Human in the Loop als Managed Service
Unsere geschulten virtuellen Assistent*innen kümmern sich um das Reparsing bei Edge Cases und das Labelling – flexibel skalierbar und vor allem schnell aufgesetzt.
Wenn die KI nur 90 % liefert
OCR-Software, LLMs und Algorithmen sind genial. Aber bei unklaren Layouts, Handschriften oder fehlendem Kontextwissen versagen sie oft. Die Folgen:
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Teure Fehler
Falsche KI-Daten bedingen Folgefehler und gefährden Prozesse und die Verlässlichkeit ganzer Systeme.
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Ressourcenverschwendung
Interne Entwickler und Fachkräfte verschwenden teure Zeit mit manuellem Data-Labeling.
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Fehlendes Personal
Kein verlässliches Team für das Bearbeiten von Ausnahmefällen im Exception Handling.
Das Intelligenz Upgrade für deine Algorithmen
Labeling
Manuelle Aufbereitung und Klassifizierung von Trainingsdaten, um KI-Ergebnisse schlauer zu machen.
Reparsing
Schnelle, manuelle Korrektur von Dokumenten (z. B. Lieferscheinen), bei denen die Automatisierung versagt.
Quality Assurance
Plausibilitätsprüfungen durch geschultes Personal, das logische Zusammenhänge versteht.
Moderation
Menschliche Kontrolle von nutzergenerierten Inhalten oder KI-Outputs vor Veröffentlichung.
Warum Unternehmen my-vpa vertrauen
Kein Recruiting
Wir haben die passenden muttersprachlichen Assistenten: Kein Suchen, kein Warten.
Backup-System
Fällt ein VPA aus, sorgen wir für Ersatz, damit der Prozess nie stoppt.
Datensicherheit
Deutsche GmbH, streng nach DSGVO-Standards. Sicherer Zugang zu euren Systemen.
Maximale Flexibilität
Keine Arbeitgeberpflichten. Wir skalieren das Team je nach Ticket-Volumen.
Einfaches Onboarding in 3 Schritten
Scope & Setup
Gemeinsame Definition der Kriterien, Checklisten und Zugänge (Slack, Teams, Notion).
Pilotphase & Onboarding
Schnelles Einarbeiten am lebenden System mit engmaschigem Feedback.
Betrieb & Skalierung
Lückenlose Dokumentation, verlässlicher Betrieb und Ausweitung der Kapazitäten bei Bedarf.
Praxisbeispiel
Wir sind derzeit in mehreren Projekten als Human-in-the-Loop im Einsatz. Meist in größeren Teams, dank unserer zeitzonenübergreifenden Community oft rund um die Uhr – und immer mit höchster Präzision, um Fehler auszuschließen. Wie zum Beispiel für ein Tech-Start-up aus Deutschland:
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2 Minuten pro Reparsing
Schnelle Bearbeitung auch von komplizierten Fällen.
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15 Minuten pro Batch
Data Labeling in kürzester Zeit für verbesserte Trainingsdaten.
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<1 % Fehlerquote
Vier-Augen-Prinzip führt zu höherer Verlässlichkeit.
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