KI in Produktion, nicht auf Folien

Ausgangslage

KI-Versprechen gibt es viele, produktive KI-Systeme deutlich weniger. Die meisten Projekte enden als Proof of Concept, weil zwischen Demo und Alltag die harten Fragen liegen: Fehlerfälle, Integrationen, Betrieb, Verantwortung.

Ich wollte den Gegenbeweis auf eigene Rechnung antreten: ein KI-Produkt, das im Tagesgeschäft echter Hausverwaltungen läuft und an dem echtes Geld hängt, 25 Mio. Euro Rechnungsvolumen pro Jahr.

Was ich verantwortet habe

• ✓ Produkt end-to-end gebaut: Design, Frontend, Backend und Betrieb auf Azure, als Ein-Personen-Entwicklung mit KI-Unterstützung
• ✓ KI-Indexierung für drei Kern-Workflows: Posteingang, Rechnungseingang, Vertragsmanagement
• ✓ Assistent "Lotse" entwickelt, der Fragen zum Dokumentenbestand mit Quellenangabe beantwortet
• ✓ Sechs ERP-Integrationen umgesetzt: facilioo, Aareon Karthago und PowerHaus, GFAD haussoft, WinCasa, Impower, dazu die DocuWare EU-Cloud
• ✓ Vertrieb, Partnerkontakt und Kundenakquise selbst verantwortet

Der Weg von der Demo in den Alltag

Der Unterschied zwischen einem KI-Demo und einem KI-Produkt liegt in den unspektakulären Details: Was passiert mit einer Rechnung, die das Modell falsch liest? Wie kommt ein Beleg revisionssicher ins Archiv? Wie merkt die Verwaltung, dass etwas hängt? Genau diese Details entscheiden, ob ein System nach vier Wochen abgeschaltet oder nach vier Monaten erweitert wird.

Diese Erfahrung steckt direkt im Angebot "KI-Agent in 4 Wochen": Ich weiß aus eigenem Betrieb, was ein produktiver KI-Workflow braucht, und baue das von Anfang an mit ein.

Belege

• liegenwerk.digital

KI-Indexierung DocuWare Azure .NET ERP-Integrationen