KI, die messbaren Nutzen bringt — nicht Spielzeug.
Wir führen KI dort ein, wo sie echte Arbeit übernimmt: bei
Textgenerierung, Bild-Analyse, Wissens-Suche und Voice-Assistenten.
DSGVO-konform, mit Anbieter-Auswahl nach Datenschutz statt nach Hype.
Was bedeutet KI im Unternehmen?
Unter „KI" verstehen wir konkret Large Language Models (LLMs wie
GPT-5 oder Claude 4.5), Vision-Modelle (Bild-Analyse,
Dokumenten-Verstehen) und Speech-Modelle (Sprache-zu-Text und
umgekehrt). Sie ersetzen keine Menschen, sondern entlasten von
repetitiver Wissensarbeit: Sortieren, Zusammenfassen,
Klassifizieren, Generieren. Voraussetzung ist immer eine saubere
Datengrundlage — KI verstärkt vorhandene Strukturen, sie ersetzt
sie nicht.
Acht produktive Einsatzgebiete
Wir empfehlen nichts, was nur in Demos funktioniert. Diese Felder
haben wir mehrfach umgesetzt und liefern messbare Ersparnis.
- Wissens-Suche im Unternehmens-Datenbestand (RAG) — Mitarbeiter fragen, KI antwortet aus Ihren eigenen Dokumenten.
- Textgenerierung — Angebote, Mails, Produktbeschreibungen auf Knopfdruck, im Marken-Ton.
- Bild-Analyse — Belegerkennung, Schadens-Bilder, Qualitätsprüfung.
- Voice-Assistenten — Telefonannahme, Terminbuchung, Transkription.
- Klassifikation — Anfragen automatisch nach Dringlichkeit oder Thema priorisieren.
- KI-gestützte Barrierefreiheit — Alt-Texte, Leichte Sprache, Untertitel automatisch generieren.
- Code- und SQL-Generierung — Reports und kleine Tools deutlich schneller bauen.
- Daten-Extraktion aus PDFs und unstrukturierten Mails.
KI und DSGVO — wie passt das zusammen?
Datenschutz ist bei KI-Einführung kein Hindernis, sondern eine
Design-Entscheidung. Wir trennen drei Stufen: EU-gehostete
AI (Modelle bei IONOS, Azure EU, Hetzner — Daten bleiben
in der EU), lokale Modelle (Open-Source-Modelle
wie Llama, Qwen auf selbst verwalteter Infrastruktur — Daten verlassen das
Haus nicht) und kuratierte US-Anbieter (OpenAI,
Anthropic mit Auftragsverarbeitungs-Vertrag, Zero-Retention,
kein Training auf Ihren Daten). Welche Stufe passt, hängt vom
Datenklassifizierung Ihres Use-Cases ab — das klären wir im
Erstgespräch.
Welche KI-Anbieter setzen wir ein?
Wir sind anbieterneutral. Auswahl folgt drei Kriterien: Eignung
für den Use-Case, Datenschutz-Profil, Gesamtkosten. Keine
Provisionen, keine Vorab-Bindung. Wo möglich, betreiben wir
KI-Modelle auf
selbst verwalteter Infrastruktur in Deutschland
— so verlassen Ihre Daten nicht das Haus, auch nicht für
Inferenz.
Hinweis: KI greift erst dann verlässlich, wenn die digitale Basis
steht — saubere Daten kommen aus
Automatización de procesos,
saubere Strukturen aus
Accesibilidad.
- OpenAI (GPT-5)
Stärkstes Allgemein-Modell. US-Anbieter, mit Enterprise-Vertrag DSGVO-fähig (Zero-Retention, EU-Datenresidenz). - Anthropic (Claude 4.5)
Marktführend bei Code-Generierung und langen Texten. US-Anbieter, AVV-fähig. - IONOS AI Model Hub
Open-Source-Modelle (Llama, Mistral) auf deutscher Cloud — gut für sensible Daten. - Lokale Modelle (Ollama / vLLM)
Vollständig in-house, ohne Cloud-Abhängigkeit. Maximaler Datenschutz, höhere Hardware-Kosten. - Azure OpenAI Service (EU)
OpenAI-Modelle in europäischer Microsoft-Cloud — beliebte Wahl bei größeren Unternehmen.
Vier Schritte zur produktiven KI
Bedarfs-Analyse
Wir prüfen, welche Aufgaben KI-tauglich sind und welche nicht — gemeinsam, ohne Tech-Jargon.
Anbieter-Wahl & Sicherheit
Wir wählen Modell, Hosting und AVV nach Datenklassifikation Ihres Use-Cases.
Pilot bauen
Wir bringen einen ersten produktiven Workflow zügig live — mit Testdaten, dann Live-Daten.
Team-Schulung
Team-Schulung plus Cheat-Sheet, damit Ihr Team KI eigenständig nutzt und ihre Grenzen versteht.
Schnelle Antworten zur KI-Einführung
Werden unsere Daten zum Training der KI verwendet?
Nein — wir setzen ausschließlich Tarife/Verträge ein, die Training auf Kundendaten ausdrücklich ausschließen (Zero-Retention bei OpenAI/Anthropic Enterprise, lokale Modelle automatisch). Das steht jeweils im Auftragsverarbeitungs-Vertrag.
Brauchen wir eigene KI-Hardware?
Für 90 % der Use-Cases nein — wir nutzen Cloud-KI. Eigene Hardware lohnt sich erst bei sehr hohem Volumen oder maximalem Datenschutz-Anspruch (z. B. Gesundheits- oder Verwaltungsbereich).
Was, wenn die KI Unsinn ausgibt (Halluzinationen)?
Wir bauen Antwort-Prüfung in den Workflow ein: Quellen-Belege bei RAG, regelbasierte Validierung, menschliche Freigabe-Stufen bei kritischen Aufgaben. KI ist ein Werkzeug — kein Orakel.
Was kostet eine KI-Einführung?
Das hängt stark vom Use-Case ab — Komplexität, Datengrundlage, Wahl zwischen Cloud- und lokalen Modellen. Wir geben dazu keine Pauschal-Zahl, sondern eine konkrete Einschätzung nach dem Erstgespräch. Beratungs- und Konzept-Leistungen sind häufig BAFA-förderfähig.
Müssen Mitarbeiter Angst um ihre Jobs haben?
Unsere Erfahrung: Nein — Routine-Arbeit fällt weg, qualifizierte Arbeit nimmt zu. Wir schulen das Team aktiv mit, damit KI als Werkzeug verstanden wird, nicht als Bedrohung.
Welcher Use-Case ist KI-tauglich — und welcher nicht?
15 Minuten Erstgespräch — wir geben eine ehrliche Einschätzung, kein Hype.
Más información:
Vorgängerstufe: Automatisierung ·
Financiación de BAFA ·
Descripción general del rendimiento
