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Die Wahl des richtigen KI-Ansatzes hängt von Ihrer Prozesskomplexität und den Datentypen ab. Dieser Vergleich hilft Führungskräften, die Optionen im Rahmen unserer KI-Strategie zu bewerten.
Ansätze im Vergleich
| Kognitive Automatisierung | Traditionelles RPA | Reine Beratung | Process Mining | |
|---|---|---|---|---|
| Unstrukturierte Daten | Dokumente, E-Mails, Bilder | Nur strukturierte Felder | Nur Analyse | Nur Log-Daten |
| KI-Modelle | Proprietäre Technologie + LLMs | Regelbasiert | Empfehlungen | Erkennung, keine Aktion |
| Autonome Agenten | Multi-Agenten-Systeme | Einfache Bots | ||
| Prozessverständnis | End-to-End | Einzelne Schritte | Strategisch | Prozessanalyse |
| Implementierung | Internes Team baut und betreibt | Lizenzpartner | Übergabe an IT | Dashboard |
| Time to Value | Pilot in 4-8 Wochen | Monate | Monate bis Jahre | Wochen (nur Analyse) |
| Datensouveränität | Deutschland/EU, ISO 27001 | Cloud-abhängig | Nicht anwendbar | Cloud-abhängig |
Wann welcher Ansatz passt
Kognitive Automatisierung
Am besten geeignet für Organisationen mit wissensintensiven Prozessen, bei denen Entscheidungen von unstrukturierten Daten abhängen. Kognitive Automatisierung verarbeitet Dokumente, E-Mails und Bilder, die regelbasierte Tools nicht lesen können. Sie lernt aus Ihren domänenspezifischen Daten und verbessert sich mit der Zeit. Das macht sie zur richtigen Wahl, wenn Ihre Prozesse Mehrdeutigkeit, Variation oder fachliches Urteilsvermögen erfordern.
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Traditionelles RPA
Am besten geeignet für einfache, regelbasierte Prozesse mit strukturierten Eingaben. RPA funktioniert gut, wenn Daten in einheitlichen Formaten ankommen und der Prozess einer vorhersehbaren Logik folgt. Es scheitert jedoch, wenn Eingaben variieren. Deshalb stoßen die meisten Unternehmen bei 20 bis 30 % ihrer Workflows an eine Automatisierungsgrenze. Wenn Ihre Dokumente in unterschiedlichen Layouts oder Sprachen vorliegen, reicht RPA allein nicht aus.
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Reine Beratung
Am besten geeignet für strategische Planung und Change Management ohne proprietäre Technologie. Beratungsunternehmen liefern Frameworks, organisatorische Bewertungen und Executive Alignment. Die Einschränkung liegt in der Umsetzung: Empfehlungen erfordern einen separaten Implementierungspartner, was Übergaberisiken, Zeitverzögerungen und Verantwortungslücken zwischen Strategie und Lieferung mit sich bringt.
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Process Mining
Am besten geeignet für die Analyse bestehender Prozesse auf Basis von System-Log-Daten. Process-Mining-Tools visualisieren, wie Arbeit tatsächlich durch Ihre Systeme fließt, und decken oft Engpässe auf, die dem Management nicht bekannt waren. Die Einschränkung: Process Mining diagnostiziert, behandelt aber nicht. Es zeigt, wo die Ineffizienzen liegen. Sie brauchen jedoch noch einen Implementierungspartner, um sie zu automatisieren.
Was uns unterscheidet
Eigene Technologie
Speziell entwickelte KI-Systeme mit multimodalen LLMs und Multi-Agenten-Architekturen. Kein Weiterverkauf, keine Lizenzpartnerschaften →. Wir bauen und pflegen den Technologie-Stack selbst. Das bedeutet, wir können ihn an Ihre spezifischen Anforderungen anpassen, ohne auf den Entwicklungsplan eines Drittanbieters zu warten. Wenn ein Ausnahmefall in der Produktion auftritt, behebt unser Engineering-Team ihn direkt.
Souveräne Infrastruktur
In Deutschland gehostet, ISO 27001 zertifiziert, DSGVO-konform. Keine Abhängigkeit von US-Cloud. Alle KI-Strategie →-Kompetenzen ansehen. Für regulierte Branchen ist Datenresidenz keine Option. Unsere Infrastruktur läuft in deutschen Rechenzentren unter EU-Gerichtsbarkeit. Ihre Daten verlassen nie einen Rechtsrahmen, den Sie kontrollieren. Das gilt besonders für Finanzdienstleister, Gesundheitseinrichtungen und öffentliche Stellen, die BaFin-, gematik- oder BSI-Auflagen unterliegen.
Seit 2016
Gegründet vor dem KI-Boom. 462+ Fachbeiträge, 50+ Enterprise-Projekte, profitabel ohne externe Finanzierung →. Während die meisten KI-Beratungen nach ChatGPT entstanden sind, setzen wir seit fast einem Jahrzehnt KI-Systeme in der Produktion ein. Diese Geschichte bedeutet: Wir haben die Integrationsprobleme, Datenqualitätsfragen und organisatorischen Widerstände, mit denen neuere Unternehmen noch umgehen, bereits erlebt und gelöst.