Sprach- und Textklassifikation
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Kompetenz für verlässliche KI
KI-Engineering für produktive Unternehmenssysteme.
KI-Engineering verbindet Modelle mit Daten, Regeln, Evaluation und sicherer Softwarearchitektur. Eine gute KI-Funktion erkennt ihre Grenzen und ist in einen nachvollziehbaren Fachprozess eingebettet.
Ausgangslage
Wo der Prozess heute Reibung erzeugt
Prototypen funktionieren mit Beispielen, aber nicht robust im täglichen Prozess.
Ergebnisse lassen sich ohne definierte Bewertungskriterien nicht vergleichen.
Modellantworten lösen Aktionen aus, obwohl Sicherheit oder Kontext fehlen.
Datenzugriff, Versionen und Betrieb sind nicht ausreichend kontrolliert.
Automatisierter Ablauf
So läuft die Automatisierung Schritt für Schritt.
Der konkrete Ablauf wird an Prozess, Daten und Systemlandschaft angepasst. Das Grundprinzip bleibt nachvollziehbar.
- 01
Aufgabe begrenzen
Eingaben, erwartete Ausgaben, unzulässige Aktionen und Übergaben werden fachlich präzisiert.
- 02
Evaluationsbasis schaffen
Repräsentative Fälle, Fehlerklassen und messbare Annahmekriterien werden vorbereitet.
- 03
System entwickeln
Modell, Regeln, Quellen, Schnittstellen und Fallbacks werden als gemeinsame Lösung umgesetzt.
- 04
Qualität beobachten
Änderungen, Ausnahmen und fachliches Feedback fließen kontrolliert in Evaluation und Weiterentwicklung ein.
Konkrete Anwendung
Typische Einsatzpunkte
Dokumentenextraktion
Definierte Daten werden aus heterogenen Unterlagen gewonnen und gegen Regeln geprüft.
Quellenbasierte Assistenz
Antworten greifen auf freigegebene Wissensquellen zu und machen Unsicherheit sowie Herkunft sichtbar.
Systeme und Integrationswege
Wir binden Ihre vorhandenen Systeme ein.
KI ist ein begrenzter Dienst innerhalb der Anwendung. Eingaben, Ausgaben und Folgeaktionen werden validiert; Geschäftslogik und Systemberechtigungen bleiben außerhalb des Modells kontrollierbar.
Modellzugang
Wissensquellen
Fachsystem
Prozessschicht
Evaluation
Monitoring
Menschliche Kontrolle
Klare Fälle laufen automatisch. Unklare Fälle prüft ein Mensch.
Freigabeschwellen richten sich nach Risiko und Unsicherheit. Korrekturen werden so erfasst, dass sie zur Qualitätssicherung beitragen, ohne ungeprüft zu automatischen Lernschleifen zu werden.
Datenschutz und Sicherheit
Schutz beginnt in der Prozessarchitektur.
Datenminimierung, Mandantentrennung, Zugriff, Modell- und Anbieterauswahl sowie Protokollierung werden passend zum Schutzbedarf gestaltet. Prompt- und Ausgabegrenzen ersetzen keine technische Zugriffskontrolle.
Einführung
Von der Planung bis zum laufenden Betrieb.
- 01
Fachliche Aufgabe und überprüfbare Qualitätskriterien definieren.
- 02
Mit repräsentativen Daten einen begrenzten Prototyp samt Fehleranalyse evaluieren.
- 03
Erst nach belastbarer Prüfung in einen überwachten Produktivprozess integrieren.
Häufige Fragen
Was vor der Umsetzung wichtig ist
- Wie wird die Qualität einer KI-Funktion geprüft?
- Mit repräsentativen Testfällen, fachlich definierten Fehlerklassen und Kriterien für richtige Ergebnisse, notwendige Rückfragen und sichere Ablehnung.
- Kann ein bestimmtes Modell garantiert werden?
- Die Auswahl folgt Aufgabe, Schutzbedarf, Betriebsform und aktueller technischer Eignung. Architektur sollte Wechsel und erneute Evaluation grundsätzlich ermöglichen.
- Was passiert bei unsicheren Ergebnissen?
- Das System kann nachfragen, eine Aktion blockieren oder den Fall mit Kontext an einen Menschen übergeben. Die passende Reaktion wird je Fehlerklasse festgelegt.
Nächster Schritt