KI & Automatisierung: vom Use Case zum produktiven Service.
Die meisten KI-Ideen scheitern nicht am Modell, sondern am Zuschnitt. Ich finde den Prozessschritt, der sich verlässlich automatisieren lässt, baue in Tagen einen lauffähigen Prototyp und betreibe ihn als produktiven Service. In Azure, mit CI/CD, Infrastruktur als Code und Kostenlimits.
Woran Sie merken, dass es Zeit ist.
- Überall wird über KI geredet, aber im Tagesgeschäft ist noch nichts angekommen.
- Erste Versuche mit ChatGPT liefern mal gute, mal unbrauchbare Ergebnisse.
- Fachleute verbringen Stunden mit Abtippen und Übertragen statt mit ihrer eigentlichen Arbeit.
- Niemand kann beziffern, was ein KI-Service im Betrieb kosten würde.
Was ich konkret mache.
Use-Case-Zuschnitt
Nicht „KI einführen“, sondern den Engpass präzise benennen: Welcher Prozessschritt kostet Zeit, folgt klaren Regeln und lässt sich messen?
Prototyp in Tagen
Ein lauffähiger Service am realen Prozess, getestet mit Ihren echten Dokumenten. Kein Konzeptpapier.
LLM mit Regelwerk
Das Sprachmodell strukturiert, die fachlichen Regeln stehen im Code. Ergebnisse sind reproduzierbar, unsichere Werte werden markiert statt geschätzt.
Produktiver Betrieb
Azure-Umgebung mit CI/CD, Terraform und Managed Identity. Aus dem Repository jederzeit identisch wieder aufbaubar.
Kostenkontrolle
Budget-Limits je Anbieter und Verbrauchsabrechnung statt Grundlast. Sie wissen vor dem Go-live, was ein Durchlauf kostet.
KI-Service für die Angebotserfassung
Für einen Fensterbau-Betrieb in drei Tagen einen produktiven KI-Service aufgebaut: Leistungsverzeichnis per E-Mail einsenden, Excel in der Struktur der Kalkulation zurückerhalten. Aus 2 bis 4 Stunden Handarbeit je Angebot werden Minuten Prüfzeit, bei Betriebskosten unter einem Cent je Durchlauf.
Alle Projektbeispiele ansehenHäufige Fragen.
- Reicht nicht ChatGPT mit einem guten Prompt?
- Für Einzelfälle ja. Für einen Prozess im Team nicht: Antworten und Formate schwanken, es gibt keine Warnhinweise, und jede Person arbeitet in ihrem eigenen Konto. Ein Service mit Regelwerk im Code liefert reproduzierbare Ergebnisse für alle, über eine Schnittstelle wie ein E-Mail-Postfach.
- Wie schnell ist ein Prototyp einsatzbereit?
- Bei engem Zuschnitt in Tagen. Im Referenzprojekt waren es zwei Tage Aufbau und ein Tag Nacharbeit bis zum produktiven Service. Voraussetzung sind ein präzise benannter Engpass und reale Beispieldokumente von Anfang an.
- Was kostet der Betrieb eines KI-Service?
- Oft weniger als erwartet. Im Referenzprojekt kostet ein Durchlauf weniger als einen Cent, überwacht durch Budget-Limits je Anbieter. Die laufenden Kosten sind selten die Entscheidungsgröße, die eingesparte Arbeitszeit ist es.
- Was passiert mit unseren Daten?
- Das klären wir vor dem Aufbau. Im Referenzprojekt läuft die Verarbeitung in einer Azure-EU-Region, externe APIs sind bewusst gewählt und auf EU-Endpunkte beschränkt. Welche Daten ein Modell sehen darf, entscheiden Sie.
Passende Artikel aus der Praxis.
Lassen Sie uns kurz sprechen.
30 Minuten, kein Vertrieb. Wir prüfen gemeinsam, ob ein Projekt Sinn ergibt.