Erfahrung aus Projekten & Plattformen
Vertrauen entsteht, wenn Systeme sichtbar arbeiten.
Ein betriebsbereites KI-Agentensystem für Ihren wichtigsten wiederkehrenden Prozess. Orchestriert, überwacht und mit Ihrem Firmenwissen verbunden. In Ihren Accounts, mit Ihren Daten. Ihr Team bleibt am Steuer.
Teams mit KI schlagen heute Teams ohne KI, nicht weil die KI klüger ist, sondern weil sie die Vorarbeit erledigt, für die vorher niemand Zeit hatte. Der Unterschied ist nicht das Tool. Es ist der Prozess dahinter.
Viele Unternehmen haben bereits KI-Tools getestet. Der Engpass entsteht danach: Wie wird aus einem guten Prompt ein zuverlässiger, kontrollierter Unternehmensablauf?
Ergebnisse hängen stark von einzelnen Personen, Prompts und Tagesform ab.
Automatisierung bleibt fragmentiert und wird nicht sauber in bestehende Systeme eingebunden.
Entscheidungen verzögern sich, weil Datenflüsse, Freigaben und Verantwortlichkeiten unklar sind.
Es fehlt an Testfällen, Fehlerpfaden, Dokumentation und laufender Betreuung.
der GenAI-Projekte wurden laut Gartner nach dem Proof of Concept aufgegeben, häufig wegen Datenqualität, Risikokontrollen, Kosten oder unklarem Business Value.
Quelle: Gartner, Januar 2026der von McKinsey befragten Organisationen haben KI noch nicht unternehmensweit skaliert, obwohl KI-Nutzung breit angekommen ist.
Quelle: McKinsey State of AI 2025berichten bei McKinsey über EBIT-Auswirkung auf Unternehmensebene. Der Nutzen entsteht also vor allem dort, wo Abläufe wirklich eingebettet werden.
Quelle: McKinsey State of AI 2025Das System verbindet Trigger, Datenquellen, KI-Verarbeitung, Regeln, Kontrollpunkte und Zielsysteme zu einem wiederholbaren Arbeitsprozess.
Zeitplan, Webhook, Ticket oder manueller Trigger.
Freigegebene Quellen werden abgerufen und strukturiert.
Das Modell arbeitet nach festgelegten Regeln und Prompts.
Freigabeschritt vor Veröffentlichung oder Versand.
Entwurf oder Bericht wird ans Zielsystem übergeben.
Automatisiert wird nicht Verantwortung, sondern Vorarbeit. Kritische Entscheidungen, Veröffentlichung und fachliche Endabnahme bleiben beim zuständigen Team.
Einen Agenten mit ein paar Prompts und einem Zeitplan aufzusetzen, dauert einen Nachmittag. Nach vier Wochen läuft er unbemerkt gegen die Wand: Quellen ändern sich, Qualität driftet ab, niemand fühlt sich zuständig. Genau dieses Muster bauen wir nicht.
Orchestrierung mit Apache Airflow: Jeder Schritt wird gestartet, überwacht, bei Fehlern wiederholt und gemeldet.
Wissensgraph als Gedächtnis: Ihr Firmenwissen bleibt erhalten und wächst mit jedem Lauf.
Lokale, optimierte KI, die Ihr internes Wissen kennt und bevorzugt.
Kontrollpunkte mit Freigabe durch Ihr Team, bevor etwas rausgeht. Human in the Loop.
Dokumentiert, getestet, übergabefähig. Ihre IT kann jederzeit reinschauen.
Bewusst abgegrenzt: schnell genug für produktive Umsetzung, kontrolliert genug für Management, Fachbereich und IT.
Es gibt beinahe unzählige Tools am Markt. Für uns haben sich die folgenden als wirksam und stabil erwiesen, diese Auswahl zeigt also nur einen Ausschnitt der Möglichkeiten. Sie müssen keinen dieser Namen kennen. Aber Ihre IT kennt sie und nickt. Wir setzen auf etablierte, offene Technologien, damit Sie nie von uns abhängig sind.
Startet, überwacht und wiederholt jeden Prozessschritt. Fällt etwas aus, wird es sofort gemeldet, nicht erst nach Wochen bemerkt.
Versteht praktisch jedes Dokumentformat: PDF, Word, Scans, E-Mail-Anhänge. Ihr Posteingang wird zur Datenquelle.
Eine Graph-Datenbank verbindet Kunden, Projekte, Produkte und Dokumente so, wie sie in Ihrem Unternehmen wirklich zusammenhängen.
Das gesammelte Wissen liegt lesbar und pflegbar bei Ihnen. Ihr Team arbeitet damit weiter, ohne Spezialsoftware, ohne uns.
Gewichten Ihr Firmenwissen stärker als allgemeines Internetwissen. Auf Wunsch laufen sie komplett in Ihrem Haus. Kein Dokument verlässt Ihre Umgebung.
Freigabeschritte, Testfälle und Fehlerpfade sind Teil der Architektur, nicht nachträglich angeflanscht.
Klar bewertbar, mit definierbarem Output, mit Freigabeschritt absicherbar.
Quellenkuration, Artikel- und Newsletter-Entwürfe, CMS-Vorbereitung, redaktionelle Checks.
→Nachrichten-Screening, Management-Zusammenfassungen, strukturierte Briefings.
→Ticket-Klassifikation, Erinnerungen, Statusupdates, strukturierte Abläufe.
→CRM-Anreicherung, Gesprächsvorbereitung, Account Briefings, Follow-up-Texte.
→KPI-Kommentare, Projektupdates, Statuszusammenfassungen.
→Zusammenfassung, Kategorisierung, strukturierte Antwortentwürfe aus Dokumenten.
→Drei typische Systeme, wie wir sie bauen. Immer mit menschlicher Freigabe an den entscheidenden Stellen.
Das Wissen liegt verteilt in Ordnern, Postfächern und Köpfen. Wer etwas sucht, fragt herum oder sucht doppelt.
Knowledge Base mit Wissensgraph: Dokumente werden automatisch eingelesen, auch Scans und Anhänge. Eine lokal betriebene KI beantwortet Fragen aus Ihrem Wissen zuerst; allgemeines Internetwissen ist nur Ergänzung, nie Ersatz.
„Welche Sondervereinbarungen haben wir mit Kunde X?" Beantwortet in Sekunden, belegt mit der Quelle. Und es bleibt Ihr Wissen, in Ihren Accounts.
Redaktionelle Arbeit frisst Zeit: Themen finden, Quellen prüfen, schreiben, Bilder suchen, einstellen.
Ein Prozess, der Themen recherchiert, Entwürfe im Sprachstil Ihres Hauses erstellt, passende Bilder vorschlägt und nach Ihrer Freigabe im CMS veröffentlicht. Die Texte bestehen gängige KI-Detektoren wie ZeroGPT, weil sie mit Ihrem Wissen, Ihrem Stil und redaktionellen Regeln entstehen.
Aus einem Tag Redaktionsarbeit wird eine halbe Stunde Freigabe. Veröffentlicht wird nur, was ein Mensch gesehen hat.
Wochenberichte, Zuarbeiten, Regelaufgaben. Jemand muss erinnern, einsammeln, nachfassen, zusammenführen.
Ein Kommunikations-Agent übernimmt die Routine: erinnert Teams an Regelaufgaben, sammelt Dokumente und Reports ein, fasst freundlich nach, führt alles zu einem Bericht zusammen und versendet ihn. Nach Freigabe.
Montag Erinnerung, Mittwoch Nachfassen, Freitag liegt der fertige Wochenbericht zur Freigabe vor. Niemand rennt mehr Zuarbeiten hinterher.
Typischer Zielkorridor: 10 bis 15 Werktage nach Vorliegen der Zugänge, Beispiele und Freigaben.
Ziel, Inputs, Outputs, Qualitätsregeln, Risiken und Freigaben klären.
Hosting, Tooling, Integrationen und Modellzugang in Kundenaccounts einrichten.
Workflow, Prompts, Regeln, Datenübergaben, Fehlerpfade und Ausgabeformate bauen.
Echte Beispiele testen, Ergebnisse prüfen, Regeln schärfen, Grenzfälle definieren.
Produktivschaltung, Dokumentation, Betriebsroutine und Retainer starten.
Erst prüfen, dann produktiv gehen, dann ausbauen. Jeder Schritt baut auf dem vorherigen auf, und der Check wird bei Beauftragung voll angerechnet. Alle Preise netto.
Der risikofreie erste Schritt: Wir prüfen Ihren Use Case konkret, mit Prototyp.
Für einen klaren Use Case mit bis zu 3 Integrationen.
Für höhere Datenanforderungen, regulierte Umgebungen und eigene Infrastruktur.
Optionaler Care Plus Retainer bei allen Agenten-Paketen: ab 590 € netto/Monat inkl. 4 h Aufwand, jede weitere Stunde 159 € netto · Hosting-, Tool-, API- und Modellkosten nicht enthalten
Das System wird in Ihrer Umgebung eingerichtet. Sie behalten Kontrolle über Accounts, Daten und laufende Kosten.
| Bereich | Ihr Unternehmen | Service |
|---|---|---|
| Accounts | Stellt Hosting-, Tool-, Modell- und Zielsystemzugänge bereit. | Richtet die vereinbarte Lösung in diesen Accounts ein. |
| Datenregeln | Entscheidet, welche Daten verarbeitet werden dürfen. | Setzt die Regeln technisch im Workflow um. |
| Fachliche Prüfung | Bewertet Qualität, Richtigkeit und Freigabe der Ergebnisse. | Baut Kontrollpunkte und Ausgabeformate in den Prozess ein. |
| Kosten | Trägt Hosting-, Tool-, API- und Modellkosten direkt. | Unterstützt bei Nutzungs- und Kostenprüfung im Retainer. |
| Zugriff | Vergibt zweckgebundene Zugänge oder temporäre Adminrechte. | Nutzt Zugriffe nur für Einrichtung, Support und vereinbarte Betreuung. |
Es geht nicht darum, Ihr Team durch KI zu ersetzen, und auch nicht darum, ein separates KI-Team aufzubauen, das am Tagesgeschäft vorbei entwickelt. Es geht darum, Ihr bestehendes Team mit KI auszustatten: Die Routine übernimmt das System, die Entscheidungen behält Ihr Team.
Jede Veröffentlichung, jeder Versand, jede kritische Aktion läuft über eine menschliche Freigabe. Human in the Loop, von Anfang an.
Übergabe, Dokumentation und die EU-AI-Act-Schulung für bis zu 100 Mitarbeiter sind Teil jedes Pakets.
Accounts, Daten und Konfiguration gehören Ihnen. Wir richten ein und betreuen, wir besitzen nicht.
Die Systeme laufen in den Accounts des Kunden. Zugänge, laufende Kosten und Datenkontrolle bleiben beim Kunden. Dokumentation, Systemzugang und Konfiguration bleiben nachvollziehbar, kein unnötiger Lock-in.
Ein einzelner Agent mit Zeitplan funktioniert im Demo-Termin und scheitert im Alltag an geänderten Quellen, fehlender Überwachung und driftender Qualität. Wir bauen orchestrierte Prozesse mit Monitoring, Wiederholungslogik, Tests und Freigabeschritten. Der Unterschied zeigt sich nicht in Woche 1, sondern in Monat 6.
Nein. Sie bewerten Ergebnisse und Freigaben. Die Technik dokumentieren wir für Ihre IT. Wir setzen bewusst auf etablierte, offene Bausteine (u. a. Apache Airflow, Apache Tika, Memgraph, Obsidian), damit Sie nie von uns abhängig sind.
Nein. Der erste Use Case wird bewusst begrenzt und kontrolliert umgesetzt. Erweiterungen erfolgen nach erfolgreichem Start, nicht davor.
Der Ablauf wird mit Regeln, Tests und Freigabeschritten gestaltet. Fachliche Endabnahme und Verantwortung bleiben beim Kunden. Kontrollpunkte werden vor Go-live explizit festgelegt.
Inhalte entstehen aus Ihrem Wissen und in Ihrem Sprachstil, mit redaktionellen Regeln und menschlicher Endfreigabe. In unseren Prozessen bestehen sie gängige KI-Detektoren wie ZeroGPT.
Nein. Es ersetzt die Lauferei zwischen ihnen: Erinnern, Einsammeln, Zusammenführen, Vorbereiten. Die fachliche Arbeit und jede Entscheidung bleiben bei Ihrem Team. Genau deshalb nennen wir es AI-OPS: Ihr Ops-Team, mit KI ausgestattet.
Je nach Systemzugriff und Datenanforderung ja. Der Service reduziert den technischen Aufwand, ersetzt aber keine notwendigen internen Freigaben.
Nur nach expliziter Freigabe und passendem technischen sowie vertraglichen Setup. Für höhere Anforderungen gibt es Compliance- und Private-Optionen mit Anonymisierung und lokalen Modellen.
Neue Use Cases, Integrationen oder Architekturänderungen werden separat geschätzt und angeboten, erst wenn der erste Use Case einen messbaren Nutzen zeigt und Verantwortlichkeiten klar funktionieren.
Der richtige Einstieg ist ein wertvoller, wiederkehrender Prozess, nicht ein umfassendes KI-Transformationsprogramm. Schreiben Sie kurz, worum es geht. Wir melden uns zeitnah.