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ORFKI-gestützte Prozessautomatisierung im Handelsbereich
Das Unternehmen aus dem Handel stand vor der Herausforderung, repetitive Arbeitsprozesse in der internen Logistik- und Einkaufsorganisation zu beschleunigen. Manuelle Datenauswertung band Kapazitäten — Entscheidungen kamen zu spät, Fehlerquoten stiegen.
Identifikation von KI-Hebeln in der Prozesslandschaft und Umsetzung eines produktionsreifen Systems innerhalb von 12 Wochen. Festpreis, klares Lieferdatum, SAP-kompatible Integration.
KI-gestützte Automatisierung von Reporting-Workflows plus intelligente Dokumentenklassifikation. Integration in bestehende Systemlandschaft über REST-APIs, SAP-kompatibel. Deployment auf AWS.
Amazon Web Services · Anthropic Claude · Python/FastAPI · SAP-Integration via REST API · DSGVO-konformes Deployment
Frühzeitig identifiziert: Datenschutz-Gap bei externem Anbieter-Interface — Drittanbieter-Daten wurden ungefiltert durch das System geleitet ohne Löschfristen. Architektur wurde vor Go-live angepasst. Ohne Review wäre das erst nach 6 Monaten im Betrieb aufgefallen.
* Ergebnis-Kennzahlen sind Richtwerte — finale Zahlen nach Kundenfreigabe
Mehrsprachiger KI-Assistent für Mitglieder-Services
Das Unternehmen aus dem öffentlichen Sektor bearbeitete täglich eine hohe Anzahl gleichartiger Mitgliederanfragen per Telefon und E-Mail. Das Serviceteam war überlastet — Antwortzeiten stiegen, Mitgliederzufriedenheit sank.
Entwicklung und Implementierung einer Conversational AI Lösung die Standardanfragen automatisiert beantwortet und komplexe Fälle an die richtigen Berater weiterleitet. DSGVO-konform, mehrsprachig, On-Premise-Option.
Mehrsprachiger KI-Assistent (DE/TR/SR) mit RAG-Architektur auf Basis der internen Wissensdatenbank. Intelligentes Routing: einfache Fragen automatisch, komplexe Rechtsfälle an spezialisierte Berater. DSGVO-konform, wahlweise On-Premise.
Öffentlicher Sektor mit erweiterten Compliance-Anforderungen, politischer Sensibilität und mehrsprachiger Nutzerstruktur. Alle Anforderungen erfolgreich adressiert.
Bias-Testing ergab: Das initiale Sprachmodell zeigte Schwächen bei juristischen Grenzfällen — insbesondere bei Fragen zum Kündigungsschutz mit atypischen Beschäftigungsverhältnissen. Fine-Tuning auf organisationsspezifisches Rechtskorpus vor Launch durchgeführt. Ohne Review wäre das System mit falschen Antworten live gegangen.
* Ergebnis-Kennzahlen sind Richtwerte — finale Zahlen nach Kundenfreigabe
KI-Potenzial-Map + Qualitätskontrolle via Computer Vision
Kunde aus dem Baugewerbe hatte mehrere KI-Initiativen gestartet — ohne klare Priorisierung oder ROI-Messung. Budgets wurden verbraucht ohne messbare Ergebnisse. Intern fehlte die Klarheit welche KI-Anwendungen wirklich Wert bringen.
AI Audit (Paket 1): KI-Potenzial-Map identifizierte 3 priorisierte Anwendungsfälle. Qualitätskontrolle auf Baustellen als Prio-1 identifiziert — höchster ROI, umsetzbar in verfügbarer Infrastruktur.
KI-gestütztes Qualitätskontrollsystem auf Basis von Computer Vision. Automatisierte Erkennung von Baumängeln auf Basis von Kamerafeeds. Edge-Computing-Architektur für Baustellen-IT ohne stabile Internetverbindung.
Computer Vision · Edge Computing · Azure IoT · Python · On-Device Inference für Offline-Szenarien
Infrastruktur-Gap auf Baustellen-IT-Ebene: Stabile Internetverbindung nicht überall verfügbar — Cloud-basierte Architektur wäre ausgefallen. Edge-Computing-Lösung entwickelt: Inferenz läuft on-device, Ergebnisse werden bei Verbindung synchronisiert. Ohne Red Flag Review wäre das System auf 40% der Baustellen nicht nutzbar gewesen.
* Ergebnis-Kennzahlen sind Richtwerte — finale Zahlen nach Kundenfreigabe