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KI-Automatisierung: Anbieter vergleichen — worauf es wirklich ankommt
Angebote zum Thema KI-Automatisierung sind schwer vergleichbar, weil jeder etwas anderes hineinschreibt. Die Fragen, die Unterschiede sichtbar machen — und die Warnsignale.
01 — Kriterien
Woran sich Angebote unterscheiden
- Was genau enthalten ist. Zwei Angebote mit derselben Summe können völlig unterschiedliche Leistungen umfassen. Lasst euch den Umfang als Liste geben, nicht als Fließtext.
- Wer was liefert. Inhalte, Bilder, Daten, Zugänge — wenn das nicht steht, wird es später zum Streitpunkt.
- Was der Betrieb kostet. Über drei Jahre gerechnet, inklusive Lizenzen, Hosting und Betreuung.
- Was passiert, wenn ihr wechseln wollt. Bekommt ihr Zugänge, Daten und Dokumentation? Die Antwort auf diese Frage sagt mehr über einen Anbieter als jede Referenz.
- Wer tatsächlich arbeitet. Bei kleinen Anbietern ist das relevant: Wer sitzt im Gespräch, und wer macht es dann.
02 — Fragen
Fragen, die ihr stellen solltet
- Was passiert, wenn das Projekt teurer wird als geschätzt — wer trägt das?
- Wem gehören Daten, Zugänge und, falls entwickelt wird, der Quellcode?
- Was kostet der Betrieb im zweiten und dritten Jahr?
- Wie sieht die Dokumentation aus, die wir am Ende bekommen?
- Woran würden Sie messen, ob das Projekt erfolgreich war?
- Gibt es einen Fall, in dem Sie uns davon abraten würden?
03 — Warnsignale
Wann man skeptisch werden sollte
- Garantierte Ergebnisse. Wer Platz eins bei Google oder eine bestimmte Umsatzsteigerung zusagt, verkauft etwas, das er nicht liefern kann.
- Kein Nein. Ein Anbieter, der jedes Vorhaben für eine gute Idee hält, hat entweder nicht zugehört oder verkauft nur.
- Zeitdruck. Befristete Rabatte auf Projektpreise sind ein Vertriebsinstrument, kein Angebot.
- Unklare Eigentumsverhältnisse. Wer nicht klar sagt, wem Daten und Zugänge gehören, meint es nicht gut.
- Kein Ansprechpartner mit Fachkenntnis. Wenn im Erstgespräch nur Vertrieb sitzt, entstehen die Missverständnisse dort.
04 — 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
05 — Fragen
Häufige Fragen
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.
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.
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.
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.
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.
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.
99 — Weiter
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