Generative KI erstellt Inhalte, extrahiert Bedeutung aus Text und trifft Entscheidungen aus unstrukturierten Eingaben. In Automatisierungsworkflows integriert, verarbeitet sie die Dokumente, E-Mails und Ausnahmen, die regelbasierte Roboter nicht bewältigen können.
Was ist generative KI
Extrahiert strukturierte Informationen aus unstrukturiertem Text — E-Mails, Verträge, klinische Notizen, Kundenfeedback — unabhängig von Format oder Sprache.
Generiert Berichte, Zusammenfassungen, Benachrichtigungen und Dokumentation aus Daten — konsistent formatiert, in großem Maßstab.
Trifft Weiterleitungs- und Klassifizierungsentscheidungen auf Basis des vollständigen Dokumentenkontexts — keine Schlüsselwortsuche oder starre Vorlagen.
Geschäftlicher Nutzen
Die wertvollsten Anwendungen sind dort, wo variable, unstrukturierte Eingaben derzeit Engpässe erzeugen.
Jeder Lieferant sendet Rechnungen anders. Generative KI extrahiert konsistente strukturierte Daten unabhängig vom Format — und eliminiert die Vorlagenkonfiguration.
Liest eingehende Kunden-E-Mails, extrahiert Absicht und Schlüsseldaten und leitet ans zuständige Team weiter — bevor ein Mensch die Nachricht öffnet.
Liest Lebensläufe anhand von Stellenspezifikationen und erstellt Shortlists mit Begründung — reduziert Recruiter-Zeit ohne Verzerrung durch willkürliche Schlüsselwortsuche.
Extrahiert Schlüsselklauseln, Zahlungsbedingungen, Verlängerungsdaten und nicht standardmäßige Bestimmungen aus Verträgen jeder Struktur.
Extrahiert strukturierte Daten aus klinischen Notizen, Entlassungsberichten und Überweisungsschreiben — reduziert den Verwaltungsaufwand für klinisches Personal.
Wenn eine Automatisierung auf eine Ausnahme trifft, erklärt die KI warum und empfiehlt die geeignete Lösung — reduziert die Entscheidungszeit für den menschlichen Prüfer.
FAQ
Wir verwenden das am besten geeignete Modell für jede Aufgabe — einschließlich Claude, GPT-4 und Open-Source-Modelle. Die Wahl hängt von Genauigkeitsanforderungen, Datensensibilität und Kosten pro Aufgabe ab.
Wir verarbeiten Daten unter strikter Vertraulichkeit. Für sensible Daten setzen wir Modelle auf privater Infrastruktur ein, anstatt öffentliche APIs zu verwenden. Daten werden nicht für das Modelltraining genutzt.
Ja — deshalb entwerfen wir Automatisierung mit Konfidenzgrenzen. Entscheidungen mit geringer Konfidenz werden an einen Menschen weitergeleitet, anstatt automatisch verarbeitet zu werden. Dies hält die Ausnahmeraten unter 5%.
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