Deep Dive & FAQ
Antworten auf die häufigsten Fragen
Viele Unternehmen stehen noch am Anfang, wenn es um den Einsatz von KI-Agenten und Automatisierung geht. Hier finden Sie die wichtigsten Antworten – und zusätzlich einen kleinen Crash-Kurs, der Orientierung gibt.
Deep Dive: Vorteile in Zahlen
Viele Unternehmen stehen noch am Anfang, wenn es um den Einsatz von KI-Agenten und Automatisierung geht. Hier finden Sie die wichtigsten Antworten – und zusätzlich einen kleinen Crash-Kurs, der Orientierung gibt.
Zeitersparnis in Rechnungs
bearbeitung
Quelle: AvidXchange
Produktivitäts-
steigerung
Quelle: PwC
Kostenreduktion
Quelle: Deloitte
theoretische, automatisierte Büroarbeitszeit
Quelle: McKinsey
Ist Ihr Unternehmen KI-ready?
Mini-Checkliste
- Haben Sie viele wiederkehrende Prozesse?
- Sind Ihre Systeme nicht optimal verbunden?
- Werden Reports manuell erstellt?
- Sollen Mitarbeiter entlastet werden?
- Wollen Sie schnell Pilotprojekte starten?
Wenn Sie zwei oder mehr Fragen mit JA beantworten, sollten wir sprechen
FAQ
Entwickeln Sie eine eigene KI oder nutzen Sie bestehende Modelle?
Wir entwickeln keine eigene KI. Stattdessen nutzen wir bewährte Modelle (z. B. Sprach- oder Analysemodelle) und passen diese individuell an Ihre Prozesse an.
Wie lange dauert es, bis man Ergebnisse sieht?
Schon nach wenigen Wochen können wir erste Agenten im Pilotbetrieb einsetzen.
Können Ihre KI-Agenten auch zwischen bestehenden Systemen eingebunden werden?
Ja – genau das ist einer unserer Schwerpunkte. Unsere Agenten gleichen Daten zwischen ERP, CRM, Shopsystemen und weiteren Plattformen ab, harmonisieren sie und automatisieren Abläufe.
Können wir das nicht einfach mit ChatGPT oder Gemini selbst machen?
Für einfache Fragen ja – aber im Unternehmenskontext reicht das nicht. Unsere Agenten sind in Systeme integriert, laufen stabil im Hintergrund und erfüllen ganze Prozesse.
Wie individuell sind die Lösungen?
Jeder Agent wird an Ihre Abläufe angepasst. Wir starten mit einem klaren Use Case und können die Lösung Schritt für Schritt erweitern.
Glossar
KI-Agent
Ein spezialisierter digitaler Mitarbeiter, der wiederkehrende Aufgaben eigenständig erledigt und dabei mit Ihren Systemen zusammenarbeitet.
Automation
Ein Prozess, der automatisch durch Software ausgeführt wird, ohne dass manuelles Eingreifen notwendig ist.
Large Language Model (LLM)
Eine KI, die auf Sprach- und Textdaten trainiert ist und menschliche Sprache verstehen und generieren kann (z. B. ChatGPT).
Integration
Die technische Anbindung von KI-Agenten an bestehende Systeme wie ERP, CRM oder Shopsysteme.
Use Case
Ein klar definierter Anwendungsfall, in dem KI eingesetzt wird, um einen Prozess zu verbessern oder zu automatisieren.
API (Application Programming Interface)
Eine Schnittstelle, über die verschiedene Systeme oder Anwendungen miteinander kommunizieren können.
Bot
Software, die automatisiert einfache, wiederkehrende Aufgaben erledigt. Im Gegensatz zu KI-Agenten meist regelbasiert und weniger flexibel.
Chatbot
Ein Bot, der speziell für den Dialog mit Nutzern entwickelt wurde. Kann einfache Fragen beantworten oder – KI-gestützt – auch komplexere Dialoge führen.
Datenpipeline
Ein strukturierter Prozess, um Daten aus unterschiedlichen Quellen zu sammeln, zu bereinigen und für Analysen oder Automatisierungen aufzubereiten.
Machine Learning (ML)
Teilbereich der KI, bei dem Systeme aus Beispieldaten lernen und Muster erkennen, anstatt explizit programmiert zu sein.
Natural Language Processing (NLP)
Technologie, die es Computern ermöglicht, menschliche Sprache zu verstehen, zu analysieren und zu generieren.
OCR (Optical Character Recognition)
Technologie, die Texte aus gescannten Dokumenten oder Bildern erkennt und in digitale, bearbeitbare Daten umwandelt.
RPA (Robotic Process Automation)
Software-Roboter, die regelbasierte Prozesse automatisieren. Im Unterschied zu KI-Agenten fehlt hier die Fähigkeit, Daten zu interpretieren oder flexibel zu reagieren.
Training Data (Trainingsdaten)
Die Datensätze, mit denen ein KI-Modell trainiert wird, um Muster zu erkennen oder Aufgaben zuverlässig zu erfüllen.
Workflow Automation
Die Automatisierung ganzer Arbeitsabläufe, oft über mehrere Systeme hinweg, um manuelle Eingriffe weitgehend zu minimieren.
Crash Kurs
KI ist keine Magie, sondern Methodik.
Bestehende Modelle statt Eigenentwicklung.
Schnelle Ergebnisse durch Pilotprojekte.
Integration ist entscheidend.
Step-by-Step statt Big Bang.
Menschen bleiben im Mittelpunkt.
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