KI-Automatisierung für Unternehmen
Wir bringen KI produktiv in Unternehmen — nicht als isolierte Demo, sondern als integrierte Lösung in echte Geschäfts- und IT-Prozesse. Wir automatisieren wiederkehrende Tätigkeiten, standardisieren Abläufe und schaffen Freiraum für die Arbeit, die Menschen am besten erledigen.
Für wen, welches Problem, welches Ergebnis
Unternehmen, deren Teams täglich Zeit durch manuelle Routinen, uneinheitliche Abläufe und Medienbrüche verlieren. Informationen werden gesucht, E-Mails wiederholt beantwortet, Tickets manuell sortiert, Dokumente gelesen, Daten übertragen und Standardaufgaben immer wieder neu erledigt. Ergebnis nach unserer Arbeit: messbar weniger Routinearbeit, konsistente Standards, dokumentierte Prozesse und Teams, die ihre Zeit auf Beratung, Strategie und Beziehungspflege verwenden statt auf wiederkehrende Kleinarbeit.
Typische Einsatzfälle
- E-Mails analysieren, klassifizieren, mit vorbereiteten Antworten beantworten
- Tickets verstehen, priorisieren und an die richtige Stelle routen
- Dokumente auswerten — Vertragsklauseln, Rechnungen, Lieferscheine, Protokolle
- Berichte vorbereiten — aus heterogenen Datenquellen, mit Quellenbezug
- Daten zwischen Systemen übertragen — CRM ↔ ERP ↔ Wissensbasis
- Standardprozesse auslösen — vom Antrag zur Genehmigung mit Freigabe-Logik
- Marketinginhalte vorbereiten — Briefings, Entwürfe, Varianten, Anpassungen
- IT-Administrationsaufgaben unterstützen — von Monitoring-Triage bis Doku-Pflege
Vorgehen
- Prozessanalyse — wir setzen uns mit Ihrem Team an Ort und Stelle, identifizieren wiederkehrende Tätigkeiten, messen Aufwand und Häufigkeit. Aus dem Bauchgefühl wird ein Automatisierungs-Inventar.
- Potenzialbewertung — pro Tätigkeit prüfen wir Machbarkeit, Datenverfügbarkeit, Risiko und ROI. Wir priorisieren nach Nutzen je Aufwand, nicht nach technologischer Faszination.
- Architektur & Integration — wir entwerfen, wie KI-Agenten, RAG-Systeme und Workflows mit Ihren bestehenden Systemen (E-Mail, CRM, ERP, Ticketsystem, Wissensbasis) zusammenarbeiten. Standardisierung wird Teil der Architektur, nicht Nachgedanke.
- Umsetzung in iterativen Sprints — alle 2–3 Wochen ein produktionsreifer Baustein, getestet, dokumentiert, in Betrieb genommen. Kein Wasserfall, kein Big-Bang-Risiko.
- Betrieb & Verbesserung — Monitoring von Qualität und Drift, Audit-Trail aller Entscheidungen, regelmäßige Reviews mit dem Fachteam. Was nicht trägt, wird ausgebaut.
Tech-Stack
Deliverables
- Automatisierungs-Inventar Ihrer Prozesse mit Aufwand, Häufigkeit, Priorisierung
- Architektur-Skizze mit Integrationspunkten in Ihre Systemlandschaft
- Implementierte KI-Agenten und Workflows, modular, mit Eval-Suite und Audit-Log
- Betriebs-Runbook (was tun bei Drift, wie skaliert man, wie schaltet man Module ab)
- Schulung Ihres Teams in Wartung, Erweiterung und Qualitätskontrolle
Kundennutzen
- Weniger manuelle Arbeit — und damit weniger Fehler und weniger Verzögerung
- Schnellere Bearbeitung von wiederkehrenden Anfragen, Tickets und Dokumenten
- Bessere und konsistente Qualität, weil Standards Teil des Workflows sind
- Klare Standards und Nachvollziehbarkeit — weniger Abhängigkeit von Einzelpersonen
- Entlastete Teams, die Zeit für Beratung, Beziehungspflege und Weiterentwicklung haben
Compliance & Standards
- EU AI Act: Risk-Tier-Bewertung jedes Use-Cases, Transparenz- und Dokumentationspflichten
- DSGVO: Datenklassifikation, Lokalitätsentscheidungen, Auftragsverarbeitung, Löschkonzepte
- ISO/IEC 42001 als Management-System für KI-Governance, sofern relevant
- Audit-Trail aller Agent-Entscheidungen inkl. Modell-Version und Prompt-Hash
- Branchenstandards (BaFin, BSI C5, KRITIS) wo Ihre Branche es verlangt
FAQ
Wo soll man anfangen, wenn man heute noch keine KI im Einsatz hat?
Mit den drei häufigsten Routine-Tätigkeiten, die nicht direkt mit Kunden interagieren. Klassifikation, Triage, Datenanreicherung — das sind die Bereiche, in denen KI heute zuverlässig liefert und Mitarbeitende sofort spürbar entlastet werden. Wir starten mit einem zwei- bis dreiwöchigen Discovery, der diese Tätigkeiten identifiziert und priorisiert.
Wie unterscheidet sich das von einem KI-Chatbot?
Ein Chatbot reagiert auf einzelne Anfragen. Ein KI-Agent erledigt eine konkrete Aufgabe in einem Workflow — er liest, klassifiziert, entscheidet, ruft Tools auf, schreibt Daten zurück, eskaliert wenn nötig an Menschen. Der Unterschied ist: Chatbots sind Konversations-Frontends, KI-Agenten sind Arbeits-Automaten in Ihrem Prozess.
Müssen wir unsere Daten in die Cloud geben?
Nein. Für regulierte Branchen oder sensible Daten setzen wir on-premise auf — mit lokal gehosteten Sprachmodellen (Gemma, Llama, Mistral via vLLM/llama.cpp/Ollama) auf Ihrer eigenen Infrastruktur oder in unserer DSGVO-konformen DACH-Cloud. Cloud-APIs (OpenAI, Anthropic) nutzen wir nur, wo Daten-Klasse und DPA es erlauben.
Wie schnell sehen wir das erste produktive Ergebnis?
Vier bis sechs Wochen für den ersten produktiven Use-Case. Wir arbeiten in iterativen Sprints und priorisieren so, dass ein erster Workflow in Ihrer Umgebung läuft, bevor wir den nächsten beginnen.
Was passiert, wenn ein KI-Agent eine falsche Entscheidung trifft?
Drei Sicherheitsnetze: (1) Human-in-the-Loop bei jeder Entscheidung mit Außenwirkung. (2) Eval-Suite mit goldenem Test-Set, das bei jedem Prompt-Refactor als Regressions-Gate dient. (3) Audit-Log und Monitoring, das Drift sichtbar macht. Eine falsche Entscheidung wird gefangen, dokumentiert, korrigiert — und der Agent lernt daraus.
Automatisierungspotenzial prüfen
Sieben kurze Fragen zu Branche, Größe und größten Routinen — wir antworten mit einer ersten Einschätzung zu Machbarkeit und priorisierten Einstiegs-Use-Cases.
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