Der Use Case ist zu breit
Das Team will „AI hinzufügen“, hat aber Input, Entscheidung, Qualitätsmetrik und tolerierbaren Fehler nicht definiert.
AI Integrations
AI im bestehenden Workflow – mit messbarer Aufgabe, Evaluation und Fallback
Wir konzipieren und integrieren begrenzte AI Use Cases für Klassifikation, Suche, Generierung und Assistance.
Wir trennen Demo und Production-Kontur und berücksichtigen Daten, Privacy, Provider-Abstraktion, Qualität, Kosten und Human Review.
AI Use Case prüfenWann es relevant wird
Wann AI Integrations zur konkreten Aufgabe wird
Die Seite beschreibt beobachtbare Symptome, statt Discovery durch ein Ergebnisversprechen zu ersetzen.
Daten brauchen klare Grenzen
Privacy, Retention, Provider Processing und Mitarbeiterzugriff sind nicht festgelegt.
Model Output löst reale Aktionen aus
Ohne Evaluation, Confidence, Fallback und Human Review wird ein Fehler zum Production Effect.
Was Dazoro leistet
Wie wir AI Integrations umsetzen
Die Arbeit bleibt auf einen vereinbarten technischen Rahmen und ein prüfbares Ergebnis begrenzt.
Use-Case-Framing
Wir definieren eine Aufgabe, Eingangsdaten, erwarteten Output und ein messbares Nutzenkriterium.
Data- und Provider-Grenze
Wir legen Privacy, Retention, Provider-Abstraktion, Kosten und Kontextgrenzen fest.
Prototyp mit Evaluation
Wir bauen einen begrenzten Flow und testen ihn an repräsentativen Beispielen.
Kontrollierte Integration
Wir ergänzen Fallback, Human Review, Observability und sicheres Abschalten vor realen Effekten.
Ablauf
So läuft die Zusammenarbeit
Kontext und Akzeptanzkriterien
Wir definieren Aufgabe, Grenzen, Abhängigkeiten und Abnahmekriterien vor der Umsetzung.
Solution Design
Wir wählen die kleinste tragfähige Architektur und eine passende Reihenfolge der Änderungen.
Begrenzte Umsetzung
Wir liefern den vereinbarten Diff in prüfbaren Schritten ohne optionalen globalen Refactor.
Validierung und Übergabe
Wir prüfen kritische Szenarien, dokumentieren Grenzen und bereiten einen klaren Rollback vor.
Grenzen
Was enthalten ist und was eine separate Entscheidung braucht
Enthalten
- Klassifikation, Suche, Generierung und Assistance
- Provider/Model-Abstraktion und Prompt-Verträge
- Evaluation Dataset und Quality Checks
- Privacy-Grenzen, Fallback und Human Review
Nicht automatisch zugesagt
- autonomer Ersatz eines Teams
- Accuracy-Aussagen ohne Dataset und Evaluation
- Übertragung sensibler Daten ohne abgestimmten Schutz
- irreversible Aktion nur aufgrund des Model Outputs
Arbeitsweise
Wie das Ergebnis überprüfbar bleibt
Die Lösung wird mit beobachtbaren Verträgen, Tests und einem kontrollierten Release verknüpft.
Der Use Case ist begrenzt
Das System löst eine konkrete Aufgabe mit bekanntem Input, Output und akzeptablem Risiko.
Qualität wird gemessen
Evaluation Set und Failure Categories zeigen reale Grenzen des Modells.
Fallback ist eingebaut
Unsichere oder nicht verfügbare AI blockiert den sicheren Basis-Workflow nicht.
Aufgabe besprechen
Gibt es eine Aufgabe, bei der AI messbaren Nutzen liefern soll?
Beschreiben Sie Workflow, Daten und die zu verbessernde Entscheidung. Wir prüfen die Eignung vor Modell- oder Providerwahl.