Leistung – KI-Implementation
KI dort, wo sie wirklich arbeitet: in Ihrem Prozess
Wir bauen KI-Lösungen, die echte Arbeit übernehmen – an Ihre Systeme angebunden, in 2 bis 8 Wochen produktiv und mit klarer Kostenstruktur.
Themen
Drei typische Implementations-Szenarien
Prozesse automatisieren
Wir nehmen wiederkehrende Aufgaben aus dem Tagesgeschäft und übergeben sie an ein KI-System – nachvollziehbar, mit Mensch-Freigabe wo sinnvoll.
- E-Mail-Klassifikation und automatisches Routing
- Ticket-Triage, Antwortvorschläge, Eskalationslogik
- CRM-Datenanreicherung und Lead-Scoring
- Dokumentenerkennung, -extraktion und -ablage
An bestehende Systeme anbinden
KI funktioniert nur dort produktiv, wo sie sauber an Ihre Systeme angebunden ist. Wir kennen die Hürden – von Auth bis Rate-Limits.
- Microsoft 365 (Outlook, SharePoint, Teams)
- Google Workspace (Gmail, Drive, Docs)
- CRM-Systeme (Salesforce, Pipedrive, HubSpot-Alternativen)
- Projekt- und Ticket-Tools (Jira, Asana) und REST APIs
Eigene KI-Anwendungen entwickeln
Wenn Standardprodukte nicht reichen: Wir entwickeln individuelle interne Tools – schlank, dokumentiert, betreibbar.
- Interne KI-Assistenten für Fachabteilungen
- Recherche- und Outreach-Agenten für Vertrieb
- Support-Bots mit klar definierten Grenzen
- Reporting- und Analyse-Tools auf Basis Ihrer Daten
Ablauf
So entsteht ein produktives KI-System
Klare Phasen, Festpreise, früher Prototyp – kein endloses Discovery.
01
Scope
1–2 Wochen: Wir schärfen den Use Case, klären Datenflüsse, Zugriffe und Risiken und schnüren ein Festpreis-Paket.
02
Prototyp
1–3 Wochen: Ein lauffähiger Prototyp am echten Prozess – mit echten Daten, ehrlichen Quoten und früher Nutzer-Rückmeldung.
03
Produktiv
2–4 Wochen: Härtung, Monitoring, Dokumentation, Schulung der Anwender – bis das System sauber im Alltag läuft.
04
Betrieb
Optional: Monitoring, Updates und Weiterentwicklung im Retainer – damit das System Ihren Anforderungen folgen kann.
Technologie-offen, datenschutz-bewusst
Wir wählen pro Use Case das passende Werkzeug – nach Datenschutz, Performance und Budget. Sie bekommen eine ehrliche Empfehlung statt eines vorab gesetzten Stacks.
- GPT-4o via Azure (DSGVO-konformes Hosting in der EU)
- OpenAI direkt für Nicht-kritische Anwendungen
- Open-Source-Modelle (Llama, Mistral) wo sinnvoll
- Vector-Datenbanken (pgvector, Qdrant) für Wissenssysteme
- Workflow-Engines (n8n, eigene Node.js-Services)
- Monitoring, Logging und Audit-Trail – von Anfang an
Use Case besprechen
30 Minuten Erstgespräch reichen, um zu sehen, ob Ihr Prozess für eine schnelle KI-Implementation taugt. Sie bekommen eine ehrliche Einschätzung – auch wenn sie „lieber nicht jetzt“ lautet.