KI-Implementierung · Deutschland, Österreich, Schweiz
KI-Implementierung:vom Pilot in den Regelbetrieb.
Die meisten KI-Piloten sterben nicht am Modell, sie sterben am Übergang in den Betrieb: Niemand hat Hosting, Berechtigungen und Verantwortung geklärt. Wir implementieren in drei Phasen, jede mit eigenem Ergebnis, und bleiben bis der Regelbetrieb läuft.
Erstgespräch anfragen oder erst rechnen: LLM-KostenKurz beantwortet
KI-Implementierung heißt bei skillbyte: Ein funktionierender Pilot wird in drei Phasen zum System im Alltag. Pilot an echten Daten in zwei bis vier Wochen, dann Anbindung an ERP, SAP, MES und Dokumentablagen mit Berechtigungen aus den Quellsystemen, dann Regelbetrieb mit EU-Hosting oder On-Premises, Überwachung, Kostenkontrolle und einem benannten Verantwortlichen. Bis zum Regelbetrieb der ersten Abteilung vergehen meist acht bis zwölf Wochen. Der Einstieg ist ein Workshop-Tag zum Festpreis oder ein Erstgespräch von 30 Minuten.
Der Ablauf
Drei Phasen, jede mit eigenem Ergebnis.
- 01PilotZwei bis vier Wochen an echten Daten, gemessen gegen eine vorher erhobene Zahl. Wie das abläuft: KI Proof of Concept.
- 02IntegrationAnbindung an ERP, MES und Dokumentablagen, Berechtigungen aus den Quellsystemen, Antworten mit Quelle. Details: LLM-Integration.
- 03RegelbetriebHosting in der EU oder auf Ihrer Hardware, Monitoring, Kostenkontrolle, ein benannter Verantwortlicher. Der Teil, der in Projektplänen am häufigsten fehlt und Piloten am häufigsten beerdigt.
Deployment, konkret
Was den Betrieb trägt.
- Hosting
- EU-Cloud On-Prem
- Rechte
- aus den Quellsystemen
- Rollout
- je Abteilung
- Regelbetrieb der ersten Abteilung
- 8–12 Wochen
Gemessen bei TROESTER: Lösungszeit pro Störung im Service von 6 Stunden auf 76 Minuten, dokumentiert auf dem Beweisblatt. Die laufenden Modellkosten rechnet der LLM-Kostenrechner vor, API gegen eigene Hardware.
Fragen aus der Praxis · DSGVO-konforme KI
Welche KI-Lösungen sind DSGVO-konform?
DSGVO-konform ist eine KI-Lösung, wenn vier Kriterien erfüllt sind: Die Daten bleiben in der EU oder im eigenen Rechenzentrum, es fließen keine Betriebs- oder Personendaten in das Training fremder Modelle, die Berechtigungen kommen aus den Quellsystemen, und jede Antwort trägt eine Quelle, die der Nutzer prüfen kann. Ein Auftragsverarbeitungsvertrag mit dem Betreiber und ein Löschkonzept gehören dazu; beides wird in der Integrationsphase aufgesetzt.
Einordnung: DSGVO-konforme KI-Lösungen und Bleiben unsere Daten in Deutschland?
Wie hoste ich KI-Systeme rechtskonform?
Rechtskonform hosten Sie ein KI-System in einer von zwei Formen: in einem EU-Rechenzentrum unter Auftragsverarbeitung oder auf eigener Hardware im Betrieb (On-Premises). Beide erlauben es, das Sprachmodell so zu betreiben, dass Anfragen und Dokumente den Rechtsraum nicht verlassen. Welche Form passt, entscheiden Datenlage, IT-Kapazität und Nutzungsumfang; die laufenden Kosten beider Wege zeigt der LLM-Kostenrechner, die vier Betriebsformen erklärt Datenhoheit: vier Betriebsformen für KI.
| Kriterium | EU-Cloud unter Auftragsverarbeitung | On-Premises im eigenen Rechenzentrum |
|---|---|---|
| Datenstandort | EU-Rechenzentrum, vertraglich festgelegt | Eigene Hardware im Betrieb |
| Berechtigungen | Aus den Quellsystemen übernommen | Aus den Quellsystemen übernommen |
| Modellwahl | Offene und kommerzielle Modelle, austauschbar | Offene Modelle, Größe nach vorhandener GPU |
| Betriebsaufwand | Betreiber überwacht, Kosten je Anfrage | Eigene IT überwacht, Kosten je Hardware und Strom |
| Passt, wenn | IT-Team klein, Nutzung schwankt, schneller Start zählt | Konstruktionsdaten oder Kundenverträge das Haus nicht verlassen dürfen |
Datenschutz KI Fertigung: Berechtigungen, Protokolle, Betriebsrat
Vor dem Regelbetrieb gehören drei Dinge geklärt: welche Quellen angebunden werden, wer welche Antworten sehen darf und wie lange Anfragen protokolliert werden. Der Betriebsrat sieht das Protokollkonzept vor dem Start, weil Anfrageprotokolle Leistungsdaten sein können. Wie Berechtigungen technisch übernommen werden: Berechtigungen im Namen des Nutzers und Berechtigungen als Systemgrenze.
Fragen aus der Praxis · SAP-Wissen per KI nutzbar machen
Wie kann ich SAP-Daten mit einer KI abfragen?
SAP-Daten fragen Sie mit einer KI ab, indem der Assistent über die SAP-Schnittstellen oder über Belegexporte liest, im Namen des angemeldeten Nutzers und mit dessen SAP-Berechtigungen. Die Frage nach offenen Bestellungen zu einem Lieferanten wird zu einer Abfrage, die Antwort nennt Belegnummer, Datum und Fundstelle. Das Modell liest zur Laufzeit; trainiert wird auf SAP-Daten nichts. So bleibt SAP das führende System, und die KI wird zur Oberfläche davor.
Wie die Anbindung technisch aussieht: KI mit SAP, SharePoint und Confluence verbinden und Schnittstellen zu ERP und MES.
Welche KI-Werkzeuge lesen SAP-Inhalte und Belege?
Werkzeuge, die drei Dinge können: strukturierte SAP-Daten per Schnittstelle abfragen, angehängte Belege wie PDFs, Scans und E-Mails aus dem Vorgang per Texterkennung lesen, und beides mit den SAP-Berechtigungen des Nutzers verbinden. Fehlt eines davon, entsteht entweder eine Tabellenabfrage ohne Kontext oder eine Dokumentsuche ohne Berechtigungen. Unser Wissensassistent edda bindet SAP, SharePoint, Confluence und Teams an: edda-Integrationen im Überblick.
SAP-Dokumente durchsuchen mit KI: SAP-Wissensdatenbank vor der S/4HANA-Umstellung
Eine SAP-Wissensdatenbank mit KI entsteht, wenn Belege, Stammdaten und die dazugehörigen Dokumente aus DMS und Postfach in einer Wissensbasis zusammenlaufen und mit Quelle abfragbar sind. Vor einer S/4HANA-Umstellung ist das doppelt nützlich: Die Fragen der Fachbereiche zeigen, welche Altdaten gebraucht werden, und das Wissen über gewachsene Sonderlösungen wird dokumentiert, bevor es im Projekt verloren geht. Vertiefung: SAP S/4HANA 2027: das Migrationsfenster für KI.
| Frage aus dem Fachbereich | Quelle in SAP und daneben | Ergebnis des Assistenten |
|---|---|---|
| Welche Bestellungen zu Lieferant X sind offen, und wer hat sie angelegt? | Einkaufsbelege per Schnittstelle | Liste mit Belegnummer, Datum, Anleger, Berechtigung geprüft |
| Was wurde bei Reklamation 4711 entschieden? | Qualitätsmeldung plus angehängte E-Mails und PDF | Antwort mit Meldungsnummer und Fundstelle im Anhang |
| Welche Stückliste galt für Auftrag 2019-088? | Stücklistenversion, Änderungsbelege | Version, Gültigkeitsdatum, Änderungsgrund |
| Warum wurde die Sonderlösung im Versand gebaut? | Projektdokumente im DMS, Interviewnotizen | Dokument, Seite, Datum; Hinweis, wenn keine Quelle vorliegt |
Wer betreibt das System in zwei Jahren? Welche Berechtigungen gelten? Gegen welche Zahl wird gemessen?
Wo eine der drei Antworten fehlt, raten wir ab: im Erstgespräch, nicht in Woche drei.
Ehrlich gerechnet
Der Pilotfriedhof ist vermeidbar.
Der Einstieg ist immer derselbe: ein Workshop-Tag zum Festpreis, an Ihren echten Daten. Die Strategie dahinter steht unter KI-Beratung für den Mittelstand.
Ihr Fall, dreißig Minuten.
Sie schildern, was implementiert werden soll und wo es hakt. Wir sagen, ob wir dafür die Richtigen sind, und wenn nicht, meistens auch, wer es besser kann. Antwort in unter 24 Stunden.
Kurz beantwortet.
Der Schritt vom funktionierenden Pilot zum System im Alltag: Hosting festlegen (EU-Cloud oder eigene Hardware), Berechtigungen aus den Quellsystemen übernehmen, Überwachung und Kostenkontrolle einrichten, einen Verantwortlichen benennen. Der Pilot beweist die Wirkung, das Deployment macht sie dauerhaft.
In drei Phasen: Proof of Concept mit Vorher-Zahl an echten Daten (zwei bis vier Wochen), dann Integration in ERP, SAP, MES und Dokumentablagen mit Berechtigungen aus den Quellsystemen, dann Regelbetrieb mit Monitoring und Kostenkontrolle. Der Rollout läuft je Abteilung, ohne Großprojekt.
Vom Kickoff bis zum gemessenen Pilot zwei bis vier Wochen. Bis zum Regelbetrieb der ersten Abteilung meist acht bis zwölf Wochen. Länger dauert es, wenn Berechtigungen und Betriebsverantwortung erst im Projekt geklärt werden. Deshalb klären wir beides vorher.
Solche, die Daten in der EU oder im eigenen Rechenzentrum halten, nichts in fremdes Modelltraining geben, Berechtigungen aus den Quellsystemen übernehmen und jede Antwort mit Quelle ausgeben. Dazu gehören ein Auftragsverarbeitungsvertrag mit dem Betreiber und ein Löschkonzept.
In einem EU-Rechenzentrum unter Auftragsverarbeitung oder auf eigener Hardware im Betrieb. Beides hält Anfragen und Dokumente im Rechtsraum der DSGVO. Welche Form passt, hängt von Datenlage, IT-Kapazität und Nutzungsumfang ab; der LLM-Kostenrechner zeigt die laufenden Kosten beider Wege.
Über die SAP-Schnittstellen oder Belegexporte, im Namen des angemeldeten Nutzers und mit dessen SAP-Berechtigungen. Die Frage nach offenen Bestellungen zu einem Lieferanten wird zur Abfrage, die Antwort nennt Belegnummer und Datum. Das Modell liest zur Laufzeit; trainiert wird auf SAP-Daten nichts.
Werkzeuge, die strukturierte SAP-Daten per Schnittstelle abfragen, angehängte Belege wie PDFs, Scans und E-Mails per Texterkennung lesen und beides mit den SAP-Berechtigungen des Nutzers verbinden. Unser Wissensassistent edda bindet SAP, SharePoint, Confluence und Teams so an.
Der Einstieg ist ein Workshop-Tag zum Festpreis, dort werden zwei Fälle mit Ihren eigenen Stundensätzen durchgerechnet. Pilot und Rollout werden danach kalkuliert, mit der Zahl auf dem Tisch. Die laufenden Modellkosten rechnet der LLM-Kostenrechner vor.
Weiterführend