Vom Hype zur Praxis: Kriterien zur Auswahl des richtigen KI-Anbieters
Der Einsatz von Big-Data- und KI-Technologien nimmt laut dem Digitalverband Bitkom stetig zu. Ihre Einführung gleicht jedoch keinem Sprint, sondern eher einem Marathon, den Unternehmen nur mit dem passenden Partner meistern können.
Bei der Auswahl eines KI-Anbieters sollten daher zahlreiche Kriterien berücksichtigt werden. Dazu zählen unter anderem ein seriöses Auftreten, ein transparentes Preismodell, technische Expertise und ein umfassendes Maßnahmenpaket zum Datenschutz.
Inhalt
Seriöses Auftreten
Überzogene Versprechungen wie „100 % Genauigkeit“, „vollständige Automatisierung ohne menschliche Kontrolle“ oder „ROI in zwei Wochen“ sind klare Warnsignale für unrealistisches Marketing. So leistungsfähig KI-Modelle heute auch sind – deren Einführung muss sorgfältig vorbereitet werden. Dazu gehören vor allem die Identifikation KI-geeigneter Use Cases sowie die Sicherstellung hoher Datenqualität.
Wir stellen keine haltlosen Behauptungen auf, sondern belegen unsere Leistungsversprechen durch reale Benchmarks aus Pilotprojekten.
Transparentes Preismodell
Versteckte Kosten für Datenvorbereitung, Inferenz, Anpassungen, Support-Level oder Exit-Klauseln können ein scheinbar günstiges Angebot schnell in ein Budgetdesaster verwandeln.
Unsere monatlichen Gebühren richten sich nach der tatsächlichen Nutzung der KI-Lizenz sowie der Zahl der Nutzermandanten. Erst wenn diese Grenzen deutlich und dauerhaft überschritten werden, nehmen wir Kontakt mit unseren Kunden auf, um etwaige Zusatzkosten oder ein Upgrade zu besprechen (Fair-Use-Policy). In der Subskription sind regelmäßige technische Wartungsarbeiten, Sicherheitsupdates sowie Weiterentwicklungen des KI-Systems inbegriffen. Dadurch stellen wir sicher, dass die KI stets auf dem aktuellen Stand ist, Sicherheitsrisiken minimiert werden und unsere Kunden kontinuierlich von neuen Funktionen und Optimierungen profitieren.
Kompetenz in Prozessoptimierung
Die Einführung von KI ist kein Selbstzweck, sondern zielt darauf ab, Prozesse zu optimieren und Mitarbeiter zu entlasten. Dies kann nur gelingen, wenn KI-Modelle tief in bestehende Abläufe integriert und ihre Ergebnisse zielführend umgesetzt werden.
Seit unserer Unternehmensgründung vor mehr als zehn Jahren ist die Disziplin „Prozessoptimierung“ fest in unserer DNA verankert. Dementsprechend bringen wir das notwendige Verständnis wie auch die Expertise mit, um die operative Implementierung von KI-Modellen für unsere Kunden zum Erfolg zu führen.
Kontinuität von Anfang an
Häufig wechselnde Ansprechpartner erschweren den Wissenstransfer in KI-Projekten, verursachen Missverständnisse und kosten Zeit – ein typisches Problem bei großen, internationalen KI-Anbietern.
Wir verfolgen einen anderen Ansatz und stellen unseren Kunden von Beginn an einen festen Ansprechpartner zur Verfügung. Das steigert die Reaktionsgeschwindigkeit und eliminiert Reibungsverluste im Projektverlauf.
Datenschutz sicherstellen
KI-Modelle verarbeiten regelmäßig personenbezogene Daten. Unkontrollierter Zugriff durch Dritte ist mit erheblichen rechtlichen und reputationsbezogenen Risiken verbunden. Unternehmen sollten sich daher vom infrage kommenden KI-Anbieter dessen Datenschutzkonzept detailliert vorstellen lassen.
Selbstverständlich genießt der Datenschutz bei uns höchste Priorität: Die meisten unserer KI-Lösungen werden vollständig On-Premises betrieben, sodass die Daten auf den internen Servern unserer Kunden und nicht in der Cloud verarbeitet werden. Alternativ bieten wir ein Hosting in einer souveränen Cloud bei einem zertifizierten Rechenzentrumsbetreiber in Deutschland an. Dabei halten wir höchste Sicherheitsstandards ein, einschließlich der Anforderungen der DSGVO und der BaFin.
Nachvollziehbare KI-Ergebnisse
Laut einer Studie des Digitalverbands Bitkom stehen in mehr als der Hälfte der befragten Unternehmen die Beschäftigten einem KI-Einsatz skeptisch gegenüber. Diese Skepsis rührt oft daher, dass KI-Modelle als Black Box wahrgenommen werden, deren Entscheidungsprozesse nicht transparent sind.
Unsere KI-Systeme beinhalten Werkzeuge zur Kontrolle und Qualitätssicherung der Ergebnisse. Nutzer können detaillierte Protokolle einsehen und Modellvorhersagen überprüfen, indem sie die von der KI extrahierten Informationen direkt mit den Originaldokumenten abgleichen. Diese Transparenz fördert das Vertrauen der Anwender und ermöglicht einen kollaborativen Ansatz bei der Verfeinerung der KI-Leistung.
Verlässlichkeit und Fehlerprävention
KI ist darauf trainiert, stets Antworten zu liefern – auch um den Preis, dass diese falsch sind. Dies stellt für Unternehmen ein ernstes Problem mit teils schwerwiegenden Konsequenzen dar.
Um Halluzinationen zu vermeiden, kombinieren wir im Rahmen unserer IntegrityGuardian-Technologie verschiedene Modelle, die sich gegenseitig überwachen. Implementierte Mechanismen sorgen ferner für einen Abgleich der extrahierten Informationen mit OCR-Daten. Soweit möglich, beziehen wir zudem Stammdaten in die Prozesse ein, etwa im Rahmen der Rechnungsverarbeitung, bei der die ermittelten Kreditorendaten mit den vorhandenen Lieferantendaten abgeglichen werden.
Qualität und Effizienz durch Human-in-the-Loop-Ansatz
Sind Menschen aktiv bei der Nutzung von KI-Modellen eingebunden („Human in the Loop“, HITL), werden die Stärken intelligenter technischer Algorithmen mit dem menschlichen Urteilsvermögen kombiniert. Dies steigert maßgeblich die Prozessqualität und -effizienz.
Wir setzen konsequent auf den Human-in-the-Loop-Ansatz. Durch Nutzer-Feedback können unsere KI-Modelle zuverlässig trainiert werden und lernen sogar kontinuierlich weiter. Damit sind Unternehmen in der Lage, transparent arbeitende, zuverlässige KI-Modelle selbstständig zu generieren und andauernd weiterzuentwickeln.
Systematische Qualitätssicherung bei neuen KI-Versionen
KI-Modelle entwickeln sich mit neuen Geschäftsprozessen und den dabei anfallenden Dokumenten dynamisch weiter. Es entstehen neue KI-Versionen, die von etlichen Anbietern autonomer KI-Systeme ohne Validierungs- und Regressionstests eingespielt werden. Solche Updates bergen jedoch ein hohes Ausfallrisiko, etwa jenes, dass zuvor korrekt erkannte Dokumente plötzlich fehlerhaft klassifiziert werden. Vor diesem Hintergrund sollten Unternehmen im Auswahlverfahren KI-Anbieter auffordern, ihre Test-Suiten und Maßnahmen zur Abwärtskompatibilitätsprüfung offenzulegen.
Wir führen vor jedem Update intensive Regressionstests durch, die sicherstellen, dass alle bisher trainierten Dokumente fehlerfrei klassifiziert und deren Inhalte zuverlässig extrahiert werden.
Fazit
Die Wahl eines geeigneten KI-Anbieters entscheidet maßgeblich über den Projekterfolg. Seriöse Anbieter überzeugen durch realistische Aussagen, transparente Konditionen, tiefgreifendes Prozess-Know-how, feste Ansprechpartner und robuste Datenschutzpraktiken. Ihre Lösungen sind leistungsfähig, laufen stabil, liefern nachvollziehbare Ergebnisse und weisen eine steile Lernkurve auf.
Lernen Sie uns als Ihren zuverlässigen Partner kennen und entdecken Sie, wie unsere KI-Lösungen Ihr Unternehmen auf ein neues Level heben!