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KI-Lösungen

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KI unterstützt klar begrenzte Aufgaben innerhalb einer kontrollierten Dokumenten-, Prozess- und Systemarchitektur.

Lokale KI, LLMs und VLMs können definierte Use Cases unterstützen. Das Spektrum reicht von Assistenten und Chatbots als Capability Area über Handschrifterkennung und Dokumentenverständnis bis zu Klassifikation und Extraktion – jeweils mit geklärtem Datenfluss, fachlicher Kontrolle und Integration.

Vom Dokument in den fachlich kontrollierten Prozess.

Ein Modell ist ein Verarbeitungsschritt, nicht der gesamte Prozess. Eingabe, Qualitätskriterien, Validierung und Systemübergabe bleiben explizit.

  1. Bild · Text · Handschrift

    Dokument

    Ein Dokument erreicht den Prozess mit Herkunft, Format, Datenklasse und einem definierten fachlichen Zweck.

  2. VLM · LLM · lokale KI

    Vision, OCR & KI

    Visuelle und sprachliche Modelle unterstützen Erkennung, Dokumentenverständnis, Klassifikation oder Extraktion innerhalb des Use Cases.

  3. Werte · Herkunft · Qualität

    Strukturierte Information

    Ergebnisse werden in ein vereinbartes Schema überführt und mit Herkunft sowie einem prüfbaren Qualitätsstatus versehen.

  4. Validierung · Ausnahme

    Fachlicher Prozess

    Regeln und fachliche Prüfung entscheiden, ob der Vorgang weiterläuft, ergänzt oder kontrolliert ausgesteuert wird.

  5. API · Workflow · Status

    Fachsystem

    Freigegebene Information und Prozessstatus werden über eine definierte Schnittstelle in die bestehende Systemlandschaft übergeben.

Datenfluss und Kontrolle entscheiden über die Eignung.

Ob ein Einsatz geeignet ist, hängt von konkreten Datenklassen, Datenfluss, Betriebsumgebung und Kontrollen ab. Diese Bedingungen werden vor Modell- und Produktwahl geklärt.

Use Case
Aufgabe, erlaubte Eingaben, erwartetes Ergebnis, Qualitätskriterien und fachliche Verantwortung werden überprüfbar beschrieben.
Datenschutz
Lokaler oder kundennaher Betrieb kann Übertragungswege begrenzen. Die Einordnung nach DSGVO und weiteren Vorgaben richtet sich dennoch nach tatsächlichem Zweck, Datenfluss, Empfängern, Aufbewahrung, Zugriff und Löschung und benötigt eine fallbezogene qualifizierte Prüfung.
Modell & Betrieb
Modell, Deployment, Versionierung, Ressourcen und Betriebszuständigkeit werden gegen die reale Zielumgebung bewertet.
Validierung
Tests mit repräsentativen, freigegebenen Daten und explizite Ausnahmewege zeigen, wo das Ergebnis genutzt werden kann und wo fachliche Kontrolle nötig bleibt.
Integration
APIs, Datenverträge, Protokollierung und Prozessstatus binden die Fähigkeit in vorhandene Workflows und Fachsysteme ein.

Use Cases mit klarer Grenze und Anschlussfähigkeit.

Die geeignete Technologie folgt aus Aufgabe, Daten, Qualitätsziel und Betriebsmodell. Nicht jeder Anwendungsfall benötigt dasselbe Modell oder dieselbe Ausführungsumgebung.

  • Lokale KI

    Inference kann in einer kontrollierten kundennahen oder eigenen Umgebung erfolgen, wenn Architektur und Anforderungen dies tragen.

  • LLM & VLM

    Sprach- und Vision-Language-Modelle können Text, Layout und visuelle Information für definierte Dokumentaufgaben verbinden.

  • Assistenten & Chatbots

    Dialogbasierte Fähigkeiten werden nur mit begrenztem Wissensraum, klarer Aufgabe, Zugriffskontrolle und geeignetem Übergabepfad konzipiert.

  • Handschrifterkennung

    Handschriftliche Inhalte können für nachfolgende Klassifikation, Extraktion und fachliche Prüfung aufbereitet werden.

  • Dokumentenverständnis

    Inhalt, Struktur und Kontext eines Dokuments werden für einen eng beschriebenen fachlichen Schritt ausgewertet.

  • Klassifikation & Extraktion

    Dokumentkategorie und relevante Werte werden zusammen mit Qualitätsindikatoren an Validierung und Prozess übergeben.

Unterstützung dort, wo sie überprüfbar wirkt.

Der beabsichtigte Nutzen wird pro Use Case an einem konkreten Verarbeitungsschritt und seinem Kontrollweg festgemacht.

  • Aufwendige Sichtung kann auf relevante Dokumente oder unsichere Fälle fokussiert werden.
  • Ergebnisse lassen sich mit Herkunft und Qualitätsstatus in bestehende Prozesse einordnen.
  • Ein geklärtes Betriebsmodell begrenzt unnötige Datenwege und macht Zuständigkeiten sichtbar.

Welcher Verarbeitungs­schritt braucht bessere Unterstützung?

Ein erster Austausch kann Aufgabe, Datenklassen, Qualitätskriterien, Kontrolle und beteiligte Systeme eingrenzen. Erst daraus folgt, ob und wie eine KI-Komponente fachlich und technisch sinnvoll ist.

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