Dokumente werden manuell verarbeitet
Rechnungen, Angebote, Belege oder Formulare werden gelesen, geprüft und in Fachsysteme übertragen.
Produktive KI-Prozessautomatisierung
Manuelle Prozesse mit KI automatisieren – mit messbarem Nutzen
Ich entwickle produktive KI-Lösungen für dokumenten-, text- und datenintensive Geschäftsprozesse: von OCR und Informationsextraktion über intelligente Suche und Support-Agenten bis zur Integration in bestehende Fachsysteme.
75 %geringere laufende OCR-Kosten
≥ 50 %kürzere Prozessdurchlaufzeit
≥ 75 %schnellere Dateneingabe
15+ JahreErfahrung mit KI und Data Science
Typische Ausgangslage
Wo manuelle Prozesse Zeit, Geld und Skalierbarkeit kosten
Viele Abläufe wachsen noch immer über zusätzliche manuelle Arbeit. Das wird teuer, langsam und fehleranfällig – besonders bei steigendem Volumen.
E-Mails und Anfragen binden Fachkräfte
Nachrichten müssen verstanden, kategorisiert, weitergeleitet und wiederkehrend beantwortet werden.
Wissen ist vorhanden, aber schwer zugänglich
Informationen liegen verteilt in Dokumenten, Tickets, Datenbanken und unterschiedlichen Anwendungen.
Daten müssen wiederholt geprüft und bewertet werden
Experten vergleichen ähnliche Fälle, erkennen Auffälligkeiten und treffen wiederkehrende Entscheidungen.
Lösungsbereiche
KI dort einsetzen, wo sie messbar Arbeit abnimmt
Die Technik richtet sich nach Prozess, Daten und Betriebsmodell. Entscheidend ist, dass die Lösung zuverlässig in den Arbeitsablauf passt.
Dokumente automatisch verarbeiten
Von unstrukturierten Eingängen zu validierten, maschinenlesbaren Informationen.
- OCR und Dokumentenerkennung
- Klassifikation und Dokumentensplitting
- Informationsextraktion und Plausibilisierung
- Strukturierte Übergabe an Fachsysteme
- Human-in-the-Loop für unsichere Fälle
Anfragen und Wissen intelligent bearbeiten
Informationen schneller finden und wiederkehrende Kommunikation gezielt unterstützen.
- E-Mails und Tickets analysieren
- Klassifikation und intelligentes Routing
- Antwortvorschläge und Support-Agenten
- RAG-Systeme für internes Wissen
- Quellen, Freigaben und Eskalationen
Datenbasierte Abläufe automatisieren
Daten zusammenführen, Qualität sichern und wiederkehrende Bewertungen skalierbar machen.
- Datenquellen und Pipelines verbinden
- Datenqualität automatisiert prüfen
- Klassifikationen und Prognosen entwickeln
- Risiken und Potenziale erkennen
- Ergebnisse in Anwendungen integrieren
Wirtschaftlicher Nutzen
Nicht die KI zählt, sondern was sie im Prozess verändert
Vor der Umsetzung werden Zielgrößen, Qualitätsanforderungen und ein realistischer Business Case definiert. So entsteht kein isolierter Prototyp, sondern eine Lösung, deren Nutzen im Betrieb nachvollziehbar bleibt.
- Nutzenpotenzial vor einer größeren Investition bewerten
- Qualitätsgrenzen und Ausnahmefälle transparent machen
- Automatisierungsgrad und Prozesskosten laufend messen
BearbeitungszeitZeit pro Dokument, Anfrage oder Vorgang
ProzesskostenKosten pro Fall und externe Dienstleisterkosten
AutomatisierungsgradAnteil automatisch verarbeiteter Vorgänge
QualitätFehlerquote, Nacharbeit und Modellgüte
SkalierbarkeitMehr Volumen ohne linearen Personalaufbau
DurchlaufzeitSchnellere Antworten und Entscheidungen
Ausgewählte Projekte
Aus manuellen Abläufen wurden produktive KI-Prozesse
Drei Beispiele dafür, wie sich Kosten, Durchlaufzeiten und Datenarbeit mit einer integrierten Lösung messbar verändern lassen.
75 %
geringere laufende OCR-Kosten durch eine vollständig lokale Lösung
On-Premise-Dokumentenverarbeitung
Externe OCR-Dienste durch eigene Verarbeitung ersetzt
Sensible Versicherungsdokumente wurden zuvor extern verarbeitet. Entwickelt wurde eine On-Premise-Lösung mit Dokumentstrukturerkennung und KI-basierter Informationsextraktion.
volle DatenhoheitOCR & InformationsextraktionOn-Premise
KI-gestützte Schadenprüfung
Manuelle Prüfung und Wissenssuche gezielt reduziert
Dokumentenverarbeitung, Belegbewertung, Wissenszugriff und menschliche Kontrolle wurden zu einem nachvollziehbaren Schadenprüfprozess verbunden.
Human-in-the-LoopRAG & Agentensystemproduktive Integration
≥ 50 %
kürzere Durchlaufzeit im internen Prüfprozess
≥ 75 %
schnellere Dateneingabe bei mehr als acht Millionen Produkten
Produktdaten & intelligente Suche
Heterogene Produktinformationen strukturiert nutzbar gemacht
KI-basierte Normalisierung, Suche und Preisindikation verbesserten die Datenqualität und reduzierten den manuellen Aufwand bei der Produkterfassung.
8 Mio.+ ProdukteNLP & SucheSystemintegration
Vorgehen
Vom manuellen Prozess zur produktiven KI-Lösung
Beratung, Architektur und Umsetzung bleiben in einer Hand. Das reduziert Übergaben und hält Business Case, technische Entscheidungen und tatsächliche Implementierung konsistent.
Prozess und Potenzial verstehen
Ablauf, Volumen, Kosten, Daten und Engpässe erfassen. Geeignete Automatisierungsschritte und Zielgrößen definieren.
Machbarkeit und Business Case prüfen
Reale Daten testen, Lösungsoptionen vergleichen sowie Qualität, Datenschutz, Aufwand und Nutzen bewerten.
Lösung entwickeln und integrieren
KI-Komponenten, Backend, Schnittstellen und erforderliche Oberflächen entwickeln und in bestehende Systeme einbinden.
Betrieb messen und verbessern
Deployment, Monitoring, Dokumentation und kontinuierliche Optimierung anhand definierter Kennzahlen aufsetzen.
Datenschutz & Betrieb
KI dort betreiben, wo Ihre Daten bleiben sollen
Sensible Informationen müssen nicht zwangsläufig an externe KI-Plattformen übertragen werden. Je nach Anforderungen kann die Lösung in der Cloud, hybrid oder vollständig On-Premise betrieben werden.
- Kontrollierte Datenflüsse
- Lokale Verarbeitung sensibler Inhalte
- Rollenbasierte Zugriffe
- Nachvollziehbare Quellen und Ergebnisse
- Human-in-the-Loop
- Logging und Qualitätsmonitoring
- Reduzierte Anbieterabhängigkeit
- Datenschutzgerechte Konzeption
Ziel ist keine pauschale Cloud- oder On-Premise-Entscheidung, sondern ein Betriebsmodell, das Datenschutz, Qualität, Kosten und Wartbarkeit sinnvoll verbindet.
Zusammenarbeit
Einsteigen, wo Ihr Vorhaben gerade steht
Der Einstieg kann klein und klar begrenzt erfolgen – oder direkt in eine vollständige Umsetzung übergehen.
Potenzial- und Machbarkeitsanalyse
Prozess, Daten, Nutzen, Risiken und einen belastbaren nächsten Schritt definieren.
Pilot mit realen Daten
Qualität und technische Machbarkeit praktisch prüfen, bevor größer investiert wird.
Produktive KI-Lösung
Entwicklung, Integration, Monitoring und dokumentierten Betrieb aus einer Hand.
Technische Begleitung
Bestehende Vorhaben stabilisieren, verbessern und gemeinsam mit internen Teams ausbauen.
Dr. Mathias WilhelmSenior AI Engineer & Data Scientist · Berlin
Über mich
Technische Verantwortung von der Analyse bis zum Betrieb
Ich bin promovierter Senior AI Engineer und Data Scientist mit mehr als 15 Jahren Erfahrung in Machine Learning, Datenanalyse und Softwareentwicklung.
Meine Stärke liegt darin, fachliche Prozesse, Daten, KI-Modelle und technische Systeme zusammenzuführen. Ich arbeite direkt mit Fachbereichen, Entscheidern, IT-Teams und Entwicklern – von der Bewertung eines Anwendungsfalls bis zur produktiven Integration.
Dabei verbinde ich Beratung mit eigener technischer Umsetzung. So bleiben Konzept, Architektur und Implementierung konsistent und messbar auf das Geschäftsziel ausgerichtet.
Hands-on Engineering
Technische Projektverantwortung
Regulierte & sensible Daten
Cloud, Hybrid & On-Premise
FAQ
Häufige Fragen vor dem ersten Gespräch
Für welche Unternehmen ist eine individuelle KI-Lösung sinnvoll?
Vor allem dann, wenn ein wiederkehrender Prozess relevantes Volumen, hohe manuelle Kosten, besondere Qualitätsanforderungen oder eine tiefe Integration in vorhandene Systeme besitzt.
Muss bereits eine vollständige Datenbasis vorhanden sein?
Nein. Die Datenlage wird zu Beginn bewertet. Für eine belastbare Prüfung sollten jedoch repräsentative Dokumente, Texte oder Prozessdaten verfügbar sein.
Ist ein vollständig lokaler oder On-Premise-Betrieb möglich?
Ja. Abhängig von Schutzbedarf, Infrastruktur, Modellanforderungen und Wirtschaftlichkeit kann die Lösung in der Cloud, hybrid oder vollständig lokal betrieben werden.
Können vorhandene Fachsysteme angebunden werden?
Ja. Schnittstellen zu Datenbanken, CRM-, ERP-, Ticketing- oder anderen Fachsystemen sind ein zentraler Bestandteil des End-to-End-Ansatzes.
Muss sofort ein großes Projekt beauftragt werden?
Nein. Der Einstieg kann über eine begrenzte Potenzialanalyse oder einen Pilot mit realen Daten erfolgen. Erst danach wird über eine produktive Umsetzung entschieden.
Arbeiten Sie selbst technisch an der Lösung?
Ja. Ich übernehme nicht nur Beratung und Konzeption, sondern je nach Projekt auch Architektur, Entwicklung, Integration, Deployment und technische Dokumentation.
Erstgespräch
Welcher manuelle Prozess bindet bei Ihnen die meisten Ressourcen?
In einem ersten Gespräch klären wir, wo der größte wirtschaftliche Hebel liegt, welche Daten und Systeme betroffen sind und ob eine KI-gestützte Automatisierung realistisch sinnvoll ist.
Erstgespräch anfragen
Unverbindliche Einordnung Ihres Prozesses und möglicher nächster Schritte.