Diese Fragen und Antworten richten sich an Teams, die KI-Lösungen in ihrem Unternehmen etablieren möchten. Sie beleuchten Kosten, Zeitrahmen, Technologie und Governance.
Regelbasierte Chatbots beginnen bei 15.000–25.000 Euro. KI-basierte Varianten mit NLP, Machine Learning und Anbindung an Wissensquellen bewegen sich zwischen 40.000 und 60.000 Euro. Enterprise-Projekte mit komplexer Integrations- und Sicherheitsarchitektur starten bei 100.000 Euro.
Ein erstes MVP entsteht in 6–8 Wochen. Eine produktionsreife Lösung inklusive Training, Evaluierung, Integrationen und Monitoring benötigt meist 3–4 Monate. Enterprise-Projekte mit mehreren Kanälen und Compliance-Anforderungen planen wir mit 4–6 Monaten.
Ja, sofern der Use Case klar ist. Bewährt haben sich Szenarien wie Support-Automatisierung, Content-Erzeugung oder Dokumentenverarbeitung. Mit einem fokussierten Proof-of-Concept lässt sich der ROI in wenigen Wochen prüfen.
KI beschreibt Systeme, die menschliche Intelligenz nachbilden – von regelbasierten Methoden bis zu Machine Learning. Generative KI ist ein Teilbereich, der neue Inhalte erzeugt, etwa Texte, Bilder oder Code, basierend auf Large Language Models oder Diffusionsmodellen.
Wir arbeiten sowohl mit proprietären Modellen (OpenAI GPT-4, Anthropic Claude, Google Gemini) als auch mit Open-Source-Varianten (LLaMA, Mistral). Die Auswahl erfolgt nach Qualitätsanforderungen, Datenschutz und Betriebsmodell.
Wir nutzen Fine-Tuning, Retrieval-Augmented Generation oder Transfer Learning, um Unternehmenswissen einzubinden. Für sensible Daten bieten wir On-Premise- oder Private-Cloud-Betrieb an.
Wir kombinieren präzises Prompting, Wissensretrieval, Confidence-Scores und Human-in-the-Loop-Prüfungen. Kritische Anwendungen erhalten zusätzliche Validierungslogik und Audit-Trails.
Besonders erfolgreich sind automatisierte Kundenservices, Content- und Dokumenten-Workflows, Predictive Maintenance sowie datengestützte Vertriebsprozesse. Wir priorisieren Use Cases nach Business Value und Implementierungsaufwand.
Kurzfristig übernehmen wir Umsetzung und Betrieb. Mittel- bis langfristig empfiehlt sich ein interner KI-Champion als Schnittstelle zu Fachbereichen. Wir unterstützen beim Aufbau entsprechender Strukturen.
Wir arbeiten DSGVO-konform, setzen Data Minimization, Verschlüsselung und Rollenmodelle um und dokumentieren Entscheidungen nachvollziehbar. Auf Wunsch betreiben wir Modelle vollständig innerhalb Ihrer Infrastruktur.
Wir definieren zu Projektbeginn KPIs wie Automatisierungsrate, Reaktionszeit, Kosten pro Vorgang oder Genauigkeit. Monitoring-Dashboards machen Fortschritt und Optimierungspotenziale sichtbar.