KI-Automatisierung für Bauunternehmen

Das hängt vom Anwendungsfall ab, und wir messen es, bevor etwas live geht. Bei Klassifikation eingehender Nachrichten liegen gut gebaute Systeme regelmäßig über neunzig Prozent. Entscheidend ist nicht die Quote allein, sondern was bei einem Fehler passiert — deshalb bauen wir immer eine Prüfschwelle ein.

Die meisten betrieblichen Anwendungsfälle fallen in die Kategorie mit geringem Risiko und lösen vor allem Transparenzpflichten aus. Wo Kunden direkt mit dem System sprechen oder KI-generierte Inhalte veröffentlicht werden, kennzeichnen wir das. Bei Anwendungen im Personalbereich schauen wir genauer hin, dort gelten strengere Regeln.

Nein. Anders als beim klassischen maschinellen Lernen reichen für die meisten Anwendungsfälle ein paar Dutzend gute Beispiele, weil das Sprachmodell die Sprachkompetenz schon mitbringt.

Das ist der einzige sinnvolle Weg. Ein Anwendungsfall, acht Wochen, messbares Ergebnis. Was danach kommt, entscheidet ihr auf Basis dessen, was ihr gesehen habt.

Nein. Wir nutzen ausschließlich Zugänge, bei denen Training mit Kundendaten vertraglich ausgeschlossen ist, und verarbeiten in der EU. Bei besonders sensiblen Daten setzen wir Modelle ein, die auf eurer eigenen Infrastruktur laufen.

Vorsortieren ja, entscheiden nein. Gewerk, Volumen, Region, Ausführungszeitraum und Eignungskriterien lassen sich maschinell prüfen. Was übrig bleibt, schaut ein Mensch an — aber es ist ein Bruchteil.

Weil Nachträge ohne zeitnahen Nachweis regelmäßig nicht durchsetzbar sind. Foto mit Zeitstempel, Standort und kurzer Notiz direkt von der Baustelle ist der Unterschied zwischen bezahlt und nicht bezahlt.

Das hängt an drei Zahlen: wie oft der betroffene Ablauf vorkommt, wie lange er dauert und was eine Stunde bei euch kostet. Bei Bauunternehmen ist der Ansatzpunkt meist Vorsichtung von Ausschreibungen nach Passung. Wir rechnen das vor dem Angebot mit euren Zahlen durch — und sagen es, wenn es sich nicht lohnt.