KI-Automatisierung für Großhandelsunternehmen

Nein. Wir nutzen ausschließlich Zugänge, bei denen Training mit Kundendaten vertraglich ausgeschlossen ist, und verarbeiten in der EU. Bei besonders sensiblen Daten setzen wir Modelle ein, die auf eurer eigenen Infrastruktur laufen.

Das ist der einzige sinnvolle Weg. Ein Anwendungsfall, acht Wochen, messbares Ergebnis. Was danach kommt, entscheidet ihr auf Basis dessen, was ihr gesehen habt.

Das hängt vom Anwendungsfall ab, und wir messen es, bevor etwas live geht. Bei Klassifikation eingehender Nachrichten liegen gut gebaute Systeme regelmäßig über neunzig Prozent. Entscheidend ist nicht die Quote allein, sondern was bei einem Fehler passiert — deshalb bauen wir immer eine Prüfschwelle ein.

Jede Entscheidung wird protokolliert: welche Eingabe, welches Ergebnis, welche Sicherheit. Das lässt sich jederzeit stichprobenartig prüfen, genau wie bei einer menschlichen Vertretung.

Nein. Anders als beim klassischen maschinellen Lernen reichen für die meisten Anwendungsfälle ein paar Dutzend gute Beispiele, weil das Sprachmodell die Sprachkompetenz schon mitbringt.

Ja, das ist der Unterschied zu älteren Lösungen: Es braucht keine Vorlage pro Kunde. Positionen, Mengen und Artikelnummern werden inhaltlich erkannt, auch bei einem Kunden, der zum ersten Mal bestellt.

Nein, es entlastet ihn bei Standardauskünften — Verfügbarkeit, Preis, Lieferstatus. Die Beratung und das Aushandeln bleiben persönlich, und genau dafür ist dann Zeit.

Das hängt an drei Zahlen: wie oft der betroffene Ablauf vorkommt, wie lange er dauert und was eine Stunde bei euch kostet. Bei Großhandelsunternehmen ist der Ansatzpunkt meist Auslesen von Bestellungen aus E-Mail und PDF. Wir rechnen das vor dem Angebot mit euren Zahlen durch — und sagen es, wenn es sich nicht lohnt.