KI-Lösungen für Unternehmen, die im Alltag helfen.
PDFs prüfen, Wissen suchen, E-Mails vorsortieren: Viele Aufgaben beginnen mit Informationen, die sich nicht in feste Eingabefelder pressen lassen. OnLouis entwickelt individuelle KI-Lösungen für Unternehmen und verbindet sie mit vorhandener Software. Gemeinsam prüfen wir, wo KI-Automatisierung sinnvoll unterstützt und welche Ergebnisse Ihr Team kontrollieren muss.
KI-Vorhaben besprechen
- Geeignete Aufgaben
- Texte, Dokumente und Wissenssuche
- Verantwortung
- Prüfung, Quellen und Freigaben
- Projektstart
- Ein begrenzter Pilot mit echten Beispielen
Einsatzbereiche
Wo KI-Automatisierung konkret unterstützen kann.
Die folgenden Szenarien sind mögliche Anwendungen, keine fertigen Produkte oder Kundenreferenzen. Ob sie zu Ihrem Unternehmen passen, hängt von Datenqualität, verfügbaren Schnittstellen und den Folgen eines Fehlers ab.
Daten aus PDFs und E-Mails vorbereiten
Mögliche Anwendung: Aus eingehenden Dokumenten werden Auftragsnummer, Positionen und Termine als Vorschlag übernommen. Pflichtfelder, Formate und Summen werden geprüft. Unklare Angaben bleiben sichtbar; erst nach Validierung und erforderlicher Freigabe gelangen die Daten in die Auftragsverwaltung.
Internes Wissen mit Quellen finden
Mögliche Anwendung: Ein interner Wissensassistent sucht in freigegebenen Handbüchern und Prozessbeschreibungen. Antworten nennen die zugrunde liegenden Quellen. Rollen und Berechtigungen begrenzen den Zugriff. Fehlt eine belastbare Grundlage, soll der Assistent diese Lücke anzeigen und keine Antwort erfinden.
Serviceanfragen für das Team vorbereiten
Mögliche Anwendung: Eingehende Anfragen werden einem Thema zugeordnet. Ein Antwortentwurf nutzt freigegebene Informationen und verweist auf den passenden Vorgang. Mitarbeitende prüfen und versenden die Antwort. Beschwerden, fehlende Angaben und unklare Zuordnungen gelangen gezielt in die manuelle Bearbeitung.
Leistungsbausteine
KI-Integration braucht mehr als eine Verbindung zum Modell.
KI kann variable Texte einordnen und Inhalte vorschlagen. Definierte Berechnungen, Berechtigungen und Datenübergaben gehören dagegen in nachvollziehbare Softwarelogik. Wir verbinden beide Bausteine dort, wo sie jeweils sinnvoll sind.
Vorhandene Systeme und Daten einbeziehen
Wir klären, welche Informationen aus CRM, Dokumentenablage oder Kundenportal gebraucht werden und welche Schnittstellen existieren. Das Modell erhält den für die Aufgabe benötigten Kontext. Ergebnisse durchlaufen Prüfregeln, bevor sie im Zielsystem gespeichert werden; fehlgeschlagene Übertragungen müssen erkennbar bleiben.
- Datenquellen prüfen
- Pflichtfelder validieren
- Übergaben protokollieren
Datenzugriff und Freigaben festlegen
Vor der Umsetzung klären wir sensible Inhalte, zulässige Zugriffe, Speicherung und Löschung. Berechtigungen müssen auch bei der Suche greifen. Externe Dokumente und Nutzereingaben gelten als nicht vertrauenswürdig und dürfen keine zusätzlichen Rechte eröffnen. Verbindliche Zusagen und kritische Entscheidungen bleiben bei verantwortlichen Personen.
- Rollen und Rechte
- Begrenzte Zugriffe
- Menschliche Freigabe
Modell und Hosting an der Aufgabe ausrichten
Wir prüfen Modellqualität, Antwortzeit, Datenverarbeitung, Aufbewahrung und laufende Kosten. Ein externer Dienst oder ein selbst betriebenes Modell kann je nach Anforderungen passen. Vor der Auswahl klären wir verfügbare Funktionen, Verträge, Verarbeitungsorte und den Betriebsaufwand.
- Modelle vergleichen
- Datenverarbeitung klären
- Betrieb planen
Qualität mit Ihren Beispielen messen
Ein repräsentativer Testdatensatz enthält typische Vorgänge, fehlende Angaben und schwierige Grenzfälle. Gemeinsam definieren wir erwartete Ergebnisse und Fehlerkriterien. Wir prüfen etwa Feldgenauigkeit, Quellenbezug und falsche Zuordnungen. Der Testdatensatz wird bei Modell- oder Datenänderungen erneut verwendet; auffällige Ergebnisse brauchen einen klaren Bearbeitungsweg.
- Testdatensatz
- Abnahmekriterien
- Fehler sichtbar machen
Zusammenarbeit
Mit einem prüfbaren KI-Pilotprojekt beginnen.
Ein abgegrenzter Pilot zeigt, ob die Unterstützung im tatsächlichen Ablauf trägt. Erst wenn Qualität, Kontrollaufwand und Betrieb passen, wird die Lösung auf weitere Vorgänge ausgeweitet.
Aufgabe und Grenzen festlegen
Wir wählen einen wiederkehrenden Vorgang, benennen die verantwortlichen Personen und klären, welche Handlung die KI vorbereiten darf. Erfolg und Fehlerfolgen werden konkret beschrieben.
Beispiele und Datenzugänge prüfen
Anonymisierte Beispieldokumente, erwartete Ergebnisse und Systeminformationen bilden die Grundlage. Wir klären Nutzungsrechte, Zugriffe und geeignete Möglichkeiten zur Verarbeitung.
Pilot entwickeln und vergleichen
Wir testen die Lösung anhand vereinbarter Fälle. Dabei zählen auch Nachbearbeitung, Bearbeitungszeit und Fälle, in denen die Anwendung ausdrücklich keine verlässliche Antwort liefern kann.
Kontrolliert in den Alltag übernehmen
Der Einstieg erfolgt mit begrenztem Umfang und festgelegten Freigaben. Zuständigkeiten, Kostenkontrolle, Überwachung und das Vorgehen bei Fehlern werden für den Betrieb vereinbart.
Technologien
Die KI ergänzt Ihre individuelle Anwendung
Die Oberfläche, Rechte und Geschäftslogik bleiben Teil einer wartbaren Software. Für solche Anwendungen setzt OnLouis unter anderem Laravel und TypeScript ein. Die Auswahl eines KI-Modells erfolgt gesondert anhand Ihrer Anforderungen.
Häufige Fragen
Gut zu wissen, bevor die Entwicklung startet.
Wann genügt ein fertiges KI-Tool?
Für einzelne Schreib-, Recherche- oder Zusammenfassungsaufgaben kann ein vorhandenes Tool genügen. Individuelle Entwicklung wird interessant, wenn Unternehmensdaten, besondere Rechte, Prüfregeln und mehrere Systeme zusammenkommen. Wir prüfen zunächst, ob vorhandene Funktionen Ihren Ablauf ausreichend abdecken.
Wann braucht eine Automatisierung keine KI?
Wenn Eingaben und Regeln eindeutig sind, reicht oft klassische Software. Eine freigegebene Bestellung ins nächste System zu übertragen braucht beispielsweise keine Sprachverarbeitung. KI kann zuvor bei variablen Dokumenten unterstützen. Beide Aufgaben werden getrennt geprüft und gezielt verbunden.
Müssen wir ein eigenes KI-Modell trainieren lassen?
Das ist keine Voraussetzung. Häufig ist zunächst zu prüfen, ob ein vorhandenes Modell mit passenden Anweisungen und zugelassenen Datenquellen ausreicht. Ein eigenes Training wird erst erwogen, wenn die Aufgabe, verfügbare Daten und Tests einen konkreten Bedarf zeigen.
Können KI-Ergebnisse falsch sein?
Ja. Auch überzeugend formulierte Antworten können unbelegt oder falsch sein. Deshalb planen wir Quellenhinweise, Validierung, Prüfwege und den Umgang mit fehlenden Antworten. Der nötige Kontrollumfang richtet sich nach der Aufgabe und den Folgen einer falschen Ausgabe.
Was kostet eine individuelle KI-Lösung?
Den Entwicklungsaufwand bestimmen Datenaufbereitung, Schnittstellen, Rechte, Oberfläche und erforderliche Tests. Im Betrieb kommen je nach Umsetzung Modellnutzung oder Hosting, Speicherung, Überwachung und Wartung hinzu. Dokumentenmenge, Antwortlänge und Nutzerzahl beeinflussen diese Kosten. Ein abgegrenzter Pilot schafft die Grundlage für eine konkrete Aufwandsschätzung.
Was benötigen Sie für ein erstes Gespräch?
Beschreiben Sie einen wiederkehrenden Vorgang, die beteiligten Programme und das gewünschte Ergebnis. Anonymisierte Beispiele mit einer fachlich richtigen Bearbeitung helfen besonders. Dazu klären wir Häufigkeit, sensible Daten und welche Ergebnisse vor der weiteren Verwendung freigegeben werden müssen.
[ Gemeinsam starten ]
Welchen Vorgang soll KI bei Ihnen unterstützen?
Bringen Sie einen konkreten Ablauf und einige anonymisierte Beispiele mit. Wir prüfen gemeinsam, ob eine KI-Integration, eine klassische Automatisierung oder ein vorhandenes Tool zu Ihrer Aufgabe passt.