KI-Beratung & KI-Entwicklung

Braucht das wirklich KI?

Vieles, was heute KI heißt, ist Algorithmik, Statistik oder Automatisierung. Wir klären zuerst, was Ihre Aufgabe braucht. Dann bauen wir genau das.

Projekt besprechen →

Nicht jede Aufgabe braucht ein neuronales Netz.

Eine Regel ist günstiger, schneller und leichter zu prüfen. Deshalb sehen wir uns zuerst an, ob Algorithmik oder Statistik reichen.

Modelle lohnen sich dort, wo Regeln nicht mehr reichen. Dort bauen wir Chat-Agents, Classifier und Prozessautomatisierung auf KI-Basis.

Die erste Prüfung

Vier Fragen vor der ersten Zeile Code

Vier Beispielaufgaben

Lässt sich die Regel aufschreiben? Nein Ja Regel im Code Kein Modell nötig
Reichen Zahlen aus der Vergangenheit? Nein Ja Statistik Prognose aus Ihren Daten
Gibt es genug Beispiele aus der Praxis? Nein Ja Classifier Modell lernt aus Beispielen
Geht es um freie Sprache oder Dokumente? Nein Ja LLM oder Agent Sprachmodell mit Ihren Daten

Eine Wenn-dann-Regel genügt.

Vereinfachte Darstellung. Viele Lösungen verbinden in der Praxis mehrere Stufen.

Wenn es KI braucht

Was wir bauen

Chat-Agents

Assistenten beantworten Fragen aus Ihren Dokumenten und führen Aufgaben in Ihren Systemen aus.

Frage Antwort mit Quelle

Classifier

Modelle ordnen Anfragen, Dokumente oder Fälle einer Kategorie zu.

Ticket Kategorie

Dokumente auslesen

Aus Verträgen, Rechnungen und Berichten werden strukturierte Daten.

PDF Datenfelder

Automatisierung auf KI-Basis

Der Prozess bleibt normale Automatisierung. Das Modell übernimmt nur die Schritte, die Regeln nicht schaffen.

E-Mail Vorgang im System

MCP-Server

KI-Anwendungen greifen über eine kontrollierte Schnittstelle auf Ihre Systeme zu.

KI-Anwendung Ihr System

Datenanalyse und Prognosen

Statistik und Modelle auf Ihren Daten, von der Auswertung bis zur Vorhersage.

Rohdaten Prognose

KI ist oft ein Teil eines größeren Ablaufs. Diesen Ablauf nehmen wir zuerst auf und verbessern ihn. Zur Prozessdigitalisierung →

KI-Beratung

Wo lohnt sich KI bei Ihnen?

Wir gehen Ihre Abläufe mit Ihnen durch und prüfen jede Idee mit den vier Fragen. Wenn eine Idee keine KI braucht, sagen wir das auch.

Das haben Sie danach in der Hand Beispiel

Use Case und Nutzen	Lösung	Daten	EU AI Act	Nächster Schritt
Tickets der richtigen Abteilung zuordnen	Classifier	Beispiele vorhanden	Minimales Risiko	Prototyp bauen
Fragen zu internen Richtlinien beantworten	LLM	Zugriffe klären	Begrenztes Risiko	Prototyp bauen
Rechnungen ab 5.000 € zur Freigabe vorlegen	Regel	Vorhanden	Keine KI	Direkt umsetzen
Bewerbungen vorsortieren	Classifier	Personenbezogen	Hochrisiko	Zurückstellen

Die Einordnung zum EU AI Act ist eine erste Einschätzung und keine Rechtsberatung.

KI-Readiness-Check Wie bereit ist Ihr Produkt für KI? EU-AI-Act-Einstufung Welche Risikoklasse trifft auf Ihr System zu?

Vorgehen

Vom Use Case in den Betrieb

Schwerpunkt
Aufgabe prüfen
Wir klären, ob die Aufgabe KI braucht und welche Daten es gibt.
Prototyp mit echten Daten
Ein kleiner Prototyp zeigt früh, wie gut das Ergebnis mit Ihren Daten wird.
In den Prozess einbauen
Die Lösung wird Teil Ihrer Systeme, mit Rechten, Protokoll und menschlicher Kontrolle.
Betreiben und messen
Wir messen Qualität und Kosten im Betrieb und verbessern die Lösung laufend.

Wie wir abrechnen →

Referenzen

KI im produktiven Einsatz

NetCero ist eine ESG-Plattform, an der dectria beteiligt ist. KI wertet dort ESG-Dokumente aus und überführt die Inhalte in strukturierte Daten.

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Über 100 Kunden und Partner
KI-gestützte Automatisierung mit Azure OpenAI
Die NetCero GmbH ist nach ISO 27001 zertifiziert

Häufige Fragen

Häufige Fragen zu KI-Projekten

Woran erkennen wir, ob wir wirklich KI brauchen?

Wir stellen vier Fragen: Lässt sich die Regel aufschreiben? Reichen Zahlen aus der Vergangenheit? Gibt es genug Beispiele? Geht es um freie Sprache? Bei den ersten beiden reicht meist klassische Software.

Was ist das Ergebnis einer KI-Beratung?

Sie erhalten eine bewertete Liste Ihrer Use Cases und eine Empfehlung für den Start. Damit entscheiden Sie, welche Ideen Sie umsetzen und welche nicht.

Müssen unsere Daten in die USA?

Nein, wenn wir es so aufsetzen: Azure OpenAI in der EU-Datenzone oder lokale Sprachmodelle in Ihrem Netzwerk. Die Wahl hängt von Ihren Anforderungen an den Datenschutz ab.

Wie genau sind solche Systeme?

Das hängt von Aufgabe und Daten ab. Deshalb testen wir mit echten Beispielen und legen vorab fest, ab welcher Qualität die Lösung live geht. Wenn Fehler teuer sind, prüft ein Mensch das Ergebnis.

Was bedeutet der EU AI Act für unser Projekt?

Die Pflichten hängen vom Einsatz und von der Risikoklasse ab. Unsere Einstufung gibt eine erste Orientierung. Sie ersetzt keine Rechtsberatung.