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KI-Automatisierung · Schweiz

Geschäftsprozesse mit KI automatisieren. Auf Wunsch mit eigener, lokal betriebener KI.

Für Unternehmen in der Schweiz: Ich analysiere Ihre Prozesse, wähle Modelle und Werkzeuge aus und setze die Automatisierung mit dem Engineering-Team der DATANOMIQ AG in Luzern um. Ihre Daten bleiben in der Schweiz, wenn Sie wollen auf Servern in Ihrem Haus.

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Benjamin Aunkofer am Schreibtisch mit Tablet

Ein Prozess, ein messbares Ergebnis

Wir beginnen mit einem Prozess, der heute Zeit kostet oder Fehler produziert, und automatisieren ihn Ende zu Ende. Der Nutzen wird vorher definiert und nachher gemessen.

Lokale KI als Option

Offene Sprach- und Bildmodelle laufen auf Ihrer eigenen Hardware oder in einem Schweizer Rechenzentrum. Kein Dokument und keine Kundeninformation verlässt Ihr Unternehmen.

Schweizer Vertragspartnerin

Vertrag, Rechnung und Datenhaltung über die DATANOMIQ AG in Luzern. Ansprechpartner vor Ort, Verträge nach Schweizer Recht, Datenschutz nach revDSG.

Beispiele

Was sich heute zuverlässig automatisieren lässt

Drei Bereiche, in denen KI-Automatisierung in Schweizer Unternehmen am schnellsten Wirkung zeigt. Jedes Beispiel ist mit heutiger Technik umsetzbar, viele davon mit lokal betriebenen Modellen.

Produktion

Qualität, Instandhaltung, Schichtbetrieb

  • Sichtprüfung mit Bilderkennung: Kameras an der Linie erkennen Oberflächenfehler, Fehlteile und falsche Montage, bevor das Teil weiterläuft.
  • Störungen früher erkennen: Modelle werten Maschinen- und Sensordaten aus und melden Abweichungen, bevor eine Anlage stillsteht.
  • Wissensassistent für die Instandhaltung: Wartungsanleitungen, Störmeldungen und Ersatzteillisten per Frage und Antwort, auch an der Maschine.
  • Schicht- und Störberichte: Freitext aus Schichtbüchern wird automatisch klassifiziert, zusammengefasst und an die richtige Stelle geleitet.

Logistik

Dokumente, Dispo, Bestände

  • Lieferscheine, Avise und Zollpapiere: Dokumente werden ausgelesen, geprüft und direkt ins ERP oder Lagersystem gebucht, auch bei schwankender Qualität der Scans.
  • Transportaufträge aus E-Mails: Anfragen und Aufträge werden erkannt, strukturiert erfasst und zur Disposition vorgelegt.
  • Bestandsprognosen: Nachfrage- und Nachbestellvorschläge aus Verkaufs-, Saison- und Lieferantendaten.
  • Retouren und Schadensmeldungen: Automatische Einordnung nach Ursache, Lieferant und Dringlichkeit, mit Antwortentwurf an den Kunden.

Büro und Verwaltung

Belege, Posteingang, Wissen

  • Eingangsrechnungen und Belege: Auslesen, auf Bestellung und Lieferschein prüfen, Kontierung vorschlagen, Freigabe anstossen.
  • Posteingang und Kundendienst: E-Mails werden sortiert, Anliegen erkannt, Antworten aus den eigenen Unterlagen vorbereitet. Gesendet wird erst nach Freigabe.
  • Angebote und Berichte: Angebotsentwürfe aus Anfragen, Protokolle aus Besprechungen, Monatsberichte aus Kennzahlen.
  • Interner Wissensassistent: Richtlinien, Verträge, Handbücher und Projektunterlagen durchsuchbar und befragbar, mit Quellenangabe und Berechtigungen.

Grundsatz: Die KI bereitet vor, prüft und sortiert. Entscheidungen mit Folgen für Menschen, Zahlungen oder Verträge bleiben bei Ihren Mitarbeitenden, mit einem Klick zur Freigabe. So bleibt die Lösung nachvollziehbar und erfüllt die Anforderungen von revDSG und EU AI Act.

Benjamin Aunkofer im Gespräch mit zwei Kollegen am Konferenztisch

Lokale KI

Eigene KI im eigenen Haus

Offene Modelle wie Llama, Mistral, Qwen oder Gemma erreichen bei klar umrissenen Aufgaben die Qualität grosser Cloud-Dienste. Sie laufen auf einem Server mit ein bis zwei Grafikkarten in Ihrem Serverraum oder in einem Schweizer Rechenzentrum, zum Beispiel bei Anbietern wie Infomaniak oder Exoscale.

  • Datenhoheit: Verträge, Kundendaten und Betriebsgeheimnisse verlassen Ihr Netz nicht. Kein Training fremder Modelle mit Ihren Daten.
  • Planbare Kosten: Einmalige Hardware oder feste Miete statt Abrechnung pro Anfrage. Bei hohem Volumen ist das in der Regel günstiger.
  • Verfügbarkeit: Keine Abhängigkeit von Preis- oder Modelländerungen eines Anbieters. Modelle werden in Ihrem Rhythmus aktualisiert.
  • Hybrid, wo sinnvoll: Vertrauliche Prozesse lokal, unkritische Aufgaben in der Cloud mit Schweizer Region. Die Architektur entscheidet pro Prozess.
KriteriumLokale KICloud-KI, Schweizer RegionÖffentliche KI-Dienste
Verbleib der DatenIm eigenen Haus oder im gewählten Schweizer RechenzentrumSchweiz, beim Cloud-AnbieterJe nach Anbieter weltweit
Geeignet fürVertrauliche Dokumente, Personendaten, Betriebsgeheimnisse, hohe VolumenUnkritische Daten, schwankende LastAllgemeine Aufgaben ohne vertrauliche Inhalte
KostenmodellHardware oder feste Miete, planbarNach NutzungNach Nutzung oder pro Arbeitsplatz
ModellqualitätSehr gut für umrissene Aufgaben, mit Feinabstimmung auf Ihre DatenSehr gut, grosse Modelle verfügbarSehr gut, grosse Modelle verfügbar
BetriebDurch Ihre IT oder durch unsDurch den Anbieter, Integration durch unsDurch den Anbieter

Ablauf

Vom ersten Gespräch zum laufenden Prozess

Kleine Schritte mit klaren Ergebnissen. Nach jedem Schritt entscheiden Sie, ob es weitergeht.

  1. Potenzialanalyse

    Zwei bis drei Tage bei Ihnen: Prozesse sichten, Daten und Systeme prüfen, Kandidaten nach Nutzen und Aufwand bewerten. Ergebnis ist eine Liste mit drei bis fünf Prozessen, Kostenrahmen und Empfehlung zur Architektur, lokal, Cloud oder hybrid.

  2. Pilot

    Vier bis acht Wochen für einen Prozess Ende zu Ende: Anbindung an Ihre Systeme, Modellwahl, Tests mit echten Daten, Freigabeschritte für Ihre Mitarbeitenden. Am Ende läuft der Prozess im Alltag, mit gemessenem Nutzen.

  3. Produktivbetrieb

    Härtung, Überwachung, Berechtigungen, Dokumentation und Schulung der Anwender. Bei lokaler KI: Aufbau oder Einrichtung des Servers, Modellbetrieb, Backup.

  4. Betrieb und Ausbau

    Wartung, Modell-Updates und Erweiterung auf die nächsten Prozesse aus der Analyse. Wahlweise durch Ihre IT mit unserer Unterstützung oder vollständig durch das Team der DATANOMIQ AG.

Technik und Anbindung

Wir setzen auf bewährte, offene Bausteine, damit Sie nicht von einem einzelnen Anbieter abhängen und Ihre IT die Lösung später selbst weiterführen kann.

  • Sprachmodelle: offene Modelle im eigenen Betrieb oder Cloud-Modelle mit Schweizer Region, je nach Vertraulichkeit der Daten.
  • Dokumentenverarbeitung: Texterkennung und Layout-Verständnis für Rechnungen, Lieferscheine, Formulare und Verträge.
  • Bilderkennung: Modelle für Sichtprüfung und Zählung, trainiert auf Ihren Bildern.
  • Wissensassistenten: Suche über eigene Dokumente mit Quellenangabe und Berechtigungen, mit Vektordatenbanken wie Weaviate oder pgvector.
  • Automatisierung: n8n und Python für Abläufe, Freigaben und Schnittstellen.
  • Anbindung: SAP, Abacus, Microsoft Dynamics, Bexio, Odoo, Microsoft 365, Lager- und Produktionssysteme über Schnittstellen oder Datenbank.
  • Vorbereitung: Process Mining, um Automatisierungskandidaten anhand realer Prozessdaten zu finden statt anhand von Vermutungen.

Für wen sich das Angebot eignet

Für KMU und Mittelstand in Industrie, Logistik, Handel und Dienstleistung sowie für Bereiche grösserer Unternehmen, die einen konkreten Prozess automatisieren wollen. Besonders dann, wenn Vertraulichkeit zählt: in der Finanzbranche, im Gesundheitswesen, bei Behörden und bei Industrieunternehmen mit schützenswertem Wissen. Voraussetzung ist ein Prozess mit Volumen und digital vorhandenen Daten, zum Beispiel Dokumenten, E-Mails, ERP-Einträgen oder Sensordaten.

Wer dahintersteht

Ich verantworte Analyse, Architektur und Projektleitung persönlich. Die Umsetzung übernimmt das Engineering-Team der DATANOMIQ AG mit Sitz in Luzern und Berlin, das seit 2015 Datenplattformen, Process-Mining-Lösungen und KI-Anwendungen baut. Aus meinen Interim-Mandaten bei Industrie-, Handels- und Finanzunternehmen kenne ich die Systeme, die Hürden und die Fragen, die in solchen Projekten entstehen.

Häufige Fragen

Wie gut sind lokale Modelle im Vergleich zu ChatGPT oder Copilot?

Für klar umrissene Aufgaben wie Klassifikation, Extraktion, Zusammenfassung und Fragen zu eigenen Dokumenten sind offene Modelle heute gleichwertig, oft nach einer Feinabstimmung auf Ihre Daten. Bei offenen, kreativen Aufgaben haben die grössten Cloud-Modelle noch Vorteile. Im Pilot prüfen wir das mit Ihren echten Fällen, bevor Sie in Hardware investieren.

Welche Hardware braucht lokale KI?

Für die meisten Automatisierungen genügt ein Server mit ein bis zwei aktuellen Grafikkarten, wie ihn viele IT-Abteilungen bereits betreiben oder für einen fünfstelligen Betrag beschaffen. Alternativ mieten Sie Rechenleistung in einem Schweizer Rechenzentrum. Die Empfehlung ist Teil der Potenzialanalyse.

Müssen wir unsere bestehenden Systeme ersetzen?

Nein. Die Automatisierung setzt auf Ihre bestehenden Systeme auf und bindet sie über Schnittstellen an. ERP, Mailsystem und Dokumentenablage bleiben, wie sie sind.

Wie schnell sehen wir Ergebnisse?

Die Potenzialanalyse dauert wenige Tage, der erste Prozess läuft nach vier bis acht Wochen produktiv. Der Nutzen wird vorher als Kennzahl festgelegt, etwa Bearbeitungszeit pro Beleg, Fehlerquote oder Durchlaufzeit, und nach dem Pilot gemessen.

Wer betreibt die Lösung nach dem Projekt?

Das entscheiden Sie: Ihre IT nach einer Übergabe mit Dokumentation und Schulung, oder das Team der DATANOMIQ AG im laufenden Betrieb mit Wartung, Überwachung und Modell-Updates.

Was bedeuten revDSG und EU AI Act für solche Projekte?

Das Schweizer Datenschutzgesetz verlangt unter anderem Transparenz, Datensicherheit und bei Personendaten eine Risikobetrachtung. Der EU AI Act greift, sobald Ergebnisse in der EU verwendet werden oder EU-Kunden betroffen sind. Beides planen wir von Anfang an ein: Freigabeschritte durch Menschen, Protokollierung, Dokumentation der Modelle. Eine juristische Prüfung ersetzt das nicht, erleichtert sie aber erheblich.

Nächster Schritt

Lassen Sie uns über Ihr Vorhaben sprechen.

In einem kostenlosen Erstgespräch von 30 Minuten klären wir Ziel, Zielgruppe und Format. Danach erhalten Sie innerhalb eines Werktags ein konkretes Angebot.

Oder direkt: aunkofer@datanomiq.ch

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