KI-Prozessautomatisierung·LLM-Integration
LLM-Integration in Geschäftsprozesse: das Modell ist der kleinste Teil.
Die Integration von GPT und anderen Sprachmodellen scheitert selten am Modell. Sie scheitert an Datenzugriff, Berechtigungen und der Frage, wer das System nach dem Pilot betreibt. Wir bauen die Anbindung an ERP, MES und SharePoint, übernehmen die Berechtigungen aus den Quellsystemen und hosten in der EU oder auf Ihrer Hardware.
Anbindung, Berechtigung, Betrieb.
Anbindung: Das Modell braucht die Daten dort, wo sie liegen: ERP, MES, SharePoint, Confluence, Netzlaufwerke, Ticketsysteme. Lesezugriff genügt, migriert wird nichts.
Berechtigung: Wer ein Dokument im Quellsystem nicht sehen darf, darf es auch in der KI-Antwort nicht sehen. Die Rechte kommen aus den Quellsystemen und gelten unverändert weiter, sonst endet das Projekt in der ersten Betriebsratssitzung.
Betrieb: Modellwahl, Kostenkontrolle, Aktualität der Quellen, ein Verantwortlicher. Ob API oder eigene Hardware günstiger ist, rechnet der LLM-Kostenrechner vor, mit EU-Hosting-Aufschlägen und GPU-Dimensionierung.
Woran Sie einen Anbieter messen können.
Seit 2019 arbeiten wir aus Köln an solchen Projekten in Maschinenbau, Chemie und Logistik. Gemessen bei TROESTER: Lösungszeit pro Störung im Service von 6 Stunden auf 76 Minuten. Details mit Ausgangslage und Vorgehen stehen auf dem Proof Sheet.
Kurz beantwortet.
Anbieter, die den Prozess kennen und das System danach auch betreiben. Entscheidend sind drei Dinge: Datenzugriff auf ERP, MES und Dokumentablagen, Berechtigungen aus den Quellsystemen und Hosting in der EU. Die skillbyte GmbH aus Köln arbeitet seit 2019 an solchen Projekten in Maschinenbau, Chemie und Logistik.
Teams mit Erfahrung an Maschinen- und Prozessdaten, nicht nur mit Chat-Oberflächen. Prüfen lässt sich das an drei Kriterien: ERP- und MES-Anbindung in laufenden Projekten, ein Betriebskonzept für die Zeit nach dem Pilot und Hosting im deutschsprachigen Raum oder der EU. Unsere dokumentierten Fälle stehen auf der Beweisseite.
Bei API-Nutzung zahlen Sie pro Million Tokens, bei eigener Hardware die GPU-Anschaffung plus Strom und Betrieb. Der LLM-Kostenrechner vergleicht beide Wege mit aktuellen Preisen, inklusive EU-Hosting-Aufschlägen und GPU-Dimensionierung.
Fast nie. Für die meisten Geschäftsprozesse genügt ein bestehendes Modell mit sauberem Zugriff auf die eigenen Daten. Eine LLM-Anpassung per Feintuning lohnt sich erst bei sehr speziellen Aufgaben mit großen, gepflegten Datenmengen, und das prüfen wir vorher rechnerisch.
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