Konkrete Ausgangslage
Der Use Case lohnt sich, wenn wiederkehrende Aufgaben heute manuell geprüft, kopiert, beantwortet oder zwischen Systemen weitergereicht werden.
ConsultingServices.aiAI Consulting for SMEsUse Case in Detail
Multimodal AI (Image & Speech)
Artificial intelligence is no longer limited to pure text. "Multimodal" means that AI can also perfectly interpret photos, scanned plans, speech, and PDFs. This turns the mobile phone on the construction site or in the factory hall into the most powerful data collection tool for your company.
Where Multimodality Shines
Ideal Areas of Application (Computer Vision)
Especially Suitable When:
- A large part of your data is unstructured (paper sketches, photos of damages, audio memos).
- Field technicians spend a lot of time documenting conditions.
- You need to visually or acoustically inspect tens of thousands of components in quality assurance.
Less Suitable For:
- Companies that already have 100% structured, error-free Excel/SAP tables and need pure text processing.
Scenarios from SMEs
Automated Construction Site Measurement
A craftsman photographs a heating cellar. The AI recognizes the boiler type, pipe connections, and valves, matches this with the material catalog, and automatically generates 80% of the quote.
Reading Handwriting & Plans
Old circuit diagrams, handwritten service reports, or smudged delivery notes (OCR)? Modern vision-language models (like GPT-4o) read and transfer this flawlessly into structured ERP.
Audio Documentation (Speech)
Service technicians record a 2-minute memo on the way back in the car. The AI filters filler words, extracts the core issues, books consumed parts, and creates the official PDF service report.
Vertiefung
Ausgangslage, Wirtschaftlichkeit und Umsetzung.
Damit ein Use Case nicht nur interessant klingt, muss er in Prozessvolumen, Datenlage, Risiko und messbarer Wirkung übersetzt werden.
ROI-Logik
Der wirtschaftliche Hebel entsteht meist aus eingesparter Bearbeitungszeit, weniger Fehlern, schnellerer Reaktionszeit und besserer Auslastung vorhandener Teams.
Umsetzung in 4 Schritten
- Ist-Prozess und Volumen erfassen: Welche Vorgänge kommen wie oft vor und wie lange dauert die Bearbeitung?
- Daten- und Systemzugang prüfen: Welche Quellen, Freigaben und Schnittstellen werden benötigt?
- Pilot mit klaren Qualitätskriterien bauen: Testfälle, Fallbacks und Human-in-the-Loop definieren.
- Wirkung messen: Zeitersparnis, Fehlerquote, Durchlaufzeit und Akzeptanz im Team vergleichen.
Entscheidungsfragen vor dem Pilot
- Ist der Prozess häufig genug, damit Automatisierung einen echten Hebel hat?
- Sind die benötigten Daten digital verfügbar oder realistisch erschließbar?
- Gibt es klare Regeln, wann die KI handeln darf und wann ein Mensch freigeben muss?
ROI-Beispiel
Konservative Beispielrechnung
Das entspricht rund 24.000 EUR manuellem Jahresaufwand. Bei 30 Prozent Entlastung entsteht ein rechnerisches Potenzial von ca. 7.200 EUR pro Jahr.
Die tatsächliche Wirtschaftlichkeit hängt von Prozessvolumen, Datenqualität, Integrationsaufwand und Freigabeanforderungen ab.Annahmen
- 500 Vorgänge pro Monat
- 8 Minuten manuelle Bearbeitungszeit
- 45 EUR interne Vollkosten pro Stunde
- 30 Prozent realistisch automatisierbarer Anteil