Alle reden über KI. Fast niemand nutzt sie verlässlich.
Die Lücke zwischen Demo und Produktion ist der Punkt, an dem die meisten KI-Projekte scheitern. Ein Chatbot, der halluziniert, ist ein Risiko. Ein Klassifikationsmodell in einer validierten Pipeline kann ein Gewinn sein. Ich entwerfe KI-Komponenten, die in bestehenden Prozessen 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. Zuerst klären, wo menschliches Urteil der Engpass ist: Klassifikation, Extraktion, Zusammenfassung, Triage. Dann KI genau an dieser Stelle einbetten, umgeben von deterministischem Code, der validiert, weiterleitet und speichert.
Das Ergebnis
KI-Komponenten, die auditierbar, testbar und austauschbar sind. Ihr Team vertraut den Ergebnissen, weil der Prozess Qualität absichert, nicht das Modell allein.
Wo KI echten Mehrwert bringt
- Klassifikation — Eingehende Tickets, Dokumente und E-Mails nach Absicht und Dringlichkeit sortieren
- Extraktion — Schlüsseldaten aus Verträgen, Rechnungen und Berichten in strukturierte Felder überführen
- Zusammenfassung — Besprechungsnotizen, umfangreiche Dokumente und Wissensdatenbanken auf das Wesentliche verdichten
- Triage — Erste Priorisierung, damit Menschen sich auf das Wichtige konzentrieren
- Übersetzung & Adaption — Mehrsprachige Inhalte mit Terminologiekontrolle erstellen und anpassen
Ablauf
- Aufnahme — Ihren aktuellen Prozess dokumentieren, Engpässe und manuelle Schritte identifizieren
- Identifizieren — KI-Kandidaten auswählen: hohes Volumen, unscharfe Eingabe, strukturierte Ausgabe
- Entwerfen — KI-Komponente mit Eingabe-/Ausgabeverträgen, Validierungsregeln und Fallbacks spezifizieren
- Pilot — Bauen, testen und mit Ihren echten Daten messen, nicht mit einem Demo-Datensatz