FAQ

SALTIR entwickelt und integriert maßgeschneiderte KI-Lösungen für Unternehmen mit Schwerpunkt auf generativer KI, Computer Vision und KI-Literacy, einschließlich semantischer Interoperabilität. Wir befähigen Unternehmen, Open-Source-Technologien für eine sichere, unabhängige und skalierbare digitale Transformation zu nutzen.

Open-Source-KI bietet mehrere entscheidende Vorteile:

• Unabhängigkeit und Sicherheit: Sie vermeiden die Bindung an einen bestimmten Anbieter und behalten die volle Kontrolle über Ihre Daten und Infrastruktur. Open-Source-Modelle können lokal ausgeführt werden, wodurch das Risiko eines Datenverlusts an Dritte minimiert wird.
• Kosteneffizienz: Es fallen keine Lizenzgebühren an, und Sie können die Technologie an Ihre Bedürfnisse anpassen, was die langfristigen Kosten senkt.
• Transparenz und Vertrauen: Der Quellcode ist überprüfbar, was die Transparenz erhöht und es Ihnen ermöglicht, ethische oder Sicherheitsbedenken direkt anzusprechen.
• Gemeinschaft und Innovation: Open-Source-Lösungen profitieren von einer weltweiten Gemeinschaft, was zu schneller Innovation, regelmäßigen Aktualisierungen und robusterer, von Experten geprüfter Technologie führt.
• Anpassungsfähigkeit: Sie können Modelle und Tools an Ihre spezifischen Geschäftsanforderungen anpassen und so sicherstellen, dass sie perfekt auf Ihren Anwendungsfall zugeschnitten sind.

Wir arbeiten mit führenden Open-Source-Frameworks und -Tools, darunter:

• Generative KI: Transformator-basierte Large Language Models (LLMs), Retrieval-Augmented Generation (RAG), und Frameworks wie LLamaIndex, LangChain und N8N zur Verbindung von LLMs mit externen Datenquellen.
• Computer Vision: Deep-Learning-Modelle, insbesondere Convolutional Neural Networks (CNNs) für die Bild- und Videoanalyse, Objekterkennung in Echtzeit (z. B. YOLO, RF-DETR) und Transfer Learning für den schnellen Einsatz.
• Semantische Interoperabilität: Ontologiebasierte Datenintegration, Middleware für Systemkompatibilität und Industriestandards (z. B. RDF, JSON-LD) zur Harmonisierung von Daten aus verschiedenen Quellen.

Beginnen Sie klein und konzentriert:

• Identifizieren Sie einen klaren Anwendungsfall: Analysieren Sie Ihr Unternehmen und legen Sie einen Prozess oder eine Herausforderung fest, bei dem KI einen messbaren Wert liefern kann.
• Pilotprojekt: Beginnen Sie mit einem überschaubaren Pilotprojekt, um die Technologie zu testen und Erkenntnisse zu sammeln, bevor Sie das Projekt ausweiten.
• Messen Sie die Ergebnisse: Nutzen Sie KPIs, die auf Ihre Geschäftsziele abgestimmt sind, um den Erfolg zu bewerten und Ihren Ansatz zu verfeinern.
• Schrittweise Ausweitung: Sobald sich das Pilotprojekt als erfolgreich erweist, können Sie es auf komplexere oder ganzheitliche Prozesse ausweiten.

Dieser Ansatz minimiert das Risiko, sorgt für frühe Erfolge und stärkt das interne Vertrauen in die KI-Einführung.

Erfolgreiche KI-Projekte hängen von den Kenntnissen und dem Engagement Ihres Teams ab:

• Fachwissen: Die Mitarbeiter verstehen Ihre Geschäftsprozesse und können helfen, relevante Anwendungsfälle und Datenanforderungen zu definieren.
• Veränderungsmanagement: Die Einbindung der Mitarbeiter verringert Widerstände, entmystifiziert KI und stellt sicher, dass die Technologie als ein Werkzeug zur Verbesserung und nicht als Ersatz gesehen wird.
• Kontinuierliche Verbesserung: Kontinuierliches Feedback von Nutzern und Experten führt zu besseren, praktischeren Lösungen.

Wir empfehlen, KI von Anfang an zu einem gemeinschaftlichen Projekt zu machen und alle relevanten Interessengruppen einzubeziehen.

Semantische Interoperabilität bedeutet, dass Ihre Systeme und KI-Agenten Daten auf einheitliche, aussagekräftige Weise austauschen und verstehen können, unabhängig von Quelle und Format. Dies ermöglicht:

• Nahtlose Datenintegration: Kombinieren von Informationen aus verschiedenen Plattformen und Abteilungen.
• Bessere Entscheidungsfindung: KI kann verschiedene Datensätze durchdenken und so tiefere Einblicke gewinnen.
• Zukunftssicherheit: Wenn Ihr Unternehmen wächst, stellen interoperable Daten sicher, dass Sie neue Technologien ohne kostspielige Nacharbeiten übernehmen können.

SALTIR hilft Ihnen, Ihre Datenlandschaft zu bewerten, die Datenqualität zu verbessern und Standards für semantische Interoperabilität zu implementieren.

Gute Daten sind die Grundlage für jedes KI-Projekt:

• Bewerten Sie, was Sie haben: Inventarisieren Sie Ihre Datenquellen und -formate.
• Prüfen Sie die Qualität: Stellen Sie sicher, dass die Daten korrekt, vollständig und konsistent sind.
• Identifizieren Sie Lücken: Ermitteln Sie, was für Ihren Zielanwendungsfall noch fehlt.
• Aufbereiten und bereinigen: Entfernen Sie Duplikate, korrigieren Sie Fehler und strukturieren Sie die Daten für die Analyse.

SALTIR bietet AI Literacy Services an, die Sie dabei unterstützen, Ihre Daten zu verstehen, vorzubereiten und für eine erfolgreiche AI-Implementierung zu optimieren.

Wir stellen Ihre Datensouveränität in den Vordergrund:

• Vor-Ort- und Private-Cloud-Optionen: Bewahren Sie sensible Daten innerhalb Ihrer Infrastruktur.
• Open-Source-Transparenz: Vollständiger Einblick in die Verarbeitung Ihrer Daten – keine versteckten Algorithmen oder Zugriff durch Dritte.
• Einhaltung von Vorschriften: Wir unterstützen Sie bei der Einhaltung von Branchenstandards und Vorschriften.

Der Zeitrahmen hängt von der Komplexität ab, aber ein typisches Pilotprojekt kann innerhalb weniger Wochen bis Monate in Betrieb genommen werden. Größere, ganzheitliche Lösungen können länger dauern, aber wenn man klein anfängt, ist der Ertrag schneller und das Risiko geringer.

Ja. Wir bieten Support, Wartung und Schulungen für Ihr Team, um eine nachhaltige KI-Einführung zu gewährleisten. Unser Ziel ist es, Ihr Unternehmen in die Lage zu versetzen, KI-Lösungen im Laufe der Zeit selbstständig zu nutzen, anzupassen und zu erweitern.

Wenn Sie weitere Fragen haben oder Ihre spezifischen Anforderungen besprechen möchten, kontaktieren Sie uns für ein persönliches Beratungsgespräch.