Start · KI & Automatisierung
KI ist bei uns zweierlei: das Werkzeug, mit dem wir eure Software bauen – und die Technik, die anschließend darin arbeitet. Das erste ist der Grund, warum Individualsoftware heute bezahlbar ist. Das zweite macht nur dort Sinn, wo es sich nachprüfen lässt.
Nicht, weil die Technik zu schwach wäre. Sondern weil sie an Stellen eingesetzt wird, an denen niemand merkt, wenn sie falsch liegt. Ein Modell, das eine Rechnung ausliest, hat selten ganz recht oder ganz unrecht – es hat meistens fast recht. Und „fast" fällt bei zweihundert Belegen im Monat nicht auf.
Die eigentliche Arbeit ist nicht, die KI anzuschließen. Sie ist, ihr beizubringen, wann sie sich melden muss.
Deshalb bauen wir jede KI-gestützte Verarbeitung mit einer Prüfebene: Das Ergebnis wird gegen etwas gehalten, das im Dokument selbst steht. Was nicht sicher erkannt wurde, wird markiert, statt still durchzulaufen. Ein Mensch sieht die Fälle, die es wert sind – nicht alle.
Der mit Abstand häufigste Fall: Informationen kommen als PDF ins Haus und müssen ins System. Lieferantenpreislisten, Angebote, Auftragsbestätigungen, Leistungsverzeichnisse, Sicherheitsdatenblätter, Rechnungen.
Klassische Parser arbeiten mit festen Textmustern und brechen bei jeder neuen Layout-Variante. Ein Modell liest das Dokument inhaltlich und kommt auch mit dem umgestalteten Formular des Lieferanten zurecht.
Die meisten Dokumente tragen ihre eigene Prüfsumme: durchnummerierte Positionen, eine Stückzahl im Kopf, eine Summenzeile. Wir vergleichen das Ergebnis dagegen. Fehlt etwas, wird der Beleg markiert – nicht gespeichert und vergessen.
Lieferanten schicken Teilkopien und Änderungsmeldungen – eine Zeile statt vierzig. Wird die neue Fassung einfach eingespielt, ist der vollständige Beleg weg. Bei uns gilt: Wenn eine Neufassung weniger enthält als der gespeicherte Stand, ersetzt sie ihn nicht.
Ein Datenqualitäts-Bildschirm prüft den Bestand regelmäßig nach und zeigt an, wo etwas nicht stimmt – mit einem Knopf zum Neueinlesen. Probleme fallen dadurch am nächsten Tag auf, nicht Wochen später durch Zufall.
Diese vier Ebenen sind das Ergebnis eines teuer gelernten Projekts, in dem ein Parser über Wochen still Positionen verloren hat. Sie stecken heute in jeder Verarbeitung, die wir bauen.
Ein Assistent, der alles kann, wird selten benutzt. Einer mit einer klar umrissenen Aufgabe arbeitet jeden Tag. Deshalb schneiden wir Rollen zu, statt einen Alleskönner hinzustellen.
In unserem eigenen Büro arbeitet ein Stab solcher Assistenten mit festen Zuständigkeiten: Post sortieren, Systeme im Blick behalten, Kundenanfragen vorbereiten, Zeiten und Belege für die Buchhaltung aufbereiten. Sie arbeiten zu und legen vor – entschieden und freigegeben wird von Menschen.
Das ist der Grund, warum wir bei diesem Thema keine Folien zeigen müssen. Wir kennen die Stellen, an denen so etwas kippt, weil wir sie im eigenen Betrieb gefunden haben – und nicht im Prospekt eines Anbieters.
Der größte Effekt von KI liegt für unsere Kunden nicht in ihrer Software, sondern in deren Entstehung. Was früher ein Monatsprojekt war, ist heute eine Frage von Wochen. Das ändert, für wen sich Individualsoftware rechnet.
Ein Betrieb mit dreißig Mitarbeitern hat sich vor fünf Jahren kein eigenes Kalkulationstool bauen lassen – nicht weil er keins gebraucht hätte, sondern weil die Rechnung nicht aufging. Heute geht sie auf. Das ist die ganze Veränderung, und sie ist größer als jeder Chatbot.
An der Sorgfalt ändert das nichts. Code, den eine Maschine vorschlägt, wird gelesen, geprüft und getestet wie jeder andere auch. Schneller heißt schneller – nicht ungeprüft.
Nur die Inhalte, die für die jeweilige Aufgabe nötig sind, und nur an den Anbieter, den wir dafür ausgewählt haben. Was das konkret ist, legen wir vor dem Bauen offen – bei einer Belegextraktion etwa der Beleg selbst, nicht eure Kundendatenbank.
Die Anwendung und ihre Datenbank liegen auf deutschen Servern. Wenn auch der Beleg das Haus nicht verlassen soll, setzen wir ein lokal betriebenes Modell ein oder lassen KI an dieser Stelle weg.
Weil sie sich prüfen lassen muss. Jedes Ergebnis wird gegen etwas gehalten, das im Dokument selbst steht – eine Positionsnummerierung, eine Stückzahl, eine Summe. Passt es nicht zusammen, wird der Vorgang markiert und einem Menschen vorgelegt.
Dazu kommt eine regelmäßige Nachprüfung des Bestands, die anzeigt, wo etwas nicht stimmt. Der gefährliche Fall ist nicht der sichtbare Fehler, sondern die stille Lücke – genau darauf ist das ausgelegt.
Nein. Was ihr braucht, ist jemand, der den Fachprozess kennt und sagen kann, was richtig und was falsch ist – das ist eine Rolle für eine Fachkraft aus dem Betrieb, nicht für einen Informatiker.
Die Verarbeitung eines Dokuments liegt typischerweise im Bereich weniger Cent. Bei wenigen hundert Belegen im Monat sind das laufende Kosten in einer Größenordnung, die neben der eingesparten Arbeitszeit nicht ins Gewicht fällt.
Jede Verarbeitung bekommt trotzdem ein Budget und eine sichtbare Kostenanzeige – nicht weil es teuer wäre, sondern weil niemand gern überrascht wird.
Ja. Die Anbindung ist so gebaut, dass das Modell austauschbar ist. Das ist bewusst so – der Markt verschiebt sich schnell, und was heute die beste Wahl ist, muss es in einem Jahr nicht mehr sein.
Dann ist das genau die richtige Ausgangslage für ein Gespräch. Es gibt reichlich Abläufe, bei denen eine saubere Datenbank und ein durchdachtes Formular mehr bringen als jedes Modell.
Wenn das bei euch so ist, sagen wir es – und bauen es klassisch.
Am besten funktioniert das Gespräch mit einem konkreten Vorgang: dem Stapel, der jede Woche abgetippt wird, oder der Prüfung, die immer beim selben Kollegen landet.