, kontinuierliche Evaluation der Modellqualität, Monitoring und Alerts. Portable Datenhaltung ohne Vendor-Lock-in.

  • pgvector
  • Qdrant
  • Embeddings
  • Eval-Framework
  • Monitoring
Typische Einsatzfelder

Wo KI heute schon Nutzen bringt.

Diese Branchen und Aufgabenfelder begegnen mir in Projekten am häufigsten – mit belegbarer Wirkung auf Bearbeitungszeit, Qualität oder Skalierbarkeit.

🏥

Arztpraxen

Automatisierte Anamnese-Vorbereitung, Arztbrief-Entwürfe, strukturierte Berichte aus Freitext.

⚖️

Kanzleien

Mandatsakten-Suche, Dokumentenklassifikation, Vertragsprüfung auf kritische Klauseln.

🏢

Mittelstands-Verwaltung

Rechnungsextraktion, Angebots-Generator, automatisierte Bestellbearbeitung.

🩺

Healthcare-Einrichtungen

Strukturierte Berichte aus Freitext, Kodierhilfe, Qualitätsmanagement-Dokumentation.

Mein Ansatz

Vier Prinzipien, an die ich mich halte.

KI-Projekte sind voller Versprechen und leerer Hüllen. Damit aus Ihrem Projekt ein echter Gewinn wird, gilt bei mir Folgendes:

1

Datenschutz zuerst.

Keine Datenabflüsse in unkontrollierte Drittländer. EU-Cloud oder on-premises, AV-Vertrag, dokumentiertes Verarbeitungsverzeichnis. DSGVO und gegebenenfalls EU AI Act werden von Anfang an mitgedacht – nicht nachgeschoben.

2

Kein Vendor-Lock-in.

Offene Schnittstellen, austauschbare Modellanbieter, portable Datenhaltung. Was ich für Sie baue, können Sie morgen auf einen anderen Anbieter oder auf eigene Hardware umziehen, ohne das ganze System neu zu bauen.

3

Messbarer Nutzen.

Jedes Projekt mit definierten KPIs: Bearbeitungszeit, Fehlerquote, Durchsatz, Kosten pro Vorgang. Wir legen vorab fest, woran wir den Erfolg messen – und evaluieren ehrlich.

4

Ehrlich beraten.

Wenn KI für Ihr Problem nicht das richtige Werkzeug ist, sage ich Ihnen das – und schlage etwas Besseres vor. Manchmal ist die bessere Lösung ein sauberer Prozess, eine bessere Datenbankabfrage oder ein Makro. Und das ist vollkommen in Ordnung.

Häufige Fragen

Was Kundinnen und Kunden zuerst wissen wollen.

Wo werden unsere Daten verarbeitet?
Standardmäßig in der EU – entweder in einer von uns gemeinsam ausgewählten EU-Cloud (z. B. Microsoft Azure EU, AWS Frankfurt, OVH, Scaleway, IONOS) oder auf eigenen Servern bei Ihnen vor Ort. US-basierte Anbieter werden nur nach expliziter schriftlicher Freigabe und sorgfältiger AV-Prüfung eingesetzt. Für besonders sensible Umgebungen – Gesundheitswesen, Kanzleien, öffentliche Hand – ist die On-Premises-Variante mit lokalen LLMs (Llama, Mistral, Qwen) die Regel.
Was kostet ein Pilotprojekt?
Pilotprojekte starten in der Regel zwischen 4.000 und 12.000 Euro netto – je nach Datenkomplexität und Integrationstiefe. Der Umfang wird vor Projektstart schriftlich fixiert, mit klarem Abnahmekriterium. Übersteigt eine Maßnahme den vereinbarten Rahmen, wird vorab eskaliert, nicht stillschweigend nachberechnet.
Wie lange dauert die Einführung?
Ein einfacher Assistent (z. B. interner Wissens-Chatbot auf Ihrem Confluence oder SharePoint) ist in 3–5 Wochen produktiv. Komplexere Integrationen (z. B. automatische Dokumenten­verarbeitung mit Abgleich gegen Backend-Daten) brauchen 8–12 Wochen. Wir arbeiten in zweiwöchigen Review-Zyklen, damit Sie jederzeit eingreifen können.
Brauche ich eigene Hardware?
Nein – in den meisten Fällen reicht eine EU-Cloud-Lösung. Wenn Sie aus Compliance-Gründen (z. B. Verarbeitung besonderer Kategorien personenbezogener Daten nach Art. 9 DSGVO) lokale Hardware benötigen, ist das mit einem Server für ca. 4.000–15.000 Euro und einer dedizierten GPU gut umsetzbar. Ich berate Sie zu Dimensionierung, Betrieb und Wartungsmodell.

Bereit für ein Pilotprojekt?

In einem 30-minütigen Erstgespräch klären wir, wo KI in Ihrem Unternehmen den größten Hebel hat – und wo nicht. Unverbindlich, kostenlos, ehrlich.

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