KI DSGVO-konform integriert

NOT MY BUSINESS

Wir kümmern uns um die technische Komplexität, damit Sie KI praktisch und kontrolliert nutzen können.

NMB-KI führt KI kontrolliert in Teilprozesse, ERP-nahe Abläufe und interne Wissenssysteme ein: technisch sauber, nachvollziehbar und mit klarem Blick auf den tatsächlichen Nutzen.

Seit den ersten ChatGPT-Modellen mit KI produktiv im Einsatz. Mittlerweile mehrere Jahre eigene Erfahrung damit, welche Ansätze im Alltag tragen und wo Kostenfallen lauern. Dieses Know-how übertragen wir auf Mittelstands-Projekte unterschiedlicher Branchen.

+49 151 73054778 KI-Einsatz besprechen

Sauber eingeführt Datenschutz, Rollen und Prozesse werden technisch sauber mitgedacht, ohne Rechtsberatung zu ersetzen.
Schrittweise integriert Vom einzelnen Teilprozess bis zur breiteren Einführung, passend zu Reifegrad, Team und Systemlandschaft.
Messbar wirksam Ziele, Abnahme und Fortschritt bleiben je Ausbaustufe nachvollziehbar und praktisch bewertbar.

Passt das zu uns?

Typische Ausgangslagen

Klarheit fehlt

Sie möchten KI einsetzen, aber Prioritäten, Risiken und erste sinnvolle Anwendungen sind noch offen.

Pilot ohne Umsetzung im Alltag

Es gibt erste Tests, aber Betrieb, klare Standards und Akzeptanz im Team sind noch nicht stabil.

Inoffizielle Nutzung

KI wird bereits genutzt, aber ohne klare Leitplanken zu Datenschutz und Qualität.

Fokus auf echte Arbeit

Sie wollen KI direkt in Abläufe und ERP statt als isolierte Chat-Lösung.

Fairness: Wenn KI aktuell nicht der beste Hebel ist, sagen wir das offen.

Leistungen

Einzeln buchbar oder als Gesamtprojekt

Beratung, Implementierung und Schulung können unabhängig voneinander beauftragt werden.

Beratung Implementierung Schulung

1) Beratung

Für Sie, wenn Sie Klarheit und einen belastbaren Plan brauchen.

Potenzialanalyse und Priorisierung entlang der Wertschöpfungskette
KI-Strategie mit passender Modell- und Anbieterauswahl, ohne unnötige Abhängigkeiten
Einführung mit Rollen, Leitplanken und Akzeptanz im Team

Ergebnis: priorisierte Liste mit Anwendungsfällen und ein erster Umsetzungsplan mit passenden Kennzahlen.

Workshop anfragen

2) Implementierung

Für Sie, wenn Sie schnell produktive Ergebnisse wollen.

Automatisierte Abläufe für E-Mails, Anfragen und Dokumente
Einbindung in ERP, CRM, DMS und bestehende Schnittstellen statt isolierter Einzellösungen
Protokollierung, Tests, laufende Kontrolle sowie Kosten- und Zugriffssteuerung

Ergebnis: ein oder zwei klar abgegrenzte Anwendungen plus Betriebsleitfaden, wenn Pilotumfang und Datenlage dafür passen.

Pilot starten

3) Schulung

Für Sie, wenn Sie Kompetenz und Akzeptanz systematisch aufbauen wollen.

Anwenderschulung zu Modellen, Kontext und Qualitätssicherung im Arbeitsalltag
Vertiefung für Schlüsselpersonen zu Abläufen, Standards und Rückmeldeschleifen
Schulung für Führungskräfte zu Priorisierung, Einführung und Kommunikation

Ergebnis: Rollenleitfäden, Übungen und Vorlagen für den Alltag.

Schulungskonzept anfragen

Mini-Case (anonymisiert)

Ausgangslage: viele E-Mails und Serviceanfragen, hohe Kontextsuche in Doku und ERP.
Lösung: Vorsortierung und Antwortentwürfe mit Freigabe plus internes Wissenssystem auf eigenen Quellen.
Ergebnis: kürzere Bearbeitungswege, weniger manuelle Schleifen und nachvollziehbare Entscheidungen.

Typischer Ablauf

Vom Zielbild bis zum stabilen Betrieb

Viele Projekte folgen diesem Muster. Sie können jederzeit nur einzelne Bausteine buchen.

1

Standortbestimmung

Zielbild, Datenlage, Risiken und Kennzahlen festlegen.
2

Pilot

Pilot mit klaren Tests und festen Freigaben.
3

Integration

Einbindung in ERP und Prozesse mit laufender Kontrolle für den Regelbetrieb.
4

Befähigung im Team

Schulung, Standards und kontinuierliche Verbesserung im Team.

Anwendungsbeispiele

Kurz, praxisnah, integrierbar

KI im Ablauf

Vorsortierung von E-Mails und Anfragen mit Antwortentwürfen
Auslesen von Dokumenten mit Plausibilitätsprüfung
Unterstützung bei Zusammenfassungen und Qualitätsprüfungen

KI im ERP

Natürlichsprachliche Abfragen im Tagesgeschäft
Validierung von Belegen mit Buchungsvorschlägen
Unterstützung bei Planung und Prognosen

Wissenssystem

Antworten aus internen Quellen statt aus offenem Webkontext
Rollen und Rechte bleiben erhalten, Entscheidungen sind nachvollziehbar

Wertschöpfungskette

Vertrieb, Service, Einkauf und Verwaltung profitieren besonders dort, wo Kontext und Dokumente den Aufwand bestimmen.

Sicherheit und DSGVO

Praktisch und nachvollziehbar

Datenklassen und Freigaben

Klare Regeln, welche Daten in welches System dürfen.

Zugriffe und Protokolle

Rollen, Berechtigungen und Protokolle für nachvollziehbare Abläufe.

Qualität und Freigaben

Quellenbezug, Testfälle und menschliche Freigabe bei kritischen Entscheidungen.

Optional: Datenschutz-Schutzschild

Erkennung sensibler Daten mit Platzhaltern, Regeln pro Dokumenttyp sowie geschützter Ablage.

Hinweis: Technische Maßnahmen helfen bei DSGVO, ersetzen aber keine Rechtsberatung.

Kostenkontrolle

Transparent und konfigurierbar

Viele Mittelständler schrecken vor KI zurück, weil sie Budget-Explosionen fürchten. Zu Recht: ungefilterte API-Calls gegen Top-Modelle können schnell vierstellig werden pro Monat. Unser Ansatz trennt Ergebnisqualität von Laufkosten — über Modellwahl pro Task, Caching, harte Budgets und Open-Source-Alternativen.

🎯 Das passende Modell pro Task

Klassifikation, einfache Extraktion und Routine-Zusammenfassungen laufen auf kleineren, schnelleren Modellen mit einem Bruchteil der Kosten der Top-Modelle. Wir wählen pro Workflow zwischen Anbietern (OpenAI, Anthropic, Google, Mistral) und Open-Source-Modellen on-premises — je nachdem was Aufgabe und Budget am besten trifft.

📦 Caching und Batching

Wiederkehrende Anfragen (gleicher Input → gleicher Output) werden gecacht. Nicht-interaktive Flows laufen als Batch. Beides reduziert die effektiven Token-Kosten erheblich, ohne Qualitätsverlust.

💶 Budgets und harte Limits

Jeder KI-Workflow bekommt ein monatliches Token-Budget und eine Kosten-Obergrenze. Bei Annäherung werden Verantwortliche gewarnt; bei Erreichen schaltet die Automation auf kleinere Modelle um oder stoppt sauber. Keine Überraschungen auf der Rechnung.

🏠 Open-Source-Modelle on-premises

Für sensible Daten oder hohe Volumina laufen Modelle aus der Llama-, Mistral- oder Qwen-Familie bei Ihnen lokal oder in einem deutschen Rechenzentrum. Einmalige Infrastrukturkosten statt laufender API-Rechnung — 100 % DSGVO-kompatibel ohne Drittlandtransfer.

Projektkosten: Festpreis oder Tagessatz mit Meilensteinen und Abnahme je Phase. Schulungspakete: klare Festpreise. Laufender Betrieb: Betreuungskontingent oder Servicevertrag mit Updates und Qualitätsberichten.

Unsere eigene Praxis

Wir setzen KI selbst täglich ein

Projektvorbereitung, Recherche, Code-Review, Dokumentation: unsere eigenen Prozesse laufen mit KI-Unterstützung. Manche Aufgaben gehen spürbar schneller, andere gewinnen durch konsistentere Qualität. Wir kennen den Unterschied aus erster Hand — und vermeiden damit Lehrgeld-Effekte in Ihren Projekten.

Klarer Unterschied

Nicht jeder Prozess profitiert gleich von KI. Wir wissen aus eigenem Einsatz, wo sich die Integration lohnt und wo ein klassisches Tool die bessere Wahl bleibt.

Realistische Einschätzung

Statt Marketingzahlen bringen wir gemessene Praxis-Erfahrung mit: welche Workflows robust laufen, wo Feintuning nötig ist, wann Open-Source reicht und wann ein Top-Modell nötig ist.

Funktioniert auch wenn es sparen muss

Wir haben selbst durchgezogen, KI auch mit engem Budget tragfähig zu betreiben. Die Bausteine dafür — Modell-Mix, Caching, harte Limits, Open-Source on-premises — sind erprobt und nicht theoretisch.

Fragen

Häufige Fragen

Geht das mit DSGVO?

Ja, mit Datenklassen, Tool-Freigaben, Protokollen und passenden Leitplanken.

Was, wenn die KI falsch liegt?

Wir arbeiten mit Quellen, Testfällen, Freigaben und Rückmeldungen, damit Fehler sichtbar und korrigierbar bleiben.

Wann sehen wir den ersten Nutzen?

Je nach Datenlage und Pilotumfang oft in wenigen Wochen, sichtbar über klar definierte Kennzahlen.

Kostet KI-Einführung nicht tausende Euro im Monat?

Das Vorurteil kommt aus Presseartikeln über Konzern-Implementierungen mit ungefilterten API-Calls gegen die teuersten Modelle. Für den Mittelstand lässt sich das drastisch drücken: richtige Modellwahl pro Task, Caching, Batching, harte Budget-Deckel — und wo sinnvoll Open-Source on-premises statt Cloud-API. Laufkosten werden vor Projektstart transparent beziffert.

Was passiert, wenn ein KI-Modell zu teuer wird?

Jeder Workflow hat einen harten Kosten-Deckel. Bei Annäherung an das Budget werden Verantwortliche benachrichtigt; bei Erreichen schaltet die Automation automatisch auf ein günstigeres Modell um oder stoppt mit sauberer Fehlermeldung. Niemand wacht am 15. des Monats mit einer Überraschungsrechnung auf.

Welches Modell nutzt ihr?

Je nach Task: aktuelle Top-Modelle von OpenAI, Anthropic und Google für komplexe Analyse und Reasoning, kleinere und schnellere Modelle für Klassifikation und Routine-Extraktion, Open-Source-Modelle (Llama, Mistral, Qwen) on-premises wenn Daten nicht das Haus verlassen sollen. Unser DSGVO-Filter maskiert sensible Informationen, bevor sie an externe Modelle gehen — unabhängig vom gewählten Anbieter.

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