KI-Projekte scheitern selten an der Technik. Sie scheitern daran, dass der Anwendungsfall unscharf ist, die Daten nicht bereitliegen, niemand die Qualität der Antworten misst oder die Rechtsabteilung kurz vor dem Start Bedenken anmeldet. Unsere KI-Beratung setzt deshalb vor dem Bauen an: Welches Problem soll gelöst werden, woran messen wir den Erfolg, welche Daten braucht es, und welche Pflichten gelten?
Anwendungsfälle bewerten
In einer Potenzialanalyse sammeln wir mit den Fachbereichen Abläufe, in denen viel Text gelesen, geschrieben, sortiert oder gesucht wird: Anfragen beantworten, Dokumente prüfen, Wissen auffinden, Berichte entwerfen, Daten aus Formularen übernehmen. Jeder Fall wird nach Nutzen, Machbarkeit, Datenlage und Risiko bewertet. Ein Teil der Ideen erweist sich dabei als klassische Automatisierung ohne KI, was meist günstiger und robuster ist. Das sagen wir offen.
Chatbots und Assistenten auf eigenen Daten
Der häufigste produktive Einsatz ist ein Assistent, der Fragen auf Grundlage der eigenen Dokumente beantwortet: für Kundinnen auf der Website, für Mitarbeitende im Intranet oder für den Support. Technisch heisst das Retrieval-Augmented Generation: Die Antwort stützt sich auf gefundene Textstellen und nennt sie als Quelle. Entscheidend sind die Aufbereitung der Dokumente, Berechtigungen, damit niemand Antworten aus Dokumenten erhält, die er nicht sehen darf, und eine laufende Messung der Antwortqualität.
Integration in bestehende Systeme
KI bringt den grössten Nutzen, wenn sie dort arbeitet, wo die Arbeit ohnehin passiert: im CRM, im Ticketsystem, in der Dokumentenablage, in Microsoft 365. Wir binden Sprachmodelle über Schnittstellen an, mit klaren Rechten, Protokollierung und menschlicher Freigabe für Schritte mit Aussenwirkung. Wo Agenten mehrere Werkzeuge bedienen sollen, setzen wir auf eng begrenzte Abläufe statt auf allgemeine Autonomie.
Datenschutz, AI Act und KI-MIG
Bei jedem Vorhaben klären wir, welche Personendaten verarbeitet werden, wo die Modelle laufen und welche Verträge mit Anbietern nötig sind. Wir wählen Modellanbieter und Regionen so, dass Daten in der Schweiz oder der EU bleiben können. Nach dem EU AI Act prüfen wir die Rolle als Anbieter oder Betreiber, Transparenzpflichten nach Artikel 50 und ob ein Hochrisiko-Fall vorliegt. In Deutschland ist seit dem 29. Juli 2026 die Bundesnetzagentur nach dem KI-MIG zentrale Marktüberwachungsbehörde, für den Finanzsektor die BaFin.
Wie wir arbeiten
Innopulse nutzt KI täglich im eigenen Produktportfolio, von der Inhaltsverarbeitung bis zu Assistenzfunktionen in unseren SaaS-Produkten. Wir kennen deshalb nicht nur die Möglichkeiten, sondern auch die Kosten, die Fehlerbilder und den Aufwand für einen verlässlichen Betrieb. Am Ende eines Projekts stehen eine dokumentierte Lösung, Messwerte zur Qualität und ein Team, das sie bedienen kann.