KI
Beratung, Rollout, Agenten - datenschutzkonform, ohne Hype
Künstliche Intelligenz - sinnvoll eingesetzt, datenschutzkonform eingeführt. Wir helfen, wenn Sie ernsthaft mit KI arbeiten wollen - nicht nur Marketing-Material dazu produzieren.
Was wir in der Säule KI machen.
1 Topics, jedes einzeln buchbar oder als Gesamt-Setup. Klick auf eine Zeile öffnet die Detail-Page.
| Nr | Topic | Typ |
|---|---|---|
| 01 | Copilot Rollout· Microsoft 365 Copilot - DSGVO-konform eingeführt | Topic |
So bauen wir.
Vier Punkte, die in jedem Projekt der Säule KI unverhandelbar sind.
Details zur Säule.
Was KI bei CAVORT bedeutet
KI ist kein Selbstzweck. Wir bringen KI da rein, wo sie echte Reibung reduziert - und lassen sie weg, wo sie nur Hype wäre.
Beratung
Bevor wir Tools einführen, fragen wir: wo verlieren Sie aktuell Zeit, die eine KI einsparen könnte? Typische Antworten aus unseren Kundengesprächen:
- Beleg- und Rechnungs-Verarbeitung
- E-Mail-Triage und Erstantworten
- Dokumenten-Erstellung mit wiederkehrenden Mustern
- Wissens-Suche in internen Dokumenten
- Kunden-Onboarding-Dokumente
- Text-Übersetzungen und Lokalisierung
- Protokoll-Erstellung aus Meetings
Das sind die Bereiche, in denen KI heute reif ist und Wertbeitrag liefert. Alles, was darüber hinaus geht - vollautonome Kundenservice-Agenten, KI-Entscheider für Personal-Themen, generative Video-Produktion für Marketing - ist möglich, aber mit Risiken verbunden, die wir ehrlich benennen.
Rollout
Wenn Sie Microsoft 365 Copilot einführen wollen, machen wir:
- Pre-Flight-Check - SharePoint-Hygiene, Labels, Berechtigungen. Ohne das sieht Copilot Dinge, die er nicht sehen soll.
- Pilot-Gruppe - 5-10 Power-User, 4 Wochen intensiv begleitet
- Schulung - halbtägige Workshops pro Abteilung
- Breiter Rollout - mit Monitoring der Nutzung
- Optimierung - nach 3 Monaten Review, Policies anpassen
Für Claude oder ChatGPT Enterprise sind die Schritte ähnlich, aber die technische Vorbereitung kleiner.
Lokale KI
Wenn Cloud-KI nicht geht, bauen wir on-prem:
- Ollama als Modell-Runtime
- Mistral als Default-Wahl für Europa (Small, Medium, Large)
- Qwen als Alternative
- vLLM für Produktions-Workloads mit mehreren gleichzeitigen Usern
- OpenWebUI oder eigenes Frontend
- RAG-Pipeline über ChromaDB oder Weaviate
- Monitoring über Grafana und Sentry
Typische Zielumgebung: Proxmox-Host mit NVIDIA-GPU, oder Mac Studio M4 Max für kleine Teams.
Agenten
Ein Agent ist ein kleines Werkzeug mit begrenztem Scope. Beispiele, die wir gebaut haben:
- Beleg-Agent - liest eingehende Rechnungs-Mails, extrahiert Metadaten, legt PDF in DATEV ab
- E-Mail-Triage-Agent - klassifiziert Support-Tickets, routet an passende Ansprechpartner
- Wissens-Agent - beantwortet Anfragen auf Basis interner Dokumentation via RAG
- Meeting-Protokoll-Agent - transkribiert Teams-Meetings, extrahiert Entscheidungen und TODOs
Jeder Agent hat klare Grenzen: was er darf, was er weiterleiten muss, wo ein Mensch drauf schauen soll.
Schulung
Das beste Tool nützt nichts, wenn niemand es nutzt - oder wenn Leute es falsch nutzen und Daten in irgendwelchen ChatGPT-Konten landen. Wir bauen Schulungen, die konkret sind:
- So schreibe ich einen Prompt, der wirklich hilft
- So erkenne ich, wenn die KI halluziniert
- So nutze ich Copilot für wiederkehrende Word-Dokumente
- So spreche ich mit Claude, um eine Excel-Analyse zu machen
Keine abstrakte AI-Theorie - sondern die Arbeit, die Ihre Leute wirklich machen.
So läuft die Zusammenarbeit.
Vom ersten Hallo bis zum laufenden Betrieb in fünf Schritten.
KI - häufig gefragt.
FAQ.01Welche KI-Anbieter setzen Sie ein?
Je nach Datenschutz-Anforderung und Budget. Für Microsoft-Ökosysteme Copilot. Für unabhängige Workflows Claude von Anthropic oder Mistral. Für lokale Deployments Ollama mit Mistral oder Qwen. US-Hyperscaler-Produkte setzen wir selten direkt ein - wenn, dann über EU-Region mit Zero-Data-Retention-Verträgen.
FAQ.02Ist Copilot wirklich DSGVO-konform?
Mit den richtigen Einstellungen ja - aber Microsoft macht es einem nicht einfach. Kernfragen: Sensitivity-Labels sind gesetzt, SharePoint-Zugriffsrechte sind sauber, EU-Data-Boundary ist aktiviert, keine Tenant-übergreifende Daten-Einbeziehung. Wir prüfen das, bevor wir Copilot aktivieren.
FAQ.03Wann ist lokale KI besser als Cloud-KI?
Wenn Datenschutz eng ist bei Kanzleien, Arztpraxen oder öffentlichen Stellen. Wenn große Mengen Token fließen und Cloud-Kosten explodieren. Wenn Sie Fine-Tuning auf eigene Daten brauchen. Wenn Air-Gap gefordert ist. Für alltäglichen Schreib-Assistenten ist Cloud meist einfacher.
FAQ.04Was kostet ein lokales KI-Setup?
Eine GPU-Workstation für Team-Inferenz beginnt bei etwa 5.000 Euro mit RTX 4090 im Consumer-Gehäuse und skaliert nach oben auf A5000 oder A6000 mit 10.000 bis 20.000 Euro. Dazu Installation und Integration - rechnen Sie einmalig mit 5 bis 15 Tagen, dann laufende Wartung ab etwa 200 Euro monatlich.
FAQ.05Bauen Sie auch eigene Agenten?
Ja. Ein Agent ist für uns ein kleines Tool, das eine abgegrenzte Aufgabe übernimmt - Beleg lesen und nach DATEV importieren, E-Mail-Triage, interne Wissens-Suche mit RAG. Wir bauen das auf unserem Stack mit n8n für Orchestrierung, Python oder Rust für spezifische Logik, OpenAI-kompatible APIs lokal oder in EU.
FAQ.06Können Sie unseren Mitarbeitern KI-Training geben?
Ja. Wir machen halbtägige Workshops zu Prompt-Engineering, Microsoft 365 Copilot, ChatGPT und Claude Nutzung und spezifischem Einsatz im eigenen Arbeitsalltag. Keine Grundlagen-Theorie - sondern konkrete Anwendung im Job ab morgen.
FAQ.07Wird KI die Menschen in unserer Firma ersetzen?
Wahrscheinlich nicht in den nächsten paar Jahren für die meisten Berufsbilder. Sehr wahrscheinlich wird KI den Arbeitstag ändern - repetitive Anteile automatisieren, Konzept-Arbeit beschleunigen. Wir beraten pragmatisch, nicht evangelisch.
Sprechen wir 30 Minuten über KI.
Erstgespräch kostenlos. Kein Verkaufsdruck. Wir hören zu, prüfen ob's passt - und sagen Ihnen ehrlich was.