FAQ

Nein, genau das wollen wir vermeiden. Deshalb haben wir unsere Lösung so konzipiert, dass sie sich nahtlos in Ihre bestehenden Arbeitsabläufe und Ihre Software-Landschaft einfügt. Sie müssen sich nicht in ein weiteres Tool eindenken. Unsere KI-Assistenten sind beispielsweise in Ihren E-Mail-Client (z. B. Outlook oder Gmail) integriert und scannen eingehende Nachrichten automatisch nach relevanten Aufgaben wie Angebotsanfragen oder Kundenaufträgen. Sie können in Ihrer gewohnten Umgebung weiterarbeiten, ohne ständig auf eine andere Plattform wechseln zu müssen.

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Sie benötigen keine spezielle Hardware.
Was die Software betrifft, so sind unsere KI-Assistenten so konzipiert, dass sie mit fast allen bestehenden IT-Infrastrukturen kompatibel sind. Wir bieten Integrationen in die meisten ERP-Systeme (z. B. SAP, MS Dynamics 365, Oracle Cloud, NetSuite, Sage X3, Epicor, ProAlpha, Abas usw.), CRM-Systeme (Salesforce, Hubspot usw.) und funktionieren mit den wichtigsten E-Mail-Clients (Microsoft Outlook, Gmail usw.). In jedem Fall werden unsere IT-Experten Ihre aktuelle Konfiguration prüfen und die Kompatibilität sicherstellen.

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Wir bieten umfassende Unterstützung während des Einführungsprozesses, einschließlich Beratung, technischer Unterstützung und Schulungen, um eine nahtlose Implementierung unserer KI-Lösungen zu gewährleisten. Wenn Sie Fragen oder Bedenken haben, können Sie sich direkt an uns wenden und wir werden Ihnen schnell helfen.

Wir liefern schnell: Unsere Lösung ist in maximal zwei Wochen in Ihrem System einsatzbereit.

Wir glauben an unser Produkt. Deshalb bieten wir Ihnen vor der Implementierung einen Proof of Concept (PoC) an. Kostenlos. Im PoC zeigen wir Ihnen anhand echter Daten (nach Unterzeichnung einer Geheimhaltungsvereinbarung), wie unsere Lösung in Ihrem konkreten Fall funktioniert, und Sie können selbst entscheiden, ob Sie mit unserer Lösung fortfahren möchten. Ohne jegliche Verpflichtungen.

LLMs verbessern sich durch kontinuierliches Lernen aus neuen Daten und Feedbackschleifen. Unser KI-System kann Feedback von Benutzern einbeziehen, um seine Leistung und Genauigkeit im Laufe der Zeit zu verbessern und sicherzustellen, dass es mit den neuesten Geschäftsanforderungen Schritt hält.

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• LLMs (Large Language Models): LLMs werden zum Verstehen und Generieren menschlicher Sprache verwendet. Sie können komplexe Aufgaben automatisieren, die die Verarbeitung natürlicher Sprache beinhalten, wie das Verfassen von E-Mails, die Analyse von Kundenfeedback oder die Erstellung von Berichten. LLMs eignen sich hervorragend für Aufgaben, die das Verständnis von Kontext und Nuancen sowie die Generierung kohärenter Antworten erfordern, und sind daher für die Automatisierung von Prozessen mit komplexen Sprachinteraktionen hervorragend geeignet.
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• OCR (Optical Character Recognition): Die OCR-Technologie wandelt verschiedene Arten von Dokumenten, wie gescannte Papierdokumente, PDFs oder mit einer Digitalkamera aufgenommene Bilder, in bearbeitbare und durchsuchbare Daten um. OCR eignet sich zwar gut für die Digitalisierung physischer Dokumente und die Textextraktion aus Bildern, versteht jedoch weder den Kontext noch die Bedeutung, sodass die Anwendung auf einfachere Datenextraktionsaufgaben beschränkt ist. Klassische OCR-Lösungen müssen manuell an jedes spezifische Dokumentenlayout angepasst werden, das Sie scannen und aus dem Sie Informationen extrahieren möchten. Dies ist eine mühsame Aufgabe, wenn Sie mit vielen Dokumentenformaten arbeiten (z. B. wenn jeder Kunde seine eigene Version eines Kundenauftrags per E-Mail sendet).

• RPA (Robotic Process Automation): RPA automatisiert sich wiederholende Aufgaben, indem sie menschliche Handlungen im Umgang mit digitalen Systemen nachahmt, wie z. B. Dateneingabe, Ausfüllen von Formularen oder Prozessnavigation. RPA ist für strukturierte, regelbasierte Aufgaben geeignet, kann jedoch keine unstrukturierten Daten verarbeiten oder den sprachlichen Kontext verstehen, was ihre Anwendbarkeit auf einfachere, sich wiederholende Aufgaben beschränkt. Sie können Ihre RPA beispielsweise damit beauftragen, bestimmte Felder aus einem Dokument zu extrahieren (z. B. Kundenadresse oder Preis), aber sie kann den Kontext nicht verstehen und die Richtigkeit der Daten nicht überprüfen.

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Sie müssen sich keine Sorgen um die Qualität Ihrer Daten machen. Die von uns verwendeten Modelle, nämlich Large Language Models (LLM), haben gegenüber herkömmlichen Ansätzen des maschinellen Lernens den großen Vorteil, dass sie mit unsauberen, unstrukturierten Daten aus allen möglichen Quellen umgehen können, z. B. E-Mail-Freitexten, PDFs, Word-Dateien, Excel-Tabellen, sogar handschriftlichen Notizen und Bildern. Das LLM identifiziert die relevanten Datenpunkte selbst und verwendet sie für die weitere Verarbeitung.

Nein, unsere LLMs sind bereits vortrainiert und einsatzbereit. Es sind keine langwierigen Trainings, Feature-Engineering, manuelles Labeling und riesige Mengen an eigenen Geschäftsdaten erforderlich, wie Sie es vielleicht noch vom traditionellen Machine Learning (ML) oder anderen Prozessautomatisierungstechniken (z. B. OCR) kennen. Wir liefern unseren Kunden jedoch niemals Standardlösungen von der Stange, denn der Teufel steckt immer im Detail. Jedes Mal, wenn wir unsere KI-Assistenten für neue Kunden implementieren, stellen wir sicher, dass wir Ihre spezifischen Arbeitsabläufe und individuellen Geschäftsanforderungen genau verstehen, damit wir unsere Modelle genau auf Ihre Bedürfnisse und Branchenanforderungen abstimmen können.

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LLMs, oder Large Language Models, bieten erhebliche Vorteile gegenüber herkömmlichen KI-Modellen und Standardtechniken des maschinellen Lernens (ML). Herkömmliche KI-Modelle und ML-Algorithmen sind oft für spezifische Aufgaben konzipiert und erfordern umfangreiches Training, Feature-Engineering, gekennzeichnete Daten und Fachwissen. Im Gegensatz dazu sind LLMs auf verschiedenen und umfangreichen Datensätzen vortrainiert, sodass sie verschiedene Aufgaben verallgemeinern können, ohne dass ein aufgabenspezifisches Training erforderlich ist.

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Umfang des Verständnisses: LLMs können eine Vielzahl von Aufgaben bewältigen, von der Textgenerierung bis hin zum Verständnis des Kontexts, während traditionelle ML-Modelle in der Regel aufgabenspezifisch sind.

Minimale Feature-Entwicklung: LLMs reduzieren den Bedarf an umfangreicher Feature-Entwicklung, da sie Rohtextdaten direkt verstehen und verarbeiten können.

Kontextbewusstsein: LLMs behalten den Kontext über längere Textpassagen hinweg bei und liefern kohärentere und relevantere Ergebnisse.

Kontinuierliches Lernen: LLMs können sich im Laufe der Zeit mit neuen Daten verbessern, während herkömmliche Modelle für signifikante Verbesserungen oft eine vollständige Umschulung erfordern.

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