Individuelle Software · Produkt + Markt
Qualytis
- Ausgangslage
- Qualitative Interviews sollen systematisch codiert werden.
- Anwendung
- Eine individuelle Software, die die Codierung qualitativer Interviews unterstützt.
Leistung · Individuelle Entwicklung Individuelle KI-Anwendungen für Ihr Team.
Wir entwickeln Anwendungen, mit denen Ihr Team Daten auswertet, Dokumente erschließt oder wiederkehrende Arbeitsschritte automatisiert.
Noch offen, ob die deepsight cloud, die slide factory oder eine individuelle Entwicklung passt? Dann lassen Sie zuerst Ihren Use Case prüfen.
Typische Hürden
Regeln in Handbüchern, Angaben in PDFs, Abläufe in Tabellen.
Dazwischen Ihr Team, das sucht, abtippt und abgleicht. Damit eine KI-Anwendung hilft, muss sie zu Ihren Daten, Systemen und Vorgaben passen.
Ausgangslage: Die Antwort steht irgendwo
Richtlinien, Verträge, Leistungsbeschreibungen: Wer eine Regel sucht, öffnet mehrere Dokumente – oder fragt die Kollegin, die es weiß.
Mit deepsight: Antworten mit Fundstelle
Ein Wissens-Chatbot sucht in den Unterlagen, die Sie freigeben, und nennt die Stelle, auf die er sich stützt. Ihr Team prüft nach, statt zu suchen.
Zu Wissens-ChatbotsAusgangslage: Abtippen, Tag für Tag
Rechnungen, Anträge, Formulare: Dieselben Angaben wandern von Hand ins Fachsystem. Tippfehler fallen oft erst später auf.
Mit deepsight: Felder auslesen, Unsicheres vorlegen
Eine Datenextraktion übernimmt die benötigten Angaben. Werte, die schlecht lesbar sind oder gegen eine vereinbarte Regel verstoßen, legt sie Ihrem Team zur Kontrolle vor, bevor sie ins Zielsystem gehen.
Zur DatenextraktionAusgangslage: Ein Ablauf, den kein Standardtool abbildet
Eigene Methode, eigene Prüfschritte, eigene Berichtsform: Was die Software nicht kann, entsteht nebenher in Tabellen. Export für Export.
Mit deepsight: Software entlang Ihrer Methode
Wir entwickeln die Anwendung um Ihren Ablauf herum: mit Ihren Begriffen, Ihren Prüfschritten und den Ergebnissen, mit denen Ihr Team weiterarbeitet.
Zu den ProjektbeispielenAusgangslage: Der Pilot, der nie live geht
Der Prototyp überzeugt. Dann fragt die IT: Wo werden die Daten verarbeitet, wer betreibt das System, wie wird es angebunden?
Mit deepsight: Betrieb von Anfang an mitgeplant
Datenwege, Betrieb und Anbindung klären wir früh mit Ihrer IT – nicht erst nach dem Prototyp. Prototyp, Umsetzung und auf Wunsch der Betrieb liegen bei demselben Team.
Zu den Projektphasen
Wobei wir helfen
Drei Arten von Aufgaben
Daten auswertenEigene Auswertungs- und Berichtslogik, etwa für die Codierung qualitativer Interviews.
Dokumente erschließenWissens-Chatbots für Ihre Unterlagen und Archive.
Arbeitsschritte automatisierenDatenextraktion und Anbindung an Ihre Systeme.
Lokale Sprachmodelle: Wir setzen lokale LLMs auf, pflegen und betreiben sie – auf Wunsch in Ihrer eigenen Infrastruktur.
Sie benötigen ein individuell trainiertes Modell?
Individuelles ModelltrainingWir prüfen im Rahmen eines individuellen Projekts, ob dieser Ansatz für Ihren Anwendungsfall geeignet ist.
Projekte
Mehr zu unseren Forschungsprojekten Ausgangslage, Anwendung, Stand
Zusammenarbeit
Phasen und was Sie jeweils erhalten
- Klären
Anwendungsfall, Daten und Beteiligte. Sie erhalten eine Anforderungsbeschreibung mit Aufwandsschätzung.
- Prototyp
Ein erster Stand mit einem Ausschnitt Ihrer Daten, den Ihr Team testen kann.
- Umsetzung
Die Anwendung für den Einsatz, mit Anbindung an Ihre Systeme.
- Betrieb
Hosting, Support und Weiterentwicklung nach Vereinbarung.
Welche Modelle, Datenbanken und Schnittstellen wir einsetzen, richtet sich nach Ihrem Vorhaben und Ihrer IT. Die Infrastruktur legen wir je Projekt fest – auch mit lokalen Sprachmodellen in Ihrer Umgebung.
Wir arbeiten mit verbreiteten Technologien und dokumentiertem Code. Nutzungsrechte und Übergabe regeln wir im Projektvertrag.
Fragestellungen
Was eine Anwendung für Ihr Team beantworten oder erledigen kann
- Welche Regel gilt laut aktueller Richtlinie für diesen Fall – und wo steht das?
- Was liegt in unserem Studien- oder Projektarchiv bereits zu einem Thema vor?
- Welche Angaben aus diesem Antrag gehören in welches Feld unseres Fachsystems?
- Wie codiert unser Team qualitative Interviews einheitlich nach dem eigenen Leitfaden?
- Wie führen wir eine ganze Befragung als barrierearmes Gespräch statt als Fragebogen?
- Ist ein Text verständlich formuliert, und wo liegen sprachliche Barrieren?
Gut zu wissen: In der deepsight cloud können Befragungen mit KI-Nachfrage bei knappen offenen Antworten zurückfragen, und der Assistent beantwortet Fragen zu Ihrer Auswertung – beides ohne Entwicklungsprojekt.
Daten und Quellen
Womit Projekte starten
Meist liegen die Daten schon vor – verteilt auf Laufwerke, Postfächer und Fachsysteme. Für den Prototyp genügt ein typischer Ausschnitt.
Dokumente und UnterlagenRichtlinien, Handbücher, Verträge oder Studienberichte, etwa als PDF- oder Word-Datei.
Wiederkehrende EingängeRechnungen, Anträge, Formulare oder Lieferscheine, auch als Scan.
Interviews und BefragungenTranskripte qualitativer Interviews, offene Antworten oder Gesprächsverläufe, mit Leitfaden oder Codeplan.
Daten aus Ihren SystemenTickets, Vorgänge oder Datensätze aus den Systemen, mit denen Ihr Team arbeitet.
Ihr FachwissenFachbegriffe, Prüfregeln und die Fälle, bei denen auch Ihr Team zweimal hinsehen muss.
Gut zu wissen: Personenbezogene Angaben können Sie vor der Übergabe aus dem Ausschnitt entfernen oder maskieren.
Ob eine KI-Anwendung trägt, zeigt sich an Ihren eigenen Daten.
Beispieldaten sagen wenig über Ihre Scans, Ihre Fachbegriffe und Ihre Sonderfälle.
Ablauf
So prüfen wir den Prototyp
Die Phase „Prototyp“ Schritt für Schritt.
- Prüffälle sammeln
Ihr Fachteam stellt typische und schwierige Fälle zusammen: echte Fragen mit der richtigen Antwort, Dokumente mit den richtigen Werten oder Interviews, die Ihr Team bereits codiert hat.
- Ergebnisse vergleichen
Wir halten die Ergebnisse des Prototyps gegen diese Fälle: Wo trifft er, wo nicht – und liegt es an den Unterlagen, der Dokumentqualität oder dem Verfahren?
Beispiel: Stichprobe messen - Nachschärfen
Unterlagen ergänzen, Prüfregeln anpassen und festlegen, welche Werte zur Kontrolle gehen. Dann erneut vergleichen.
Beispiel: Prüfansicht - Im Alltag erproben
Einige Nutzerinnen und Nutzer arbeiten mit dem Prototyp an echten Aufgaben. Ihre Rückmeldungen fließen in die Anforderungen für die Umsetzung.
- Entscheiden
Auf dieser Grundlage entscheiden Sie, ob und in welchem Umfang die Anwendung umgesetzt wird.
Ergebnisse
Welche Ergebnisse wir für Ihr Projekt vereinbaren
Auswertung des PrototypsIst ein Prototyp-Test vereinbart, halten wir fest, wie der Prototyp bei Ihren Prüffällen abgeschnitten hat.
DokumentationUmfang und Tiefe der Dokumentation zu Aufbau, Datenflüssen, Zugängen und Betrieb vereinbaren wir für Ihr Projekt.
EinweisungOb eine Einweisung vorgesehen ist und für wen, vereinbaren wir mit Ihnen – etwa für die Nutzerinnen und Nutzer oder für alle, die Unterlagen und Regeln später pflegen.
Was die Anwendung darf, legen Sie fest. Nicht das Sprachmodell.
Welche Unterlagen sie nutzt, welche Schritte sie ausführt und wann ein Mensch bestätigt.
Beispiel: Aktionen mit FreigabeMethodik
Worauf wir bei KI-Anwendungen achten
Sprachmodell und feste Regeln kombinieren
Sprachmodelle lesen Freitext und wechselnde Layouts. Eindeutiges prüfen feste Regeln – etwa Pflichtfelder, Formate, Summen oder die zulässigen Codes eines Codeplans.
Grundlagen aktuell halten
Eine Anwendung ist nur so aktuell wie ihre Grundlagen: Unterlagen, Prüfregeln oder Codeplan. Wer neue Fassungen einspielt und alte zurückzieht, legen wir vor dem Start fest.
Sagen statt raten
Steht eine Antwort nicht in den Unterlagen, ist ein Wert unleserlich oder passt eine Interviewpassage zu keinem Code, soll die Anwendung das offen zeigen. Wie zuverlässig das gelingt, gehört zu den Prüffällen.
Eng anfangen, dann erweitern
Zuerst ein klar umrissener Fall, etwa eine Dokumentart, ein Themenbereich oder eine Studie. Weitere folgen, wenn der erste im Alltag funktioniert.
Häufige Fragen
Fragen zu individuellen Projekten
Eine Pauschale gibt es nicht: Aufwand und Dauer hängen von Daten, Anbindungen und Betrieb ab. Belastbar schätzen lässt sich beides erst, wenn Aufgabe und Daten geklärt sind – deshalb steht die Schätzung vor jeder Entwicklung.
Für die Auswertung offener Antworten, Befragungen oder Feedback ist die deepsight cloud der direkte Weg, für Excel-Tabellen, die in PowerPoint sollen, die slide factory. Eine Entwicklung lohnt sich, wenn Ihre Aufgabe, Daten oder Systeme etwas verlangen, das beide nicht abdecken.
Vor allem passende Hardware, in der Regel Server mit Grafikprozessoren (GPU). Welche Ausstattung genügt, hängt von Modell, Datenmenge und Zahl der gleichzeitigen Nutzer ab. Wir haben Erfahrung vom GPU-Server im Rechenzentrum bis zum kompakten KI-Rechner am Arbeitsplatz. Ob ein lokales Modell für Ihre Aufgabe ausreicht, zeigt der Prototyp.
Ja, wenn Ihre Systeme eine Schnittstelle oder einen Export bieten – etwa CRM, Ticketsystem, Datenbank oder Fachanwendung. Den Weg und die Rechte der Anwendung klären wir mit Ihrer IT. Auch Anbindungen an die deepsight cloud, die über Upload und Konnektoren hinausgehen, setzen wir als individuelles Projekt um.
Welche Daten an welche Dienste gehen und wer Zugriff hat, klären wir zu Projektbeginn und legen es in der Architektur fest. Verarbeiten wir personenbezogene Daten in Ihrem Auftrag, schließen wir einen Auftragsverarbeitungsvertrag (AVV) nach Art. 28 DSGVO. Die Angaben unter Sicherheit beziehen sich auf deepsight cloud und slide factory.
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Erzählen Sie uns von Ihrer Aufgabe. Wir melden uns mit einer ersten Einschätzung.