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Wolfgang Grasshof: Die Idee kam vor rund eineinhalb Jahren, als ich für meine damalige Firma Blogbeiträge mit ChatGPT generieren wollte. Das war jedoch extrem aufwendig: Viele Iterationsschleifen, viel Nachkorrigieren, und am Ende brauchte ich für weitere Formate wie LinkedIn-Posts wieder neue Arbeitsschritte. Ich habe mich gefragt, wie es Menschen ergeht, die gar keine Erfahrung mit Prompten haben, und daraus entstand die Idee einer Plattform, auf der fertige, funktionierende Prompts einfach genutzt werden können. Zudem hatten wir im Unternehmen oft Probleme, bestimmte interne Dokumente schnell zu finden. Wissensdatenbanken mit Chatbot-Abfrage erschienen mir als perfekte Lösung. Diese beiden Ansätze waren die Triebfedern für die Gründung von AuxData.ai.
Das hängt stark vom Unternehmen ab. Bei den Betrieben die noch große „Berührungsängste“ haben, starten wir mit Grundlagenwissen. Häufig fehlt die Vorstellung, welche Use Cases wirklich sinnvoll sind. Denn viele Nutzende wollen Probleme mit KI lösen, die günstiger mit klassischer Software zu lösen wären. Dafür haben wir ein eigenes „AI Canvas“ entwickelt, um gemeinsam mit den Kunden Anwendungsfälle zu identifizieren und zu bewerten. Ist das Kosten-Nutzen-Verhältnis gut, setzen wir es über unsere Plattform oder andere Wege um. Fortgeschrittene Unternehmen brauchen oft vor allem Lösungen für DSGVO-konforme Arbeit mit KI. Hier bietet AuxData.ai eine sichere Plattform ohne Datenschutzrisiken.
Das Potenzial ist enorm. Große Unternehmen rechnen mit Einsparungen von achtstelligen Millionenbeträgen. Für Mittelständler ist die Summe natürlich kleiner, aber besonders bei Text- und Dokumentenverarbeitung lassen sich große Zeit- und Kostenersparnisse erzielen. Studien zeigen, dass Wissensarbeiter bis zu 1,5 Stunden täglich mit Informationssuche verbringen. Mit einer gut aufgebauten, internen Wissensdatenbank, wie wir sie integrieren, lässt sich das fast komplett eliminieren. Das entspricht auf eine Woche gerechnet fast einem Arbeitstag.
Wir konzentrieren uns vor allem auf mittelständische Unternehmen, ohne einen speziellen Branchenfokus zu legen. Ab etwa 10 bis 20 Mitarbeitenden im Verwaltungsbereich und bei dokumentenlastiger Arbeit, bei welcher DSGVO-Konformität entscheidend ist, lohnt sich der Einsatz besonders.
Ob man erkennt, dass ein Text KI-generiert ist, hängt von der Konfiguration ab: Schlecht eingestellte Systeme produzieren oft typische Muster, wie standardisierte Fazitsätze. Wir haben daher Funktionen integriert, die den individuellen Sprachstil des Nutzers nachahmen, um Authentizität zu sichern. Die KI soll hierbei schließlich unterstützen, nicht ersetzen.
Überschätzt wird die Vorstellung, komplexe Software allein durch einen Prompt erstellen zu können. Für einfache Anwendungen mag das funktionieren, für anspruchsvolle Systeme fehlen jedoch oft die nötigen Details, die man im Prompt schwer formulieren kann.
Unterschätzt wird die Leistungsfähigkeit von Large Language Models im Business-Kontext – etwa für die automatische Verarbeitung und Interpretation von Dokumenten. Auch beim autonomen Fahren sehe ich derzeit noch eine Überschätzung der Reife der Technologie.
Eine sehr große Rolle.. mit Chancen, aber auch mit Risiken. KI ersetzt nicht erfahrene Fachkräfte, wohl aber Berufseinsteiger, deren Aufgaben sich oft automatisieren lassen. Das führt zu einem Problem in der Nachwuchsentwicklung. In der Verwaltung und Dokumentenbearbeitung wird KI enorm an Bedeutung gewinnen. Auch mittleres Management kann perspektivisch in Teilen automatisiert werden.
Ein Großteil unserer Kunden kommt aus der Region. Generell hat sich Augsburg in den letzten Jahren stark entwickelt. Es gibt spannende Unternehmen und Initiativen wie das KI-Produktionsnetzwerk, die den Standort attraktiv machen, auch für Start-ups. Man muss nicht zwingend in München oder Berlin sein, um ein gutes Umfeld für Innovation zu haben.
Wir arbeiten an einem System, mit dem Unternehmen ganze virtuelle Abteilungen aus KI-Agenten aufbauen können, beispielsweise eine Marketingabteilung mit unterschiedlichen Rollen wie Texter, Grafiker oder Analyst. Diese sollen eigenständig zusammenarbeiten und sich nahtlos in bestehende Prozesse integrieren. Das Ziel ist, komplette virtuelle Teams über unsere Plattform, zukunftssicher und mit voller Kontrolle über Unternehmensdaten, bereitzustellen.