PIPELINERatgeber
KI-Automatisierung: Ablauf, Vorgehen und was von euch gebraucht wird
Der Ablauf beim Thema KI-Automatisierung von der ersten Frage bis zum laufenden Betrieb — inklusive dessen, was ihr beisteuern müsst, damit es funktioniert.
01 — Ablauf
Die Schritte im Detail
Anwendungsfall schärfen
Nicht „wir machen was mit KI", sondern ein konkreter Ablauf mit messbarem Ergebnis.
Testdaten sammeln
Wir brauchen echte Beispiele aus eurem Betrieb — je unsauberer, desto besser für den Test.
Bauen und messen
Der Ablauf wird gebaut und gegen die Testdaten gemessen. Erst wenn die Trefferquote stimmt, geht er live.
Kontrollierter Betrieb
Anfangs prüft ein Mensch jede Entscheidung. Je nach Ergebnis wird die Prüfschwelle schrittweise gelockert.
02 — Mitwirkung
Was wir von euch brauchen
- Eine Ansprechperson, die entscheiden darf — nicht nur weiterleiten.
- Zugang zu den betroffenen Systemen, rechtzeitig und nicht am Tag des Livegangs.
- Echte Beispiele aus dem Alltag — je unsauberer, desto nützlicher für den Test.
- Zwei bis vier Stunden für Abstimmung, verteilt über die Projektlaufzeit.
- Eine Antwort auf die Frage, was Erfolg bedeutet. Ohne die lässt sich hinterher nichts beurteilen.
03 — Umfang
Was dazugehört
- Klassifikation eingehender Nachrichten nach Thema, Dringlichkeit und Zuständigkeit
- Extraktion strukturierter Daten aus E-Mails, PDFs und Formularen
- Vorformulierte Antwortentwürfe, die eine Person nur noch freigibt
- Zusammenfassungen langer Vorgänge für die Übergabe
- Klare Schwelle, ab der ein Mensch entscheidet — nichts läuft ungeprüft durch
- Protokoll jeder Entscheidung, damit nachvollziehbar bleibt, warum etwas passiert ist
04 — Fragen
Häufige Fragen
Können wir klein anfangen?
Das ist der einzige sinnvolle Weg. Ein Anwendungsfall, acht Wochen, messbares Ergebnis. Was danach kommt, entscheidet ihr auf Basis dessen, was ihr gesehen habt.
Brauchen wir dafür große Datenmengen?
Nein. Anders als beim klassischen maschinellen Lernen reichen für die meisten Anwendungsfälle ein paar Dutzend gute Beispiele, weil das Sprachmodell die Sprachkompetenz schon mitbringt.
Was ist der Unterschied zu normaler Automatisierung?
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.
Landen unsere Daten im Training eines Sprachmodells?
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.
Wie zuverlässig ist das?
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.
Was sagt der EU AI Act dazu?
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.
05 — Entscheidung
Wie ihr weiterkommt
Der günstigste nächste Schritt ist ein Gespräch, kein Angebot. Zwanzig Minuten reichen meist, um zu klären, ob ein Vorhaben Sinn hat, in welchem Rahmen es liegt und ob wir die Richtigen dafür sind.
Falls nicht, sagen wir das. Ein ehrliches Nein kostet weniger als ein Projekt, das man nach drei Monaten abbricht — für beide Seiten.
99 — Weiter
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Nächster Schritt
Erste Einschätzung, ohne Verpflichtung.
Beschreibt kurz, worum es geht. Ihr bekommt eine ehrliche Antwort dazu, was realistisch ist und was es ungefähr kostet.