Fallstudien

Private KI-Systeme, gebaut rund um reale Rahmenbedingungen.

Fallstudien in privater KI-Implementierung, Automatisierung von Arbeitsabläufen, Bildungstechnologie und synthetischen Daten.

Dashboard mit Clustern wiederkehrender IT-Tickets nach Ursache

Öffentlicher Sektor & Enterprise

IT-Service-Management-Automatisierung.

In Zusammenarbeit mit DigitFlow. Jetzt als Produktpaket verfügbar.

Problem
Ein chaotischer Backlog aus Support-Tickets mit gemischten Medien machte wiederkehrende Probleme, Ursachen und operative Prioritäten schwer sichtbar.
Rahmen-
bedingungen
Der Ablauf enthielt interne operative Daten und musste Anforderungen an Datenkontrolle strikt respektieren.
System
Eine sichere lokale Open-Source-KI-Pipeline mit OCR und LLMs, um Anhänge zu verarbeiten, Ticketinhalte zusammenzufassen, Probleme zu clustern und Ursachen über ein Dashboard sichtbar zu machen.
Ergebnis
Manuelle Ticket-Triage und Ursachenanalyse wurden durch eine automatisierte Clustering-Pipeline in kontrollierter Infrastruktur ersetzt, damit IT-Teams auf Muster-Ebene statt Ticket für Ticket arbeiten können.
Bildungsplattform zur Unterstützung von Feedback auf studentische Texte

Education Tech

KI für Bildung.

Backend- und KI-Infrastruktur für Mark My Words, zur Unterstützung von Echtzeit-Feedback für Studierende.

Problem
Lehrkräfte mussten skalierbares, personalisiertes Feedback zu studentischen Texten geben, ohne in repetitiver Bewertungsarbeit unterzugehen.
Rahmen-
bedingungen
KI konnte den Ablauf unterstützen, aber pädagogisches Urteil und menschliche Prüfung mussten im Lernprozess zentral bleiben.
System
Zusammenarbeit mit Mark My Words zum Aufbau einer Backend-Infrastruktur mit RAG-Modellen, feinabgestimmten LLMs und asynchronen Pipelines für die Nutzung im Unterricht.
Ergebnis
Personalisiertes Feedback zu studentischen Texten läuft durch eine automatisierte Pipeline, mit expliziter Prüfung durch Lehrkräfte vor der finalen Rückgabe.
Visualisierung synthetischer Daten für datenschutzfreundliche Modellvalidierung

Datenschutztechnologie

Synthetic Data Engine.

Datenschutzorientierte Modellvalidierung für Teams, die realistisches Datenverhalten brauchen, ohne reale Datensätze offenzulegen.

Problem
Modelle und Pipelines mussten validiert werden, aber echte Daten konnten aus Datenschutzgründen nicht genutzt werden und einfache Testdaten waren nicht realistisch genug.
Rahmen-
bedingungen
Die generierten Daten mussten nützliche Verteilungen, Edge Cases und Verhaltensmuster bewahren, ohne sensible Datensätze offenzulegen.
System
Statistische und logische Analyse realer Datenstrukturen, anschließend Erzeugung synthetischer Datensätze mit hoher Realitätsnähe, die Verteilungen, Edge Cases und Nutzerverhalten bewahren.
Ergebnis
Synthetische Datensätze ersetzten Produktionsdaten in Vorproduktions- und Testabläufen, während realistische Strukturen, Verteilungen und Edge Cases erhalten blieben.

Nächster Schritt

Haben Sie einen Arbeitsablauf wie diesen?

Wenn Ihr Unternehmen KI-Produktivität nutzen will, ohne Kontrolle über Daten, internes Wissen und Geschäftsprozesse abzugeben, ist das in der Regel der richtige Ausgangspunkt.

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