KI-Integration, die in echten Prozessen zuverlässig funktioniert.

Warum KI-Projekte oft an der Integration scheitern

• KI-Modelle werden isoliert getestet, aber nie sauber an CRM, ERP oder interne Datenbanken angebunden.
• Fehlende Daten-Pipelines: Modelle bekommen veraltete oder unstrukturierte Eingaben.
• Kein Monitoring nach dem Launch – Modell-Drift und Qualitätsverlust bleiben unbemerkt.

Wie wir KI-Integration aufsetzen

Wir starten mit einem Prozess-Mapping: Welche Entscheidungen, Datenflüsse und Schnittstellen existieren bereits? Daraus leiten wir ab, wo ein KI-Modell echten Wert liefert. Erst dann wählen wir Modell, Embedding-Strategie und Daten-Pipeline. Jeder Integrationsschritt hat ein Quality Gate mit messbarem Akzeptanzkriterium.

Was in der KI-Integration enthalten ist

• Prozessanalyse und Identifikation der höchsten Automatisierungshebel
• Modellauswahl und Benchmark (GPT, Claude, Open-Source oder Custom)
• API-Design und Daten-Pipeline-Architektur
• Monitoring-Setup für Modell-Performance und Antwortqualität

FAQ

Welche KI-Modelle lassen sich integrieren?

Wir arbeiten modellagnostisch. GPT, Claude, Gemini, Open-Source-LLMs oder eigene Feinabstimmungen – entscheidend ist, welches Modell zum Prozess passt, nicht umgekehrt.

Wie lange dauert eine KI-Integration typischerweise?

Ein erster produktiver Proof-of-Concept steht meist nach 2–4 Wochen. Der vollständige Rollout mit Quality Gates hängt von Datenlage und Prozesskomplexität ab.

Verwandte Leistungen

• KI-Agenten – Kontrollierte Assistenzsysteme auf Basis integrierter Modelle
• Automatisierung – Integrierte KI-Modelle in wiederkehrende Abläufe einbinden