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Angebot

Interne KI-Cockpits für Wissen und Arbeitsabläufe

Wir entwickeln interne KI-Cockpits, die ausgewählte Quellen mit Analysen, Team-Aufgaben und geplanten Abläufen verbinden. Individuell für Ihr Unternehmen.

Wenn Ihr Team internes Wissen nutzen, wiederkehrende Analysen durchführen und daraus Aufgaben ableiten möchte, kann ein individuelles KI-Cockpit passen. Diese Arbeitsoberfläche verbindet die für einen konkreten internen Ablauf benötigten Bausteine. Ein interner KI-Assistent kann dabei ein Teil der Lösung sein.

Je nach Projekt kann das Cockpit ausgewählte Quellen aktualisieren, definierte Analysen ausführen und belegte Findings in Team-Aufgaben überführen. Zuständigkeiten und geplante Benachrichtigungen gehören zu den möglichen Bausteinen. Ein begrenztes Projekt benötigt nicht alle Funktionen.

Wir entwickeln solche Cockpits als individuelle Dienstleistung, nicht als allgemeine SaaS-Lizenz. Eine mögliche Referenzarchitektur verwendet Python/FastAPI für APIs und Anwendungsdienste sowie Next.js, React und TypeScript für die Oberfläche. Persistenz, Retrieval, Authentifizierung und Betrieb folgen dem konkreten Projekt.

Referenzarchitektur eines KI-Cockpits: externe Quellen gelangen über Konnektoren in eine kontrollierte Arbeitsumgebung mit Wissensbasis, Chat, Analysen, Findings, Aufgaben, Scheduler, Postbox und Teams; austauschbare LLMs liegen außerhalb. Illustration in Originalgröße öffnen
Konzeptionelle Referenzarchitektur: Module, Quellen und Betriebsmodell werden je Projekt ausgewählt; nicht jedes Cockpit benötigt alle Bausteine.

Die Detailzeichnung lässt sich durch Antippen in Originalgröße öffnen.

Kurz erklärt

Erklärbert erklärt KI-Cockpits in 91 Sekunden.

Wie wird aus einer offenen Entscheidung eine klare Aufgabe? Erklärbert Funkelblatt zeigt, wie ausgewählte Quellen, gezielte Analysen und fachliche Prüfung zu nachvollziehbaren Team-Aufgaben führen können.

Eignung und Umfang

Begrenzter Einstieg

Ein Pilot kann mit einer Quelle, einem wiederkehrenden Prozess oder einer Analyse, einem klaren Ergebnistyp und einer kleinen Nutzergruppe beginnen. Zum Beispiel kann ein Projekt- oder Servicebestand regelmäßig geprüft und ein belegtes Finding als Aufgabe an ein Team übergeben werden.

Weitere denkbare Bereiche sind interner Wissenszugang und kontrollierte Qualitäts- oder Prozessprüfungen. Die vollständige Einordnung möglicher Anwendungsgebiete steht im Grundprinzip; sie sind keine Behauptung bereits vorhandener Standardmodule.

Zusammenarbeit

Technischer Partner für langfristige Zusammenarbeit

Wir arbeiten bevorzugt als technischer Partner für Agenturen und IT-Dienstleister. Dabei ergänzen wir bestehende Teams mit Analyse, Architektur, Entwicklung und Integration des KI-Cockpits. Die Agentur beziehungsweise der IT-Dienstleister behält die Kundenschnittstelle, Gestaltung und Fachkonzeption.

Unsere Zusammenarbeit ist auf eine verlässliche langfristige Unterstützung ausgerichtet – von einem ersten begrenzten Vorhaben über den Ausbau bis zur laufenden Weiterentwicklung. Bei direkten Anfragen von Unternehmen beziehen wir den bestehenden IT-Dienstleister auf Wunsch gerne ein. Die technische Umsetzung bleibt für alle Beteiligten nachvollziehbar und ohne verpflichtende Kontextklar-Lizenz nutzbar.

Technische Freiheit

Projektbezogene Betriebsform

Das Cockpit kann eine große Modell-API, einen europäischen Anbieter oder ein Sprachmodell auf eigener Infrastruktur anbinden. Wir prüfen gemeinsam, welche Anbindung und Betriebsform zum Projekt passt, und setzen sie in der vorhandenen Lösung um. Eine laufende Betreuung kann bei Bedarf separat vereinbart werden.

Die Auswahl folgt Datenfluss, Qualität, Funktionen und Gesamtkosten, nicht einem pauschalen Anbieteretikett.

Nächster Schritt

Passendes KI-Cockpit einordnen

Beschreiben Sie uns über die Kontaktseite einen wiederkehrenden Arbeitsablauf, die vorhandenen Quellen und das gewünschte Ergebnis. Wir klären gemeinsam die Betriebsgrenzen und den Umfang eines begrenzten Piloten oder eines konkreten Umsetzungsangebots.

Passendes KI-Cockpit und LLM-Betriebsmodell prüfen.

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