KI & Automatisierung

Automatisierung, Assistenten, Analytik und KI-Integrationen für reale Betriebsablaeufe.

★★★★★Vertraut von Gründern und wachsenden Teams

Überblick

Wir entwickeln KI- und Automatisierungssysteme, die Tools, Daten und Teams verbinden. Von Workflow-Umsetzung und Assistenten bis zu Dashboards und prädiktiver Analytik liefern wir sichere, integrierte Lösungen, die manuelle Arbeit reduzieren.

Für kundennahe Assistenten und Support-Automatisierung siehe KI-Assistenten für Unternehmen .

Capabilities

Was wir bauen

Workflow Automation

  • AI-gestuetzte Ablaeufe für repetitive Operations, Freigaben und interne Benachrichtigungen.
  • Klare Automationsgrenzen, Eskalationen und Observability für sichere Ausfuehrung.

LLM- & RAG-Integration

  • Anbindung von Sprachmodellen an Wissensbasen, interne Dokumentation und Business-Systeme.
  • Rollenbasiertes Retrieval, Quellenkontrolle und nachvollziehbare Antwortpfade.

AI Dashboards & Analytics

  • Operative Dashboards mit Echtzeit-Metriken aus ML- und Datenpipelines.
  • Monitoring für Qualitaet, Drift und Business-Impact in einem Reporting-Setup.

AI Assistants for Business

  • Custom Assistants und Copilots für interne Teams oder customer-facing Prozesse.
  • Sichere Prompt-Strategien, Guardrails und kanalübergreifende Integrationen.

Multilingual & Enterprise Integrations

  • CRM/ERP-Verknuepfungen mit AI-Routing, mehrsprachigen Flows und Datenqualitaets-Checks.
  • Integration in bestehende Enterprise-Landschaften ohne Systembruch.
Qualification

Wann AI Automation sinnvoll ist

Wenn Prozesse wiederholbar sind, Datenquellen vorhanden sind und Entscheidungen sauber als Regeln modelliert werden koennen.

Teams verlieren Zeit durch manuelle, regelbasierte Routineprozesse.

Wissen ist verteilt über Tools, Dokumente und Personen.

Mehrsprachige Kommunikation führt zu Inkonsistenz oder Verzogerung.

Es gibt klare KPI-Ziele für Geschwindigkeit, Qualitaet oder Kosten.

Vorgehen

How We Work

01

System-Mapping

Wir modellieren Prozesse, Datenfluesse und Risiken vor jeder Implementierung.

02

Architecture First

Wir definieren Integrationspunkte, Guardrails und Betriebsmodell für AI-Komponenten.

03

Delivery in Slices

Wir liefern in messbaren Iterationen mit frueher Validierung der Business-KPI.

04

Operate & Improve

Nach Go-Live optimieren wir Qualität, Kosten und Zuverlässigkeit kontinuierlich.

Benefits

Vorteile

KI-Automatisierung über Kernsysteme

Automatisiertes Routing, Freigaben und Task-Ausführung

Sichere Integrationen in CRM und ERP

Zuverlässigkeit, Monitoring und Audit-Trails

Compliance-orientierte Datenhaltung

Selection

Wie Sie den richtigen KI-Pfad wählen

Workflow-Automatisierung — Wenn Sie End-to-End-Prozesse brauchen, die systemübergreifend mit minimaler manueller Arbeit laufen.

Assistenten — Wenn Sie eine Konversationsoberfläche mit sicherem Zugriff auf Daten und Aktionen benötigen.

RAG-Systeme — Wenn das Kernproblem Wissenssuche ist und Sie grounded Antworten aus Dokumenten brauchen.

Dashboards & Prognosen — Wenn Sie Analyse-Layer und Prognosen direkt im UI brauchen.

Problem

Warum KI-Automatisierung in realen Betriebsablaeufen scheitert

Die meisten KI-Automatisierungsprojekte scheitern nicht am Modell. Sie scheitern daran, dass Prozessverantwortung, Integrationsgrenzen und Ausnahmebehandlung nicht von Beginn an sauber definiert sind.

Operating Model

Wie wir KI-Automatisierung für den produktiven Betrieb designen

Ein Umsetzungsmodell mit Fokus auf Zuverlässigkeit, klare Verantwortung und messbaren Nutzen.

01Prozess-Mapping vor Modellarbeit: Wir definieren, wo Entscheidungen fallen, wo Daten einlaufen und wo Ausführung deterministisch bleiben muss.
02Klare Automationsgrenzen und Rollen: Jeder Workflow enthält definierte Override-Punkte, Freigaben und Verantwortlichkeiten.
03Integrationsorientierte Architektur: CRM-, ERP-, Support- und Analyse-Systeme werden über stabile API-Vertraege verbunden statt über fragile Einzellösungen.
04Beobachtbarkeit und QA für Workflow-Logik: Wir messen Erfolgsquote, Exception-Frequenz, Fallback-Nutzung und Business-Impact pro Flow.
05Iterative Verbesserung auf Basis realer Betriebsdaten statt Demo-Annahmen.
Delivery System

Was Ihr Team im Delivery-Setup erhält

Jedes Engagement wird als produktionsreifes System umgesetzt, nicht als isoliertes Proof-of-Concept.

01

Automation-Blueprint mit Prozesslogik, Entscheidungswegen und Eskalationsregeln

02

Integrierte Workflows über Kernsysteme (CRM, Support, Operations, Analytics)

03

Rollen- und Governance-Layer für sichere Ausführung

04

Monitoring-Dashboard für Zuverlässigkeit, Durchsatz und Exception-Muster

05

Dokumentation für interne Teams: Betrieb, Verantwortung und Wartung

06

Roadmap für nächste Automationsphasen auf Basis gemessener Engpässe

Was Ihr Team im Delivery-Setup erhält
Outcomes

Kommerzielle Outcomes, auf die wir optimieren

Nicht nur technische Automation, sondern messbare Verbesserungen im Betrieb.

  • 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
  • Geringeres Betriebsrisiko durch klare Fallback- und Audit-Mechanismen
  • Skalierbares Automationsfundament, das Ihr Team sicher erweitern kann
Kommerzielle Outcomes, auf die wir optimieren
Wie wir starten

Jedes Projekt beginnt mit einem Architecture Sprint

Fünf Arbeitstage. Ein Senior Engineer. Eine klare Karte aus Systemgrenzen, Skalierungsrisiken, Stack-Entscheidungen und einer Umsetzungs-Roadmap — bevor eine Zeile Produktivcode entsteht.

5 Tage
Fester Scope, fester Preis
1 Senior Engineer
Namentlich ab Tag eins
Reduziertes Risiko
Rewrite-Risiko vor dem Build gesenkt
  1. 01
    Tag 1

    Discovery: Domain, Constraints, Wachstumsziele

  2. 02
    Tag 2

    System-Mapping: Services, Daten, Integrationen

  3. 03
    Tag 3-4

    Stack-Entscheidungen und Risikomodell

  4. 04
    Tag 5

    Roadmap & kalkulierter Umsetzungsplan

Nächster Schritt

Bereit, mit Architektur zu starten — nicht mit Features?

Fünf Tage. Ein Senior Engineer. Ein klarer Weg.

Spezialisierte KI-Leistungen

Spezialisierte KI-Leistungen

Spezielle Tracks für Wissenssysteme, Mehrsprachigkeit und MLOps

FAQ

FAQ

Prozess-Mapping, Integrationen, Automationslogik, Monitoring und kontinuierliche Optimierung über Ihre Kernsysteme.

Typisch 4–8 Wochen, abhängig von Integrationen, Datenlage und Workflow-Komplexität.

Mit Zugriffskontrollen, Audit-Logs, EU-Hosting-Optionen und Compliance-orientierter Datenhaltung.

CRM, Helpdesk, Analytics, ERP und Custom Backends via APIs (HubSpot, Pipedrive, Zendesk, Custom Systeme).

Kosten hängen von Scope und Integrationen ab. Wir bieten Fixpreis-Projekte und Retainer nach kurzer Discovery.

Ergebnisse von KI-Systemen hängen von Datenqualität, Systemintegration und Einsatzkontext ab.