KI & Machine Learning

Intelligenz für Prozesse, Kommunikation und Analyse

OpenAI · Azure OpenAI · LangChain

KI hat sich von einem Forschungsthema zu einem Produktivwerkzeug entwickelt. Ob LLM-basierte Assistenten, Embeddings für semantische Suche oder Automatisierung durch intelligente Agenten — KI ergänzt klassische Software mit Kontextverständnis und Adaptivität.

OpenAI

OpenAI bietet leistungsfähige Sprachmodelle und Schnittstellen für Text-, Code- und Multimodal-Anwendungen. Die APIs sind schnell integrierbar und ermöglichen Prototyping bis zur Produktion.

Einsatzgebiete
Chatbots, Textgenerierung, Zusammenfassungen, Code-Assistenten.

Vorteile
State-of-the-art-Modelle, einfache API, kontinuierliche Verbesserungen.

Typische Projekte: Conversational Assistants, Content-Generation, semantische Suche.

Azure OpenAI

Azure OpenAI kombiniert die Modelle von OpenAI mit Enterprise-Governance, Azure-Identity und Compliance-Funktionen — ideal für geschäftskritische Anwendungen, die strenge Sicherheitsanforderungen haben.

Einsatzgebiete
Unternehmens-Chatbots, Dokumentenverarbeitung mit Compliance.

Vorteile
Enterprise-Integration, bessere Governance, Compliance-Features.

Typische Projekte: Interne Wissensassistenten, Chatbots, die Datenschutzanforderungen berücksichtigen, unterstützende Tools für Support-Teams.

LangChain

LangChain ist ein Framework zum Aufbau von LLM-Anwendungen mit Fokus auf Prompt-Management, Chains und Integration von Retrieval-Mechanismen (z. B. Embeddings).

Einsatzgebiete
Conversational AI, Retrieval-Augmented Generation, Agentenlogik.

Vorteile
Modulare Abstraktionen, schnellere Entwicklung von produktiven LLM-Anwendungen.

Typische Projekte: Wissensassistenten, komplexe Chatflows, Agenten mit Multi-Step-Logik.

n8n · Make

n8n und Make sind Automatisierungsplattformen, die Workflows visuell orchestrieren und APIs, SaaS-Tools sowie eigene Services verbinden. Sie ergänzen KI-Services um Prozesslogik.

Einsatzgebiete
Workflow-Orchestrierung, Integrationen zwischen SaaS, Event-basierte Prozesse.

Vorteile
Schnelle Automatisierung, visuelle Konfiguration, geringe Entwicklungszeit.

Typische Projekte: Lead-Handling-Automatisierung, E-Mail-Pipelines, Daten-Synchronisation.

Wofür wir das einsetzen

Typische Einsatzszenarien:

Fragen von Kunden oder Mitarbeitenden auf Basis eigener Dokumente beantworten
Texte zusammenfassen, einordnen und weiterleiten
Dokumente auslesen und Daten übernehmen
Abläufe um KI-gestützte Entscheidungen ergänzen

Worauf wir achten

Datenschutz: Ob ein Cloud-Dienst oder ein selbst gehostetes Open-Source-Modell passt, richtet sich nach dem Schutzbedarf der Daten.
Verlässlichkeit: Antworten stützen sich auf freigegebene Quellen. Weiß das System etwas nicht, soll es das sagen.
Kontrolle: Bei Entscheidungen mit Tragweite bleibt ein Mensch beteiligt.
Transparenz: Nutzer erkennen, dass sie mit einer KI sprechen.

So starten wir

Bestandsaufnahme: Wir klären, welche Aufgabe unterstützt werden soll und welche Daten dafür vorliegen.
Empfehlung: Sie erhalten eine Empfehlung zu Modell und Betriebsform, abgestimmt auf Ihren Datenschutzbedarf.
Umsetzung: Ein eng umrissener Anwendungsfall wird umgesetzt und im Alltag erprobt.

Häufige Fragen

Welche Technologien setzt OGSE für KI ein?

Für KI-Anwendungen setzen wir auf OpenAI, Azure OpenAI und LangChain, für die Orchestrierung von Abläufen auf n8n und Make. Je nach Datenschutzbedarf kommen statt eines Cloud-Dienstes auch selbst gehostete Open-Source-Modelle in Frage.

Wo werden unsere Daten bei KI-Anwendungen verarbeitet?

Das hängt von der gewählten Lösung ab. Bei Cloud-Diensten wie Azure OpenAI erfolgt die Verarbeitung beim Anbieter, bei selbst gehosteten Open-Source-Modellen auf eigener Infrastruktur. Unser eigener Website-Chatbot läuft auf selbst betriebener Infrastruktur in Deutschland, siehe Datenschutzhinweise für KI-Dienste.

Wie starten wir sinnvoll mit KI?

Mit einem klar umrissenen Anwendungsfall, etwa einer häufigen Anfrageart. Daran lässt sich mit überschaubarem Aufwand prüfen, ob der Nutzen trägt.

Passende Leistungen und Konzepte

Die verlinkten Projektkonzepte sind beispielhafte Konzepte, keine realen Kundenprojekte.

KI-Use-Case besprechen