Ich helfe Unternehmen dabei, herauszufinden, wo KI und Automatisierung Zeit sparen, Wissen leichter zugänglich machen oder bestehende Prozesse verbessern können. Das kann etwas relativ Einfaches sein, wie die Automatisierung eines wiederkehrenden Ablaufs, oder ein individuelles System, das Unternehmensdaten, KI-Modelle und bestehende Tools miteinander verbindet.

Bei der eigentlichen Arbeit anfangen

An KI-Tools mangelt es nicht. Die schwierigere Frage ist, welche davon für euer Unternehmen tatsächlich nützlich sind.

Ich beginne normalerweise damit, mir anzuschauen, wie heute gearbeitet wird. Wo werden Informationen von einem System ins nächste kopiert? Welche Aufgaben wiederholen sich ständig? Wo geht Zeit verloren, weil Informationen gesucht, Dokumente vorbereitet, immer wieder dieselben Fragen beantwortet oder Daten manuell gepflegt werden müssen?

Solche Fragen sind oft ein viel besserer Ausgangspunkt als die Frage, was man mit dem neuesten KI-Modell alles machen könnte.

Wenn wir den Prozess verstanden haben, können wir entscheiden, was automatisiert werden sollte, wo KI sinnvoll helfen kann und welche Teile besser genau so bleiben, wie sie sind.

Wiederkehrende Arbeit automatisieren

Erstaunlich viel Arbeit passiert noch immer zwischen verschiedenen Systemen.

Informationen kommen per E-Mail rein, jemand überträgt sie in ein anderes Tool, erstellt eine Aufgabe, bereitet ein Dokument vor, aktualisiert eine Tabelle und informiert anschliessend noch eine andere Person darüber.

Viele dieser Abläufe lassen sich vereinfachen.

Gemeinsam mit den Expertinnen und Experten von PAKD verbinde ich bestehende Systeme, APIs und KI-Modelle und mache aus manuellen Prozessen Software, die zuverlässig im Hintergrund arbeitet.

Das kann die Verarbeitung eingehender Dokumente sein, das Erstellen von Reports, die Anreicherung von CRM-Daten, das Ableiten von Aufgaben aus Meetings, das Vorbereiten von Entwürfen, das Kategorisieren von Anfragen, die Synchronisation von Informationen zwischen Systemen oder die Automatisierung wiederkehrender administrativer Arbeit.

KI muss dabei nicht in jedem Schritt zum Einsatz kommen. Oft ist klassische Automatisierung vorhersehbarer und günstiger. KI setzen wir dort ein, wo Sprachverständnis, die Interpretation von Informationen oder flexible Entscheidungen tatsächlich einen Mehrwert bringen.

Unternehmenswissen nutzbar machen

Eine der sinnvollsten Anwendungen von KI besteht darin, Menschen besseren Zugang zu Wissen zu geben, das im Unternehmen bereits vorhanden ist.

Dieses Wissen ist oft auf Wikis, Projektdokumentationen, PDFs, gemeinsame Laufwerke, E-Mails, Support-Systeme und die Köpfe einzelner Personen verteilt.

Mit Retrieval-Augmented Generation, kurz RAG, können wir Sprachmodelle mit diesen Quellen verbinden und ermöglichen, Fragen in natürlicher Sprache zu stellen.

Statt sich nur auf das Wissen zu verlassen, das ein Modell beim Training gelernt hat, sucht das System relevante Informationen in den eigenen Dokumenten und verwendet sie als Kontext für die Antwort.

Daraus kann ein interner Wissensassistent entstehen, eine bessere Suche für Dokumentationen, Unterstützung beim Onboarding neuer Mitarbeitender oder ein Bestandteil einer grösseren Anwendung.

Die eigentliche Herausforderung liegt dabei selten im Chat-Interface. Gute Ergebnisse hängen von der Qualität und Struktur der Informationen, Berechtigungen, der Suche nach relevanten Inhalten, Quellenangaben und davon ab, ob die Antworten systematisch auf ihre Zuverlässigkeit geprüft werden.

Assistenten und Agenten

Manche Systeme können mehr als nur Fragen beantworten.

Ein KI-Assistent kann zum Beispiel etwas vorbereiten, das anschliessend von einer Person geprüft wird. Ein Agent kann zusätzlich mit anderen Systemen interagieren, Tools verwenden und mehrere Schritte eines Prozesses selbstständig ausführen.

Ein solches System könnte beispielsweise Meeting-Notizen auswerten, sie mit Projektinformationen abgleichen, Folgeaufgaben vorbereiten, eine E-Mail entwerfen und gleichzeitig ein anderes Tool aktualisieren.

Wie viel Autonomie sinnvoll ist, hängt von der Aufgabe ab.

Bei wenig riskanten Abläufen kann ein Prozess vollständig automatisiert laufen. Sobald wichtige Entscheidungen, Geld, Kundinnen und Kunden oder sensible Informationen betroffen sind, ist es oft sinnvoller, dass eine Person das Resultat prüft, bevor etwas ausgeführt wird.

Das entscheiden wir bewusst als Teil des Systems und nicht erst, nachdem es bereits gebaut wurde.

Zuerst ein Pilot

Ich starte am liebsten mit einem konkreten Anwendungsfall.

Wir bauen eine kleine funktionierende Version, testen sie mit echten Daten und vergleichen sie mit dem bisherigen Ablauf.

Spart sie tatsächlich Zeit? Ist die Qualität gut genug? Wie oft muss jemand korrigieren? Passt sie in den bestehenden Prozess? Möchte das Team damit arbeiten?

Wenn es funktioniert, können wir den Ansatz ausbauen. Wenn etwas angepasst werden muss, lernen wir das früh. Und wenn die Idee zu wenig Nutzen bringt, wissen wir das, bevor daraus ein grosses KI-Projekt wird, das im Nachhinein nach einer Daseinsberechtigung sucht.

Von der Idee zum funktionierenden System

Je nach Projekt kann meine Rolle damit beginnen, mögliche Anwendungen zu identifizieren, eine bestehende Idee zu beurteilen oder gemeinsam den technischen Ansatz zu definieren.

Zusammen mit PAKD kann ich das Projekt auch bis zur Umsetzung begleiten. Dazu gehören Prototypen, individuelle Interfaces, Integrationen, RAG-Systeme, Wissensplattformen, Workflow-Automatisierungen, KI-Agenten und die nötige technische Infrastruktur.

Ich bleibe auf der beratenden Seite involviert und ziehe die passenden Spezialistinnen und Spezialisten hinzu, sobald tiefere Entwicklungs- oder Designkompetenz gefragt ist.

Am Ende sollte etwas entstehen, das die tägliche Arbeit spürbar einfacher macht und zuverlässig genug ist, dass Menschen es tatsächlich gerne nutzen.