KI-Automatisierung für IT-Dienstleister

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

Solange die inhaltliche Bedeutung gleich bleibt, kommt das System gut zurecht — anders als starre, feldbasierte Erkennung. Grundlegend neue Dokumentarten brauchen eine kurze Nachjustierung, keinen Neubau.

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 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.

Die meisten betrieblichen Anwendungsfälle fallen in die Kategorie mit geringem Risiko und lösen vor allem Transparenzpflichten aus. Wo Kunden direkt mit dem System sprechen oder KI-generierte Inhalte veröffentlicht werden, kennzeichnen wir das. Bei Anwendungen im Personalbereich schauen wir genauer hin, dort gelten strengere Regeln.

Weil es fast immer die eigenen Abläufe sind, die zuletzt drankommen. Der Schuster hat die schlechtesten Schuhe — bei IT-Dienstleistern ist die eigene Ticketverwaltung regelmäßig schlechter organisiert als die der Kunden.

Sie senkt die Bearbeitungszeit bei wiederkehrenden Fällen und macht Wissen unabhängig von einzelnen Personen. Der Nutzen ist am größten dort, wo die Fluktuation am höchsten ist.

Das hängt an drei Zahlen: wie oft der betroffene Ablauf vorkommt, wie lange er dauert und was eine Stunde bei euch kostet. Bei IT-Dienstleistern ist der Ansatzpunkt meist Einheitliche Ticketerfassung über alle Kanäle. Wir rechnen das vor dem Angebot mit euren Zahlen durch — und sagen es, wenn es sich nicht lohnt.