KI & Copilot-Integration
KI dort einsetzen, wo sie echten Nutzen bringt — Dokumentenverarbeitung, Chat-Agenten und LLM-Anbindung, mit dem Menschen bewusst in der Kontrolle.
Worum es bei dieser Leistung geht
KI-Projekte scheitern oft an zwei Extremen: überzogene Erwartungen an einen universellen Assistenten oder blindes Vertrauen in Modellausgaben ohne Kontrolle. Mein Ansatz ist pragmatisch und revisionsbewusst: KI übernimmt klar abgegrenzte Aufgaben (Extraktion, Vorschlag, Zusammenfassung), der Mensch behält Freigabe und Verantwortung — Human-in-the-loop.
Das reicht von AI Builder und OCR für die strukturierte Extraktion aus Dokumenten über Copilot-Studio-Agenten für interne Self-Services bis zur Anbindung von LLMs an konkrete Fachprozesse — immer mit Blick auf Datenschutz, Nachvollziehbarkeit und messbaren Nutzen. Ein Praxisbeispiel sind die Langdock-KI-Agenten im Vorstandssekretariat der Volksbank Odenwald.
Ausgangslage, Lieferumfang und Abgrenzung
- Dokumente (Rechnungen, Formulare, Anträge) werden manuell gesichtet und abgetippt.
- Wiederkehrende Fragen binden Fachkräfte, obwohl das Wissen dokumentiert ist.
- KI-Pilotprojekte kommen nicht in den Produktivbetrieb, weil Datenschutz und Prozessintegration fehlen.
- AI Builder & OCR für die strukturierte Dokumenten- und Datenextraktion.
- Copilot-Studio-Agenten und Chatbots für interne Self-Services.
- LLM-/GPT-Anbindung an konkrete Fachprozesse (inkl. Prompting-Guides & Enablement).
- Revisionsbewusstes Design mit Human-in-the-loop und Datenschutz-Fokus.
- Kein KI-Einsatz ohne belastbaren Use Case — die Fachlichkeit entscheidet, nicht die Technologie.
- Keine vollautonomen Entscheidungen ohne menschliche Kontrolle in sensiblen Prozessen.
Typischer Rahmen: PoC/abgegrenzter Use Case in wenigen Wochen; produktive Integration je nach Datenlage und Governance länger. Konkreter Umfang und Aufwand werden im Erstgespräch geklärt — mit klarer Einordnung von Umfang, Abhängigkeiten und nächstem Schritt.
So läuft ein Projekt in diesem Feld konkret ab
Die sechs Phasen gelten für jedes Leistungsfeld — hier mit dem, was je Phase konkret passiert und was Sie danach in der Hand haben.
Discovery & Prozessaufnahme
Wo schafft KI einen messbaren Nutzen? Use-Case-Schärfung mit Blick auf Datenlage und Datenschutz — bevor über Modelle gesprochen wird.
- Use-Case-Sammlung & Priorisierung
- Datenlage & Datenschutz-Rahmen klären
- Erwartungen kalibrieren (was KI kann — und was nicht)
- Priorisierte Use Cases
- Datenschutz-Rahmen
Diese Leistung in der Praxis
Passende Fallstudien zeigen Ausgangslage, Lösungsweg und Umsetzung im konkreten Kontext.
Passt diese Leistung zu Ihrem Fall?
Haken Sie an, was auf Ihre Situation zutrifft — rechts entsteht daraus eine erste Einschätzung samt Empfehlung für den sinnvollen Einstieg.
Häufige Fragen zu diesem Leistungsfeld
Was ist mit Datenschutz — wo landen unsere Daten?
Das entscheidet die Werkzeugwahl, und sie wird bewusst getroffen: AI Builder und Azure OpenAI können im eigenen Tenant-Kontext laufen, europäische Anbieter wie Langdock sind eine Alternative für LLM-Arbeit. Dazu gehören Protokollierung, klare Regeln, welche Daten ein Modell sehen darf, und die Prüfung der Auftragsverarbeitung.
Ersetzt die KI Mitarbeitende?
In den Prozessen, die ich baue: nein — sie übernimmt Zuarbeit. Extraktion, Entwurf, Zusammenfassung macht das Modell; Prüfung und Freigabe bleiben beim Menschen. Gerade in sensiblen Prozessen (Bank, Verwaltung) ist Human-in-the-loop keine Einschränkung, sondern die Voraussetzung für den Produktivbetrieb.
Copilot Studio, AI Builder oder ChatGPT — was brauchen wir?
Das hängt am Use Case: strukturierte Extraktion aus Dokumenten → AI Builder/OCR; dialogische Self-Services → Copilot Studio; freie Text- und Wissensarbeit → LLM-Anbindung (z. B. Langdock oder Azure OpenAI). Die Entscheidung fällt in der Architekturphase — nicht im Verkaufsgespräch.
Wie messen Sie, ob die KI gut genug ist?
Mit einem PoC auf echten Daten und definierten Qualitätskriterien: Trefferquote je Feldtyp, Fehlerarten, Verhalten bei Grenzfällen. Produktiv geht die Lösung erst, wenn die Zahlen belastbar sind — und mit einer Prüfstrecke für alles, was das Modell nicht sicher entscheiden kann.
Was in solchen Projekten oft dazugehört
Interesse an KI & Copilot-Integration?
Im Erstgespräch klären wir Ihre Ausgangslage und den sinnvollen nächsten Schritt — 30 Minuten mit Blick auf Ihren konkreten Prozess und das passende Zielbild.