Unser Angebot auf einen Blick
- Assistent für Unternehmensdaten (Offerten & Verträge automatisieren, Kundensupport verbessern)
- Prozessautomation (programmübergreifende Aktionen ohne spezifische Software)
- Klassifikation & Einordnung (automatische Sortierung von Spesen, E-Mails, Rechnungen)
- Workshops & Strategie (Use-Case-Erkennung, KI-Beratung, Primer-Referate)
- Datenanalyse & Wissensmanagement (Recommendation Systems, AI-Assistance & Chatbots, Knowledge Bases, Suchen & Datensuchen)
KI für Unternehmen – Use Cases
Künstliche Intelligenz kann Unternehmen auf verschiedenen Ebenen unterstützen. Die folgende Grafik zeigt, wo sich dein Unternehmen in der KI-Integration befindet und welche Lösungen für dich relevant sind:
Assistent für Unternehmensdaten
- Automatische Offerten- und Vertragserstellung basierend auf Unternehmensdaten
- Optimierter Kundensupport: KI analysiert Anfragen und schlägt passende Antworten vor
Prozessautomation für Routineaufgaben
- Universelles Interface für programmübergreifende Automatisierung, ohne an eine spezifische Software gebunden zu sein
Klassifizierung und Einordnung
- Automatische Klassifizierung von Spesen, E-Mails und Rechnungen zur Vereinfachung von Arbeitsprozessen
Beratung und Strategieentwicklung
- Workshops zur Use-Case-Erkennung: Identifikation und Umsetzung von KI-Anwendungen
- Strategieberatung für Unternehmen: Unterstützung bei der langfristigen KI-Integration
- Primer-Referate: Einführung in die KI-Thematik, individuell auf dein Unternehmen abgestimmt
Datenanalyse und Wissensmanagement
- Datenanalysen zur Gewinnung wertvoller Erkenntnisse
- Recommendation Systems für personalisierte Vorschläge
- AI-Assistance und Chatbots inkl. agent-based und RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- Knowledge Bases und Suchfunktionen für effizientere Informationsnutzung
Umsetzung deines KI-Projektes
Ein KI-Projekt sollte einen konkreten Mehrwert für dein Unternehmen bringen. Unser exploratives Vorgehen ermöglicht eine schrittweise Umsetzung, abgestimmt auf deine Unternehmensdaten und Anforderungen.
Die KI-Evaluation zum Starten
Im Rahmen unserer KI-Evaluation betrachten wir einerseits die aktuelle Situation der Businessprozesse im Hinblick auf KI-Potentiale. Andererseits identifizieren wir geeignete KI-Use Cases unter Berücksichtigung von rechtlichen und ethischen Gesichstpunkten. Wenn möglich und sinnvoll untersuchen wir zudem, wie und ob sich ein KI-Use Case in die bestehende IT-Infrastruktur integrieren lässt.
Ein zentraler Aspekt der KI-Evaluation ist die Analyse der infrage kommenden Datenquellen.
KI-Projekt schrittweise umsetzen
In der Projektumsetzung gehen wir schrittweise vor:
- Daten analysieren (Fortsetzung aus KI-Evaluation), aufbereiten, Kontext verstehen.
- Transformieren in für die KI geeigneten Formate.
- Testen der Daten mit deinen Fragestellungen.
- Optimieren der Datenfilter und Suchalgorithmen (RAG (Retrieval Augmented Generation) und Fine-Tuning bzw. Agent Based).
- Auswahl des passenden KI-Dienstes (z.B. Llama, ChatGPT, etc.).
- Strukturierung der Ergebnisse, einbinden in bestehende Lösungen oder Verwendung in einer neue Anwendung.
- …aus den Ergebnissen lernen und wieder vorne beginnen für die nächste Iteration.
Den ersten Schritt tun
KI entwickelt sich rasant. Jetzt einzusteigen und mit einem ersten Use Case zu lernen, ist der beste Weg.
Ein Beispiel?
Ein interner KI-Assistent, der Mitarbeitenden hilft, schnell relevante Informationen aus Unternehmensdaten zu finden.
Lass uns unverbindlich darüber sprechen!
Das KI-Team «daita»
Aktuell besteht das Team aus Dimitri Suter, Jasmin Nussbaumer, Niclas Deplazes, und Yannick Schwarz. Sie fokussieren sich auf die Implementierung von KI in internen und externen Prozessen.
Das Team betrachtet Künstliche Intelligenz als Schlüsseltechnologie, um innovative Lösungen zu entwickeln und Arbeitsprozesse intelligenter zu gestalten. «Unser Ziel ist es, nicht nur bestehende Abläufe zu verbessern, sondern auch neue Ansätze zu finden, die echten Mehrwert schaffen», erklärt Yannick Schwarz.
Auch die ethische Verantwortung steht im Fokus: «Unsere KI-Lösungen sollen nicht nur leistungsstark sein, sondern auch transparent, fair und nachhaltig entwickelt werden», betont Jasmin Nussbaumer.
FAQ KI & Data Science
KMU können KI nutzen, um alltägliche Prozesse zu automatisieren, Kundenanfragen schneller zu beantworten oder relevante Daten effizienter zu nutzen. Wichtig ist, klein zu starten – zum Beispiel mit einem KI-Assistenten oder der automatisierten Sortierung von E-Mails und Dokumenten.
Künstliche Intelligenz spart Zeit, reduziert Fehler in repetitiven Aufgaben und hilft, datenbasierte Entscheidungen schneller zu treffen. Unternehmen gewinnen dadurch mehr Effizienz, Klarheit und Innovationskraft – auch ohne riesige Budgets.
Am besten mit einer klaren Evaluation: Wo macht KI bei uns überhaupt Sinn? Wir helfen dir, Use Cases zu erkennen, Datenquellen zu prüfen und eine erste kleine Anwendung umzusetzen – z. B. einen internen Chatbot oder eine automatisierte Analyse.
KI-Systeme, die Aufgaben automatisch übernehmen. Zum Beispiel E-Mails sortieren oder Informationen beschaffen – ganz ohne Kaffeepause.
Bias ist eine Verzerrung der Ergebnisse. Wenn die KI mit Vorurteilen trainiert wurde, zeigt sich das in ihren Antworten.
API steht für Application Programming Interface. Es ist eine Schnittstelle, um KI-Dienste in eigene Systeme einzubinden.
Ohne gute Daten keine gute KI. Wer Chaos reinschickt, bekommt auch Chaos raus. Struktur ist der halbe Erfolg.
Embeddings sind Zahlen-Repräsentationen von Daten wie Texten oder Bildern. So erkennt die KI Ähnlichkeiten zwischen Inhalten – auch wenn sie verschieden aussehen.
LLM steht für Large Language Model. Es versteht und generiert menschliche Sprache – wie ChatGPT.
Das ist die Kunst, der KI gute Fragen zu stellen. So holst du mehr aus ihr raus – und bekommst bessere Antworten.
Ein KI-Modell wird auf deine Daten trainiert. So entstehen Antworten, die zu deinem Unternehmen passen.
Wenn die KI Fakten erfindet – oft überzeugend, aber falsch. Kontrolle ist hier besser als Vertrauen.
Es ist wie das Arbeitsgedächtnis der KI. Je grösser das Fenster, desto mehr Input kann sie auf einmal verarbeiten.
Inferenz ist die Fähigkeit der KI, mit vorhandenem Wissen neue Fragen zu beantworten – auch wenn sie sie so noch nie gelernt hat.
Das ist der Zeitpunkt, bis zu dem die KI trainiert wurde. Danach kennt sie (noch) keine neuen Daten.
Ein Modell ist das «Gehirn» der KI. Es erkennt Muster in Daten und wendet Algorithmen an, um daraus zu lernen.
Eine Technik, bei der die KI externes Wissen mit deinem kombiniert. Für bessere, genauere Antworten.
Kleinste Spracheinheiten. Tokens sind die «Währung» eines KI-Modells – je mehr, desto teurer und komplexer der Input.
Der Lernprozess der KI. Sie verarbeitet riesige Datenmengen, um Muster zu erkennen und Zusammenhänge zu verstehen.
Lernen durch Belohnung. Die KI erhält Feedback, was richtig oder falsch war, und verbessert sich laufend.
Transparente KI. Du kannst nachvollziehen, wie Entscheidungen zustande kamen – keine Blackbox mehr.
Die KI löst Aufgaben, ohne sie vorher explizit gelernt zu haben. Dank Generalisierung kann sie Neues anwenden.
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