KI-Lösungen
KI für Unternehmen.
Praxisnah. EU-gehostet. Messbar.
raphael entwickelt KI-Lösungen, die echten Business-Nutzen erzeugen – ohne Hype, dafür mit klarem Nutzen.
Von der Potenzialanalyse bis zur Integration in Ihre Systemlandschaft. Wiederkehrende Fragen, verstreutes Wissen und einfache Prozessschritte so verbinden, dass Ihre Kunden schneller Antworten erhalten und Ihre Mitarbeitenden weniger Routinearbeit übernehmen müssen. Sicher integriert mit in der EU-gehosteten Daten. Ideal für kritische Infrastrukturen.
Problem
Nicht nach Tools suchen.
Nach Schmerzpunkten suchen.
Zeit
Wo verlieren Mitarbeitende täglich Zeit?
Suche
Welche Informationen werden häufig gesucht?
Medien
Wo entstehen Medienbrüche?
Service
Wo warten Kunden auf Antworten?
Prozesse
Welche Informationen werden häufig gesucht?
Wissen
Wo hängt Wissen an einzelnen Personen?
Warum KI-Lösungen mit raphael?
Hands-on statt Hype.
1. Hands-on statt Hype
Wir liefern funktionierende KI-Lösungen, keine Powerpoints. Von der Potenzialanalyse über die Implementierung bis zur kontinuierlichen Optimierung.
2. Integration statt Insellösung
KI als Teil Ihrer digitalen Architektur, nicht als isoliertes Tool. Anbindung an CRM, ERP, DMS oder andere Unternehmensanwendungen über moderne MCP-Schnittstellen.
3. Individuelle Prompts statt Standard-KI
Präzise auf Ihre Fachsprache, Prozesse und Anwendungsfälle abgestimmt.
4. KI auf Ihren Unternehmensdaten – DSGVO-konform in der EU
Antworten auf Basis Ihrer Dokumente und Prozesse statt generischem KI-Wissen (RAG).
Vorgehen
Von der Potenzialanalyse zur
produktiven KI-Lösung.
Potenziale identifizieren
Aktivitäten: Workshop, Prozessanalyse
Ergebnisse: KI-Potenzial-Map
Daten & Prozesse bewerten
Aktivitäten: Data-Audit, Qualitätsbewertung
Ergebnisse: Data-Readiness-Report
Use Cases priorisieren
Aktivitäten: Business-Case, Scoring
Ergebnisse: Priorisierte Use-Case-Liste
Prototyp entwickeln
Aktivitäten: Rapid Prototyping, Validierung
Ergebnisse: Getesteter Prototyp
Integration und Skalierung
Aktivitäten: Integration, Monitoring, Schulung
Ergebnisse: Produktive KI-Lösung
Referenzen
Eine erfolgreiche KI-Lösung aus der Praxis.
Mit Ewald entstand ein charmanter KI-Chatbot, der Besucherfragen verlässlich und rund um die Uhr beantwortet. Benannt wurde Ewald nach der Zeche Ewald auf dem Gelände. Seine Sprache trägt eine dezente Ruhrpott-Note aus einem sorgfältig ausgewählten und kuratierten Glossar. In allen anderen Sprachen antwortet er herzlich, aber ohne regionale Färbung. Auf schwierige Fragen hat er eine smarte Antwort parat. Ist etwa das Horizontobservatorium gesperrt, verweist er aktiv auf die frei begehbare Sonnenuhr mit Obelisk. Statt nur "nicht verfügbar" zu sagen.
Grundlage für Ewald sind seine strukturierte Wissensbasis, seine individuelle Gesprächsstrategie und klare Antwortlogiken für Sonderfälle. So erhalten Besucher schnell passende Informationen. Auch dann, wenn sich Situationen vor Ort kurzfristig ändern.
Dienstleistung
1. Wissen
- Aufbau einer strukturierten Wissensbasis
- Individuelle Antwortlogiken für Orte, Termine und Infothek
2. Gesprächsstrategie
- Konzeption des KI-Chatbots
- Entwicklung von Tonalität und Persönlichkeit
- Prompt-Engineering
3. Systemintegration
- Integration eines DSGVO-konformen, EU-gehosteten Sprachmodells
- Einbindung in bestehende Systeme und Datenquellen
4. Qualität & Optimierung
- Entwicklung von Sonderfall - und Eskalationslogiken
- Qualitätssicherung mit über 50 Testfällen vor Livegang
Merkmale
- Besuchende bekommen direkte, faktentreue Antworten zu Ort, Barrierefreiheit, Terminen und Sonderfällen. Mit genau einem Link zur richtigen Seite.
- die Redaktion behält volle Kontrolle über Ton, Wissensquellen und Regeln. Ein mehrstufiger Workflow verhindert erfundene Termine und Öffnungszeiten.
Technologie
- Für Ewald setzen wir auf die vpAgent-Plattform unseres Partners Mobilistics. Sie stellt die technische Infrastruktur, das Website-Crawling für die RAG-Wissensbasis und EU-gehostete Sprachmodelle bereit. raphael entwickelt daraus eine produktive KI-Lösung. Von der Konzeption über die Wissensbasis bis zur kontinuierlichen Optimierung.
Vom generischen Prompt zum KI-Chatbot mit Charakter.
Ein KI-Chatbot ist nicht nur ein JavaScript-Snippet. Erst das Zusammenspiel aus Wissen, Gesprächsstrategie, Systemintegration und kontinuierlicher Optimierung sorgt für einen echten Mehrwert im Alltag.
1. Wissen – Eine strukturierte Wissensbasis statt Datentopf: Inhalte aus Website, Dokumenten und Systemen werden aufbereitet, priorisiert und für Sonderfälle vorbereitet.
2. Gesprächsstrategie – Persönlichkeit, Tonalität und klare Verhaltensregeln entscheiden, wie ein Chatbot wahrgenommen wird – sie entsteht aus belegter Recherche.
3. Systemintegration – DSGVO-konform, EU-gehostet. Erst unsere Lösung vereint Datensouveränität (vs. internationale Anbieter) mit Spitzenqualität (vs. Mistral/Llama-Behelfe). MCP-Integration macht aus dem Auskunfts-Bot einen handelnden Assistenten — Empfehlungen, Erinnerungen und Buchungen per „Ja".
4. Kontinuierliche Optimierung – Ein Chatbot ist nie fertig: Feedback aus echten Gesprächen, neue Inhalte und Modell-Updates fließen laufend zurück in Prompt und Wissensbasis.
Diese vier Bausteine stecken in jedem KI-Chatbot, den wir bauen. Zum Beispiel in Ewald.
Inselwissen nutzbar machen
Intelligentes Wissen für alle - mit RAG
KI nicht diskutieren.
Den ersten sinnvollen Use Case finden.
FAQ
Wann lohnt sich KI für ein Unternehmen?
KI lohnt sich, wenn klare Anwendungsfälle mit Business-Nutzen identifiziert werden können.
Was kostet ein KI-Projekt?
Die Kosten eines KI-Projekts variieren stark je nach Komplexität.
Welche KI-Anwendungsfälle funktionieren im Mittelstand?
KI entfaltet ihren größten Nutzen dort, wo Informationen schnell gefunden, Prozesse automatisiert oder Mitarbeitende entlastet werden. Typische Einsatzbereiche sind:
- Dokumentenverarbeitung (Rechnungen, Lieferscheine, Verträge)
- KI-Chatbots für Kundenservice und Website-Navigation
- Wissensassistenten für Mitarbeitende
- Intelligente Suche über Dokumente und Unternehmenswissen (RAG)
- Automatische Klassifizierung und Weiterleitung von Anfragen
- Anomalieerkennung in Produktions- und Qualitätsdaten
- Personalisierte Produktempfehlungen im E-Commerce
Sind die KI-Lösungen von raphael DSGVO-konform?
Ja. Datenschutz ist fester Bestandteil jeder KI-Lösung von raphael. Unsere Lösung läuft auf einem modernen, in der EU gehosteten Sprachmodell mit voller Datensouveränität — der eine Punkt, an dem viele internationale Anbieter und die bisherigen EU-Notlösungen scheitern.
Kann raphael ChatGPT oder andere LLMs integrieren?
Ja. raphael hat Erfahrung mit der Integration von Large Language Models (LLMs) wie Chat GPT, Gemini, Claude, Mistral, Llama und weiteren Open-Source-Modellen. Entscheidend ist nicht die Modellwahl, sondern die sinnvolle Einbettung in Unternehmensprozesse und -systeme sowie die Sicherstellung von Datenschutz und Qualitätssicherung.
Was ist der Unterschied zwischen einem KI-Piloten und einer produktiven KI-Lösung?
Ein KI-Pilot ist eine begrenzte Erprobung eines Use Cases unter realen Bedingungen – mit dem Ziel, Machbarkeit und Nutzen zu validieren. Eine produktive KI-Lösung ist vollständig in Unternehmensprozesse integriert, skalierbar betreibbar und mit Monitoring, Governance und Weiterentwicklungsprozessen ausgestattet. raphael begleitet beide Stufen und empfiehlt, mit einem klar definierten Piloten zu starten.
Brauche ich für KI-Projekte eine bestimmte Datenmenge?
Die benötigte Datenmenge hängt vom Ansatz ab. Für regelbasierte KI und Retrieval-Augmented Generation (RAG) reichen oft wenige tausend Dokumente.
Kann KI in mein bestehendes ERP oder CRM integriert werden?
Ja. KI-Lösungen können über APIs in bestehende Systeme wie SAP, Salesforce, Microsoft Dynamics oder andere Unternehmensanwendungen integriert werden. Die Integration ist oft der aufwändigste Teil eines KI-Projekts – raphael legt besonderes Augenmerk auf wartbare, stabile Integrationsarchitekturen.
Wie lange dauert ein KI-Projekt?
Ein KI-Pilotprojekt kann in 6–12 Wochen realisiert werden. Die Integration in Produktivbetrieb dauert typischerweise weitere 2–4 Monate. KI-Projekte mit mehreren Use Cases und umfangreicher Systemintegration laufen oft über 6–12 Monate. raphael empfiehlt ein phasenweises Vorgehen mit klaren Meilensteinen.
Wie stellt raphael sicher, dass KI-Ergebnisse zuverlässig sind?
Zuverlässigkeit ist ein Kernthema in jedem KI-Projekt. raphael setzt auf: menschliche Überprüfung bei kritischen Entscheidungen (Human-in-the-Loop), systematisches Testen und Validieren der Modellqualität, Monitoring der Modellleistung im Produktionsbetrieb, klare Feedback-Mechanismen zur kontinuierlichen Verbesserung, und Explainability-Ansätze, die Entscheidungen nachvollziehbar machen.
Welche KI-Technologien und Frameworks setzt raphael ein?
raphael ist technologieoffen und wählt das passende Framework je nach Anforderung. Typische Technologien: Python-Ökosystem (scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, LangChain), Azure OpenAI, Azure ML, AWS SageMaker, Hugging Face, vektorbasierte Datenbanken (Pinecone, Weaviate, pgvector) sowie klassische ML-Methoden für strukturierte Daten.
Was ist RAG und warum ist es für Unternehmen interessant?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) ist ein Ansatz, bei dem ein KI-Modell (z. B. GPT) mit unternehmenseigenem Wissen angereichert wird. Statt auf allgemeines Trainingswissen angewiesen zu sein, kann das Modell auf aktuelle, interne Dokumente, Handbücher oder Datenbanken zugreifen. Für Unternehmen besonders interessant: interne Wissensdatenbanken, intelligente Dokumentensuche, Kunden-FAQ-Systeme und Mitarbeiter-Assistenten.
Kann KI auch interne Prozesse automatisieren?
Ja. KI ist ein leistungsstarkes Werkzeug für die Prozessautomatisierung: Klassifizierung und Weiterleitung eingehender Dokumente, automatische Dateneingabe und -validierung sowie intelligente Genehmigungsworkflows. raphael analysiert mit Ihnen im Rahmen der Potenzialanalyse, welche Prozesse am stärksten von KI-Automatisierung profitieren.
Wie wird die Akzeptanz von KI-Lösungen im Unternehmen sichergestellt?
Akzeptanz entsteht nicht durch die Technologie allein, sondern durch eine durchdachte Einführungsstrategie: frühzeitige Einbindung der Mitarbeiter, transparente Kommunikation über Ziele und Grenzen der KI, leicht verständliche Interfaces und Erklärungen, schrittweise Einführung mit Feedback-Möglichkeiten, Schulungen und Begleitung während des Rollouts.
Wie starte ich ein KI-Projekt mit raphael?
Der erste Schritt ist eine unverbindliche Anfrage. raphael bietet als Einstieg eine strukturierte KI-Potenzialanalyse an: In einem Workshop und auf Basis verfügbarer Daten und Prozesse identifizieren wir gemeinsam die vielversprechendsten KI-Use-Cases – mit Bewertung von Nutzen, Aufwand und Risiko. Das Ergebnis ist eine priorisierte Roadmap für erste KI-Schritte.
Wie stellt raphael sicher, dass sensible Daten die EU nicht verlassen?
Für viele Unternehmen und insbesondere für Organisationen aus dem öffentlichen Sektor, dem Gesundheitswesen oder der kritischen Infrastruktur ist die Antwort einfach: Die Daten müssen in der EU bleiben.
Viele KI-Lösungen bieten entweder eine sehr hohe Antwortqualität, verarbeiten Daten jedoch außerhalb der EU, oder erfüllen zwar die Anforderungen an die Datenhoheit, liefern aber deutlich schwächere Ergebnisse.
Raphael kombiniert beide Anforderungen:
EU-Datenhoheit: Verarbeitung und Hosting innerhalb der Europäischen Union.
- Vertragliche Sicherheit: Klare vertragliche Regelungen mit europäischen Anbietern.
- Hohe Antwortqualität: Einsatz moderner Open-Weights-Modelle auf dem Leistungsniveau führender internationaler KI-Modelle.
- Geeignet für regulierte Branchen: Ideal für öffentliche Einrichtungen, Gesundheitswesen und kritische Infrastrukturen.
Damit müssen Unternehmen nicht mehr zwischen Datenschutz und Leistungsfähigkeit wählen.
