Künstliche Intelligenz für echte Probleme

Funktionen, in denen das Modell einen klar abgegrenzten Teil der Arbeit übernimmt: einen Entwurf verfassen, eine Historie zusammenfassen, eine Einordnung vorschlagen, zwei Dokumente vergleichen.

Das Ergebnis wird der entscheidenden Person vorgelegt, nicht blind angewandt. Der Gewinn entsteht durch den kürzeren Weg zu einem guten ersten Entwurf, nicht durch den Wegfall menschlichen Urteils.

RAG bedeutet, dem Modell im Moment der Frage Zugriff auf Ihre Dokumentation zu geben, statt darauf zu hoffen, dass es sie kennt. Die Antwort entsteht aus Ihren Dokumenten und nennt ihre Quelle.

Das ist der richtige Weg, wenn Wissen sich häufig ändert, unternehmensspezifisch ist und überprüfbar sein muss. Es vermeidet den Kernfehler, ein allgemeines Modell zu internen Sachverhalten zu befragen: plausibel klingende, aber erfundene Antworten.

Automatisierungen, bei denen ein Schritt Auslegung verlangt: eine E-Mail lesen und erkennen, worum gebeten wird; Beträge aus Rechnungen in beliebigem Layout ziehen; eine Beschwerde nach Art und Dringlichkeit einordnen.

Klassische Automatisierung scheitert hier, weil die Eingabe keine feste Struktur hat. Wir verbinden beides: deterministische Regeln, wo Gewissheit besteht, ein Modell nur dort, wo echte Mehrdeutigkeit vorliegt.

Ein Assistent, der Fragen zu Abläufen, Verträgen, Kundenhistorie oder technischer Dokumentation beantwortet — innerhalb der Zugriffsrechte der fragenden Person.

Das verkürzt die Suche nach Informationen und verringert die Abhängigkeit von denen, die wissen, wo etwas liegt. Für Agenten, die Handlungen ausführen statt nur zu antworten, siehe die Seite zu KI-Agenten.