KI · Automatisierung · lokale LLMs
Automatisierung mit Nutzen, Kontrolle und klarem Datenfluss.
Praktische KI-Workflows und lokale Sprachmodelle für wiederkehrende Aufgaben – ohne Prozesse künstlich komplizierter zu machen.
Ziel
Ein System, das im Alltag verständlich bleibt.
Nicht jeder Ablauf braucht KI. Ich beginne deshalb mit Aufgabe, Daten und gewünschtem Ergebnis. Erst danach wird entschieden, ob Regeln, Automatisierung, ein externer KI-Dienst oder ein lokales Sprachmodell die passende Lösung ist.
- Prozessanalyse und Automatisierungskonzept
- Dokumenten- und Inhaltsworkflows
- Schnittstellen und wiederkehrende Datenflüsse
- Lokale LLM-Prototypen
- Kontrollierte Wissens- und Assistenzsysteme
- Nachvollziehbare Freigaben und Fallbacks
Ablauf
Schrittweise zu einer belastbaren Lösung.
- 01
Prozess auswählen
Ein klar abgegrenzter, wiederkehrender Ablauf wird als erster Anwendungsfall gewählt.
- 02
Datenwege klären
Quellen, Zugriffe, Datenschutz und gewünschte Ergebnisse werden dokumentiert.
- 03
Klein validieren
Ein Prototyp prüft Nutzen, Qualität und Aufwand vor einer breiten Einführung.
- 04
Stabil integrieren
Kontrollen, Fehlerwege und menschliche Freigaben werden verbindlich eingebaut.
Wann lohnt sich ein lokales LLM?
Wenn sensible Daten, kontrollierte Infrastruktur oder eine enge interne Wissensbasis wichtiger sind als der Komfort eines externen Standarddienstes.
Kann jede Aufgabe automatisiert werden?
Technisch ist vieles möglich, wirtschaftlich aber nicht immer sinnvoll. Gute Kandidaten sind häufig, regelhaft und klar überprüfbar.
Bleibt ein Mensch im Prozess?
Bei wichtigen Entscheidungen und externen Veröffentlichungen werden Freigaben und nachvollziehbare Kontrollpunkte vorgesehen.
Kannst du bestehende Tools verbinden?
Ja, sofern geeignete Schnittstellen verfügbar sind und Berechtigungen sowie Datenflüsse sauber geklärt werden können.
Passt diese Leistung zu deinem Projekt?
Beschreibe kurz Ziel und aktuellen Stand. Du erhältst eine persönliche Einschätzung zum nächsten sinnvollen Schritt.
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