KI-Projekte – wie funktionieren sie wirklich und was braucht es dafür?

Künstliche Intelligenz (KI) hat durch Anwendungen wie ChatGPT breite Aufmerksamkeit erlangt. Große Sprachmodelle sind nützlich, stoßen jedoch schnell an Grenzen, wenn spezifische Anforderungen von Unternehmen berücksichtigt werden müssen. Ein Sprachmodell allein reicht nicht aus, um nachhaltige und skalierbare Lösungen zu schaffen, da es weder auf die individuellen Prozesse eines Unternehmens noch auf branchenspezifische Anforderungen zugeschnitten ist.

Was braucht es also, damit KI wirklich einen Unterschied macht? Die Antwort liegt in einer durchdachten Kombination aus Technologie, einer klaren Struktur und der Berücksichtigung der spezifischen Bedürfnisse eines Unternehmens. In diesem Artikel werden entscheidende Grundlagen beleuchtet – von realen Anwendungsbeispielen bis hin zu den Anforderungen, die den Erfolg von KI-Projekten ausmachen.

Warum die Großen Sprachmodelle oft an ihre Grenzen stoßen

Large Language Models (LLMs), wie ChatGPT, LLaMA, Claude und co. bieten viele nützliche Ansätze, doch sie entsprechen häufig nicht den strengen Vorgaben der DSGVO oder des EU AI Acts. Dies schafft Datenschutzprobleme und rechtliche Unsicherheiten.

Ein weiterer wesentlicher Punkt ist die Integration in bestehende Systeme. Unternehmen arbeiten mit ERP- oder CRM-Plattformen, die essenziell für ihre operativen Prozesse sind. Ohne eine reibungslose Verbindung zu solchen Systemen entstehen Dateninseln, die die Effizienz mindern und Fehler begünstigen. Die Verknüpfung von KI mit vorhandenen Systemen ist also nicht nur ein technisches Detail, sondern eine Grundvoraussetzung dafür, dass KI Mehrwert bieten kann.

Diese Grenzen verdeutlichen, dass LLMs allein nicht ausreichen, um die komplexen Anforderungen moderner Unternehmen zu erfüllen. Sie machen deutlich, warum es eine spezialisierte Lösung braucht – eine Plattform wie indom.ai, die genau diese Herausforderungen adressiert und überwindet.

Wie indom.ai Unternehmen unterstützt

indom.ai, ein Produkt der neuland.ai AG, bietet Unternehmen eine spezialisierte Plattform, die alle wesentlichen Anforderungen eines modernen KI-Betriebssystems erfüllt. Durch die Integration von Industry Competence Models (ICMs) vereint indom.ai branchenspezifisches Wissen mit modernster Technologie. Die Plattform liefert präzise, rechtskonforme Ergebnisse und gewährleistet höchste Datensicherheitsstandards.

Mit indom.ai profitieren Unternehmen von einer zentralen Infrastruktur, die Management, IT und Endnutzern gleichermaßen dient. Sie ermöglicht die effiziente Integration von KI in bestehende Systeme, reduziert Fehlerquellen und steigert die Produktivität. Dank der Flexibilität der Plattform kann sie On-Premise, in der Cloud oder in hybriden Umgebungen betrieben werden und passt sich so den individuellen Anforderungen an.

Die Stärke von indom.ai liegt darin, die Lücke zwischen herkömmlichen LLMs und den spezifischen Bedürfnissen von Unternehmen zu schließen. Es bietet nicht nur Werkzeuge, sondern eine belastbare Grundlage für nachhaltigen Erfolg mit KI.

Die Bedeutung von Industry Competence Models (ICMs)

Ein zentraler Bestandteil unserer KI-Plattform sind Industry Competence Models (ICMs). Diese branchenspezifischen Modelle liefern präzise und verlässliche Ergebnisse, indem sie auf Fachwissen, Normen und regulatorische Anforderungen zugeschnitten sind. Im Vergleich zu generischen Modellen, die ohne spezialisierte Anpassung oft eine Genauigkeit von nur knapp 50 % erreichen, reduzieren ICMs die Fehlerquote erheblich und erzielen Genauigkeiten von bis zu 98 %.

Diese hohe Zuverlässigkeit ergibt sich aus der spezifischen Anpassung an die jeweilige Branche. Im Maschinenbau oder in der Energiewirtschaft, wo Fehler nicht nur teuer, sondern auch rechtlich problematisch sein können, bieten ICMs eine solide Grundlage für den Einsatz von KI.

Einblick in KI-Projekte, die bereits im Einsatz sind

Kundenspezifikations-KI bei SVT

Ein Beispiel für die erfolgreiche Anwendung ist die Kundenspezifikations-KI der SVT. Dieses Unternehmen arbeitet mit umfangreichen Dokumenten, die technische Zeichnungen, Normen und detaillierte Anforderungen umfassen. Der manuelle Prüfprozess war zeitaufwendig und fehleranfällig: Vier Ingenieure benötigten zuvor vier Wochen, um die Analyse abzuschließen. Durch den Einsatz einer speziell trainierten KI können relevante Informationen jetzt automatisiert extrahiert und strukturiert werden – auf Knopfdruck. Die Ingenieure können sich so auf andere Aufgaben konzentrieren, während die KI Routineaufgaben effizient übernimmt. Dies zeigt sehr präzise, wie KI den Arbeitsalltag sinnvoll entlasten kann.

Ausschreibungsmanagement bei madiba

Ein weiteres Beispiel ist das Ausschreibungsmanagement bei madiba. Vor der Einführung der KI war der Prozess äußerst zeitintensiv: Relevante Ausschreibungen mussten manuell durchforstet und passende Experten anhand individueller Einschätzungen zugeordnet werden. Dieser Aufwand konnte sich auf bis zu 1,5 Monate pro Projekt belaufen, was nicht nur ineffizient war, sondern auch zu Verzögerungen führte.

Nach der Einführung eines innovativen KI-gestützten Systems, das generative KI und Web-Crawling kombiniert, hat sich der Prozess drastisch verändert. Relevante Ausschreibungen werden jetzt automatisiert identifiziert, analysiert und innerhalb von nur 1,5 Stunden passende Experten zugeordnet. Dieses System arbeitet nicht nur schneller, sondern auch präziser und ermöglicht es, Ressourcen gezielt einzusetzen.

madiba profitiert dadurch von einer erheblichen Effizienzsteigerung und einer optimierten internationalen Zusammenarbeit in über 70 Ländern. Die KI revolutioniert den gesamten Prozess, erschließt bislang ungenutzte Möglichkeiten und hebt die Qualität der Ergebnisse auf ein neues Niveau.

Der Mehrwert kleiner Automatisierungen

Neben solchen komplexen Anwendungen gibt es auch kleinere Automatisierungsprojekte, die den Einstieg in KI erleichtern. Beispiele dafür sind das Reisekostenmanagement, die E-Mail-Automatisierung oder die Verarbeitung von Eingangsrechnungen. Weitere „einfache“, aber effektive Anwendungsfälle sind die automatische Terminplanung, das Erstellen von Zusammenfassungen für Meetings oder die intelligente Sortierung von Dokumenten in digitalen Archiven. Auch die automatisierte Bearbeitung von Kundenanfragen durch Chatbots oder die Optimierung von Social-Media-Postings zählen dazu.

Diese kleinen Schritte zeigen oft schnell Erfolge, bauen Vertrauen in die Technologie auf und lösen konkrete Alltagsprobleme, mit denen sich viele Teams schon lange auseinandersetzen. Sie verdeutlichen, dass KI nicht nur große Projekte unterstützt, sondern auch alltägliche Prozesse effizienter gestalten kann. Insbesondere in Bereichen, die durch wiederkehrende Aufgaben geprägt sind, bietet KI erhebliches Einsparpotenzial und schafft Raum für wertschöpfende Tätigkeiten.

Die zentrale Erkenntnis: Ein integriertes  KI-Betriebssystem

Erfahrungen aus über 70 Projekten zeigen deutlich: Isolierte Lösungen sind nicht nachhaltig. Unternehmen brauchen eine zentrale Plattform, die alle KI-Projekte strukturiert verwaltet und skalierbar macht. Eine solche Plattform, wie indom.ai, ermöglicht es, nicht nur große Projekte, sondern auch kleinere Automatisierungen gezielt zu integrieren und zu steuern.

Ein besonderes Highlight ist der Drag-and-Drop-Editor, der es Teams erlaubt, einfache Anwendungen selbst zu gestalten – ohne technische Vorkenntnisse. Dadurch können die oben genannten Anwendungsfälle, wie die Automatisierung von Kundenanfragen oder die Optimierung von Social-Media-Postings, flexibel und individuell umgesetzt werden. Diese intuitive Handhabung senkt die Hürden für den Einsatz von KI und schafft schnell Vertrauen in die Technologie.

Damit KI ihr volles Potenzial entfalten kann, ist es entscheidend, Silostrukturen zu vermeiden, wie sie in der Vergangenheit bei vielen Digitalisierungsprojekten entstanden sind. Der Aufbau einer zentralen KI-Architektur sorgt für Transparenz, Effizienz und langfristige Wettbewerbsfähigkeit. Unternehmen, die diesen Schritt frühzeitig gehen, sichern sich nicht nur operative Vorteile, sondern schaffen eine Basis für nachhaltige Innovation – und das in einer Zeit, in der der technologische Fortschritt rasant voranschreitet.

Mit indom.ai erhalten Unternehmen die Möglichkeit, ihre KI-Projekte – ob groß oder klein – zentral zu bündeln und gleichzeitig flexibel an ihre Bedürfnisse anzupassen. Dies verhindert Chaos, fördert die Zusammenarbeit und stellt sicher, dass keine Ressourcen verschwendet werden.