Einführung & Umfang
Anwendungsfälle mit Text als Ein- und Ausgabe (Schwerpunkt EU/DSGVO): WRITE (Verfassen), TRANSFORM (zusammenfassen, übersetzen, vereinfachen, Korrektur lesen), CLASSIFY (Weiterleitung, Stimmung, Moderation, Extraktion) und ANALYZE (Korpusanalyse, Monitoring, Recherche). Abgrenzungen: LANG-008 fasst Dokumente allgemein zusammen, KNOW-* deckt Suche und Frage-Antwort über Wissensbestände ab, DOC-* die layoutlastige Dokumentenverarbeitung, SPEECH-* Audio. LANG-012 ist allgemeine Weiterleitung, während LANG-015 Entitäten extrahiert; LANG-013 behandelt Stimmung in Rückmeldungen, während LANG-018 externe Kanäle überwacht. Juristisches Verfassen (LANG-023/034/035) sowie Personal- und Überwachungsanwendungen (LANG-004, 032, 036) unterliegen strengeren Pflichten aus der KI-Verordnung (AI Act) und der Betriebsratsbeteiligung.
Anwendungsfälle
| ID | Titel | Muster | Reifegrad | Weg | HW-Stufe | KI-VO-Risiko |
|---|---|---|---|---|---|---|
| LANG-001 | Erstellung von Werbetexten und Produktbeschreibungen | LANG.WRITE | commodity | A | HW2 | limited |
| LANG-002 | Entwurf von E-Mails und Geschäftskorrespondenz | LANG.WRITE | commodity | A | HW2 | minimal |
| LANG-003 | Schreibassistent für Berichte, Konzepte und Angebote | LANG.WRITE | mainstream | A | HW2 | minimal |
| LANG-004 | Personaldokumente: Stellenanzeigen, Arbeitszeugnisse, Richtlinien | LANG.WRITE | mainstream | A | HW2 | depends |
| LANG-005 | SEO-Inhalte in großem Umfang mit Markenstimme | LANG.WRITE | mainstream | A | HW2 | limited |
| LANG-006 | Verfassen von Förderanträgen, Ausschreibungs- und RFP-Antworten | LANG.WRITE | mainstream | A | HW3 | minimal |
| LANG-007 | Erstellung von Social-Media-Beiträgen und Mehrfachverwertung von Inhalten | LANG.WRITE | commodity | A | HW2 | limited |
| LANG-008 | Zusammenfassung langer Dokumente und Dokumentensammlungen | LANG.TRANSFORM | mainstream | A | HW2 | minimal |
| LANG-009 | Maschinelle Übersetzung und Lokalisierung | LANG.TRANSFORM | commodity | A | HW2 | minimal |
| LANG-010 | Vereinfachung in Klartext und Leichte Sprache | LANG.TRANSFORM | early-adopter | A | HW2 | limited |
| LANG-011 | Korrekturlesen, Stil- und Markenstimme-Überarbeitung | LANG.TRANSFORM | commodity | A | HW2 | minimal |
| LANG-012 | Textklassifikation und Weiterleitung (E-Mails, Tickets, Anfragen) | LANG.CLASSIFY | mainstream | A | HW1 | depends |
| LANG-013 | Stimmungs- und Kundenfeedback-Analyse (Bewertungen, NPS, Umfragen) | LANG.CLASSIFY | mainstream | A | HW2 | minimal |
| LANG-014 | Moderation von Textinhalten und Erkennung toxischer Sprache | LANG.CLASSIFY | mainstream | A | HW2 | minimal |
| LANG-015 | Erkennung benannter Entitäten und Informationsextraktion aus Freitext | LANG.CLASSIFY | mainstream | B | HW1 | minimal |
| LANG-016 | Themenmodellierung und Trenderkennung in Textkorpora | LANG.ANALYZE | mainstream | A | HW2 | minimal |
| LANG-017 | Wettbewerbs- und Marktbeobachtung aus Web und Nachrichten | LANG.ANALYZE | mainstream | A | HW2 | minimal |
| LANG-018 | Social Listening und Medienbeobachtung | LANG.ANALYZE | mainstream | A | HW2 | minimal |
| LANG-019 | Qualitative Auswertung (Kodierung) von Interviews und offenen Umfrageantworten | LANG.ANALYZE | mainstream | A | HW2 | minimal |
| LANG-020 | Beobachtung regulatorischer Änderungen und politischer Entwicklungen (Horizon Scanning) | LANG.ANALYZE | early-adopter | A | HW3 | minimal |
| LANG-021 | Faktenprüfung und Erkennung von Desinformation | LANG.ANALYZE | early-adopter | B | HW2 | minimal |
| LANG-022 | Technische Dokumentation: Betriebsanleitungen und Sicherheitshinweise (CCMS) erstellen | LANG.WRITE | early-adopter | A | HW2 | minimal |
| LANG-023 | Entwurf von Patentanmeldungen und Antworten auf Amtsbescheide | LANG.WRITE | early-adopter | A | HW3 | minimal |
| LANG-024 | Prüfung von Werbe- und Marketingaussagen auf Konformität (MLR, Finanzwerbung, Umweltaussagen) | LANG.CLASSIFY | early-adopter | A | HW3 | minimal |
| LANG-026 | Analyse öffentlicher Konsultationen und Einwendungen | LANG.ANALYZE | early-adopter | B | HW3 | minimal |
| LANG-027 | Synthetische Befragte und Persona-Simulation für die Marktforschung | LANG.ANALYZE | early-adopter | A | HW3 | minimal |
| LANG-028 | Automatisierter Datenjournalismus (Data-to-Text) und Redaktionsassistent | LANG.WRITE | mainstream | A | HW2 | limited |
| LANG-029 | Kreatives Schreiben im Co-Autorenmodus und Manuskriptbewertung | LANG.WRITE | early-adopter | A | HW2 | minimal |
| LANG-030 | Gebärdensprach-Übersetzung (Text/Sprache zu Gebärdenavatar, Gebärdenerkennung) | LANG.TRANSFORM | early-adopter | A | HW2 | limited |
| LANG-031 | Zolltarif- (HS/CN/TARIC) und Exportkontroll-Klassifizierung | LANG.CLASSIFY | early-adopter | A | HW3 | minimal |
| LANG-032 | Überwachung der Mitarbeiterkommunikation (eComms und Sprache) auf Fehlverhaltensrisiken | LANG.CLASSIFY | early-adopter | A | HW3 | high |
| LANG-033 | Anreicherung und Kategorisierung von Banktransaktionen und Buchungsvorschläge (Kontierung) | LANG.CLASSIFY | mainstream | A | HW1 | minimal |
| LANG-034 | Assistent für Gesetzgebungsentwürfe und Konsolidierung von Änderungen | LANG.WRITE | early-adopter | B | HW3 | depends |
| LANG-035 | Assistent für Prozessschriftsätze (Klageschriften, Schriftsätze) | LANG.WRITE | early-adopter | A | HW3 | minimal |
| LANG-036 | Assistent für Leistungsbeurteilung, Zielvereinbarung und 360-Grad-Feedback | LANG.WRITE | early-adopter | A | HW3 | high |
| LANG-037 | Investorenseitige ESG-, EU-Taxonomie- und SFDR-Portfolioanalysen | LANG.ANALYZE | mainstream | A | HW3 | minimal |
| LANG-038 | Beantwortung von Online-Bewertungen und lokales Reputationsmanagement | LANG.WRITE | mainstream | A | HW1 | minimal |
| LANG-039 | Prüfung von Rechnungen externer Kanzleien und Steuerung der Rechtskosten | LANG.CLASSIFY | early-adopter | A | HW2 | minimal |
| LANG-040 | Analyse von Arbeitsschutz-Vorfällen und Beinahe-Unfällen sowie Entwurf der Gefährdungsbeurteilung | LANG.ANALYZE | early-adopter | A | HW2 | minimal |
Gemeinsamer Technologie-Stack
Gemeinsame Schichten: ein OpenAI-kompatibles Inferenz-Gateway (vLLM oder llama.cpp-Server hinter LiteLLM), ein gemeinsamer Embedding-Dienst (multilingual-e5 / bge-m3), ein Vektorspeicher (pgvector oder Qdrant), PII-Schwärzung im Stil von Presidio plus Leitplanken, eine Workflow-Engine (n8n oder Temporal) mit Freigabeschritten und Audit-Protokollierung. Derselbe Stack bedient die Familien KNOW, DOC, AGENT, CONV und SPEECH.
- HW1 (CPU/Laptop, keine GPU): quantisiertes Modell mit 3-8 Mrd. Parametern (kleine Qwen-/Llama-/Mistral-Modelle über llama.cpp/Ollama), kleine Encoder-Klassifikatoren (xlm-roberta / setfit), pgvector, n8n. Für Weiterleitung, Extraktion, Antworten auf Bewertungen und Buchungsvorschläge.
- HW2 (einzelne GPU mit 24-48 GB): quantisiertes Instruct-Modell mit 14-32 Mrd. Parametern über vLLM, bge-m3-Embeddings plus Reranker, Qdrant oder pgvector, NLLB/MADLAD oder ein LLM für Übersetzung, optional Whisper für Audio. Für Entwürfe, Zusammenfassung, Übersetzung, Stimmungsanalyse, Themenmodellierung und Monitoring.
- HW3 (Multi-GPU mit 80 GB+ oder in der EU gehostete API): Modell der 70-Mrd.-Klasse oder Reasoning-Modell (oder in der EU gehostete, souveräne API mit AVV), hybride Suche (OpenSearch + Reranker), Wissensgraph, Agenten-Framework mit Freigabestufen. Für Ausschreibungs-, Rechts- und Patententwürfe, Beobachtung von Regulierung, Compliance-Prüfung und eComms-Überwachung (mit DSFA, Betriebsrat, Aufbewahrungsfristen).
- Hinweise zu den Wegen: A = zuerst verwaltete/EU-API oder SaaS; B = selbst betreiben oder aufbauen, wenn die Datensensibilität es erfordert. Ein Gateway, ein Embedding-Index je Korpus und eine Leitplanken-Schicht werden für alle Anwendungsfälle gemeinsam genutzt, um doppelte Infrastruktur zu vermeiden.