Mehr als Prompt und Playground

Wir klären, welche Dokumente und Datensätze die Anwendung verwenden darf, ob sie an externe Dienste übertragen werden dürfen und wer auf die Ergebnisse zugreifen kann.

Für eine Wissenssuche braucht die Anwendung Zugriff auf freigegebene Unterlagen. Ein Assistent im Kundenportal benötigt zusätzlich aktuelle Informationen aus dem CRM oder ERP. Wir entwerfen diese Verbindungen mit Ihrer IT und setzen Zugriffsrechte in der Anwendung durch.

Wie das konkret aussehen kann, zeigen wir bei KI in Anwendungen : von der Wissenssuche mit Quellen über Dokumentenverarbeitung bis zu Assistenten, die Arbeitsschritte vorbereiten. Dort erklären wir auch die Technik hinter diesen Funktionen und wie wir sie in bestehende Software integrieren.

Viele Unternehmen stehen beim Thema AI vor denselben Fragen: Wo ergibt AI für uns wirklich Sinn? Welche Daten eignen sich? Welche Risiken entstehen? Und was lässt sich realistisch in bestehende Systeme integrieren?

Wir wählen mit Ihnen einen Arbeitsablauf für einen Prototyp aus. Ihr Team prüft die Ergebnisse an eigenen Fällen: Wie viel Nacharbeit bleibt? Welche Fehler treten auf? Daraus schätzen wir Entwicklungsaufwand und Betriebskosten ab und klären rechtliche Anforderungen, etwa aus dem EU AI Act.

Bei lokal betreibbaren Modellen prüfen wir Lizenz, Hardwarebedarf und Qualität für die jeweilige Aufgabe. Offene Schnittstellen erleichtern den Wechsel von Modellen und Diensten. Ob ein lokales Modell oder eine externe API geeigneter ist, vergleichen wir anhand Ihrer Daten, Antwortzeiten und Kosten.

Eine Produktangabe steht im Datenblatt, die zugehörige Anleitung im Handbuch und eine Ausnahme in einer internen Richtlinie. Wer eine Kundenfrage beantwortet, muss diese Informationen oft in mehreren Dokumenten suchen.

Eine KI-gestützte Suche kann relevante Stellen aus diesen Quellen zusammenführen und Antworten mit Verweisen auf die Originale vorbereiten. Wir prüfen dabei auch, ob veraltete oder widersprüchliche Dokumente im Bestand liegen und welche Inhalte nur bestimmten Nutzergruppen zugänglich sein dürfen.

Anfragen per E-Mail oder Freitext enthalten oft mehrere Anliegen und unvollständige Angaben. Eine KI-Funktion kann diese Inhalte ordnen und einen Entwurf für die weitere Bearbeitung erstellen.

Wir binden solche Funktionen in die vorhandene Anwendung ein. Mitarbeitende sehen dort die ursprüngliche Anfrage neben dem Vorschlag und können Angaben korrigieren oder ergänzen.

Ein Assistent kann beispielsweise fehlende Angaben in einer Anfrage erkennen, passende Produktdaten abrufen und den Vorgang für die zuständige Fachabteilung vorbereiten. Welche Aktionen er selbst ausführen darf und welche eine Bestätigung erfordern, legen wir für jeden Ablauf fest.

Berechtigungen setzen wir in der Software durch. Eine Anweisung an das Sprachmodell reicht nicht aus, um einen unzulässigen Datenzugriff oder eine unerlaubte Aktion zu verhindern.

Für Änderungen an Daten und andere folgenreiche Aktionen sehen wir die vereinbarten Freigaben vor. Fehlen Informationen, widersprechen sich Quellen oder fällt ein Dienst aus, muss die Anwendung das anzeigen und eine manuelle Bearbeitung ermöglichen.

Ein Wechsel des Modells kann Antwortqualität, Laufzeiten und Kosten verändern. Wir halten deshalb fest, welche Teile der Anwendung an einen Anbieter gebunden sind und wie sich Dokumente, Konfiguration und Ergebnisse exportieren lassen.

Für einen Anbieterwechsel prüfen wir Schnittstellen und Ergebnisse erneut. Als Betriebsformen vergleichen wir lokale Systeme, Cloud-Dienste und Kombinationen daraus – einschließlich geeigneter europäischer Anbieter.

Prototypen und Modelltests auf eigener Hardware.

AI verändert nicht nur digitale Produkte, sondern auch die tägliche Arbeit an ihnen: in Analyse, Prototyping, Entwicklung, Testing und Dokumentation.

Wir setzen diese Möglichkeiten dort ein, wo sie Qualität und Effizienz erhöhen, ohne Wartbarkeit, Sicherheit oder saubere Architektur aus dem Blick zu verlieren. Mit eigener Hardware - darunter unsere NVIDIA DGX Spark - schaffen wir Raum für Prototyping, technische Tests und kontrollierte Experimente: unabhängig von produktiven Kundensystemen und ohne sensible Daten unnötig in externe Umgebungen zu verschieben. So können wir Chancen, Grenzen und sinnvolle Einsatzszenarien nicht nur theoretisch, sondern auch praktisch beurteilen.

Aus unserem Testlabor: lokale KI auf der DGX Spark

Wenn KI wiederkehrende Programmierarbeit verkürzt, können wir Varianten früher als funktionierenden Prototyp zeigen. Fachabteilungen und Nutzer können einen Ablauf ausprobieren, bevor seine vollständige Umsetzung beauftragt wird.