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THEFOCUS
TF-05

Künstliche Intelligenz

Wir wählen die wenigen KI-Anwendungen aus, die eine benannte Position in Ihren Zahlen bewegen, bauen sie auf Ihren eigenen Daten auf und testen sie an echten Fragen, bevor sich jemand auf sie verlässt.

Mit uns besprechen Wie wir Kunden unterstützen

Unsere Sicht

KI-Arbeit bei THEFOCUS heißt: festlegen, wo KI eine Kosten-, Umsatz- oder Risikoposition verändern soll, die Funktionen bauen und testen, die das leisten, und dafür sorgen, dass KI-Antwortmaschinen das Unternehmen erreichen und korrekt beschreiben. Das reicht von der Auswahl der Anwendungsfälle über generative KI-Assistenten und Agenten und Machine Learning auf den eigenen Daten des Unternehmens bis zu Governance und den organisatorischen Änderungen, die dafür sorgen, dass die Werkzeuge tatsächlich genutzt werden. Jede Funktion hat einen gemessenen Ausgangswert und schriftlich festgelegte Grenzen.

KI-Programme, die enttäuschen, beginnen meist mit einer langen Liste von Anwendungsfällen und ohne Ausgangswert. Ein Pilot wird nach einer Vorführung beurteilt, die Vorführung überzeugt, und niemand hat festgehalten, wie lange die Aufgabe vor dem Werkzeug dauerte, was sie kostete und wie oft dabei Fehler passierten. Wir beginnen bei den Zahlen. Wir wählen eine Aufgabe, die auf einer konkreten P&L-Position liegt, etwa die Servicekosten je Bestellung, die Durchlaufzeit von Angeboten oder die Stunden, die ein Finanzteam mit dem Kontieren von Rechnungen verbringt, messen sie im heutigen Ablauf und entscheiden erst dann, ob ein Modell, eine Regel oder ein besseres Formular sie verbessert.

Der größte Nutzen, den wir in etablierten Unternehmen sehen, kommt aus eng gefassten Funktionen: ein Assistent, der Fragen zu Produkten und Richtlinien aus den eigenen Inhalten des Unternehmens beantwortet, ein Klassifikator, der Serviceanfragen weiterleitet, ein Entwurfswerkzeug, dessen Ergebnisse eine benannte Person freigibt. Solche Funktionen stehen und fallen mit ihrer Evaluierung. Eine Testsuite, die nur prüft, welchen Pfad eine Frage genommen hat, kann bestehen, während die Antworten falsch sind. Deshalb bauen wir Regressionstests aus echten Fragen von Kunden und Mitarbeitenden, lesen die Antworten und halten jeden Fehler als dauerhaften Test fest. Wir bauen und betreiben KI-Funktionen in unseren eigenen Produkten und in der Software, die wir liefern. Unsere Empfehlungen zu Evaluierung, Betriebskosten und Fehlerbildern beruhen also auf eigenem Betrieb.

Die zweite Front liegt außerhalb des Unternehmens. Käufer fragen ChatGPT, Perplexity und die KI-Funktionen von Google, welchen Anbieter sie wählen sollen, und diese Systeme beschreiben ein Unternehmen anhand dessen, was sie crawlen und überprüfen können. Kein Anbieter legt offen, wie Quellen ausgewählt werden. Wir versprechen deshalb weder Rankings noch Zitierungen. Wir arbeiten an dem, was dokumentiert ist und in Ihrer Hand liegt: Crawler-Zugriff in der robots.txt und im CDN, Snippet-Steuerung, einheitliche Angaben zum Unternehmen und Seiten mit eigenen, belastbaren Belegen, die eine Zitierung wert sind.

Wie wir Kunden unterstützen

Herausforderungen

  1. 01

    Piloten ohne Ausgangswert

    Mehrere Teams erproben KI-Werkzeuge, jeder Pilot gilt als vielversprechend, und keiner kann zeigen, was die Aufgabe vor dem Werkzeug gekostet oder wie lange sie gedauert hat. Finanzierungsentscheidungen beruhen auf Eindrücken.

  2. 02

    Testsuiten, die die Antwort nie lesen

    Ein Chat-Assistent besteht seine eigenen Tests und beantwortet die Fragen, die Kunden tatsächlich stellen, trotzdem falsch, weil die Tests nur prüften, welchen Pfad eine Frage nahm, und die Antwort nie lasen.

  3. 03

    Betriebskosten erst nach dem Start entdeckt

    Nutzungsabhängig bepreiste Modelle, Retrieval und Monitoring verursachen Kosten je Gespräch, sobald echter Traffic ankommt, und niemand hat diese Kosten mit der menschlichen Tätigkeit verglichen, die die Funktion reduzieren sollte.

  4. 04

    Versehentlich unsichtbar für Antwortmaschinen

    Eine Firewall-Regel gegen Scraper sperrt auch die Crawler, auf die KI-Suche angewiesen ist, oder Handelsname, Firmenname und Verzeichnisprofile beschreiben das Unternehmen unterschiedlich, sodass Antwortmaschinen nicht erkennen, um welche Organisation es geht.

  5. 05

    Daten fließen, wohin niemand zugestimmt hat

    Mitarbeitende kopieren Kundendaten in private Konten öffentlicher KI-Werkzeuge, und es gibt keine Übersicht, welche Anbieter welche Daten erhalten und ob deren Bedingungen ein Training damit erlauben.

  6. 06

    Lizenzen gekauft, Arbeit unverändert

    Im ganzen Unternehmen werden KI-Lizenzen gekauft, eine kleine Gruppe nutzt sie, und Prozesse, Freigaben und Stellenbeschreibungen rund um die Aufgaben bleiben genau, wie sie waren.

Unser Vorgehen

  1. Die Aufgabe bepreisen, bevor das Modell gewählt wird

    Wir messen Volumen, Zeit, Kosten und Fehlerquote der Aufgabe im heutigen Ablauf anhand von Tickets, Logs und Zeiterfassung und schätzen dagegen die Betriebskosten jeder Option.

  2. Auf Ihren eigenen Daten aufbauen

    Assistenten antworten aus Ihren Dokumenten, Produktdaten und Richtlinien, zeigen Mitarbeitenden ihre Quellen und lehnen Fragen außerhalb ihres Aufgabenbereichs ab.

  3. An echten Eingaben evaluieren

    Jede Funktion wird an realistischen Fragen und Fällen mit Muss- und Darf-nicht-Prüfungen getestet, und jeder Fehler wird vor der Freigabe zu einem dauerhaften Regressionstest.

  4. Betrieb mit Grenzen, Freigaben und Protokollen

    Aktionen, die Geld ausgeben, einen Kunden kontaktieren oder Daten löschen, brauchen die Freigabe einer benannten Person, jeder Durchlauf wird protokolliert, und für jede Funktion ist dokumentiert, wie sie abgeschaltet wird.

  5. Die Position messen, die sich bewegen sollte

    Nach dem Start vergleichen wir die Zielkennzahl mit dem Ausgangswert und berichten Betriebskosten, Genauigkeit und Nutzung. Eine Funktion, die ihre Kosten nicht einspielt, wird eingestellt.

Kundenergebnisse

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Relevante Branchen

Zugehörige Lösungen

Wie Ergebnisse bewertet werden

  • Zeit und Kosten je Aufgabe im Vergleich zum gemessenen Ausgangswert vor dem Start
  • Genauigkeit auf einem festen Regressionsset echter Fragen, nach jeder Änderung
  • Anteil der KI-Ergebnisse, die die verantwortliche Person ohne Änderungen freigibt
  • Betriebskosten je Gespräch oder Aufgabe, pro Monat
  • Traffic aus den KI-Funktionen von Google in der Search Console und eine stichprobenartige Aufzeichnung, wie Antwortmaschinen das Unternehmen beschreiben

Abgrenzung des Leistungsumfangs

  • Wir bauen auf etablierten kommerziellen und offenen Modellen sowie auf Ihren eigenen Daten auf. Wir trainieren keine Foundation Models und bieten kein eigenes Large Language Model an.
  • Die Governance-Arbeit umfasst Verzeichnisse, Richtlinien, Kontrollen und Nachweise. Sie ist keine Rechtsberatung. Fragen zur KI-Verordnung der EU, zum Datenschutzrecht oder zu Branchenvorschriften gehen an Ihre Rechtsberater, mit denen wir zusammenarbeiten.
  • Wir versprechen keine Rankings, Erwähnungen oder Zitierungen in einer KI-Antwortmaschine, und wir behandeln llms.txt nicht als Rankingfaktor.
  • KI-Funktionen sind auf definierte Aufgaben mit schriftlich festgelegten Grenzen zugeschnitten. Wir stellen sie nicht als autonome Entscheider dar und schreiben ihnen keine Fähigkeiten zu, auf die sie nicht getestet wurden.

Verwandte Kompetenzen

Ausgewählte Insights

Wie ein Mandat mit THEFOCUS beginnt

Im ersten Gespräch geht es um Ihre Situation. Wenn es passt, schlagen wir eine klar abgegrenzte Diagnose mit festgelegtem Ergebnis vor, bevor Sie sich zu mehr verpflichten.

Mit uns besprechen

  1. 01

    Ein Arbeitsgespräch

    Fünfundvierzig Minuten mit der Person, die die Arbeit leiten würde. Wir fragen nach der Entscheidung, den Systemen dahinter und der Frist.

  2. 02

    Eine abgegrenzte Diagnose

    Lesezugriff, ein fester Zeitrahmen und ein schriftlicher Befund: was die Daten zeigen, was das Problem kostet und was zuerst geändert werden sollte.

  3. 03

    Ein umsetzbarer Plan

    Änderungen, Verantwortliche, Kennzahlen und Ausschlüsse, schriftlich festgehalten. Danach baut und misst dasselbe Team, oder es übergibt sauber.

Ein verantwortliches Team
Wer die Diagnose stellt, baut auch die Systeme und misst das Ergebnis.
Partner passend zum Problem
Unabhängige Spezialisten kommen für die Teile hinzu, die ihr Fachwissen erfordern, unter einem einzigen Vertrag.
Belege vor Dashboards
Bestellungen, Hauptbücher und Logs werden abgestimmt, bevor eine Empfehlung auf ihnen aufbaut.

info@thefocus.solutions

Fragen von Führungskräften

Wo sollten wir mit KI anfangen?

Mit einer Aufgabe, die auf einer P&L-Position liegt, die Sie bereits verfolgen, und die häufig genug vorkommt, um sie zu messen. Wir halten fest, wie sie heute läuft, testen an einem echten Ausschnitt der Arbeit, ob KI sie verbessert, und entscheiden anhand des Ergebnisses, bevor der Umfang wächst.

Bauen Sie KI-Funktionen oder beraten Sie nur dazu?

Wir bauen sie. Das Kernteam entwickelt Assistenten, Entwurfswerkzeuge, Agenten und Integrationen und zieht für spezielle Daten- oder Engineering-Aufgaben Partner hinzu. Code, Prompts, Testsuiten und Konfiguration landen in Ihren eigenen Konten.

Welche Modelle setzen Sie ein?

Wir wählen je Aufgabe zwischen etablierten kommerziellen und offenen Modellen und vergleichen sie an Ihrem eigenen Testset nach Genauigkeit, Betriebskosten, Geschwindigkeit und Datenbedingungen. Foundation Models trainieren wir nicht.

Können Sie dafür sorgen, dass ChatGPT oder Google AI Overviews uns zitieren?

Das kann niemand versprechen, weil kein Anbieter offenlegt, wie Quellen ausgewählt werden. Wir sorgen dafür, dass die Systeme Ihre Seiten erreichen, erkennen, welche Organisation Sie sind, und eigenes Material finden, das eine Zitierung wert ist. Anschließend verfolgen wir, wie sie Sie über die Zeit beschreiben.

Wie gehen Sie bei KI-Arbeit mit unseren Daten um?

Wir prüfen die Bedingungen jedes Anbieters zu Speicherdauer, Training und Verarbeitungsort, bevor Daten übermittelt werden, nutzen Business-Konten mit deaktiviertem Training, wo der Anbieter das anbietet, und beschränken jede Funktion auf die Daten, die ihre Aufgabe braucht.

Wie hängen LocalBoostHQ und FocusADS.ai mit dieser Arbeit zusammen?

Es sind unsere eigenen Produkte. LocalBoostHQ ist ein laufender Dienst für lokale Unternehmen mit Websites, Google Business Profile, lokalem SEO und Anzeigen, was sich direkt darauf auswirkt, wie lokale Betriebe in KI-Antworten erscheinen. FocusADS.ai ist ein produktisierter Managed-Advertising-Service, der sich in Entwicklung befindet. Die KI-Mandate auf dieser Seite erbringt THEFOCUS direkt.

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