Generative KI erstellt Inhalte, erfasst die Bedeutung von Texten und trifft Entscheidungen auf Basis unstrukturierter Eingaben. In Automatisierungs-Workflows eingebunden, bewältigt sie die Dokumente, E-Mails und Ausnahmen, an denen regelbasierte Roboter scheitern.
Was ist generative KI
Extrahiert strukturierte Informationen aus unstrukturiertem Text — E-Mails, Verträgen, klinischen Notizen, Kundenfeedback — unabhängig von Format oder Sprache.
Erstellt aus Daten Berichte, Zusammenfassungen, Benachrichtigungen und Dokumentationen — einheitlich formatiert und in großem Umfang.
Trifft Weiterleitungs- und Klassifizierungsentscheidungen auf Basis des gesamten Dokumentkontexts — nicht anhand von Stichwortabgleich oder starren Vorlagen.
Geschäftlicher Nutzen
Den größten Nutzen bringen Anwendungen dort, wo uneinheitliche, unstrukturierte Eingaben heute Engpässe verursachen.
Jeder Lieferant schickt Rechnungen anders. Generative KI extrahiert unabhängig vom Format einheitliche, strukturierte Daten — Vorlagen müssen nicht mehr konfiguriert werden.
Liest eingehende Kunden-E-Mails, erkennt Anliegen und wichtige Daten und leitet sie an das zuständige Team weiter — bevor ein Mensch die Nachricht öffnet.
Gleicht Lebensläufe mit den Stellenanforderungen ab und erstellt begründete Shortlists — das spart Recruitern Zeit, ohne die Verzerrung durch willkürlichen Stichwortabgleich.
Extrahiert wichtige Klauseln, Zahlungsbedingungen, Verlängerungstermine und vom Standard abweichende Regelungen aus Verträgen jeder Struktur.
Extrahiert strukturierte Daten aus klinischen Notizen, Entlassungsberichten und Überweisungsschreiben — und entlastet das klinische Personal von Verwaltungsarbeit.
Stößt eine Automatisierung auf eine Ausnahme, erklärt die KI den Grund und empfiehlt die passende Lösung — so entscheidet der menschliche Prüfer schneller.
FAQ
Wir nutzen für jede Aufgabe das am besten geeignete Modell — darunter Claude, GPT-4 und Open-Source-Modelle. Die Wahl hängt von den Anforderungen an die Genauigkeit, der Sensibilität der Daten und den Kosten pro Aufgabe ab.
Wir verarbeiten Daten unter strikter Vertraulichkeit. Für sensible Daten betreiben wir Modelle auf privater Infrastruktur, statt öffentliche APIs zu nutzen. Die Daten werden nicht für das Training von Modellen verwendet.
Ja — deshalb gestalten wir Automatisierungen mit Konfidenzschwellen. Entscheidungen mit niedriger Konfidenz gehen an einen Menschen, statt automatisch verarbeitet zu werden. So bleibt die Ausnahmequote unter 5 %.
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