KI-Beratung
Wir bieten umfassende KI-Beratung: Transformieren Sie Ihre Unternehmens IT mit Agentischer KI in Bereichen wie Marketing, Wissensmanagement, Dokumentation, Servicemanagement, Geschäftsprozessen oder Qualitätssicherung.
RAG, Agentische KI, LLMs, Open Source Modelle, etc.
Heute steht eine explodierende Zahl von KI Tools zur Verfügung, wo schnell der Überblick verloren geht. KI im Unternehmen braucht ein Konzept und Rahmen, die verschiedenen Agenten und Werkzeuge müssen integriert handeln. KI muss orchestriert werden. Wie jede Innovation erfordert auch KI Einführung kompetente Begleitung, um Fehler zu vermeiden. Kunden, Mitarbeiter, Partner, die mit KI konfrontiert werden sollten ihre KI entweder gar nicht bemerken, oder wenn, dann positiv erleben. Daher sind einige Aspekte zu beachten. Wir bei Ancud IT beraten seit Jahren Unternehmen bei der Einführung einer menschengerechten, souveränen KI, die reale Mehrwerte liefert.
Wissensmanagement mit RAG
Generative KI mit Retrieval-Augmented Generation (RAG) verbindet LLMs mit firmeneigenen Dokumenten und Unternehmenswissen, um präzise, kontextbasierte Antworten zu liefern – ohne teures Retraining. Dokumente werden in Vektordatenbanken (z. B. Pinecone) indiziert, und bei Anfragen holt RAG relevante Infos ab, was Halluzinationen minimiert und Echtzeit-Zugriff auf Handbücher, Wikis oder Verträge ermöglicht. Ideal für Einarbeitung und tägliche Abfragen in eurem Umfeld.
Agentische KI-Prozessautomation
Agentische KI in n8n automatisiert mehrstufige Workflows wie Dokumentenverarbeitung (Rechnungen extrahieren, buchen), Planung/Buchung von Arbeitsleistungen und Monitoring von Dienstleistungen durch autonome Agenten. Diese zerlegen Aufgaben, nutzen Tools (z. B. CRM-Integration), prüfen Zwischenschritte und triggern Aktionen – DSGVO-konform und skalierbar. Spart bis zu 80% manuelle Arbeit in ERP-Prozessen.
Customer Service Automation
Generative KI übernimmt Kundenanfragen-Beantwortung, Auftragsüberwachung, Reklamationsmanagement und plantechnischen Service/Wartung durch Chatbots mit RAG und Echtzeit-Analyse. Sie klassifiziert Anliegen, generiert personalisierte Antworten, fasst Gespräche zusammen und eskaliert bei Bedarf – für 24/7-Support und schnellere Lösungen. Reduziert Bearbeitungszeit und steigert Zufriedenheit in eurem Dienstleistungsalltag.
Informieren Sie sich im persönlichen Austausch
Sie möchten die Vorteile von KI-Lösungen nutzen, um Ihr Unternehmen weiter zu bringen?
Kommen Sie auf uns zu – wir beraten Sie gerne über Möglichkeiten und Anforderungen, damit Sie so schnell wie möglich auf die Überholspur kommen!
Häufige Fragen zur KI
Sie analysiert Prozesse und Daten, identifiziert sinnvolle Use Cases, erstellt ein Konzept (Technik, Organisation, Datenschutz) und begleitet Implementierung, Schulung und Betrieb.
Vor allem für Bereiche mit vielen wiederkehrenden Tätigkeiten und Daten: Service/Helpdesk, Vertrieb/Marketing, HR, Controlling, Dokumentenbearbeitung, Wissensmanagement und IT-Service-Management.
Mit einem kleinen, klar abgegrenzten Pilot: Ziel definieren, Datenquelle wählen, technischen Ansatz festlegen (z.B. RAG, Agenten, Automatisierung), Erfolgskriterien bestimmen und iterativ ausbauen.
Strukturierte Daten (z.B. CRM, ERP) und unstrukturierte Daten (Dokumente, Mails, Tickets). Wichtig sind Qualität, Vollständigkeit, Berechtigungskonzepte und ein klar definierter Scope.
Ja, wenn Rechtsgrundlage, Zweckbindung, Datenminimierung, Löschkonzepte, Auftragsverarbeitung und Transparenz (z.B. Info an Betroffene) sauber umgesetzt werden und passende Tools gewählt werden.
Nur, wenn eine Rechtsgrundlage besteht, Verträge zur Auftragsverarbeitung vorhanden sind, der Speicherort (EU/EWR) passt und keine unnötigen Daten verarbeitet werden. Sensible Daten nur mit besonderer Vorsicht.
Bei hohem Risiko für Betroffene (z.B. Profiling, umfangreiche Überwachung, automatisierte Entscheidungen mit Wirkung) ist eine DSFA verpflichtend. Das sollte früh mit Datenschutzbeauftragten geklärt werden.
Er klassifiziert KI-Anwendungen in Risikokategorien und macht für bestimmte Klassen Pflichten zu Transparenz, Dokumentation, Monitoring und Governance verbindlich. Unternehmen sollten eine KI-Governance aufbauen.
Verantwortlich bleibt immer das Unternehmen, nicht das System. Deshalb sind klare Prozesse, menschliche Freigaben (Human-in-the-Loop) und dokumentierte Entscheidungskriterien wichtig.
Klassische Automatisierung folgt starren Regeln, KI-Agenten agieren zielorientiert, planen Schritte selbstständig, passen sich an Kontext an und können mit anderen Systemen interagieren.
Zuverlässige Datenquellen, Schnittstellen (APIs), Identity & Access Management, Logging/Monitoring, ggf. Vektordatenbank für RAG, Container/Cloud-Infrastruktur und ein Rechte- & Rollenkonzept.
RAG holt relevante Inhalte aus Ihren Datenbeständen und kombiniert sie mit einem Sprachmodell, sodass Antworten aus Ihren Dokumenten stammen und besser prüfbar sind.
Über APIs, Webhooks oder Middleware. KI-Dienste werden als zusätzliche Services angebunden, die Daten aus bestehenden Systemen holen, verarbeiten und Ergebnisse zurückspielen.
Über vorher definierte KPIs: Bearbeitungsdauer, Fehlerquoten, Ticketvolumen, First-Call-Resolution, Durchlaufzeiten von Dokumenten, Mitarbeiterzufriedenheit oder Umsatz-/Kosten-Effekte.
Halluzinationen, Datenschutzverletzungen, Verbreitung vertraulicher Infos, Bias/Diskriminierung, Intransparenz von Entscheidungen und Abhängigkeit von Anbietern. Diese Risiken lassen sich durch Architektur, Prozesse und Governance reduzieren.
Für den Start reicht oft externe Expertise, mittel- bis langfristig ist ein Mix sinnvoll: internes „KI-Product-Owner“-Team plus externe Spezialisten für Architektur, Sicherheit und komplexe Implementierungen.
Die Spannweite ist groß: von wenigen Tausend Euro für einen Pilot bis zu sechsstelligen Beträgen für umfassende Integrationen. Kosten hängen ab von Scope, Integrationstiefe, Lizenzen und Change-Aufwand.
Die Spannweite ist groß: von wenigen Tausend Euro für einen Pilot bis zu sechsstelligen Beträgen für umfassende Integrationen. Kosten hängen ab von Scope, Integrationstiefe, Lizenzen und Change-Aufwand.
Durch Logging, Versionierung von Modellen/Prompts, Dokumentation von Regeln, Explainability-Ansätze (z.B. Anzeige der genutzten Quellen) und definierte Freigabeprozesse.
Frühzeitig und transparent: Ziele, Nutzen und Grenzen der KI erklären, Mitbestimmungsrechte beachten, Pilotprojekte gemeinsam definieren, Schulungen anbieten und Feedbackschleifen einbauen.