Nutzt historische und Echtzeit-Daten zur Prognose von Ergebnissen. Beispiele: Bedarfsplanung, Betrugserkennung, Kreditrisikobewertung, Kapazitätsplanung.

KI-gestützte Schnittstellen, die auf natürliche Sprache reagieren. Beispiele: interne Wissensassistenten, Kundensupport-Bots, HR-Richtlinien-Q&A.

KI, die neue Dokumente im großen Maßstab erstellt. Beispiele: automatisierte Berichtserstellung, Zusammenfassungen von Kreditanträgen, Vertragsentwürfe.

KI, die verborgene Muster aufdeckt. Beispiele: Kundenabwanderungssignale, Pipeline-Bewertung, Dokumentenklassifizierung, Sentimentanalyse.

Eine strukturierte Analyse eines Geschäftsprozesses zur Identifikation des wertvollsten KI-Automatisierungseinstiegspunkts. Geliefert als scopierter Bericht mit konkretem, kalkuliertem Implementierungspfad.

• Prozesslandkarte mit Engpass-Markierungen
• Automatisierungsbewertung pro Prozessschritt (Aufwand vs. Wirkung)
• Top-Anwendungsfall mit grober ROI-Schätzung
• Implementierungs-Roadmap in 3 Phasen

Stellen Sie es sich wie eine private Suchmaschine über die Dokumente Ihres Unternehmens vor. Bei einer Frage sucht die KI zuerst, findet die richtige Richtlinie und antwortet dann — mit Quellenangabe.

• Confluence / Notion — interne Wikis und Runbooks
• SharePoint / Google Drive — Dateispeicher und Richtlinien
• PDF / Word-Dokumente — Verfahren und Compliance-Docs
• Slack-Verlauf — institutionelles Wissen erschließen

Repetitive Dokumentenverarbeitung: strukturierte Daten aus Formularen extrahieren, Dokumententypen klassifizieren, Ausgaben aus unstrukturiertem Text generieren, Dokumente an den richtigen Downstream-Workflow weiterleiten.

Wenn die KI-Konfidenz unter den konfigurierten Schwellenwert fällt, wird das Dokument zur menschlichen Prüfung markiert. Das System macht nie stillschweigend einen folgenschweren Fehler.

Die KI klassifiziert jede Nachricht nach Absicht und Konfidenzwert. Hochkonfidente Absichten werden automatisch bearbeitet; uneindeutige eskalieren an einen menschlichen Agenten mit vorausgefülltem Gesprächskontext.

• Liest vollständige Kundenhistorie vor der Antworterstellung
• Protokolliert jede KI-Interaktion im CRM-Datensatz
• Erstellt Tickets oder aktualisiert Vorgänge automatisch
• Eskaliert mit vorgeladenem Gesprächskontext

Stunden manueller Datenerfassung, Tabellenzusammenführung und Berichtserstellung. Die KI verbindet sich direkt mit Datenquellen, fragt sie planmäßig ab und liefert den Bericht automatisch.

• SQL-Datenbanken — direkte Abfrage über Nur-Lese-Zugangsdaten
• BI-Tools — Tableau, Power BI, Looker-Exporte
• APIs — interne und externe Datenfeeds
• Tabellenkalkulationen — Google Sheets, Excel über geplante Synchronisation

Empfehlungen, die auf den tatsächlichen Tech-Stack, die Teamfähigkeiten und die Datenreife des Kunden zugeschnitten sind. Das Ergebnis ist eine priorisierte Roadmap mit Aufwand-/Wirkungs-Bewertung.

• Datenreife — Qualität, Verfügbarkeit, Governance
• Integrationsmachbarkeit — bestehende Systeme prüfen
• Teamfähigkeit — Kompetenzlücken und Schulungsbedarf
• ROI-Modellierung — Zeit- und Kosteneinsparungen pro Anwendungsfall

Im eigenen AWS-, GCP- oder Azure-Konto des Kunden deployed. Daten verlassen nie seine Cloud-Umgebung. DeView verwaltet das Deployment — nicht die Daten.

Vollständig air-gapped innerhalb der physischen oder virtuellen Infrastruktur des Kunden. Verwendet Open-Source-Modelle (Llama 3, Mistral). Erforderlich für stark regulierte Umgebungen.

Sensible regulierte Daten bleiben on-premises; nicht-sensible Verarbeitung nutzt Cloud-Inferenz. Häufig im Kreditbereich, wo einige Datensätze reguliert sind und andere nicht.

• Rollenbasierte Berechtigungen — Benutzer sehen nur, was sie brauchen
• Service-Konten — Systeme kommunizieren nur mit geschlüsselten Keys
• Row-Level-Security auf Datenbankebene erzwungen
• Admin-Zugriff nur serverseitig, nie clientseitig

• Jede KI-Aktion protokolliert — wer, wann, welche Eingabe, welche Ausgabe
• Unveränderliche Datensätze — Logs können nicht nachträglich geändert werden
• Export verfügbar — vollständiger Audit-Trail für Compliance-Prüfung
• Zeitstempel — created_at / updated_at auf allen Datensätzen

• Serverseitige Validierung — alle Eingaben vor der Verarbeitung bereinigt
• Längenbegrenzungen — Injection- und Überlaufversuche verhindern
• Honeypot-Felder — Bot- und Spam-Erkennung auf allen Endpunkten
• Domain-Validierung — lehnt persönliche E-Mails für B2B-Flows ab

• Prompt-Injection-Mitigation — Eingabe vor LLM bereinigt
• Ausgabefilterung — KI-Antworten vor Zustellung geprüft
• Domain-Guardrails — Modell auf definierten Scope beschränkt
• Konfidenzschwellen — niedrig-konfidente Ausgaben eskalieren an Menschen

• Antwortlatenz — antwortet die KI innerhalb des SLA?
• Fehlerquoten — schlagen Anfragen fehl oder timen aus?
• Eingabeverteilung — verschieben sich die Abfragetypen?
• Ausgabekonsistenz — bleiben die Antworten beim Thema?

• Genauigkeit — sind die Antworten sachlich korrekt?
• Relevanz — sind die Antworten angemessen für jede Abfrage?
• Drift-Score — wie weit hat sich die Leistung von der Baseline verschoben?
• Menschliches Feedback — Daumen hoch/runter von Endnutzern

Eingehende Daten beginnen anders auszusehen als die Trainingsdaten. Erkannt durch Vergleich statistischer Verteilungen der Eingaben über die Zeit.

Die Beziehung zwischen Eingabe und korrekter Ausgabe ändert sich. Erkannt durch sinkende Genauigkeitswerte bei stichprobenartigen Ausgaben.

• Projekttitel und Kundenname aus Supabase
• Aktueller Phasenindikator — in welcher Phase das Engagement ist
• Meilenstein-Timeline — erledigt / aktiv / ausstehend mit Animationen
• Fortschrittsbalken — currentStage / Gesamtmeilensteine

• Referenzcode dient als Zugriffstoken — kein Passwort erforderlich
• Nur serverseitige Abfragen — Supabase-Key nie im Browser
• is_active-Flag — jedes Portal sofort deaktivierbar
• Fallback-Resilienz — Task-Manager-API wenn Supabase nicht verfügbar