KI, die Kosten senkt, statt Hype zu erzeugen.
Wir identifizieren Ihr kostspieligstes operatives Nadelöhr, automatisieren es mit aufgabenspezifischer KI und erzielen strukturelle Kostensenkungen – von der Strategie bis zur Produktion, mit messbar…
Einen Termin mit einem Gradion-Experten…
Was keine Kosten senkt oder Einnahmen steigert, wird nicht gebaut.
Die Ära großer KI-Transformationsprojekte ist vorbei. Sechsmonatige Zeitpläne. Siebenstellige Budgets. Vage Versprechen, eine „KI-First-Organisation“ zu werden. Die meisten scheiterten. Die Unternehmen, die sie durchführten, lernten eine teure Lektion: KI schafft nur dann Wert, wenn sie auf einen spezifischen Prozess ausgerichtet ist, mit einem messbaren Ergebnis und einem klaren Bezug zu Kosten oder Umsatz.
Das ist die einzige Art von KI-Arbeit, die Gradion leistet.
In allen aktiven Implementierungen verarbeiten die KI- und Automatisierungssysteme von Gradion monatlich über 20 Millionen Aufgaben. Dies sind produktive Workloads – Rechnungsverarbeitung, Kandidatenscreening, Kundensupport, Lieferkettenoperationen –, die kontinuierlich und skalierbar in den bestehenden Systemen unserer Kunden laufen.
Fünf Wege, wie wir mit KI arbeiten
Die KI-Praxis von Gradion deckt den gesamten Bogen von der Strategie bis zur Produktion ab.
UNSERE ZUSAMMENARBEIT
Der Einstiegspunkt hängt von Ihrer Ausgangssituation ab.
Ihre 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 basiert, liefert vorhersehbare Ergebnisse. Ein Agent, der auf fragmentierten Systemen aufbaut, wird innerhalb weniger Wochen scheitern. Wo Daten zuerst aufbereitet werden müssen, kommunizieren wir dies transparent und planen es als Teil des Projekts ein.
So sieht das im Produktivbetrieb aus
Rechnungs- & DokumentenverarbeitungEin manuelles Team bearbeitet etwa 100 Rechnungen pro Tag. Ein KI-Agent verarbeitet 10.000 – mit höherer Konsistenz und vollständiger Audit-Trail.
Kundensupport & Service DeskAktuelles Live-Projekt: Ziel ist eine 80%ige Reduzierung der Bearbeitungskosten durch automatisierte Klassifizierung, Lösung und Eskalation.
Lebenslauf- & KandidatenscreeningManuelle Prüfung: 300 Lebensläufe/Tag pro Recruiter. KI-Agent: über 700 mit konsistenten Kriterien für jeden Kandidaten.
Lieferketten- & LieferantenoperationenRechnungsabgleich, Abstimmung von Bestellungen, Bestellworkflows – Prozesse, die erheblichen Personalaufwand binden und bei manueller Ausführung überproportional hohe Fehlerquoten verursachen.
Der Business Case in einem Satz:Umsatz skaliert. Die operativen Kosten pro Transaktion nicht. Jeder automatisierte Workflow erweitert diese Marge – und der Effekt potenziert sich. In aktiven Implementierungen verarbeiten unsere Kunden das 10- bis 100-fache Volumen mit dem gleichen Personalbestand.
Kundenreferenzen sind unter NDA verfügbar.
Datenresidenz
Für Kunden, bei denen Datenhoheit eine Anforderung ist – sei es aufgrund von DSGVO, Branchenvorschriften oder einer Vorstandsentscheidung, nicht von US-Cloud-Infrastruktur abhängig zu sein – implementieren wir auf EU-Sovereign-Cloud oder vollständig On-Premise unter Verwendung von Open-Weight-Modellen, die keine externen API-Aufrufe erfordern. Dies ist eine Option, die wir bei Bedarf konzipieren, und keine Einschränkung, die unsere Entwicklungsmöglichkeiten begrenzt.
Nachweis im Produktivbetrieb
Shopware – 21-köpfiges KI-ProduktteamGradion integrierte ein 21-köpfiges Engineering-Team in die KI-Produktorganisation von Shopware und erzielte eine Reduzierung der Produktentwicklungskosten um etwa 40 %. Das Projekt begann mit einer strukturierten Bewertung der bestehenden Produktfähigkeiten und einer Gap-Analyse, bevor Einstellungsentscheidungen getroffen wurden.
procelo tosca – Automatisierung komplexer ERP-AbfragenEin KI-System erreichte in einem 8-wöchigen Projekt eine SQL-Abfragegenauigkeit von über 80 % über komplexe ERP-Schemata hinweg – wodurch nicht-technische Benutzer Unternehmensdaten in natürlicher Sprache abfragen können, ohne das Datenteam einzubeziehen.
Über 20 Millionen Aufgaben monatlichIn allen aktiven Implementierungen verarbeiten die agentenbasierten KI-Systeme von Gradion monatlich über 20 Millionen Aufgaben. Dies sind reale Produktionslasten, keine Benchmarks.
Alle Angaben basieren auf produktiven Einsätzen. Weitere Referenzen erhalten Sie auf Anfrage und unter NDA.
Nennen Sie uns den Prozess, der bei Ihnen die höchsten Kost…
Ob Sie eine Strategieanalyse, einen Design Sprint oder einen Produktionsagenten benötigen – das Gespräch beginnt immer gleich: Was ist Ihr kostspieligstes Problem, und welchen Wert hätte dessen Lösung für Sie?