KI-Entwicklung
KI, die wirklich Mehrwert bringt.
Kein Buzzword-Bingo, sondern konkrete KI-Anwendungen: Dokumenten-Analyse, RAG-Chatbots, Lead-Bewertung, Content-Automation. Mit State-of-the-Art-Modellen (GPT-4, Claude, Llama) und DSGVO-konformem Setup.
Was LLM-basierte KI gut kann und was nicht
KI ist stark bei...
- ✓Unstrukturierten Texten verstehen (PDFs, E-Mails)
- ✓Semantischer Suche (nicht nur Keyword)
- ✓Texten generieren (Entwuerfe, Zusammenfassungen)
- ✓Kategorisieren & Extrahieren aus Freitext
- ✓Sprache transkribieren (Whisper)
KI ist schwach bei...
- ✗Exakten Berechnungen (dafuer nimm Code)
- ✗Verifizierte Fakten liefern (halluziniert)
- ✗Deterministische Entscheidungen ohne Review
- ✗Echtzeit-Reaktion unter 200 ms
- ✗Einfache Regel-Workflows (dafuer reicht n8n)
Was wir mit KI bauen
RAG-Chatbot fuer Firmenwissen
Mitarbeiter fragen den Bot, der antwortet aus deinen Dokumenten (Handbuch, Wiki, Support-Historie) — mit Quellenangabe.
Dokumenten-Analyse
Rechnungen, Vertraege, Lieferscheine automatisch auslesen und in ERP/Buchhaltung uebergeben.
Lead-Bewertung (Lead Scoring)
KI bewertet eingehende Leads auf Basis von Formulartexten, Website-Verhalten und Unternehmens-Daten.
Kundensupport-Automation
Bot beantwortet 60-80 % der Standard-Anfragen, eskaliert Komplexes zum Menschen. Mit RAG auf eurer Wissensbasis.
Custom KI-Agenten
Multi-Step-Agenten mit Tool-Use: recherchieren, kategorisieren, Ergebnisse in Systeme schreiben.
Content-Automation
Produktbeschreibungen, SEO-Texte, Social Posts in eurer Sprache — mit Review-Workflow vor Publikation.
KI-Modelle & Tools
| Einsatz | Modell/Tool |
|---|---|
| Generelle LLM-Tasks | GPT-4o, Claude Opus/Sonnet |
| Transkription | Whisper (lokal oder API) |
| Selbst-Hosting | Llama 3, Mistral, Qwen |
| Vektor-DB | pgvector, Qdrant |
| Framework | LangChain, LlamaIndex, Vercel AI SDK |
| Embeddings | OpenAI text-embedding-3, bge-m3 |
Ablauf eines KI-Projekts
KI-Beratung (BAfA-foerderfaehig)
Use-Case-Analyse, Machbarkeits-Einschaetzung, ROI-Rechnung, Datenschutz-Pruefung.
Prototyp (2-4 Wochen)
Funktionierender Proof-of-Concept mit echten Daten. Qualitaets-Messung an 50-200 Referenz-Faellen.
Integration (2-6 Wochen)
Anbindung an bestehende Systeme (ERP, CRM, Wiki). API-Integration, UI falls noetig.
Testing & Rollout
Pilot mit 5-10 Nutzern, Feedback einbauen, Rollout an gesamtes Team.
Monitoring & Optimierung
Tracking der KI-Qualitaet, regelmaessige Nachjustierung, Kostenkontrolle (API-Usage).
Was kostet KI-Entwicklung?
| Use Case | Preisrahmen |
|---|---|
| KI-Beratung (BAfA 50-80 %) | 5.000-15.000 € |
| KI-Integration / POC | 5.000-20.000 € |
| RAG-Chatbot produktiv | 8.000-25.000 € |
| Custom Agent mit Tool-Use | 12.000-35.000 € |
Laufende API-Kosten (OpenAI/Anthropic) separat, typisch 50-500 €/Monat je nach Volumen. BAfA-Foerderung gilt fuer Beratungsleistung.
Haeufige Fragen
Welche Modelle nutzt ihr?
Was passiert mit meinen Daten bei OpenAI?
Halluziniert KI nicht?
Ist KI BAfA-foerderfaehig?
Wie gut ist KI auf Deutsch?
Was kostet der laufende Betrieb?
Ist KI auch fuer kleine Unternehmen sinnvoll?
KI-Use-Case durchdenken?
30 Minuten Erstgespraech — wir pruefen, ob dein Use Case mit KI wirklich besser wird oder ob eine klassische Automatisierung reicht.