Unternehmenswissen zugänglich machen und KI in den Arbeitsalltag bringen.
Typische Herausforderungen
Kommt Ihnen das bekannt vor?
Wissen ist über SharePoint, Laufwerke und E-Mails verteilt
Öffentliche KI-Tools sind für Unternehmensdaten nicht zugelassen
Teams sind unsicher, wie sie KI produktiv und sicher nutzen können
Was wir liefern
Zugriff auf Geschäftsdaten und Unternehmenswissen in natürlicher Sprache ermöglichen
Bestehenden Code und Datenflüsse erklären und Dokumentation erstellen
KI-Agenten mit Geschäftssystemen verbinden, um definierte Aufgaben mit vereinbarten Kontrollen auszuführen
Anwendungsentwicklung, Code-Reviews und Tests mit KI unterstützen
Teams durch praxisnahe Workshops und geführte Beispiele im KI-Einsatz schulen
Chatbots, die häufige Fragen rund um die Uhr beantworten
So funktioniert es
1. Use-Case- & Datenschutz-Check
Workshop zur Auswahl der Anwendungsfälle, Festlegung der zulässigen Daten und Vereinbarung von Erfolgskriterien.
2. Architektur in Ihrer Umgebung
Azure OpenAI in Ihrem Azure-Tenant; Retrieval-Augmented Generation (RAG) über freigegebene Quellen; Zugriffsrechte folgen Ihren Microsoft-365-Berechtigungen.
3. Antworten mit Quellen
Jede Antwort nennt die zugrunde liegenden Dokumente, damit Nutzer sie prüfen können.
4. Agenten mit Leitplanken
KI-Agenten erhalten definierte Werkzeuge und Aufgaben; kritische Aktionen erfordern eine menschliche Freigabe; alle Aktionen werden protokolliert.
5. KI-gestütztes Engineering
GitHub Copilot und Databricks Genie unterstützen Code-Analyse, Dokumentation und Entwicklung; Engineers prüfen und geben frei.
6. Bewertung & Befähigung
Antwortqualität und Zeitersparnis werden gemessen; Teams lernen in praxisnahen Workshops.
Technologien & Nutzen
Technologien: Azure OpenAI, Microsoft 365, GitHub Copilot, Databricks Genie AI, Python, FastAPI, LLM-APIs & RAG-Pipelines, Model Context Protocol (MCP)
Nutzen: Schnellerer Zugriff auf Wissen und weniger manueller Aufwand im Arbeitsalltag.
Passende Erfolgsgeschichten:
Häufige Fragen
Verlassen unsere Daten unsere Umgebung?
Wir gestalten Lösungen so, dass Daten in der mit Ihnen vereinbarten Umgebung verarbeitet werden, zum Beispiel in Ihrem eigenen Azure-Tenant. Werkzeuge, Daten und Aufgaben werden vor dem KI-Einsatz vereinbart.
Wie messen Sie den Nutzen?
Anhand vorab vereinbarter Kriterien wie Suchzeit, Bearbeitungszeit oder Fehlerquote – zusammen mit Qualität und Benutzerfreundlichkeit.