Demos · Beispiel-Lösungen

So sehen kontrollierte KI-Workflows aus

Diese Reference Architectures sind keine Kundenfallstudien. Sie zeigen repräsentative Abläufe, Integrationen, Sicherheitsfragen und KPI-Kategorien – ohne erfundene Resultate.

Demo A · Reference Architecture

AI Document Processing

Problem: Eingehende PDFs und E-Mails werden manuell gelesen und übertragen.

PDF / E-MailExtraktionValidierungERP / CRMHuman Approval

Workflow: Eingang → Extraktion → Regelprüfung → Systemübergabe → menschliche Freigabe.

Security: Dokumentzugriff, Datenminimierung, Confidence-Schwellen und Audit Log.

Bearbeitungszeitmanuelle SchritteFehlerquoteKosten pro Vorgang
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Demo B · Reference Architecture

Internal AI Knowledge Assistant

Problem: Mitarbeitende suchen Informationen in verteilten Dokumenten und Systemen.

MitarbeiterfrageBerechtigungenRetrievalQuellen

Workflow: Frage → berechtigungsgeprüfte Suche → fundierte Antwort → Quellenhinweise.

Security: bestehende Rollen, Quellfreigaben, isolierte Indizes und nachvollziehbare Abrufe.

SuchzeitAntwortzeitQuellenabdeckungEskalationsquote
Demo C · Reference Architecture

AI Customer Request Automation

Problem: Kundenanfragen benötigen Kontext aus mehreren Systemen und wiederkehrende Bearbeitung.

KlassifizierungDatenabrufVorschlagFreigabe

Workflow: Anfrage → Klassifizierung → Datenabruf → Aktions- oder Antwortvorschlag → Freigabe.

Security: minimale Systemrechte, Freigabe externer Kommunikation und vollständige Protokollierung.

Reaktionszeitmanuelle SchritteFehlerquoteKosten pro Anfrage
Messung statt Marketingzahl

Erfolgskriterien werden vor dem Pilot vereinbart

Im Discovery Sprint definieren wir Ausgangswert, Messmethode und Zielkorridor. Erst reale Pilotdaten erlauben belastbare Aussagen.

  • keine erfundenen Prozentverbesserungen
  • Baseline aus dem tatsächlichen Prozess
  • Qualität und Ausnahmefälle getrennt messen
  • menschliche Freigaben sichtbar auswerten
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