Kunde
InStaff
Max Ferdinand Kunz, CEO & Mitgründer Zusammenfassung
- Über acht Endpoints für die sichere Dokumentenverarbeitung mit KI, vollständig innerhalb der EU
- Eigenes KI-Modell trainiert, betrieben auf europäischer Infrastruktur, mit einer Reaktionszeit von unter 0,5 Sekunden
- Von fast ausschließlich manuellen Abläufen zu 55-80% KI-Abwicklung je Prozess
- Durchgängig eingeführte und umgesetzte DSGVO-konforme KI-Strategie im gesamten Betrieb
InStaff ist eine deutsche Online-Staffing-Plattform, die Arbeitgeber für kurzfristige Jobs in den Bereichen Events, Einzelhandel, Logistik und Gastronomie mit Aushilfspersonal zusammenbringt – Vermittlung, Verträge, Abrechnung und Compliance laufen durchgängig über die Plattform, mit einem Pool von über 100.000 geprüften Kräften. Wir haben eine DSGVO-konforme KI-Strategie im gesamten Betrieb eingeführt und umgesetzt: die Dokumentenverarbeitung automatisiert, um Effektivität und Effizienz der Teams zu steigern. Die Lösung basiert auf modernen KI-Modellen, inklusive eigener Custom-Modelle, um den hohen Anforderungen im laufenden Betrieb gerecht zu werden. Datenschutz spielte dabei von Anfang an eine zentrale Rolle.
Überblick
Im ersten Teil der Zusammenarbeit ging es darum, die Dokumentenverarbeitung von InStaff mit KI zu automatisieren. Im zweiten Teil darum, dafür eine technische Grundlage zu schaffen, die den Datenschutzanforderungen einer Personalplattform gerecht wird.
Die zuvor vorrangig manuellen Unternehmensprozesse wurden dadurch schrittweise abgelöst und an KI übergeben, wodurch sich die Teameffektivität gesteigert hat. Bereits wenige Wochen nach der Einführung konnten je nach Fall bis zu 55-80% der Prozesse von KI abgewickelt werden.
Ausgangslage
InStaff vermittelt Aushilfskräfte für kurzfristige Einsätze in Events, Einzelhandel, Logistik und Gastronomie. Jeder Einsatz bringt Papier mit sich: Verträge, Nachweise, Stundenzettel, Abrechnungen. Bei einem Pool von über 100.000 geprüften Kräften summiert sich das zu einem Volumen, das ein Team nicht mehr sinnvoll von Hand bewältigt.
Vor der Zusammenarbeit liefen diese Schritte fast ausschließlich manuell. Das Modell funktionierte, schlug sich allerdings in den Personalkosten nieder. Da es sich darüber hinaus um personenbezogene Daten handelt, war eine Lösung notwendig, die Datenschutzkriterien von Anfang an erste Stelle gestellt hat.
Sichere Dokumentenverarbeitung
Wir haben über acht Endpoints implementiert, die die Dokumentenverarbeitung mit KI abdecken. Jeder einzelne verarbeitet ausschließlich innerhalb der EU und ist von Beginn an auf Datenschutzkonformität ausgelegt. Dabei haben wir die Arbeitsprozesse strukturell in kleinere Prozesse geteilt, um einzelne Endpoints für einzelne Aufgaben zu definieren. Die fügen sich in bestehende Abläufe ein und konnten nacheinander in Betrieb genommen und laufend optimiert werden.
Ein eigenes Modell auf europäischer Infrastruktur
Für den Kern der Verarbeitung haben wir ein eigenes KI-Modell trainiert, welches vollständig auf europäischer Infrastruktur läuft und in unter 0,5 Sekunden antwortet. Da es sich um ein kleines Sprachmodell (SLM) handelt, ist der laufende Betrieb kosteneffizient.
Ergebnisse
Von manuell zu großteils automatisiert. Wo die Abläufe zuvor fast ausschließlich manuell abgewickelt wurden, werden heute je nach Prozess zwischen 55-80% von KI abgewickelt und Teams in ihrer Arbeit damit unterstützt, damit sie sich auf die komplexen Fälle konzentrieren können.
Verarbeitung bleibt innerhalb der EU. Die über acht Endpoints arbeiten vollständig innerhalb der EU, DSGVO-konform und ohne Umweg über ein Drittland. Damit können wir sicherstellen, dass Datenschutz korrekt implementiert wird.
Antwortzeiten unter einer halben Sekunde. Das eigene Modell ist schnell genug, um in bestehenden Abläufen keine Verzögerungen zu verursachen. Darüber hinaus ist der Betrieb dieses kleinen Sprachmodells (SLM) kosteneffizient.
Tendenz steigend. Weil die Lösung aus einzelnen Endpoints besteht, kommen weitere Aufgaben laufend dazu.
Zusammenarbeit
Wir haben die KI-Strategie gemeinsam mit InStaff entwickelt und anschließend selbst umgesetzt: von den einzelnen Endpoints über das eigene Modell bis zur Einbettung in die bestehenden Abläufe. Die Prozessautomatisierung blieb dabei nicht auf die Dokumentenverarbeitung beschränkt, sondern wurde über weite Teile des Unternehmens ausgerollt.
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