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.
Themen in dieser Säule.
| Nr | Thema | Typ |
|---|---|---|
| 01 | Copilot Rollout · Microsoft 365 Copilot - DSGVO-konform eingeführt | TOPIC |
Details.
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.
KI - häufige Fragen.
[01] Welche 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.
[02] Ist 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.
[03] Wann 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.
[04] Was 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.
[05] Bauen 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.
[06] Können 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.
[07] Wird 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.