KI-Automatisierung für Tischlereien

Das hängt vom Anwendungsfall ab, und wir messen es, bevor etwas live geht. Bei Klassifikation eingehender Nachrichten liegen gut gebaute Systeme regelmäßig über neunzig Prozent. Entscheidend ist nicht die Quote allein, sondern was bei einem Fehler passiert — deshalb bauen wir immer eine Prüfschwelle ein.

Nein. Anders als beim klassischen maschinellen Lernen reichen für die meisten Anwendungsfälle ein paar Dutzend gute Beispiele, weil das Sprachmodell die Sprachkompetenz schon mitbringt.

Normale Automatisierung folgt festen Regeln: Wenn Feld A gefüllt ist, mach B. KI-Automatisierung kommt dort ins Spiel, wo es keine festen Felder gibt — freier Text, Bilder, wechselnde Dokumentformate. Beides zusammen ist meist die richtige Antwort, nicht eines von beiden.

Jede Entscheidung wird protokolliert: welche Eingabe, welches Ergebnis, welche Sicherheit. Das lässt sich jederzeit stichprobenartig prüfen, genau wie bei einer menschlichen Vertretung.

Das ist der einzige sinnvolle Weg. Ein Anwendungsfall, acht Wochen, messbares Ergebnis. Was danach kommt, entscheidet ihr auf Basis dessen, was ihr gesehen habt.

Die Kalkulation nicht, die Erstellung schon. Positionen, Textbausteine, Materialpreise und Zahlungsbedingungen kommen aus einer Bibliothek; ihr schreibt den Teil, der wirklich individuell ist. Das verkürzt die Angebotszeit typischerweise um mehr als die Hälfte.

Über eine Galerie, die aus einem Ordner gespeist wird. Fotos vom Handy landen dort, werden automatisch skaliert und erscheinen kategorisiert auf der Website — ohne dass jemand die Seite bearbeitet.

Das hängt an drei Zahlen: wie oft der betroffene Ablauf vorkommt, wie lange er dauert und was eine Stunde bei euch kostet. Bei Tischlereien ist der Ansatzpunkt meist Vorqualifizierung nach Maß, Material und Termin. Wir rechnen das vor dem Angebot mit euren Zahlen durch — und sagen es, wenn es sich nicht lohnt.