Was ist KI-gestützte Automatisierung?
Klassische Automatisierung folgt festen Regeln: „Wenn Betreff X, dann Ordner Y." KI kommt dort ins Spiel, wo die Eingabe unstrukturiert ist – eine frei formulierte E-Mail, ein eingescannter Lieferschein, ein Protokoll. Das Modell liefert dabei eine Einschätzung, keine Gewissheit. Der Ablauf drumherum bleibt klassische Software mit klaren Regeln und einem Prüfschritt.
Welche KI-Modelle setzen Sie ein?
Je nach Aufgabe und Datenlage: Cloud-Modelle wie OpenAI GPT oder Anthropic Claude, wenn hohe Qualität zählt und die Daten unkritisch sind – oder offene Modelle wie Llama und Qwen auf eigener Hardware, wenn Daten das Haus nicht verlassen dürfen. Die Wahl richtet sich nach dem Anwendungsfall, nicht nach Vorliebe.
Bleiben unsere Daten bei uns?
Das entscheiden Sie. Bei einem Cloud-Anbieter gelten dessen Bedingungen und es braucht einen Auftragsverarbeitungsvertrag. Bei einem Modell auf eigener oder gemieteter Hardware verlässt keine Anfrage Ihre Umgebung. Häufig ist ein Zwischenweg sinnvoll: sensible Teile lokal vorverarbeiten und schwärzen, den Rest extern.
Wann lohnt sich ein eigener KI-Server?
Wenn regelmässig Daten verarbeitet werden, die das Haus nicht verlassen dürfen, das Volumen gross genug ist, dass Kosten pro Anfrage ins Gewicht fallen, oder eine Auflage die Verarbeitung ausserhalb der EU ausschliesst. Dagegen sprechen geringe Mengen, sehr hohe Qualitätsanforderungen und fehlendes Personal für den Betrieb – ein KI-Server ist kein Gerät, das man aufstellt und vergisst.
Wie gehen Sie mit falschen KI-Antworten um?
Sprachmodelle erfinden gelegentlich Angaben, die plausibel klingen. Dagegen hilft kein Versprechen, sondern Aufbau: Antworten werden mit Quellen aus Ihren eigenen Dokumenten belegt, das Modell gibt an, wie sicher es ist, und alles unterhalb einer festgelegten Schwelle geht zur Prüfung an eine Person. Jede Entscheidung wird protokolliert.
Wo sollte KI nicht entscheiden?
Überall dort, wo eine falsche Einschätzung Geld, Recht oder Vertrauen kostet: Bonität, Kündigungen, medizinische Fragen, rechtliche Auskünfte. Hier darf ein Modell zuarbeiten, aber nicht entscheiden. Bei rein automatisierten Entscheidungen mit erheblicher Wirkung greift zusätzlich Art. 22 DSGVO – dann ist ein menschlicher Prüfschritt in der Regel verpflichtend.
Was ändert der EU AI Act für unser Unternehmen?
Ab dem 2. August 2026 gelten die Transparenzpflichten nach Artikel 50: Chatbots müssen sich als solche zu erkennen geben, künstlich erzeugte Inhalte müssen gekennzeichnet werden. Die weitergehenden Pflichten für Hochrisiko-Anwendungen wurden im Juli 2026 verschoben – auf Dezember 2027 beziehungsweise August 2028. Für die meisten Unternehmen ist zunächst nur die Kennzeichnung relevant.
Wie fängt man mit KI im Unternehmen sinnvoll an?
Mit dem Schritt, der am häufigsten vorkommt und am meisten Zeit kostet – nicht mit dem technisch reizvollsten. Ein Ablauf, der zehnmal am Tag greift, bringt mehr als fünf, die einmal im Quartal laufen. Danach messen, ob es wirklich Zeit spart, und erst dann ausweiten.
Welche Prozesse eignen sich fuer Automatisierung?
Vor allem repetitive, regelnahe Aufgaben mit klaren Inputs: Dokumentenverarbeitung, FAQ-Support, Klassifikation, Routing und Vorpruefungen.
Wie schnell sieht man Ergebnisse?
Ein erster Pilot ist oft in 2 bis 6 Wochen moeglich. Danach wird auf Basis realer Daten schrittweise skaliert.
Wie bleibt die Loesung kontrollierbar?
Mit Human-in-the-loop, Monitoring, Grenzwerten und klaren Fallback-Prozessen bleibt die Automatisierung belastbar.
Wie skaliere ich ein digitales Business?
Drei Hebel sind entscheidend: automatisierte Kernprozesse, eine saubere Datenbasis für Entscheidungen und eine modulare Architektur für schnelle Erweiterungen.
Was bringt digitale Transformation konkret?
Typische Effekte sind kürzere Durchlaufzeiten, weniger Fehler, bessere Datenqualität und höher skalierbare Teams.