Nachdem wir in unseren letzten beiden Beiträgen die Aspekte des Hostings, der Datenquellen und KI-Agenten sowie MCP (Model Context Protocol) erläutert haben, betrachten wir in diesem Beitrag konkrete Szenarien für ein Integrationsprojekt und damit verbunden den Einsatz von sogenanntem „Deep Research“. Wenn Sie die vorherigen Beiträge noch nicht gelesen haben, finden Sie diese hier:

– Prompt zur Vergabe – KI-Einsatz für die öffentliche Beschaffung
– KI mit Tools und Teamwork: Was hinter dem MCP-Standard steckt

KI-Projekte liegen im Trend. Viele möchten möglichst schnell KI in ihre Arbeitsabläufe in irgendeiner Form integrieren. Aber hier ist auch Vorsicht geboten. Ohne das entsprechende Fachwissen und eine konkrete Planung für Einsatz und Nutzen können KI-Projekte zu einer Kostenfalle werden und hinter den Erwartungen zurückbleiben. Am Anfang jedes Projekts steht daher bei uns eine umfangreiche Analyse des nutzenstifenden Anwendungsfalls (Use-Case), der Integrationsmöglichkeiten und der konkreter Umsetzung. Im Folgenden betrachten wir ein Integrationsszenario eines KI-Modells im AI BESCHAFFUNGSPORTAL.

In diesem Beispielprojekt möchten wir allerdings mehr als nur eine Textassistenz für das Erstellen von Beschreibungen oder ähnlichem. Wir möchten einen KI-Assistenten in unsere Lösung integrieren, der Texte generieren kann, aber uns auch als Rechercheassistent komplexe, kontextbezogene Fragestellungen mit Quellen zu Verfügung stellen kann. Hier kommt Deep Research zum Einsatz.

Ergebnisse möglich. Mit einem Beispiel wird der Unterschied zwischen einer normalen Anfrage und eine einer Recherche mittels Deep Research deutlich.

Sie befinden sich mitten in einer Vergabe und möchten ein Nachhaltigkeitskriterium formulieren, sind sich aber unsicher, was der momentan aktuelle Stand ist. Im internen File-Server Ihrer Behörde finden Sie hierzu eine kurze Handreichung zur Nachhaltigkeit in der Auftragsvergabe. Auf Basis dieses Dokuments erstellen Sie das Kriterium. Dies entspricht der Variante eines normalen Chats mit einem LLM mit begrenzten Trainingsdaten.

Bei der Variante mit Deep Research können Sie online nach aktuellen Best Practices, neuen Urteilen oder Leitlinien sowie rechtlichen Fachbeiträgen suchen, diese prüfen und von Ihren Ergebnissen der Recherche ausgehend den Text für das Kriterium formulieren. Diese Recherche bedeutet einen deutlichen größeren Zeitaufwand, aber führt auch zu einem qualitativ hochwertigen Ergebnis.

In der Praxis bedeutet eine Antwort per Deep Research, dass LLMs nicht auf ihre Trainingsdaten oder zusätzliche zur Verfügung gestellten Daten beschränkt sind. An der entsprechenden Stelle im Workflow des Moduls AI VERGABEMANAGER können Sie den KI-Assistenten mit dieser Rechercheaufgabe zum Thema Nachhaltigkeitskriterium beauftragen. In diesem Fall recherchiert die KI selbst zum Thema, folgt den verschiedenen Links auf Seiten, prüft PDFs, die evtl. zum Download angeboten werden, und erstellt darauf basierend ein Rechercheergebnis als Textvorschlag mit Quellenangaben abgestimmt auf das aktuelle Verfahren. Ob oder in welchem Umfang Sie die Antwort nun konkret übernehmen, bleibt Ihnen überlassen.

Bei der konkreten Umsetzung eines KI-Projekts stellt sich die Frage, in welcher Form KI den Mitarbeitenden zur Verfügung gestellt werden soll. Dank des modularen Aufbaus des AI BESCHAFFUNGSPORTALS sind viele verschiedene Varianten möglich. Die Anwendung kann theoretisch auf einzelne, ausgewählte Textfelder beschränkt werden. Das Potenzial der KI-Unterstützung wächst allerdings immens, wenn eine vollständige Integration in das Verfahren angestrebt wird.

Hier haben Nutzende stets freie Hand, wo und in welcher Form KI sie bei ihrer Arbeit unterstützen soll. Diese Variante ermöglicht die größte Freiheit beim Einsatz und gewährleistet damit auch das Abdecken vieler verschiedener Anwendungsszenarien, von der Erstellung einfacher Textbausteine oder Beschreibungen über die Prüfung der Vergabeunterlagen bis zur Recherche komplexer Problemstellungen. Die Produktivität des Einzelnen wird durch passgenau Integration von KI gesteigert. Dies kann nur der Fall sein, wenn Mitarbeitende dann Zugriff auf die KI-Assistenz haben, wenn sie relevant und hilfreich ist. Bei einer beschränkten Verfügbarkeit der KI-Unterstützung läuft man Gefahr, genau in das anfänglich beschriebene Szenario zu laufen: Der erreichte Nutzen bleibt hinter den Kosten, da das LLM nicht in vollem Umfang und nicht überall dort, wo es zum Einsatz kommen könnte, zur Verfügung steht. Denn am Ende geht es darum, Nutzende durch KI-Einsatz zu befähigen und nicht darin zu beschränken. Nur so können KI-Projekte langfristig erfolgreich sein.

Wenn Sie mit der konkreten Planung eines KI-Projekts starten möchten oder zunächst grundlegende Fragen haben, stehen wir Ihnen bei allen Anliegen zur Verfügung. Von Hosting, Datenbasis, Agenten-Einsatz oder Deep Research – wir analysieren Ihre Gegebenheiten und erarbeiten das passende Integrationsszenario, damit Ihre Ziele erreicht und KI leistungsstark eingebunden wird.

Bei weiteren Fragen können Sie gerne Kontakt mit uns aufnehmen (vertrieb@ai-ag.de).