KI-Entwicklung für Unternehmen: Vom fertigen Tool bis zur maßgeschneiderten Lösung

Die Kosten hängen stark vom gewählten Level ab. AI Services (Level 1) erfordern meist nur Lizenzkosten und Konfigurationsaufwand. Bei Low- und No-Code-Automatisierungen (Level 2) ist der Entwicklungsaufwand gering, dafür kommen laufende Plattform- und Lizenzkosten hinzu. Bei Wissensbasen (Level 3) liegt der Aufwand vor allem in der Anbindung Ihrer Quellen, bei Agenten (Level 4) wächst er mit Autonomie und Zahl der angebundenen Systeme. Eigene Modelle (Level 5) und eigene Anwendungen (Level 6) erfordern die höchste Investition – bei Modellen kommen Datenaufbereitung, Training und laufendes Monitoring hinzu, die von Anfang an ins Budget gehören. Eine belastbare Zahl gibt es nach dem Erstgespräch, wenn Use Case und Datenlage klar sind.

Level-1-Lösungen sind oft innerhalb weniger Tage einsatzbereit. No-Code-Automatisierungen (Level 2) benötigen in der Regel 2 bis 6 Wochen, Wissensbasen (Level 3) 4 bis 10 Wochen. Ein erster Agent (Level 4) ist in 6 bis 12 Wochen produktiv; Teams aus mehreren Agenten wachsen danach Schritt für Schritt. Bei eigenen Modellen (Level 5) entscheidet die Datenlage: Liegen saubere historische Daten vor, ist ein erstes produktives Prognosemodell in 6 bis 8 Wochen möglich; müssen Daten erst erhoben, bereinigt oder gelabelt werden, sind es 4 bis 6 Monate. Eigene Anwendungen (Level 6) planen wir mit 6 bis 16 Wochen bis zur produktiven Nutzung, das Unternehmens-OS in Ausbaustufen. Wir arbeiten in allen Fällen mit einem MVP-Ansatz, der früh messbare Ergebnisse liefert.

Ja – das ist einer der häufigsten Anwendungsfälle. Verträge, Handbücher, Wiki-Seiten, Projektakten: Ein Wissensagent beantwortet Fragen aus Ihren Dokumenten und nennt die Quelle. Wir setzen dafür auf offene RAG-Plattformen wie RAGFlow, selbst gehostet, sodass die Daten im Haus bleiben. Die eigentliche Arbeit liegt in der Anbindung: Wir verbinden die Plattform mit Ihren Quellen – Dateiablagen, Wikis, Dokumentenmanagement, Fachsysteme –, kümmern uns um Synchronisation und Zugriffsrechte und binden den Agenten in Ihre Systeme ein (Level 3). Vorab klären wir die Dokumentenlage: Struktur, Aktualität und wer was sehen darf. Dieselbe Wissensbasis nutzen später auch Ihre Agenten.

Das hängt vom Anwendungsfall ab, aber drei Punkte gelten fast immer: Es braucht Historie (bei Prognosen mindestens zwei bis drei Jahre, um Saisonalität abzubilden), es braucht ein klares Zielsignal – also die Größe, die vorhergesagt werden soll, verlässlich gemessen – und es braucht dokumentierte Datenherkunft. Fehlende Daten sind kein Ausschlusskriterium: Häufig starten wir mit einer Datenprüfung, deren Ergebnis auch lauten kann, dass Level 2 oder 3 die wirtschaftlichere Lösung ist.

Ja, das ist der Normalfall. Kaum ein Unternehmen startet mit einer sauberen Datenbasis. Wir beginnen deshalb mit einer Dateninventur: Was liegt wo, in welcher Qualität, wer ist verantwortlich? Daraus ergeben sich Datenmodell und Aufbereitung – häufig der größte Teil eines KI-Projekts. Das Ergebnis trägt weiter als der einzelne Use Case: Die aufbereitete Datenbasis steht danach auch für weitere Anwendungen bereit.

Ein Assistent beantwortet Fragen, eine Automatisierung arbeitet einen fest verdrahteten Ablauf ab. Ein Agent bekommt ein Ziel, plant die Schritte selbst, nutzt dafür Ihre Systeme und prüft, ob das Ergebnis passt. Das lohnt sich dort, wo Abläufe zu viele Varianten für einen festen Flow haben – etwa bei Anfragen, Angeboten oder Recherchen.

So autonom, wie Sie es festlegen. Wir definieren gemeinsam Leitplanken: welche Systeme ein Agent nutzen darf, welche Aktionen er selbst ausführt und wann er an einen Menschen eskaliert. Kritische Schritte wie Versand, Buchung oder Freigabe laufen über eine Bestätigung, jede Aktion wird protokolliert. Die Autonomie wächst mit dem Vertrauen – vom Assistenten über das Agenten-Team bis zum System, das über Unternehmensgrenzen hinweg handelt.

Eine gemeinsame Plattform, auf der Daten, Agenten und Anwendungen zusammenlaufen, statt als einzelne Tools nebeneinander zu stehen: ein Datenkern als verlässliche Quelle, Sicherheit und Governance für jede KI-Interaktion, eine Agentenschicht, Oberflächen für Menschen und Schnittstellen zu Partnern. Es entsteht Schicht für Schicht aus Ihren Projekten auf Level 3 bis 6 – nicht als Großprojekt am Stück.

Das entscheiden Sie. Wir liefern Quellcode, Dokumentation und Deployment so, dass Ihr Team übernehmen kann. Alternativ übernehmen wir Betrieb und Weiterentwicklung – bei eigenen Modellen (Level 5) empfehlen wir das für die erste Zeit, weil Modellgüte überwacht und das Modell regelmäßig neu trainiert werden muss.

Grundsätzlich jede Branche mit datengetriebenen Prozessen. Besonders stark sehen wir Ergebnisse im E-Commerce, in der Finanzbranche, im produzierenden Gewerbe, in der Logistik und im Customer Service. Entscheidend ist nicht die Branche, sondern ob ein klarer, messbarer Use Case vorliegt.