Bring Your Own LLM – Flexibilität als neues Normal

Die Entscheidung für ein bestimmtes Large Language Model (LLM) ist keine rein technische Frage mehr. In der heutigen KI-Landschaft zählen Datenschutz, Reaktionszeit, Lizenzmodell, Trainingseinflüsse und Integrationsfähigkeit zu den zentralen Kriterien, wenn Unternehmen LLMs in ihre Prozesse einbinden wollen. Deshalb verfolgen wir bei ITyX konsequent den Ansatz: Bring Your Own LLM (BYO-LLM).  

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Was ist Langflow? Und warum setzen wir es im BPO ein?

Die Entwicklung intelligenter KI-Agenten war lange ein Thema für hochspezialisierte Entwicklerteams. Doch mit dem Aufstieg von Large Language Models (LLMs) wie GPT-4 oder Claude stellt sich nicht mehr die Frage, ob man KI einsetzen kann – sondern wie man sie orchestriert. Genau hier setzt Langflow an. 
 

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Was ein gutes Voicebot-Projekt heute ausmacht

Voicebots haben sich in den letzten Jahren von starren Telefon-Menüs zu dialogfähigen Sprachassistenten weiterentwickelt. Doch viele Unternehmen verbinden mit Voicebots nach wie vor Frustration: monotone Stimmen, missverstandene Eingaben, endlose Schleifen. Der Grund dafür liegt oft in veralteter Technologie und mangelnder Integration in den operativen Kontext. 
 

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Von der Inbox zur Lösung: Wie ThinkOwl als KI-Plattform wirkt 

In der Welt des digitalen Kundenservice sind Tools im Einsatz, die Tickets erstellen, E-Mails zuordnen und Arbeitsabläufe abbilden. Doch ThinkOwl geht weit darüber hinaus. Als KI-gestützte Plattform für Omnichannel-Kommunikation ist ThinkOwl nicht einfach nur ein Helpdesk-System, sondern die orchestrierende Zentrale für intelligente Automatisierung, Human-in-the-Loop-Prozesse und lernende KI-Workflows. 

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Wie AI-Ops die Qualität von Kundenprozessen täglich verbessert 

Künstliche Intelligenz kann mehr als nur Antworten generieren oder Formulare erkennen. Wirklich produktiv wird KI erst dann, wenn sie kontinuierlich lernt, sich verbessert und in Echtzeit angepasst wird. Genau hier setzt der Ansatz der AI-Ops (Artificial Intelligence Operations) an. ITyX nutzt AI-Ops nicht als Zusatzleistung, sondern als integralen Bestandteil seines AI-first BPO-Modells – und macht damit aus jedem Kundenprozess eine lernende Organisation.  

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DSGVO und KI: Wie ITyX rechtssichere Automatisierung umsetzt 

Die Diskussion rund um Künstliche Intelligenz (KI) und Datenschutz wird mit zunehmender Verbreitung von LLMs intensiver geführt. Insbesondere Unternehmen, die personenbezogene Daten verarbeiten – etwa im Kundenservice, der Sachbearbeitung oder im Backoffice – stehen vor der Herausforderung, Innovation und Compliance miteinander zu vereinen. Die gute Nachricht: Es ist möglich. Und ITyX zeigt, wie. 
 

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Von Regeln zu Modellen: Paradigmenwechsel in der Dokumentenverarbeitung

Die Dokumentenverarbeitung in Unternehmen hat sich über Jahrzehnte kaum grundlegend verändert. Zwar wurde viel digitalisiert, doch der zugrunde liegende Ansatz blieb oft der gleiche: Regelwerke, Vorlagen und starre OCR-Systeme, die nur funktionieren, wenn das Dokument genau der erwarteten Struktur entspricht. Was auf den ersten Blick wie ein Fortschritt erschien, erwies sich in der Praxis oft als limitierend – insbesondere in heterogenen Dokumentenlandschaften, wie sie in der Kundenkommunikation oder der Rechnungsverarbeitung täglich auftreten. 
 

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Prozessautomatisierung im Mittelstand: Jetzt ist der richtige Zeitpunkt

Prozessautomatisierung war lange Zeit ein Thema für Konzerne mit großen IT-Abteilungen und hohen Investitionsbudgets. Der Mittelstand hielt sich oft zurück – aus Respekt vor der Komplexität, wegen fehlender Ressourcen oder aufgrund mangelnder Transparenz im Markt. Doch die Zeiten haben sich geändert. Heute ist der Einstieg in die Automatisierung einfacher, skalierbarer und wirtschaftlich sinnvoller als je zuvor. 
 

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Vom Ende klassischer Chatbots – und was Conversational AI heute leistet

Chatbots galten viele Jahre als Heilsbringer des digitalen Kundenservice. Rund um die Uhr verfügbar, skalierbar, kosteneffizient – das Versprechen war groß. Doch in der Realität wurden viele dieser Systeme schnell zur Frustrationsquelle für Nutzer. Standardisierte Dialogbäume, starre Antworten und kaum Kontextverständnis sorgten dafür, dass die Akzeptanz bei Kunden und Mitarbeitenden häufig zu wünschen übrig ließ. 
 
Die gute Nachricht: Diese Zeiten sind vorbei. Moderne Conversational AI, unterstützt durch Large Language Models (LLMs) wie GPT-4, Claude oder Mistral, setzen völlig neue Maßstäbe. Und der Unterschied ist nicht nur spürbar – er ist fundamental. 
 

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GPT, Claude & Co. im BPO: Warum das Modell entscheidend ist

Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) wie GPT-4, Claude, Gemini oder Mistral haben in den letzten Jahren beachtliche Fortschritte gemacht. Ihre Fähigkeit, Texte zu verstehen, zu generieren und sogar komplexe Aufgaben zu bearbeiten, macht sie zu einem zentralen Bestandteil moderner Prozessautomatisierung. Doch was viele Unternehmen unterschätzen: Nicht das „größte“ oder „populärste“ Modell ist automatisch das beste für Ihren Anwendungsfall. Im AI-first BPO-Umfeld entscheidet der passende Einsatz – und genau hier kommt unsere Expertise bei ITyX ins Spiel. 
 

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AI-Ops als Schlüssel zur kontinuierlichen Optimierung von KI-Prozessen

Künstliche Intelligenz kann viel – aber nicht alles von allein. Wer glaubt, dass ein KI-Modell nach dem initialen Training dauerhaft optimale Ergebnisse liefert, irrt. In der realen Welt ist kontinuierliche Verbesserung der entscheidende Erfolgsfaktor. Genau hier kommt AI-Ops ins Spiel: als methodischer Rahmen und operatives Team zur ständigen Steuerung, Optimierung und Weiterentwicklung von KI-Prozessen.  

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