[ Kernkompetenzen ] / 01

Generative AI & LLMs

Generative AI kann wertvoll werden, wenn sie konkrete Wissensarbeit nachvollziehbar unterstützt: Recherche, Dokumente, Support, Sales Enablement oder interne Suche. Wir helfen, aus vielen KI-Ideen einen belastbaren Use Case mit messbaren Kriterien zu machen.

AI ReadinessTeam EntlastungGovernance

Einordnung

LLMs mit klarer Aufgabe statt KI als Selbstzweck

Ein wichtiger Hebel liegt selten im nächsten Tool, sondern in einem scharf abgegrenzten Arbeitsablauf: Welche Informationen braucht das Team, welche Qualität ist akzeptabel und wo muss ein Mensch entscheiden? Genau dort setzen wir an.

Was Sie gewinnen

Ein klar priorisierter AI-Use-Case statt abstrakter KI-Strategie ohne Umsetzungspfad.
Spürbare Entlastung für Fachteams durch assistierte Recherche, Entwürfe, Zusammenfassungen und Wissenszugriff.
Mehr Vertrauen in den produktiven Einsatz durch Rollen, Freigaben, Logging, Tests und Human-in-the-Loop-Prozesse.

Wann diese Expertise passt

Generative AI kann besonders sinnvoll sein, wenn Wissen verteilt ist, Rückfragen Zeit kosten oder Teams wiederkehrende Text- und Analyseaufgaben bearbeiten.

Wissenszugriff dauert zu lange

Support, Sales oder Operations suchen Antworten in Dokumenten, Tickets, Wikis oder E-Mails. Das kann Tempo, Konsistenz und Nachvollziehbarkeit beeinträchtigen.

AI-Ideen sind vorhanden, aber nicht priorisiert

Mehrere Abteilungen sehen Potenzial, doch Business Case, Datenschutz, Datenlage und Integrationsaufwand sind noch nicht sauber bewertet.

Ein Prototyp soll produktionsnah getestet werden

Ein erster LLM-Workflow muss Antwortqualität, Rollen, Logging, Freigaben und Human-in-the-Loop-Grenzen realistisch abbilden.

So wird aus dem Use Case ein kontrollierter Pilot

Wir starten bewusst klein, aber nicht beliebig: Ein LLM-Pilot braucht klare Eingaben, Testdaten, Bewertungslogik und Betriebsgrenzen.

Use Case zuspitzen

Wir definieren Aufgabe, Nutzergruppe, Datenquellen, Risiken und Erfolgskriterien, bevor eine technische Lösung entsteht.

Antwortqualität messbar machen

Gemeinsam legen wir Testfragen, Bewertungsraster, Eskalationsregeln und Beispielantworten fest.

Pilot integrieren und absichern

Der Prototyp wird so aufgebaut, dass Freigaben, Protokollierung, Rollen und nächste Integrationsschritte sichtbar werden.

Verantwortungsvoll einsetzen

Wir bewerten AI-Use-Cases nicht nur technisch, sondern auch nach Datenschutz, Transparenz, fachlicher Kontrolle, möglichen Fehlanreizen und Auswirkungen auf Mitarbeitende. Aussagen zu Nutzen und Aufwand bleiben projektspezifisch und werden nicht pauschal versprochen.

Im unverbindlichen Erstgespräch erhalten Sie eine ehrliche Einschätzung, ob ein AI-Use-Case bei Ihrer Ausgangslage sinnvoll ist. Wir versprechen keine pauschale KI-Quote, sondern zeigen Chancen, Grenzen und nächste Schritte transparent auf.

FAQ

Häufige Fragen zu Generative AI

Brauchen wir schon vollständig strukturierte Daten?

Nein. Oft reicht ein klar eingegrenzter Datenbestand für den Start. Entscheidend ist, dass Quellen, Aktualität und Zugriffsrechte transparent sind.

Wie schnell kann ein erster LLM-Prototyp entstehen?

Bei klarer Datenlage kann ein testbarer Prototyp häufig in wenigen Wochen entstehen. Vorher prüfen wir, ob Nutzen, Risiko und Aufwand zusammenpassen.

Wie verhindern wir Halluzinationen?

Durch begrenzte Aufgaben, nachvollziehbare Quellen, Tests, Konfidenzregeln und menschliche Freigaben an den Stellen, an denen Fehler kritisch wären.

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