Was umfasst KI-Automatisierung?

Sie kann Dokumenten-Parsing, Zusammenfassungen, semantische Suche, Anfragen-Klassifizierung, Lead- oder Ticket-Triage, interne Assistenten, Workflow-Routing und automatisierte Reports umfassen. Unser Fokus liegt auf KI-Features, die echte manuelle Arbeit in einem bestehenden Produkt, Portal, CRM oder internen Tool entfernen.

Ist unser KI-Feature EU-AI-Act-Hochrisiko?

Die meisten B2B-SaaS-KI-Features sind risikoarm oder General Purpose, nicht Hochrisiko. Annex-III-Hochrisiko-Kategorien umfassen Beschäftigungsentscheidungen, Kredit-Scoring, Bildung, Strafverfolgung und kritische Infrastruktur. Berührt Ihr KI-Feature eine dieser Kategorien, gelten ab dem 2. August 2026 Hochrisiko-Pflichten. Wir helfen Ihnen, das in der Workflow-Design-Phase einzuordnen, und entwerfen die Architektur so, dass eine spätere Neuklassifizierung strukturiert verläuft, nicht als Retrofit.

Bauen Sie Local AI auf unserer Infrastruktur?

Ja. Wir deployen Llama 3, Mistral, Mixtral und Qwen auf Hetzner-GPU-Instanzen (Falkenstein/Nürnberg), dedizierter Infrastruktur oder On-Prem, wo erforderlich. Das ist häufig bei BAIT-, KRITIS- oder DSGVO-strengen Kunden, bei denen Cloud-Anbieter (OpenAI, Anthropic, Google) vertraglich nicht möglich sind.

Wie lange dauert die Umsetzung?

Ein fokussierter Automatisierungs-Slice lässt sich oft in 3–6 Wochen liefern, nachdem der Workflow definiert ist. Komplexere Systeme mit mehreren Datenquellen, Berechtigungen, menschlicher Prüfung und Integrationen brauchen meist phasenweise Delivery.

Wie wird Security und Compliance umgesetzt?

EU-Hosting, wo erforderlich; Sub-Processor-Inventar (welcher Anbieter sieht welche Daten); Audit-Logs; Human-in-the-Loop bei konsequenzreichen Aktionen; Evaluations-Evidenz auf repräsentativen Eingaben. Die Architektur wird für eine Audit-Prüfung vorbereitet — die Konformitätsbewertung selbst führen wir nicht durch, das ist Sache eines Auditors.

Welche Systeme können integriert werden?

Wir können CRMs, interne Tools, Datenbanken, Dokumentensysteme, Websites, Support-Tools, E-Mail-Workflows und Custom APIs integrieren, soweit Zugang und Scope es zulassen. Schlüssel ist die Definition, was die Quelle der Wahrheit ist und was KI lesen oder ändern darf.

Was kostet KI-Automatisierung?

Das hängt vom Scope ab — Daten, Integrationen, Risikoklassifizierung und Review-Anforderungen bewegen den Aufwand. Engagements reichen von einer kurzen Feasibility- und Workflow-Design-Phase (2–4 Wochen) über ein einzelnes KI-Feature wie Parsing oder semantische Suche (6–10 Wochen) und ein KI-erweitertes Plattform-Modul (10–16 Wochen) bis zu einer ersten internen Copilot- oder Operator-Assistant-Phase (12–18 Wochen). Ein EU-AI-Act-Readiness-Review an einem bestehenden System dauert typischerweise 2–4 Wochen. Finaler Scope hängt von Daten, Integrationen, Risikoklassifizierung und Review-Anforderungen ab.

Bauen Sie eigene KI-Modelle?

Wir starten meist mit existierenden Modell-Anbietern und starkem Workflow-Design. Eigenes Modell-Training ergibt nur dann Sinn, wenn genug domain-spezifische Daten, ein klares Qualitätsziel und ein Business-Case vorliegen, die die Kosten rechtfertigen.

Kann KI Entscheidungen automatisch treffen?

Für risikoarme Workflows kann ein Teil der Automatisierung ohne manuelle Prüfung laufen. Für sensible Workflows entwerfen wir menschliche Freigabe, Konfidenz-Schwellen und Fallback-Pfade. Wir empfehlen nicht, KI als ungeprüften Entscheider in Prozessen mit hohem Einsatz einzusetzen.

KI-Automatisierung für Ihre Geschäftsprozesse — nicht nur die Demo

KI-Automatisierung und praktische KI-Features in den SaaS-Produkten, Portalen und internen Tools, die Sie bereits betreiben — entworfen rund um Workflow, menschliche Prüfung und Audit-Trails, die Ihr Operations-Team tatsächlich nutzt.

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01 · Operating Model

Wie wir KI-Automatisierung designen, die im Betrieb überlebt

Ein Delivery-Modell mit Fokus auf Workflow-Fit, menschlicher Prüfung, Integration und messbarer Nützlichkeit.

01Prozess vor Modell: Wir mappen, wo Daten reinkommen, wo Entscheidungen fallen und welche Schritte deterministisch bleiben müssen — bevor irgendeine KI-Komponente gewählt wird.
02Klare Automationsgrenzen: Jeder Workflow definiert, was KI darf, was menschliche Freigabe braucht und wer für das Ergebnis verantwortlich ist.
03Integrationsorientierte Architektur: CRM-, ERP-, Support-, Analytics- und Produkt-Systeme werden über kontrollierte APIs oder Workflow-Grenzen verbunden — nicht über fragile Einzelskripte.
04Qualitäts- und Exception-Tracking: Wir messen Erfolgsquote, Manual-Review-Rate, Fallback-Nutzung, Exceptions und Operator-Feedback.
05Iteration aus realer Nutzung: Automatisierung wird aus echtem Produktionsverhalten verbessert, nicht aus Demo-Annahmen.

02 · Was wir bauen

Was wir bauen

01

Dokumenten-Parsing & Datenextraktion

KI-gestützte Extraktion aus PDFs, Formularen, E-Mails, Rechnungen, Anträgen, Reports oder hochgeladenen Dokumenten. · Strukturierte Feldextraktion · Dokumenten-Klassifizierung · Validierungsregeln und Konfidenz-Schwellen · Menschliche Prüfung bei niedriger Konfidenz · Export in CRM, Admin-Tools oder Datenbanken

02

Semantische Suche & Wissensabfrage

Suche über interne Dokumente, Knowledge Bases, Inhalte, Datensätze oder operative Daten. · RAG-artige Retrieval, wo nützlich · Quellverweise und permissionsbasierter Zugriff · Interne Wissenssuche · Dokument- und Content-Indexierung · Admin-Kontrollen darüber, was durchsuchbar ist

03

Zusammenfassungen, Drafts & Operator-Assistenz

KI-Support für Teams, die viele Anfragen, Nachrichten, Dokumente oder Fälle verarbeiten. · Ticket-, Anfragen- oder Lead-Zusammenfassungen · Antwort-Drafts oder interne Notizen · Meeting-, Fall- oder Dokumenten-Zusammenfassungen · Vorschläge für nächste Schritte · Menschliche Freigabe vor externer Kommunikation

04

Lead-, Ticket- & Workflow-Triage

Eingehende Arbeit klassifizieren, routen und priorisieren. · Lead-Qualifizierungs-Support · Ticket-Kategorisierung · Routing nach Thema, Sprache oder Priorität · CRM-Stage-Vorschläge · Eskalationsregeln und menschliches Override

05

Workflow-Automatisierung

Automatisierung über Tools, wo Regeln und KI beide eine Rolle haben. · Trigger-basierte Aktionen · Freigabe-Flows · Benachrichtigungen und Task-Erstellung · CRM-, E-Mail-, Slack/Teams- oder interne-Tool-Aktionen · Fallback-Pfade bei niedriger KI-Konfidenz

06

KI-Features in SaaS und Plattformen

KI-Features eingebettet in bestehende oder neue Produkte. · KI-gestützte Content-Operations · Interne Copilots für Admin-Teams · Semantische Suche in Produktdaten · Empfehlungs- oder Klassifizierungs-Features · Nutzungs-Tracking und Kosten-Sichtbarkeit

03 · Vorgehen

So arbeiten wir

Step 01
Workflow-Mapping
Wir mappen Prozess, Nutzer, Datenquellen, Entscheidungspunkte, Risiken und manuelle Engpässe.
Step 02
Automatisierungs-Design
Wir definieren, was regelbasiert bleibt, wo KI eingesetzt werden kann, wo menschliche Prüfung nötig ist und wie Ausnahmen behandelt werden.
Step 03
Integration & Umsetzung
Wir verbinden KI-Features in kontrollierten Slices mit Produkt, CRM, internem Tool, Datenbank oder Dokumenten-Workflow.
Step 04
Qualitäts-Review
Wir testen Outputs, Konfidenz-Schwellen, Edge-Cases, Fallback-Pfade und Operator-Feedback, bevor der Scope erweitert wird.

05
Übergabe & Verbesserung
Wir dokumentieren Prompts, Datenflüsse, Kontrollen, Review-Punkte und Wartungsverantwortlichkeiten, damit der Workflow weiterentwickelt werden kann.

04 · Wirkung

Outcomes, auf die wir optimieren

Messbare Betriebsverbesserungen, nicht nur technische Automatisierung.

Weniger manuelle Koordination zwischen Teams, Tools und Freigabewegen
Schnellere Ausführung wiederkehrender Workflows ohne Kontrollverlust
Höhere Datenkonsistenz über Produkt-, CRM- und Reporting-Layer
Kürzere Reaktions- und Bearbeitungszeiten in Support und Operations
Klarere Fallback- und Review-Pfade für sensible Workflows
Ein Automations-Fundament, das das Team sicher weiterbauen kann

05 · Wann sinnvoll

Wann KI-Automatisierung Sinn ergibt

Wählen Sie diesen Service, wenn:

Teams Zeit damit verbringen, Informationen zu lesen, sortieren, zusammenzufassen oder zu kopieren
Anfragen, Leads, Tickets oder Dokumente Mustern folgen, aber dennoch Urteil brauchen
Wissen verteilt ist über Tools, Dokumente und Personen
Mehrsprachige Kommunikation Operations verlangsamt
Es einen messbaren Workflow gibt: gesparte Zeit, weniger manuelle Schritte, schnelleres Routing, bessere Review-Qualität
Der Output von Menschen geprüft oder korrigiert werden kann, bevor er Risiko erzeugt

06 · Problem

Warum KI-Automatisierung im echten Betrieb scheitert

Die meisten KI-Projekte scheitern nicht am Modell. Sie scheitern daran, dass niemand den Workflow drumherum entworfen hat.

EU AI Act · phasenweise Anwendung 2024–2028

Technische AI-Act-Bereitschaft für Produktteams

Der AI Act ist am 1. August 2024 in Kraft getreten und wird in Phasen angewendet — verbotene Praktiken und AI-Literacy-Pflichten ab 2. Februar 2025, GPAI-Anbieterpflichten ab 2. August 2025 und Transparenzpflichten (Art. 50) ab 2. August 2026, mit weiter verschobenen Hochrisiko-Fristen durch den Digital Omnibus 2026. Die meisten B2B-SaaS-KI-Features sind nicht automatisch Hochrisiko — Teams brauchen aber ein Risiko-Screening, Transparenz-Hinweise, Sichtbarkeit der Anbieter-/Sub-Processor-Lage, Evaluations-Evidenz und Audit-Trails dort, wo KI-gestützte Outputs Nutzer betreffen. Formale Einstufung, Konformitätsbewertung und rechtliche Auslegung bleiben bei Ihren Legal- oder Compliance-Berater:innen — wir bauen die technischen Grundlagen, damit deren Arbeit etwas zum Prüfen hat.

Erst-Screening nach AI-Act-Risiko: verboten / Hochrisiko / Transparenzpflicht / minimales Risiko, plus GPAI-Anbieter-Abhängigkeits-Review wo relevant
Dokumentation, die AI-Act-Transparenzanforderungen unterstützt, ohne in eine Papierlast auszuarten
Anbieter- und Sub-Processor-Transparenz (welcher Anbieter sieht welche Daten, welche Modelle, welche Regionen)
Evaluations-Evidenz auf repräsentativen Eingaben
Audit-Trails für KI-gestützte Entscheidungen, die Nutzer betreffen
Model Cards, wo anwendbar

Wir führen keine Konformitätsbewertungen, formale Einstufungen oder Rechtsgutachten durch. Wir bauen Architektur und Evidenz, damit Auditor:in, Rechtsberatung oder internes Compliance-Team sie ohne quartalslangen Retrofit prüfen können. AI-Act-Readiness-Review als eigenständiges Engagement verfügbar (typischerweise 2–4 Wochen). Für das vollständige Screening, Transparenz und den Post-Omnibus-Zeitplan 2026 siehe unsere dedizierte Seite EU-AI-Act-Readiness.

Cloud, EU-gehostete oder lokale KI

Cloud, EU-gehostete oder lokale KI — nach Datensensibilität, Kosten und Latenz gewählt

Die Anbieterwahl ist eine Workflow-Entscheidung, kein Trend. Cloud-Frontier-Modelle (OpenAI, Anthropic, Google) sind oft die richtige Antwort für allgemeine Produkt-Workflows; EU-gehostete Endpoints (Azure OpenAI West Europe, AWS Bedrock Frankfurt, EU-gehostetes Mistral) decken die meisten DSGVO-bewussten Fälle ab; Local AI auf Hetzner-GPU oder dedizierter Infrastruktur wird relevant, wenn BAIT, KRITIS, vertragliche Datenresidenz oder Steady-State-Token-Kosten Cloud ungeeignet machen. Die richtige Wahl hängt vom Workflow ab — wir bewerten je nach Use Case, nicht per Default.

Cloud-Frontier-Modelle, wenn allgemeine Produkt-Workflows sie rechtfertigen und die Anbieterbedingungen passen
EU-gehostete Endpoints (Azure OpenAI West Europe, AWS Bedrock Frankfurt, EU-gehostetes Mistral) für DSGVO-bewusste Produktnutzung
Local AI auf Hetzner-GPU (Falkenstein / Nürnberg) oder dedizierter Infrastruktur, wo BAIT, KRITIS oder vertragliche Constraints es verlangen — übliche Open-Weight-Optionen: Llama 3, Mistral, Mixtral, Qwen
Dokumenten-Parsing, Zusammenfassung, semantische Suche und interne Copilots sind die Workflows, in denen Local AI typischerweise gut landet
Potenzial für niedrigere laufende Kosten bei hohem, stabilem Token-Volumen — durch Workload-Test bestätigt, nicht angenommen

Local AI passt nicht zu jedem Anwendungsfall. Für latenzkritische Consumer-Features ist Cloud oft weiterhin richtig. Wir helfen Ihnen in der Architekturphase, das zu entscheiden — einschließlich der Option für Hybrid-Setups, bei denen einige Workflows in der Cloud bleiben und andere auf EU-gehosteter oder lokaler Infrastruktur laufen.

Referenz-Stack

Standard-Implementierungs-Entscheidungen — mit Bausteinen, die der Workflow tatsächlich braucht

Standard-Entscheidungen

Direkte Provider-API
RAG (pgvector / Qdrant)
Eval-Harness (Promptfoo / Ragas)
Observability (Langfuse / Helicone / OTel)
Cloud-Frontier-Modelle
EU-gehostet (Azure OpenAI, Bedrock FRA, Mistral)
Lokal (Hetzner GPU, Llama / Mistral / Qwen)

Ergänzt wo nötig

Orchestrierung (LangChain / LangGraph / LlamaIndex)
n8n + AI-Nodes
Vector-Stores (Weaviate / Pinecone)
Embeddings (Cohere / sentence-transformers)
Provider-Abstraktionsschicht

Anbieter-neutral. Die direkte Provider-API bleibt der Default für einfache Flows; Orchestrierung, Evaluation und Observability kommen nur dazu, wo der Workflow wirklich davon profitiert. Das Hosting folgt den Daten: Cloud-Frontier-Modelle, wenn der Use Case es rechtfertigt, EU-gehostet bei DSGVO-bewusster Nutzung, lokal wenn BAIT / KRITIS oder Datenresidenz es verlangen — nie nach Partnerstatus.

Referenzprojekte

Gründer-relevante Fallstudien

Alle Projekte

FAQ

Sie kann Dokumenten-Parsing, Zusammenfassungen, semantische Suche, Anfragen-Klassifizierung, Lead- oder Ticket-Triage, interne Assistenten, Workflow-Routing und automatisierte Reports umfassen. Unser Fokus liegt auf KI-Features, die echte manuelle Arbeit in einem bestehenden Produkt, Portal, CRM oder internen Tool entfernen.
Die meisten B2B-SaaS-KI-Features sind risikoarm oder General Purpose, nicht Hochrisiko. Annex-III-Hochrisiko-Kategorien umfassen Beschäftigungsentscheidungen, Kredit-Scoring, Bildung, Strafverfolgung und kritische Infrastruktur. Berührt Ihr KI-Feature eine dieser Kategorien, gelten ab dem 2. August 2026 Hochrisiko-Pflichten. Wir helfen Ihnen, das in der Workflow-Design-Phase einzuordnen, und entwerfen die Architektur so, dass eine spätere Neuklassifizierung strukturiert verläuft, nicht als Retrofit.
Ja. Wir deployen Llama 3, Mistral, Mixtral und Qwen auf Hetzner-GPU-Instanzen (Falkenstein/Nürnberg), dedizierter Infrastruktur oder On-Prem, wo erforderlich. Das ist häufig bei BAIT-, KRITIS- oder DSGVO-strengen Kunden, bei denen Cloud-Anbieter (OpenAI, Anthropic, Google) vertraglich nicht möglich sind.
Ein fokussierter Automatisierungs-Slice lässt sich oft in 3–6 Wochen liefern, nachdem der Workflow definiert ist. Komplexere Systeme mit mehreren Datenquellen, Berechtigungen, menschlicher Prüfung und Integrationen brauchen meist phasenweise Delivery.
EU-Hosting, wo erforderlich; Sub-Processor-Inventar (welcher Anbieter sieht welche Daten); Audit-Logs; Human-in-the-Loop bei konsequenzreichen Aktionen; Evaluations-Evidenz auf repräsentativen Eingaben. Die Architektur wird für eine Audit-Prüfung vorbereitet — die Konformitätsbewertung selbst führen wir nicht durch, das ist Sache eines Auditors.
Wir können CRMs, interne Tools, Datenbanken, Dokumentensysteme, Websites, Support-Tools, E-Mail-Workflows und Custom APIs integrieren, soweit Zugang und Scope es zulassen. Schlüssel ist die Definition, was die Quelle der Wahrheit ist und was KI lesen oder ändern darf.
Das hängt vom Scope ab — Daten, Integrationen, Risikoklassifizierung und Review-Anforderungen bewegen den Aufwand. Engagements reichen von einer kurzen Feasibility- und Workflow-Design-Phase (2–4 Wochen) über ein einzelnes KI-Feature wie Parsing oder semantische Suche (6–10 Wochen) und ein KI-erweitertes Plattform-Modul (10–16 Wochen) bis zu einer ersten internen Copilot- oder Operator-Assistant-Phase (12–18 Wochen). Ein EU-AI-Act-Readiness-Review an einem bestehenden System dauert typischerweise 2–4 Wochen. Finaler Scope hängt von Daten, Integrationen, Risikoklassifizierung und Review-Anforderungen ab.
Wir starten meist mit existierenden Modell-Anbietern und starkem Workflow-Design. Eigenes Modell-Training ergibt nur dann Sinn, wenn genug domain-spezifische Daten, ein klares Qualitätsziel und ein Business-Case vorliegen, die die Kosten rechtfertigen.
Für risikoarme Workflows kann ein Teil der Automatisierung ohne manuelle Prüfung laufen. Für sensible Workflows entwerfen wir menschliche Freigabe, Konfidenz-Schwellen und Fallback-Pfade. Wir empfehlen nicht, KI als ungeprüften Entscheider in Prozessen mit hohem Einsatz einzusetzen.

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