mercatis Chat
Der KI-Assistent otis, der Ihre Systeme kennt
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Ihr Assistent. Ihre Modelle. Ihre Systeme. Ihre Daten.
In mercatis Chat arbeitet otis, ein KI-Assistent, der Fragen zu Ihrem Unternehmen beantwortet, nicht aus dem Internet, sondern aus den Anwendungen, mit denen Ihre Leute täglich arbeiten, und aus Ihren eigenen Dokumenten. Er fragt dabei mit den Rechten der Person, die ihn bedient, und zeigt bei jeder Antwort, woher sie kommt. Gespräche bleiben erhalten und lassen sich später fortsetzen, auch von einem anderen Gerät. Betrieben wird er dort, wo Sie ihn haben wollen, auf Wunsch im eigenen Haus.
Er kennt Ihre Systeme
„Wie haben wir das letzte Mal abgerechnet, als eine Lieferung aus Frankreich reklamiert wurde?“ Solche Fragen kosten heute drei Programme, zwei Kollegen und eine halbe Stunde. otis beantwortet sie in einem Satz, weil er in Ihren Fachanwendungen nachsieht und Ihre Dokumente durchsucht.
Angeschlossen wird, was Sie anschließen wollen, etwa per MCP oder A2A: zuerst Ihre bestehenden Anwendungen, von der Fachanwendung bis zum eigenen Ticketsystem, und auf Wunsch mercatis Files, Wiki und Tasks. Aus jedem angebundenen System wird ein Werkzeug, das der Assistent bedienen kann: nachsehen, eintragen, einen Entwurf vorbereiten. Löschen und Veröffentlichen bleiben menschliche Schritte.
Fällt ein angeschlossenes System einmal aus, arbeitet der Rest einfach weiter.
Sensible Daten bleiben im Haus
Wer mit otis Verträge liest, braucht nicht dasselbe Modell wie jemand, der sich einen Fachbegriff erklären lässt. Bei mercatis Chat entscheiden Sie je Anwendungsfall, welches Modell arbeitet: Ihr eigenes auf Ihrer Hardware, Ihr eigenes in Ihrer Private Cloud, für unkritische Aufgaben auf Wunsch auch ein öffentliches, z. B. von OpenAI oder Anthropic.
Alles im eigenen Haus? Möglich, aber teuer, und die stärksten Modelle stehen dort nicht. Deshalb trägt Ihre eigene Maschine das Vertrauliche, während Unkritisches und Rechenintensives nach außen geht. So wächst die Nutzung, ohne dass Ihr Serverraum mitwächst.
Wer welches Modell nutzen darf, legen Sie je Benutzergruppe fest. Ebenso lässt sich jede angebundene Verbindung, per MCP oder A2A, auf bestimmte Modelle beschränken: Daten aus Ihren Vorstands- und Gremienunterlagen erreichen dann nur Ihr eigenes Modell, gleich wer fragt. Und wer gerade mit einem Modell arbeitet, sieht über dem Eingabefeld, welches es ist. Bevor jemand auf Senden drückt, nicht hinterher im Protokoll.
Sicherheit ist dabei keine Einstellung, die man vergessen kann. Der Assistent sieht genau das, was die angemeldete Person selbst sehen dürfte – und keine Zeile mehr.
Ihr Dashboard wird dialogfähig
Ihre Zahlen liegen in den Systemen, die Sie ohnehin betreiben. Bei mercatis Chat fragen Sie sie ab, wie Sie sie im Kopf haben: „Welche drei Lieferanten haben im letzten Quartal die meisten Verzögerungen verursacht?“ Sie bekommen die Auswertung dazu, im Zeitraum und im Detailgrad, den Ihre Frage vorgibt, ohne dass jemand vorher ein Dashboard dafür bauen musste.
Was Sie regelmäßig brauchen, halten Sie als Vorlage fest. Dann sieht dieselbe Auswertung im nächsten Monat gleich aus, mit denselben Begriffen, demselben Aufbau und derselben Rechenweise. Erst das macht Zahlen über Zeiträume und über Personen hinweg vergleichbar.
Was mercatis Chat außerdem mitbringt
Jede Antwort mit Quelle
Der Assistent verlinkt, worauf er sich stützt, direkt in das angebundene System, ins Dokument oder auf die Wiki-Seite. Sie müssen ihm nicht glauben, Sie können nachsehen.
Eigene Personas für wiederkehrende Aufgaben
Wer immer wieder dieselbe Art von Auftrag hat, legt sich dafür eine Persona an: otis mit festen Anweisungen für genau diese Aufgabe. Personas lassen sich speichern, im Chat wechseln und per Freigabe-Code an Kolleginnen und Kollegen weitergeben.
Kosten, die Sie kommen sehen
Jede Anfrage wird erfasst und einer Kostenstelle zugeordnet. Anwender sehen ihren eigenen Verbrauch, die Administration eine Auswertung nach Kostenstelle, Modell und Zeitraum.
Die weiteren Bausteine
Sprechen wir über Ihren Anwendungsfall
Wir bringen KI in Ihre Umgebung, angebunden an Ihre Systeme und Ihre Inhalte. So bewerten Sie keine Demo, sondern Ihren eigenen Arbeitsalltag.
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