KI-Automatisierung für Zimmereien

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.

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

Normale Automatisierung folgt festen Regeln: Wenn Feld A gefüllt ist, mach B. KI-Automatisierung kommt dort ins Spiel, wo es keine festen Felder gibt — freier Text, Bilder, wechselnde Dokumentformate. Beides zusammen ist meist die richtige Antwort, nicht eines von beiden.

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.

Regelmäßig mehrere Stunden, bei einer Zuschlagsquote, die selten über einem Drittel liegt. Deshalb lohnt Vorqualifizierung hier besonders: Wer vorher weiß, ob Finanzierung und Zeitplan stehen, kalkuliert nur noch für Anfragen mit realistischer Aussicht.

Ja, über Absender, Betreff und Inhalt. Die Datei landet im richtigen Projektordner mit sprechendem Namen — das allein spart im Alltag mehr Zeit, als man vermutet.

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