KI, die Kosten senkt, statt Hype zu erzeugen.
Wir identifizieren deinen teuersten operativen Engpass, automatisieren ihn mit aufgabenspezifischer KI und liefern messbare Kosteneinsparungen – von der Strategie bis in die Produktion.
Call mit einem unsere Experten
Wenn es weder Geld spart noch Geld bringt, bauen wir es nicht.
Die Zeit der großen KI-Transformationsprojekte ist vorbei. Sechs Monate Laufzeit. Siebenstellige Budgets. Schwammige Versprechen über das "KI-first Unternehmen von morgen." Die meisten sind gescheitert. Die Unternehmen die sie durchgezogen haben, haben eine teure Lektion gelernt: KI schafft nur dann Wert, wenn sie auf einen konkreten Prozess ausgerichtet ist – mit messbarem Ergebnis und einer klaren Verbindung zu Kosten oder Umsatz.
Genau das ist die einzige Art von KI-Arbeit die wir machen.
Über alle laufenden Deployments hinweg verarbeiten unsere KI- und Automatisierungssysteme mehr als 20 Millionen Aufgaben pro Monat. Das sind produktive Workloads – Rechnungsverarbeitung, Bewerbersichtung, Kundensupport, Supply-Chain-Steuerung – die kontinuierlich, in großem Maßstab und innerhalb der bestehenden Systeme unserer Kunden laufen.
Fünf Wege, wie wir mit KI arbeiten
Von der ersten Idee bis zum laufenden System – wir begleiten den gesamten Weg.
UNSERE ZUSAMMENARBEIT
Der Einstiegspunkt hängt von deiner Ausgangssituation ab.
deine Situation | Wo Sie beginnen können | Typischer Zeitrahmen |
|---|---|---|
„Wir wissen, dass KI wichtig ist, aber nicht, wo wir anfangen sollen.“ | KI-Strategie & Bereitschaftsanalyse | 1–2 Wochen |
„Wir haben eine Idee, müssen aber die Machbarkeit prüfen.“ | Company Design Sprint | 2–4 Wochen |
„Wir wissen genau, welchen Prozess wir automatisieren wollen.“ | Agentic AI Pilot – erster Agent in Produktion | 4–8 Wochen |
„Wir benötigen eine produktive GenAI-Anwendung.“ | Entwicklung von generativen KI-Anwendungen | 6–12 Wochen |
„Wir haben Modelle, können sie aber nicht zuverlässig im Betrieb halten.“ | MLOps & KI-Engineering-Projekt | 4–12 Wochen |
Jedes Projekt beginnt mit einer Datenbereitschaftsanalyse.Ein Agent der auf sauberen, strukturierten Daten aufbaut, liefert verlässliche Ergebnisse. Einer der auf fragmentierten Systemen aufsetzt, scheitert innerhalb weniger Wochen. Wenn die Daten zuerst aufgeräumt werden müssen, sagen wir das offen – und planen es von Anfang an als Teil des Projekts ein.
So sieht es in der Praxis aus
Rechnungs- & Dokumentenverarbeitung Ein manuelles Team bearbeitet etwa 100 Rechnungen pro Tag. Ein KI-Agent schafft 10.000 – mit höherer Konsistenz und vollständigem Prüfpfad.
Kundensupport & Service Desk Aktuelles Live-Projekt: Ziel ist eine Reduktion der Bearbeitungskosten um 80 % durch automatisierte Klassifizierung, Lösung und Eskalation.
Lebenslauf- & Bewerbersichtung Manuelle Prüfung: 300 Lebensläufe pro Tag und Recruiter. KI-Agent: 700+ – mit einheitlichen Kriterien für jeden Kandidaten.
Supply Chain & Lieferantenmanagement Rechnungsabgleich, Bestellabwicklung, Einkaufsprozesse – Abläufe die unverhältnismäßig viel Personal binden und fehleranfällig sind, sobald sie manuell laufen.
Der Business Case in einem Satz: Umsatz skaliert. Die operativen Kosten pro Transaktion nicht. Jeder automatisierte Prozess vergrößert diese Marge – und der Effekt verstärkt sich mit der Zeit. Über alle laufenden Deployments hinweg verarbeiten unsere Kunden das 10- bis 100-fache Volumen mit demselben Team.
Kundenreferenzen sind unter NDA verfügbar.
Datensouveränität
Für Kunden bei denen Datensouveränität eine Voraussetzung ist – sei es durch die DSGVO, branchenspezifische Regulierung oder eine strategische Entscheidung gegen US-Cloud-Infrastruktur – setzen wir auf EU-Sovereign-Cloud oder vollständig On-Premise mit Open-Weight-Modellen, die keine externen API-Aufrufe benötigen.
Das ist keine Einschränkung dessen was wir bauen können – sondern eine Option die wir dort einplanen, wo sie gebraucht wird.
Bewährt in der Praxis
Shopware – 21-köpfiges KI-Produktteam Wir haben ein 21-köpfiges Engineering-Team in Shopwares KI-Produktorganisation eingebettet und dabei die Produktentwicklungskosten um rund 40 % gesenkt. Das Engagement begann mit einer strukturierten Analyse der bestehenden Produktkapazitäten und einer Lückenanalyse – bevor auch nur eine Einstellungsentscheidung getroffen wurde.
procelo tosca – Komplexe ERP-Abfrageautomatisierung In einem achtwöchigen Engagement erreichte ein KI-System eine SQL-Abfragegenauigkeit von über 80 % über komplexe ERP-Schemata hinweg – und ermöglicht es nicht-technischen Nutzern, Unternehmensdaten in natürlicher Sprache abzufragen, ohne das Daten-Team einzubeziehen.
20 Millionen+ Aufgaben pro Monat Über alle laufenden Deployments hinweg verarbeiten unsere agentischen KI-Systeme mehr als 20 Millionen Aufgaben pro Monat.
Alle Angaben basieren auf produktiven Einsätzen. Weitere Referenzen erhalten Sie auf Anfrage und unter NDA.
Welcher Prozess kostet Dich am meisten?
Ob du ein Strategie-Assessment, einen Design-Sprint oder einen produktiven KI-Agenten brauchst – das Gespräch beginnt immer gleich: Was ist das teuerste Problem, und was wäre es wert, es zu lösen?