Läuft im Betrieb, nicht im Pilotprojekt.

Rechnungen, Berichte und Post werden heute von Hand geöffnet, gelesen und abgetippt. Danach übernimmt das System diesen Teil: Es liest jedes Dokument, prüft die Zahlen gegen das, was ohnehin schon bekannt ist, legt es an der richtigen Stelle ab und meldet sich, bevor eine Frist abläuft. Ihre Leute sehen nur noch die Fälle, bei denen etwas nicht stimmt.

Verträge, Berichte, Handbücher, Korrespondenz: Was Ihr Haus über Jahre angesammelt hat, wird durchsuchbar. Ein Sprachmodell zieht die Antwort aus Ihren eigenen Unterlagen statt aus dem Internet, und jede Antwort wird gegen die Daten geprüft, die Ihre Systeme ohnehin führen. Gebaut für den täglichen Einsatz und für die Menschen, die damit arbeiten sollen.

Die Sorge bei KI ist selten, dass sie zu wenig kann. Sie ist, dass sie etwas falsch macht und es niemandem auffällt. Deshalb baue ich Systeme so, dass die KI liest und vorschlägt, die eigentliche Entscheidung aber im Programm liegt, wo sie nachvollziehbar und testbar bleibt. Jedes Ergebnis wird geprüft, bevor es weiterläuft, im Zweifel hält das System lieber an, statt zu raten, und alles, was sich nicht rückgängig machen lässt, geht erst hinaus, wenn ein Mensch es freigegeben hat. Diese Arbeitsweise stammt aus fünfzehn Jahren in einer Branche, in der ein Fehler keinen Bugreport auslöst, sondern einen Rückruf.

Bestellungen, Terminplanung, Aktualisierungen über mehrere Systeme hinweg: Überall dort, wo jemand Daten von einem Programm ins nächste überträgt, entstehen Fehler und Wartezeit. Die Automatisierung setzt auf den Werkzeugen auf, die Sie ohnehin schon nutzen. Ein weiteres Silo danebenzustellen, das dann auch gepflegt werden will, löst kein Problem.

Ein Schwerpunkt, den ich gerade aufbaue, gestützt auf fünfzehn Jahre Systems Engineering im Automobilbereich: KI und Systemdenken angewandt auf kommunale Mobilität.

Ausgewiesen als Fachkompetenz und eigene Initiative. Ein abgeschlossenes Kundenprojekt und damit eine Fallstudie gibt es dazu noch nicht.