Alle reden über KI. Fast niemand nutzt sie verlässlich.
Die Lücke zwischen Demo und Produktion ist der Ort, an dem die meisten KI-Projekte sterben. Ein Chatbot, der halluziniert, ist ein Risiko. Ein Klassifikationsmodell in einer validierten Pipeline ist ein Gewinn. Ich entwerfe KI-Komponenten, die innerhalb Ihrer bestehenden Prozesse funktionieren — mit Leitplanken, nicht mit Hoffnung.
Das Problem
Die meisten KI-Initiativen beginnen mit der Technologie: „Wir sollten KI einsetzen." Das Ergebnis ist ein Pilot, der in der Demo beeindruckt, aber in der Produktion versagt — weil niemand den Prozess drumherum gestaltet hat. Keine Validierung, kein Fallback, keine Möglichkeit zu erkennen, wann das Ergebnis falsch ist.
Der Ansatz
Beim Prozess anfangen, nicht beim Modell. Identifizieren, wo menschliches Urteil der Engpass ist — Klassifikation, Extraktion, Zusammenfassung, Triage. Dann KI genau an dieser Stelle einbetten, umhüllt von deterministischem Code, der validiert, routet und speichert.
Das Ergebnis
KI-Komponenten, die auditierbar, testbar und austauschbar sind. Ihr Team vertraut den Ergebnissen, weil der Prozess Qualität garantiert — nicht das Modell allein.
Wo KI echten Mehrwert bringt
- Klassifikation — Eingehende Tickets, Dokumente, E-Mails nach Absicht und Dringlichkeit sortiert
- Extraktion — Schlüsseldaten aus Verträgen, Rechnungen, Berichten in strukturierte Felder überführt
- Zusammenfassung — Besprechungsnotizen, umfangreiche Dokumente, Wissensdatenbanken auf das Wesentliche verdichtet
- Triage — Erste Priorisierung, damit Menschen sich auf das Wichtige konzentrieren
- Übersetzung & Adaption — Mehrsprachige Inhalte in Volumen, mit Terminologiekontrolle
Ablauf
- Aufnahme — Ihren aktuellen Prozess dokumentieren, Engpässe und manuelle Schritte identifizieren
- Identifizieren — KI-Kandidaten auswählen: hohes Volumen, unscharfe Eingabe, strukturierte Ausgabe
- Entwerfen — KI-Komponente spezifizieren mit Input/Output-Verträgen, Validierungsregeln und Fallbacks
- Pilot — Bauen, testen und messen gegen Ihre echten Daten — nicht gegen ein Demo-Dataset