Entwickeln Sie einen zuverlässigen KI-Berater. Vervielfachen Sie Ihre Reichweite.
Wir arbeiten Hand in Hand mit Ihrem Team:
- Data Science direkt vor Ort
- eine Workbench zum Trainieren, Testen, Freigeben und Evaluieren von Agenten
- ein persönlicher Analyst für jeden Fachbereich
- die Qualitätskontrolle bleibt in Ihrer Hand
Wo unser Team schon geliefert hat
Beratung + Workbench → explai Data Advisor
Vor Ort, KI-unterstützt
Wir arbeiten Seite an Seite mit Ihren Data Scientists:
- wir übernehmen die anspruchsvollen Analysen
- anschließend trainieren wir einen maßgeschneiderten Agenten
- der Agent übernimmt die wiederkehrende Arbeit nach Ihren definierten Standards
Workbench richtet Agenten, Daten, Wissen und Entscheidungsmodelle aus und sichert die Qualität.
Der Advisor gibt Traces und Erkenntnisse für Evaluation und Tuning zurück.
So setzen Analytik-Verantwortliche explai ein
Mehr Eigenständigkeit für Fachbereiche bei reduziertem Risiko
Stellen Sie einen KI-Berater für Fachbereiche bereit, der alle Vorgaben von IT und Governance erfüllt. Das Geschäft wird schneller und das Data-Science-Team behält die volle Kontrolle – ohne sechs Wochen Wartezeit pro Anfrage.
Trainieren, prüfen, freigeben
Nutzen Sie die Workbench, um Agenten gegen geprüfte Referenzantworten abzusichern und kontrolliert im gesamten Unternehmen zu skalieren.
Anbinden, wo Ihre Daten bereits liegen
Data Warehouses, Datenbanken und Geschäftssysteme: Schnelle Erfolge statt riskanter Systemumstellungen. Auch als lokale Installation verfügbar.
Antworten auf die wichtigsten Fragen
Was ist die „explai Workbench“?
Sie bildet das zentrale Element im Gesamtkonzept von explai: die Expertenplattform, auf der Ihr Team Agenten, Fachwissen und Prognosemodelle trainiert, testet, freigibt, überwacht und kontinuierlich verbessert. Gemeinsam mit einem KI-unterstützten Data Scientist vor Ort entsteht daraus der explai Data Advisor, den Ihre Fachbereiche im Alltag nutzen.
Wie wird verhindert, dass KI-Agenten bei wiederkehrenden Aufgaben von den Vorgaben abweichen?
Hinterlegtes Fachwissen und kontinuierliches Feedback stellen sicher, dass jeder Agent absolut regelkonform agiert und an Referenzantworten geprüft wird, bevor eine Ausgabe den Fachbereich erreicht. Das ist Data Science in a Box: die volle Kapazität eines Analytics-Teams unter Einhaltung Ihrer Qualitätsstandards, jedoch ohne zusätzlichen Personalbedarf.
Kann das System in unserer eigenen Private Cloud statt in einer Public Cloud betrieben werden?
Ja, die Architektur ist von Grund auf datenschutzkonform konzipiert: Betrieb in Ihrer unternehmenseigenen Private Cloud oder als lokale Installation – mit lückenlos nachvollziehbarer Dokumentation sämtlicher Daten, Definitionen und Belege hinter jeder Antwort.
Heißt es explai oder explain?
Es heißt explai – ohne „n“ am Ende. Der Name leitet sich von „explainable AI“ ab. Suchmaschinen korrigieren „explai“ gelegentlich zu „explain“; rufen Sie in diesem Fall bitte direkt explai.com auf.
Geben Sie Ihren Fachbereichen einen KI-Berater. Ihr Data-Science-Team bleibt am Steuer.
Starten Sie mit einer Analyse Ihrer KI-Bereitschaft auf Basis Ihrer Daten und Ihres Fachwissens. Entscheiden Sie anschließend, wie tief der erste KI-Berater gehen soll – unter vollständiger Wahrung Ihrer Qualitätsstandards.