KI bei coderis

AI First bei coderis

Künstliche Intelligenz verändert gerade sehr viele Arbeitsabläufe. Für uns ist klar: Wer heute ein Unternehmen führt, muss KI von Anfang an mitdenken. Deshalb stellen wir vor größeren Projekten bewusst die Frage: Wie lässt sich dieses Problem geschickt mit KI lösen?

Genauso wichtig ist aber die zweite Frage: Wo sollte KI bewusst nicht alleine entscheiden und arbeiten? Gerade in der Medizinbranche geht es um hohe Sicherheit, sensible Daten, echte Verantwortung und viele Ausnahmen im Alltag. Eine Antwort darf nicht nur schnell sein, sondern muss auch stimmen, nachvollziehbar sein und in den jeweiligen Prozess passen.

Unser Grundsatz lautet deshalb: hohe Automatisierung, aber mit Human in the Loop. Menschen prüfen, steuern und entscheiden dort, wo Qualität, Fachwissen und Verantwortung gebraucht werden. KI soll Arbeit erleichtern und Wissen schneller verfügbar machen — nicht unkontrolliert Prozesse übernehmen.

KI direkt im Produkt

Ein sichtbares Beispiel ist codi im Webleitstand. codi ist unser Helfer für Nutzerinnen und Nutzer und direkt oben rechts erreichbar. Er kennt das Produkt, die User-Hilfen, technische Dokumentation und weitere relevante Informationen. Technisch arbeitet codi als LLM mit Zugriff auf einen kuratierten Wissensindex. Dadurch kann er viele Fragen zur Bedienung, zu Modulen und zu Abläufen direkt beantworten.

Wichtig ist dabei nicht nur, dass codi Antworten gibt. Wichtig ist auch, dass er Grenzen erkennt. Wenn gesicherte Informationen fehlen, wird er das sagen und nicht einfach selbstbewusst etwas erfinden. Genau diese Ehrlichkeit ist für produktive KI-Systeme entscheidend: Ein Assistent ist nur hilfreich, wenn Nutzerinnen und Nutzer ihm vertrauen können.

KI im weiteren Sinne steckt bei coderis aber nicht nur im Chat. Auch unsere Optimierungslogik folgt demselben Gedanken: Rechenleistung und Algorithmen übernehmen Aufgaben, die manuell extrem aufwendig wären. Im Webleitstand lösen mathematische OR-Algorithmen ein anspruchsvolles TSPTW- beziehungsweise VRP-Problem: Transporte müssen unter Zeitfenstern, Fahrzeugqualifikationen, Schichten, Pausen, Infektionsschutz und Fahrzeiten sinnvoll geplant werden.

• codi unterstützt bei Wissen und Bedienung: Nutzer können Fragen stellen, statt lange nach der passenden Hilfe zu suchen.
• Optimierungsalgorithmen unterstützen die Disposition: Das System bewertet komplexe Planungsvarianten schneller, als es manuell möglich wäre.
• Menschen behalten die Kontrolle: Disponenten können Ergebnisse prüfen, anpassen und bei Bedarf bewusst anders entscheiden.

Der nächste Schritt: KI am Telefon

Ein aktueller Prototyp zeigt, wohin die Reise geht: coderis soll künftig Anrufe mit einem KI-Assistenten entgegennehmen können. Der Voice Bot soll Informationen strukturiert erfassen, Eingaben prüfen und direkt ins System übertragen. Dabei kann direkt eine Verfügbarkeitsprüfung stattfinden, also die Prüfung, wann ein passendes Fahrzeug tatsächlich den Transport ausführen kann.

Das kann eine enorme Herausforderung im Krankentransport lösen: Wie geht man mit (hundert)tausenden Anrufen zur Bestellung um?

Dazu arbeiten wir gemeinsam mit Partnern an einem Prototypen. Dabei wird das KI-System mit deterministischer Software kombiniert, also die EIngaben mathematisch validiert. Die KI ist nur eine Schnittstelle zwischen dem menschlichen Anrufer und unserem mathematischen Programm. Damit sind grundlegende Fehler der KI ausgeschlossen: Sie kann den Transport erst annehmen, wenn er validiert wurde.

KI im Backoffice und in der Entwicklung

Intern setzen wir KI ebenfalls konsequent ein. Wir sind überzeugt, dass KI die Arbeitswelt maßgeblich verändern wird, und investieren als junges Unternehmen früh viel Energie in Recherche, Tests und den praktischen Einsatz neuer Modelle und Werkzeuge.

In der Softwareentwicklung hilft KI bereits bei Aufgaben, die früher viel Zeit gebunden haben: Tests schreiben, Dokumentation vorbereiten, Code erklären, Suchen durchführen oder monotone Standardaufgaben unterstützen. Diese Ergebnisse sind nicht automatisch kritisch und werden weiterhin geprüft, sparen aber im Alltag viel Zeit. Unsere Entwickler können sich dadurch stärker auf Features, Architektur, Qualität und Maintenance konzentrieren.

Auch im Betrieb kombinieren wir KI mit klassischen Monitoring-Methoden. Die Grundlage bleibt ein solides technisches Monitoring, aber KI kann helfen, Muster schneller zu erkennen, Hinweise einzuordnen und Probleme früher sichtbar zu machen.

Für interne Aufgaben gibt es außerdem codero, unser Maskottchen und KI-Agent für das Backoffice. codero hat Lesezugriff auf unsere technische Dokumentation und internes Wissen. Dadurch kann er tiefere Fragen zu Firma, Produkt und Prozessen beantworten und bei Büroarbeiten unterstützen. Ergänzend nutzen wir persönliche Assistenten, die Termine koordinieren, Projekte vorbereiten, E-Mails lesen, Briefings erstellen und den Alltag organisieren. Diese Systeme erhalten laufend neue Fähigkeiten, mehr Wissen und bessere Modelle.

Self-Hosted, Cloud und Datenschutz

Unser Ziel ist klar: Wir wollen möglichst viele wiederkehrende Aufgaben sinnvoll automatisieren. Gleichzeitig haben wir hohe Anforderungen an Sicherheit und Datenschutz. Deshalb setzen wir dort, wo es passt, konsequent auf Self-Hosting: eigene Open-Source-KI-Modelle auf eigener isolierter Hardware.

Das funktioniert in vielen Szenarien sehr gut, hat aber reale Grenzen. Gute Hardware ist teuer, Betrieb und Wartung brauchen Know-how, und Open-Source-Modelle liegen nach unserer Erfahrung häufig etwa 6 bis 12 Monate hinter den besten Cloud-Modellen von Anbietern wie Anthropic oder OpenAI. Deshalb entscheiden wir je nach Anwendungsfall: Kritische oder sensible Themen laufen bevorzugt kontrolliert und selbst gehostet; bei unkritischen Aufgaben können Cloud-Modelle sinnvoll sein, wenn sie bessere Ergebnisse liefern.

Diese Abwägung ist kein einmaliger Architekturentscheid, sondern tägliche Praxis: Welche Daten werden verarbeitet? Wie kritisch ist die Aufgabe? Wie gut muss das Modell sein? Welche Kontrolle brauchen wir? Und wo ist ein Mensch im Prozess notwendig?