Häufig gestellte Fragen

Ehrliche Antwort: Oft nicht, zumindest nicht so, wie Sie vielleicht denken. Viele Prozesse profitieren von einfacher Automatisierung, lange bevor KI ins Spiel kommt. Unsere Aufgabe ist, ehrlich zu bewerten, wo KI echten Mehrwert schafft und wo ein simpler Workflow die bessere Lösung ist. Im Zweifel: Nicht jeder Prozess braucht KI.

Ja, unbedingt. Die meisten unserer Erstgespräche beginnen mit der Aussage, dass man noch nicht genau wisse, was möglich ist. Genau deshalb machen wir erst eine Bestandsaufnahme und zeigen, welche Ansatzpunkte es in Ihrem Unternehmen gibt, bevor über Technologie geredet wird.

Das Erstgespräch ist kostenlos und unverbindlich. Wir nehmen uns in der Regel 30 bis 60 Minuten Zeit, um Ihre Situation zu verstehen und erste Einschätzungen zu geben. Erst wenn daraus ein konkretes Projekt wird, sprechen wir über Aufwand und Preise.

Nein, ganz im Gegenteil. Unsere Zielgruppen sind KMU und öffentliche Verwaltung im DACH-Raum sowie Dänemark. Wir glauben, dass gerade mittelständische Unternehmen und Behörden enormes Potenzial für KI und Automatisierung haben, und bewusst schlanke, pragmatische Lösungen brauchen, keine Enterprise-Projekte.

Wir sind bewusst tool-agnostisch. Je nach Projekt nutzen wir n8n für Workflow-Automatisierung, Python für Custom-Lösungen, lokale LLMs (Llama, Mistral, Qwen via Ollama) für datenschutzkritische Umgebungen, und Claude oder GPT dort, wo Cloud-APIs sinnvoll sind. Der Tool-Mix ergibt sich aus den Anforderungen, nicht umgekehrt.

OCR (Optical Character Recognition) erkennt gedruckten Standardtext und ist eine Commodity-Technologie. ICR (Intelligent Character Recognition) nutzt KI-Methoden und Ensemble-Ansätze und ist deutlich robuster bei schwierigem Material. HTR (Handwritten Text Recognition) ist spezialisiert auf Handschrift und benötigt eigene Modelle mit echtem Sprachverständnis. In der Praxis werden die drei meist kombiniert.

CER (Character Error Rate) misst den Anteil falsch erkannter Zeichen, WER (Word Error Rate) den Anteil falsch erkannter Wörter. Das sind die beiden Standard-Metriken für Texterkennung. Moderne KI-Pipelines erreichen bei gedrucktem Text CER-Werte unter 2%, bei Handschrift unter 5%. Werte, die vor wenigen Jahren noch als unerreichbar galten.

Ein KI-Agent ist ein System, das eigenständig recherchieren, Entscheidungen treffen und Aufgaben in Ihrer IT-Landschaft ausführen kann, nicht nur ein Chatbot, der Fragen beantwortet. Der Unterschied: Ein Agent hat ein Ziel und einen Handlungsraum, ein Chatbot hat nur Antworten. Agenten brauchen klare Rahmenbedingungen, Governance und Qualitätssicherung.

RAG (Retrieval-Augmented Generation) verbindet ein Sprachmodell mit einer durchsuchbaren Wissensbasis. Statt nur auf Trainingsdaten zurückzugreifen, zieht das Modell zur Laufzeit relevante Dokumente aus Ihrer Datenquelle und nutzt sie für seine Antwort. Das reduziert Halluzinationen und sorgt dafür, dass Antworten auf Ihren echten, aktuellen Daten basieren.

Das hängt von der Datenart ab. Personenbezogene Daten, Gesundheitsdaten, Bürgerdaten und geschäftskritische Informationen sollten nicht unkontrolliert in Cloud-Dienste fließen. Wir bauen deshalb bevorzugt On-Premise-Lösungen, bei denen Ihre Daten Ihre Infrastruktur nie verlassen. Bei weniger sensiblen Daten ist Cloud oft unproblematisch: das entscheiden wir projektbezogen.

On-Premise heißt: Die KI-Modelle und die gesamte Verarbeitungspipeline laufen vollständig auf Ihrer eigenen Infrastruktur oder in einem von Ihnen kontrollierten Rechenzentrum. Kein API-Call zu OpenAI, keine Datenübertragung an US-Anbieter, kein Schrems-II-Risiko. Ihre Daten bleiben, wo sie hingehören.

KI an sich ist weder konform noch nicht-konform, es kommt darauf an, wie sie eingesetzt wird. Unsere Lösungen sind DSGVO-konform by design: lokale Verarbeitung, klare Rechtsgrundlagen, transparente Datenflüsse, Auftragsverarbeitungsverträge wo nötig. Bei Bedarf helfen wir Ihnen auch mit der Dokumentation für Ihre Datenschutzbeauftragten.

Ja, und das ist oft sinnvoller als man denkt. Moderne Open-Source-Modelle wie Llama 3, Mistral oder Qwen laufen auf überschaubarer Hardware und liefern für viele Anwendungsfälle exzellente Ergebnisse. Wir beraten Sie bei der Hardware-Auswahl, dem Setup (z.B. mit Ollama oder vLLM) und dem Betrieb im Produktionsumfeld.

Ja, aber es hängt immer von Ihren konkreten Dokumenten ab. Moderne HTR-Pipelines erreichen bei durchschnittlicher Handschrift CER-Werte unter 5%, oft deutlich besser. Entscheidend ist, dass wir die Pipeline auf Ihre tatsächlichen Dokumente trainieren, nicht auf Testdaten aus dem Labor. Unsere ehrliche Antwort finden wir in einem Proof of Concept mit Ihren echten Scans.

OZG, § 126 BGB (Schriftform), das BFSG und Entsprechungen in Österreich (AVG § 13) und der Schweiz (VwVG Art. 21) verpflichten Verwaltungen, den Papierweg offenzuhalten. Das heißt nicht, dass die Dokumente manuell abgetippt werden müssen, sondern dass sie digitalisiert und verarbeitbar gemacht werden müssen. Genau dafür bauen wir die Pipelines.

Öffentliche Verwaltung (Anträge, Bauanträge, Widersprüche), Versicherungen (Schadensmeldungen, Altverträge), Gesundheitswesen (handschriftliche Notizen, Befunde), Archive und Kultureinrichtungen (historische Dokumente) sowie Industrie und Logistik (Lieferscheine, Prüfprotokolle). Überall dort, wo Papier noch Realität ist.

Das lässt sich nicht pauschal beantworten, aber wir arbeiten bewusst in kurzen Zyklen. Eine erste Analyse und Strategie dauert oft 2-4 Wochen. Ein Proof of Concept für einen konkreten Anwendungsfall meist 4-8 Wochen. Die Produktionsreife einer Lösung dann weitere 4-12 Wochen, abhängig von der Komplexität. Wir liefern früh und oft, damit Sie schnell sehen, ob die Richtung stimmt.

Ein Proof of Concept ist ein überschaubarer Prototyp: die sprichwörtliche 80%-Lösung. Er beantwortet zwei Fragen: Funktioniert der Ansatz grundsätzlich? Und erreicht er die Qualität, die Sie brauchen? Erst wenn beide Fragen klar beantwortet sind, investieren wir in die volle Produktionsreife. So vermeiden Sie teure Fehlentscheidungen.

Vellmerk.ai ist bewusst schlank aufgestellt. Für größere Projekte arbeiten wir mit einem Netzwerk erfahrener Freelancer und Spezialisten zusammen, je nach Anforderung stellen wir das passende Team zusammen. Sie bekommen genau die Expertise, die Ihr Projekt braucht, ohne Overhead.

Wir arbeiten branchenübergreifend im DACH-Raum (Deutschland, Österreich, Schweiz) sowie in Dänemark. Die Beratung erfolgt flexibel: remote, hybrid oder vor Ort, je nach Projekt und Wunsch.

Das hängt vom Projekt ab. Für Beratung und Workshops arbeiten wir meist auf Tages- oder Stundensatz-Basis. Für Implementierungsprojekte bevorzugen wir Festpreise mit klar definierten Leistungspaketen, damit Sie Budgetsicherheit haben. Bei langfristigen Partnerschaften sind auch Retainer-Modelle möglich.