Definierter Begriff
AI-native
Ein Delivery-Modell, bei dem KI die operative Schicht des Workflows ist — kein Feature, das oben drauf kommt.
AI-native beschreibt Systeme und Engagements, die von Grund auf mit KI als primärer operativer Schicht entworfen sind. Ein AI-native Workflow bolzt keinen LLM auf einen bestehenden Prozess auf; er gestaltet den Prozess neu, sodass die KI die wiederholbare Schicht (Intake, Retrieval, Drafting, Klassifizierung) übernimmt, während Menschen Urteil, Policy, Ausnahmen und Verantwortung halten. Das ist das Grundkonzept jedes Engagements, das wir ausliefern.
Wann es zählt
Wenn ein Käufer fragt „baut ihr KI-Features?", lautet die AI-native Antwort nein — wir gestalten den Workflow um die KI als operative Schicht neu. Dient zur Abgrenzung von AI-enabled (Aufpfropfung) und AI-washed (Marketing).
Realbeispiel
Ein Schadensbearbeitungs-Engagement, bei dem der KI-Agent Intake, Retrieval, Drafting und First-Pass-Review für 8.000 wöchentliche Schäden übernimmt; Menschen handhaben Ausnahmen, Policy-Änderungen und finale Freigabe. Nicht „KI hilft dem Team" — KI führt den Workflow aus.
Beobachtete KPIs
Durchsatz pro FTE (typisch 3-5× Hebel), Cycle-Time pro Fall (-70 bis -90%), Kosten pro Transaktion (-60 bis -80%).
Verwandte Begriffe
Agentic AI
KI-Systeme, die planen, mehrstufige Aktionen ausführen und Tools nutzen, um Aufgaben autonom abzuschließen.
KI-Workflow
Ein begrenzter operativer Prozess, bei dem KI definierte Schritte End-to-End mit messbaren KPIs handhabt.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Generierung verankert in abgerufenen Quelldokumenten statt nur in der parametrischen Modell-Memory.
Thin Slice
Ein schmaler, End-to-End-Produktions-Deployment, das einen KI-Workflow auf echten Daten und Edge-Cases beweist.
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