Die Demo ist schnell gebaut. Schwierig wird es danach: wenn echte Dokumente, echte Nutzer und echte Freigabeprozesse dazukommen. Aus unseren Projekten der letzten Jahre - vom Lastenheft-Vergleich bis zur Dokumenten-Pipeline mit 300.000 Dokumenten im Monat - ziehen wir sechs Lektionen.
1. Der Wert steckt in den Dokumenten, die schon da sind
Fast jedes erfolgreiche Projekt begann nicht mit einem Modell, sondern mit einem Stapel Dokumente, den niemand mehr vollständig lesen konnte: 100-seitige Preislisten, übergreifende Lastenhefte, Tausende Nutzerkommentare. Retrieval-Augmented Generation und semantische Suche machen dieses Wissen nutzbar, ohne dass jemand es neu schreiben muss.
Unsere Regel: Erst fragen, welches Dokument heute am meisten Zeit kostet. Dann bauen.
2. Datenaufbereitung ist die halbe Arbeit
OCR für Tabellen in Bildern, Deduplizierung, Versionsabgleich - der unspektakuläre Teil entscheidet über die Antwortqualität. In der Dokumenten-Pipeline arbeiten acht Modelle zusammen; nur eines davon ist generativ.
3. Unabhängigkeit gehört in die Architektur
Modelle ändern sich im Quartalstakt. Wer Prompts, Datenzugriff und Modell sauber trennt, kann wechseln - auch auf ein eigenes Modell, wenn Vertraulichkeit oder Kosten es verlangen. In einem Empfehlungsdienst haben wir genau diese Option von Anfang an evaluiert.
4. Der Mensch bleibt im Prozess - sichtbar
Ein Chatbot für Kundenberater ersetzt keine Berater, er macht sie schneller. Eine AI-Zusammenfassung von Änderungen ersetzt keine Bewertung, sie lenkt sie. Die Projekte, die angenommen werden, machen die Rolle des Menschen explizit: Wer prüft, wer gibt frei, wer verantwortet.
6. Mit Gates statt mit Hoffnung
Jedes unserer AI-Vorhaben durchläuft dieselben Stufen - und an jedem Gate fällt eine bewusste Entscheidung: weiter, umsteuern oder stoppen.
5. Governance früh, nicht zum Schluss
Aus regulierten Projekten - Software-Update-Zulassung, Datenschutz im autonomen Fahren - wissen wir: Dokumentation, Rollen und Freigaben lassen sich als Workflow bauen. Mit dem EU AI Act wird das für viele AI-Systeme Pflicht. Wer es von Anfang an mitdenkt, spart sich die teure Nacharbeit.
Hinweis: Dieser Artikel gibt Orientierung und ist keine Rechtsberatung.
