Technologie
KI & LLM-Integration. Sprachmodelle als Werkzeug im Prozess: extrahieren, klassifizieren, beantworten.
Sprachmodelle binde ich dort in Software ein, wo unstrukturierte Informationen Arbeit machen: Rechnungen lesen, Anfragen sortieren, Texte vorformulieren, Fragen aus Dokumenten beantworten. Das Modell ist dabei ein Baustein im Prozess, mit Prüfschritten und messbarem Nutzen, nicht die Anwendung selbst. In sellinghelper.io erzeugt ein solcher Workflow Listing-Texte aus Konkurrenzdaten.
Wofür ich KI & LLM-Integration einsetze
Das Problem zuerst, die Technologie danach.
Dokumente in strukturierte Daten verwandeln
Rechnungen, Lieferscheine, Verträge und Formulare werden ausgelesen und als saubere Datensätze an Ihre Systeme übergeben, mit Konfidenz und Freigabe bei Unsicherheit.
Anfragen klassifizieren und vorbereiten
Eingehende E-Mails und Tickets werden eingeordnet, mit Daten aus CRM oder ERP angereichert und mit einem Antwortentwurf an die richtige Person geleitet.
Wissensdatenbank mit Quellenangabe (RAG)
Handbücher, Wikis und Vertragsordner werden durchsuchbar; Antworten entstehen nur aus Ihren Quellen und nennen die Fundstelle. Was das Modell nicht weiß, sagt es.
Wann nicht
Ehrliche Grenzen.
- Wenn eine Aufgabe mit klaren Regeln lösbar ist (Beträge summieren, Formate umwandeln, Fristen berechnen), ist klassische Automatisierung schneller, günstiger und fehlerfrei.
- Wo Fehler teuer sind und keine Prüfung möglich ist (etwa automatische Zahlungsfreigaben ohne Kontrolle), empfehle ich kein Sprachmodell in der Entscheidungskette.
- Wenn Daten das Haus nicht verlassen dürfen und selbst gehostete Modelle die Qualität nicht liefern, sage ich das nach der Prüfphase, statt es zu versprechen.
Passende Leistungen
Wo KI & LLM-Integration zum Einsatz kommt.
Aus der Praxis
Projekte mit KI & LLM-Integration im Betrieb.
Häufige Fragen
Zu KI & LLM-Integration.
01Welche Modelle und Anbieter setzen Sie ein?
Je nach Aufgabe und Datenschutzanforderung: OpenAI oder Anthropic über API, europäische Anbieter wie Mistral, oder selbst gehostete offene Modelle auf EU-Servern. Die Anwendung wird so gebaut, dass der Anbieter wechselbar bleibt.
02Wie stellen Sie sicher, dass die KI keine Fehler macht?
Gar nicht, denn das kann niemand. Stattdessen: Prüfung mit echten Beispielen vor der Umsetzung, Konfidenzwerte, Freigabeschritte für kritische Fälle, Protokollierung und laufende Messung der Qualität. Der Anteil automatischer Schritte wächst mit dem Vertrauen.
03Was ist mit dem Datenschutz?
Personenbezogene Daten werden vor dem Modellaufruf reduziert oder pseudonymisiert, wo möglich. Anbieter mit EU-Verarbeitung und ohne Trainingsnutzung, oder selbst gehostete Modelle, wenn Daten das Haus nicht verlassen dürfen. Das wird vor der Umsetzung geklärt, nicht danach.
Weitere Technologien
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