ExhibitManager / Causasoft
AI-gestützte Recherche in umfangreichen juristischen Dokumentenbeständen reduziert manuellen Suchaufwand und verbessert den Zugang zu relevanten Informationen.
Umsetzbare und nutzenstiftende AI-Lösungen
Wenn AI nicht experimentell bleiben, sondern im Alltag echten Geschäftsnutzen kreieren soll.
Viele Unternehmen beschäftigen sich intensiv mit AI. Doch zwischen einem interessanten Proof of Concept und einer produktiv nutzbaren Lösung klafft oft eine grosse Lücke.
Die entscheidende Frage lautet deshalb nicht: Wo können wir AI einsetzen?
Sondern: Wo lohnt sich AI – und wie bringen wir sie sicher, zuverlässig und wirtschaftlich in den produktiven Einsatz?
BitStone entwickelt AI-Lösungen mit klarem Business Case und integriert sie in bestehende Prozesse, Datenquellen und Anwendungen.
Typische Ausgangslagen
Wann ist eine AI-Lösung sinnvoll?
AI ist dann interessant, wenn:
- Mitarbeitende viel Zeit mit Recherche, Suche oder Dokumentenanalyse verbringen,
- grosse Mengen unstrukturierter Informationen verarbeitet werden müssen,
- Wissen über viele Systeme, Dokumente oder Datenquellen verteilt ist,
- wiederkehrende Aufgaben teilweise automatisiert werden können,
- bestehende Software durch intelligente Funktionen erweitert werden soll,
- Entscheidungen durch bessere Informationsaufbereitung unterstützt werden können,
- erste AI-Experimente existieren, aber der Weg in den produktiven Betrieb unklar ist,
- konkrete AI-Ideen vorhanden sind, deren Nutzen und Machbarkeit zuerst bewertet werden müssen.
Typische Fragen unserer Kunden
- Welche AI Use Cases schaffen tatsächlich messbaren Nutzen?
- Welche Prozesse eignen sich überhaupt für AI?
- Was lässt sich sinnvoll automatisieren – und was sollte bewusst beim Menschen bleiben?
- Welche Daten benötigen wir?
- Können bestehende Dokumente, Wissensbasen und Systeme genutzt werden?
- Wie zuverlässig müssen AI-Ergebnisse sein?
- Wie stellen wir Nachvollziehbarkeit und Kontrolle sicher?
- Wie integrieren wir AI in bestehende Anwendungen und Prozesse?
- Wie schützen wir vertrauliche Unternehmensdaten?
- Und wie kommen wir vom Experiment zu einer produktiven Lösung?
Was wir realisieren
Typische AI-Vorhaben
Wir entwickeln und integrieren unter anderem:
- AI-Assistenten
- wissensbasierte Such- und Recherchelösungen
- RAG-Anwendungen
- Dokumentenanalyse und Information Extraction
- intelligente Frage-Antwort-Systeme
- AI-gestützte Prozessautomatisierung
- AI-Agenten
- intelligente Produktsuche
- Sales- und Service-Assistenten
- AI-Funktionen innerhalb bestehender Softwareprodukte
- Klassifikation, Zusammenfassung und strukturierte Aufbereitung von Informationen
Der Fokus liegt dabei nicht auf AI als eigenständigem Experiment, sondern auf der Integration in reale Geschäftsprozesse.
So gehen wir vor
Use Case verstehen. Nutzen prüfen. Lösung entwickeln. Produktiv machen.
Verstehen
Wir analysieren den Geschäftsprozess, die Nutzer, vorhandene Daten und das konkrete Problem.
Bewerten
Wir prüfen Business Value, Machbarkeit, Datenqualität, Risiken und geeignete AI-Ansätze.
Nicht jeder technisch mögliche Use Case ist wirtschaftlich sinnvoll.
Prototypisieren
Wo notwendig, testen wir kritische Annahmen mit einem klar abgegrenzten Proof of Concept oder Prototyp.
Entwickeln und integrieren
Wir entwickeln die produktive Lösung und verbinden sie mit bestehenden Anwendungen, Dokumenten, Datenquellen und Workflows.
Betreiben und optimieren
AI-Lösungen müssen beobachtet, bewertet und laufend verbessert werden. Auf Wunsch übernehmen wir auch Betrieb und kontinuierliche Optimierung.
Was eine gute AI-Lösung auszeichnet
Nicht möglichst intelligent. Sondern möglichst nützlich.
Eine gute AI-Lösung:
- löst ein klar definiertes geschäftliches Problem
- schafft messbaren Nutzen
- nutzt vorhandene Daten sinnvoll
- ist in bestehende Prozesse integriert
- liefert nachvollziehbare Ergebnisse
- berücksichtigt Datenschutz und Informationssicherheit
- definiert klar, wo menschliche Kontrolle notwendig bleibt
- lässt sich im produktiven Betrieb überwachen
- kann langfristig verbessert und erweitert werden
AI ist kein Selbstzweck. Sie muss sich im Arbeitsalltag bewähren.
Der Kundennutzen
Weniger manuelle Arbeit. Besserer Zugang zu Wissen. Schnellere Entscheidungen.
Je nach Anwendungsfall können AI-Lösungen:
- Rechercheaufwand reduzieren
- grosse Informationsmengen schneller erschliessen
- wiederkehrende Aufgaben automatisieren
- Wissen zentral verfügbar machen
- Antwortqualität und Konsistenz verbessern
- Mitarbeitende bei komplexen Aufgaben unterstützen
- Bearbeitungszeiten reduzieren
- bestehende Software substanziell aufwerten
Das Ziel ist nicht ein AI-Projekt. Das Ziel ist ein messbar besserer Geschäftsprozess.
Technologien und Kompetenzen
Je nach Anwendungsfall setzen wir unter anderem ein:
- Generative AI
- Large Language Models
- RAG
- AI Agents
- Vector Search
- Natural Language Processing
- Document Processing
- Knowledge Bases
- APIs
- Cloud AI Services
- Human in the Loop
- Audit Trails
- Security & Access Control
Die Wahl der Technologie folgt dem Use Case, den Daten und den Anforderungen an Sicherheit und Zuverlässigkeit.
Relevante Erfolgsgeschichten
Erfolgsgeschichte ansehen
Hôpital Riviera-Chablais / TumorBoard
Ergänzende Erfahrung mit Fachplattformen
Strukturierte digitale Unterstützung komplexer medizinischer Entscheidungsprozesse mit hohen Anforderungen an Nachvollziehbarkeit, Datenschutz und Sicherheit.
Digital Dental Life / Dental Campus
Ergänzende Erfahrung mit Fachplattformen
Digitale Plattformen und datenbasierte Anwendungen zur internationalen Vermittlung und Nutzung von Fachwissen.
Wann ist BitStone der richtige Partner?
BitStone passt, wenn:
- der Business Use Case wichtiger ist als der AI-Hype,
- AI in bestehende Prozesse oder Software integriert werden soll,
- sensible oder geschäftskritische Daten verarbeitet werden,
- ein Proof of Concept in eine produktive Lösung überführt werden soll,
- Nachvollziehbarkeit und menschliche Kontrolle wichtig sind,
- Sie einen Partner suchen, der AI und Software Engineering gemeinsam beherrscht.
Haben Sie einen konkreten AI Use Case?
Oder wissen Sie noch nicht, wo AI in Ihrem Unternehmen wirklich Nutzen schaffen kann?
Lassen Sie uns gemeinsam klären, welches Potenzial realistisch ist und welcher nächste Schritt sinnvoll wäre.
