Eine konkrete Aufgabe auswählen
Ein sinnvoller Einstieg beginnt bei einer regelmäßig wiederkehrenden Aufgabe. Beispielsweise können Dokumente vorsortiert, Informationen aus Texten vorbereitet oder interne Wissensquellen durchsuchbar gemacht werden. Das erwartete Ergebnis sollte klar beschreibbar sein.
Den heutigen Aufwand verstehen
Vor der technischen Auswahl lohnt sich ein Blick auf den Ist-Prozess. Wie oft tritt die Aufgabe auf, welche Informationen sind vorhanden und wer prüft das Ergebnis? Diese Fragen zeigen, ob eine feste Automatisierung, eine KI-Funktion oder eine Kombination passen könnte.
Daten und Zugriffe berücksichtigen
Ein Assistent benötigt die passenden Informationen und darf nur auf die vorgesehenen Inhalte zugreifen. Datenquellen, Verantwortlichkeiten und zulässige Verarbeitung werden deshalb gemeinsam festgelegt. Die Auswahl eines Modells ist ein Teil der Lösung, nicht die gesamte Lösung.
Ergebnisse im Alltag prüfen
Eine Pilotversion sollte mit geeigneten Beispielen geprüft werden. Dabei zählen richtige Antworten ebenso wie verständliche Grenzen und der Umgang mit fehlenden Informationen. Ein menschlicher Prüfschritt kann bei wichtigen Ergebnissen Bestandteil des Ablaufs sein.
Hosting passend zur Nutzung wählen
Ein externer Modell-Endpunkt, lokale Hardware und angemietete GPU-Ressourcen haben unterschiedliche Voraussetzungen. Nutzung, Datenwege, Modelllizenz und laufende Kosten bestimmen die Wahl. Ein praktischer Vergleich hilft, diese Entscheidung nachvollziehbar zu treffen.
Klein anfangen und gezielt erweitern
Wenn der erste Ablauf funktioniert, lässt sich die Lösung weiterentwickeln. Wichtig ist, den Nutzen regelmäßig anhand der tatsächlichen Arbeit zu bewerten. Wir unterstützen bei der Auswahl eines geeigneten Einstiegs, der technischen Umsetzung und der Einführung.
Sie möchten Ihren konkreten Bedarf einordnen? Lassen Sie uns darüber sprechen.