Bots & KI
KI-Automatisierung & AI-Agenten
KI, die Arbeit abnimmt statt Schlagzeilen zu machen: E-Mail-Triage, Dokumenten-Verarbeitung und Assistenten auf Ihren eigenen Daten.
Zwischen KI-Hype und echtem Nutzen liegt ein Handwerk: die richtigen Prozesse auswählen, sauber anbinden – und den Menschen die Kontrolle lassen.
Prozess vor Modell
Erst der Ablauf mit ROI-Rechnung, dann die Technik – nicht umgekehrt.
Ihre Daten als Wissen
Assistenten antworten aus Ihren Dokumenten und Systemen (RAG) – nicht aus dem Internet-Halbwissen.
Kontrolle eingebaut
Freigabe-Schritte, Protokolle, klare Grenzen – die KI arbeitet zu, der Mensch verantwortet.
KI-Automatisierung setzt Sprachmodelle (LLMs) dort ein, wo Unternehmen täglich Zeit verlieren: eingehende E-Mails verstehen, kategorisieren und vorbeantworten; Dokumente auslesen und in Systeme übertragen; Support-Anfragen mit Wissen aus den eigenen Unterlagen beantworten; Texte, Angebote und Berichte vorentwerfen. AI-Agenten gehen einen Schritt weiter: Sie führen mehrstufige Aufgaben aus – Daten nachschlagen, Systeme abfragen, Ergebnisse zusammenstellen – und legen dem Menschen das fertige Ergebnis zur Freigabe vor.
Unser Ansatz ist bewusst unspektakulär: Wir suchen die Prozesse mit dem besten Verhältnis aus Zeitgewinn und Fehlertoleranz, bauen mit Human-in-the-Loop (KI schlägt vor, Mensch entscheidet – wo es darauf ankommt) und messen den ROI in gesparten Stunden. KI, die sich nicht rechnet, bauen wir nicht – auch wenn sie beeindruckend aussieht.
Was Sie erhalten
- Prozess-Analyse: Wo lohnt KI wirklich? Mit Stunden- & ROI-Schätzung je Kandidat
- Umsetzung des Piloten: ein Prozess, produktionsreif statt Demo
- Anbindung an Ihre Systeme: E-Mail, CRM, DMS, Datenbanken, APIs
- Wissens-Anbindung (RAG): Antworten aus Ihren Dokumenten, mit Quellenangabe
- Kontroll-Ebene: Freigaben, Protokollierung, Eskalation bei Unsicherheit
- Datenschutz-Konzept: Anbieterwahl, EU-Verarbeitung, dokumentierte Datenflüsse
So gehen wir vor
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01
Analyse (Woche 1)
Prozess-Kandidaten sichten, Aufwand & Nutzen beziffern, Piloten auswählen.
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02
Pilot (Woche 2–4)
Ein Prozess wird produktionsreif automatisiert – mit echten Daten, echten Nutzern.
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03
Messen & Ausbauen
Gesparte Stunden & Qualität messen; erst bei belegtem Nutzen folgt Prozess zwei.
Ergebnisse, die zählen
Zeitgewinn
Routinearbeit läuft im Hintergrund.
Reaktionszeit
Anfragen & Dokumente sofort vorverarbeitet.
Skalierung
Mehr Volumen ohne mehr Personal.
Hype-Risiko
ROI-Rechnung vor jedem Projekt – oder kein Projekt.
Transparente Preise (Richtwerte)
KI-Pilot
Festpreis
ein Prozess produktionsreif, inkl. Anbindung & Kontroll-Ebene
KI-Projekt erweitert
Rangewert
mehrere Prozesse, RAG-Wissensbasis, Agenten-Workflows
Betrieb & Feintuning
monatlich
Monitoring, Prompt-Pflege, Qualitätskontrolle
*Richtwerte zzgl. USt. und API-Kosten der KI-Anbieter (meist überschaubar – wir rechnen sie je Prozess vor).
- ROI-Rechnung vor jedem Projekt
- Human-in-the-Loop, wo Fehler teuer wären
- Datenschutz-Konzept inklusive
Welche Prozesse lohnen sich für KI — und welche nicht?
Die besten Kandidaten teilen drei Eigenschaften: hohes Volumen (täglich, nicht monatlich), klare Muster (die ein eingearbeiteter Mensch „im Schlaf“ erledigt) und Fehlertoleranz oder Kontrollierbarkeit (ein Entwurf, den jemand freigibt). Typische Treffer: E-Mail-Triage im Kundenservice, Rechnungs- und Lieferschein-Erfassung, Erstantworten aus der Wissensbasis, Angebots- und Berichts-Entwürfe, Lead-Anreicherung.
Schlechte Kandidaten: seltene Einzelfälle, Entscheidungen mit rechtlicher Tragweite ohne Prüfschritt, Prozesse, deren Regeln niemand benennen kann. Dort ist klassische Workflow-Automatisierung oder schlicht ein besserer Prozess die ehrlichere Antwort – und genau das sagen wir dann auch.
KI und Datenschutz: der machbare Weg
„KI verbietet sich wegen der DSGVO“ ist genauso falsch wie „einfach alles zu ChatGPT kopieren“. Der machbare Weg dazwischen: Anbieter mit EU-Verarbeitung und Auftragsverarbeitungsvertrag, Datenminimierung (die KI sieht nur, was sie für die Aufgabe braucht), Pseudonymisierung wo möglich und dokumentierte Datenflüsse für den Datenschutzbeauftragten. Für besonders sensible Daten gibt es lokal betriebene Modelle auf eigener Infrastruktur – teurer, aber machbar. Welche Stufe Ihr Fall braucht, klärt die Prozess-Analyse; das Datenschutz-Konzept gehört bei uns zur Lieferung, nicht zu den Extras.
Was sind AI-Agenten — und wann braucht man sie?
Ein einfacher KI-Einsatz beantwortet eine Anfrage. Ein Agent erledigt eine Aufgabe: Er zerlegt sie in Schritte, fragt Systeme ab, nutzt Werkzeuge (Suche, Datenbank, Kalender), prüft Zwischenergebnisse und liefert das fertige Paket – etwa „prüfe die Anfrage, gleiche sie mit dem CRM ab, entwirf das Angebot und leg es zur Freigabe vor“. Das ist mächtig, braucht aber Leitplanken: klar begrenzte Werkzeuge, Protokollierung, Freigabe-Schritte. Wir bauen Agenten dort, wo mehrstufige Routine echte Stunden frisst – und integrieren sie in das, was Sie schon haben: CRM, Messenger-Bots oder eine eigene Web-App als Oberfläche.
Region & Verfügbarkeit
KI-Projekte für Unternehmen in Deutschland, Österreich und der Schweiz – mit EU-Datenverarbeitung und deutscher Dokumentation.
Häufige Fragen
Der Pilot (ein Prozess, produktionsreif) ab 900 €, größere Projekte mit Wissensbasis und Agenten 2.000–6.000 €. Dazu API-Kosten der Anbieter – je nach Volumen meist zweistellig pro Monat; wir rechnen es vorab durch.
Die führenden Modelle je nach Aufgabe und Datenschutz-Anforderung – von großen Anbietern mit EU-Verarbeitung bis zu lokal betriebenen Open-Source-Modellen für sensible Daten. Die Wahl folgt dem Prozess, nicht dem Hype.
Unkontrolliert ja, deshalb bauen wir Leitplanken: Antworten aus Ihrer Wissensbasis mit Quellenangabe (RAG), Unsicherheits-Eskalation an Menschen und Freigabe-Schritte überall dort, wo Fehler teuer wären.
Ja, mit dem richtigen Setup: EU-Verarbeitung, AV-Vertrag, Datenminimierung, dokumentierte Flüsse – bei Bedarf lokale Modelle. Das Datenschutz-Konzept ist fester Teil der Lieferung.
Sie ersetzt die Routine, nicht die Menschen: Triage, Entwürfe, Datenerfassung laufen automatisch, Entscheidungen und Kundenbeziehungen bleiben beim Team – das dafür wieder Zeit hat.
Der Pilot läuft nach 2–4 Wochen produktiv, und die Wirkung ist sofort messbar: bearbeitete Vorgänge und gesparte Stunden pro Woche stehen im Monats-Report.
Bereit für messbares Wachstum?
Kostenloses Erstgespräch mit klarer Roadmap und transparenten Zahlen.