Unternehmen erzeugen täglich große Datenmengen aus Rechnungen, E-Mails, CRM-Systemen, Zeiterfassung und Support-Tickets. Diese Daten liegen oft in getrennten Systemen, wodurch wertvolle Informationen ungenutzt bleiben.
Data Lake und Data Mesh als Grundlage
Um dieses Potenzial zu nutzen, braucht es eine klare Datenarchitektur.
Rohform.
domänenspezifische Datenprodukte gepflegt und verlässlich bereitgestellt werden.
- Ein Data Lake sammelt strukturierte und unstrukturierte Daten zentral in
- Ein Data Mesh verteilt Verantwortung in die Fachbereiche, damit
Zusammen schaffen beide Konzepte belastbare, aktuelle Daten für KI.
LLMs und SLMs: Breite und Präzision kombinieren
LLMs sind leistungsstarke Allround-Modelle fuer Textentwurf, Zusammenfassungen, E-Mail-Verarbeitung und Report- oder Code-Generierung.
SLMs sind spezialisierte Modelle für klar abgegrenzte Fachkontexte, in denen hohe Präzision entscheidend ist, zum Beispiel in der technischen Diagnostik, im Wissensmanagement oder in der medizinischen Dokumentation.
Die Kombination aus beiden Modelltypen verbindet Flexibilität mit fachlicher Genauigkeit.
Agentenbasierte KI: von Information zu Handlung
KI-Agenten nutzen LLMs und SLMs, um Unternehmensdaten abzurufen und Aufgaben selbstständig auszuführen.
- Rechnungsabgleich mit ERP-Bestellungen und Zahlungsbedingungen
- Automatisierte Kundenantworten auf Basis von CRM- und Wiki-Daten
- Projektcontrolling mit frühen Hinweisen aus Budget- und Meilensteindaten
- Onboarding-Unterstützung je Rolle über HR- und interne Tool-Daten
Damit wird KI vom Assistenzwerkzeug zum operativen Teammitglied.
Lokales Hosting oder externes Hosting
Lokales Hosting bietet stärkere Datensouveränität, bessere Compliance-Kontrolle, gezielte Modellanpassung und oft geringere Latenz in internen Prozessen.
Externes Cloud-Hosting reduziert den Einstiegsaufwand und skaliert schnell, bringt aber mögliche Datenschutzrisiken, Lock-in-Effekte und weniger Kontrolle mit sich.
Für sensible Anwendungsfälle ist lokal betriebenes KI-Hosting oft die nachhaltigere Option.
Fazit
Unternehmen, die lokale KI-Modelle mit robuster Datenarchitektur und agentenbasierter Automatisierung kombinieren, gewinnen an Geschwindigkeit, Effizienz und Innovationskraft.
Wenn Sie Datenquellen konsolidieren und praxistaugliche KI-Agenten einführen möchten, begleitet jaraco gmbh Sie von der Architektur bis zur Umsetzung.