KI & intelligente Automatisierung

Das Problem

Den meisten Unternehmen mangelt es nicht an Daten. Es mangelt am Zugriff darauf.

Ihre Produktspezifikationen liegen in einem SharePoint, in dem niemand sucht. Ihre Prozessdokumentation ist verteilt auf Confluence, E-Mail-Verläufe und den Kopf einer einzelnen Person. Ihr Support-Team beantwortet jede Woche dieselben 40 Fragen, indem es sich durch PDFs wühlt.

Seit Jahren wird versprochen, dass KI das alles lösen wird. Was die meisten Unternehmen stattdessen bekommen haben: einen Chatbot, der halluziniert, ein Pilotprojekt, das nie das Labor verlassen hat, oder eine Anbieter-Demo, die auf Beispieldaten beeindruckte und an echten Dokumenten zerbrach.

Wir sind überzeugt: Das Problem ist nicht die KI — es ist die Art, wie sie gebaut wird. Die meisten KI-Projekte scheitern, weil sich niemand die Zeit genommen hat, die Daten, die Workflows und die Menschen zu verstehen, die das Ganze später tatsächlich nutzen sollen.

Was wir bauen

Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Ihre Mitarbeitenden stellen eine Frage in natürlicher Sprache. Das System findet die richtigen Dokumente, zieht die relevanten Abschnitte heraus und generiert eine Antwort — inklusive Quellenangaben, sodass jede Aussage nachprüfbar bleibt. Schluss mit dem Wühlen in Ordnerstrukturen oder dem Hoffen auf eine kooperative Suchleiste.

Wir bauen das auf Ihrem vorhandenen Wissen auf: interne Wikis, Dokumentenmanagementsysteme, technische Handbücher, Vertragsdatenbanken, Support-Tickets. Was immer Sie haben, wir machen es durchsuchbar und nutzbar.

KI-Agenten

Agenten gehen einen Schritt weiter als reine Frage-Antwort-Systeme. Sie finden nicht nur Informationen — sie handeln auf Basis dieser Informationen.

Ein Beispiel: Ein Lieferant schickt einen Lieferschein als PDF. Ein Agent extrahiert die Positionen, gleicht sie mit Ihrer Bestellung ab, markiert Abweichungen und leitet Ausnahmen an die richtige Person weiter. Was vorher einen halben Tag gekostet hat, läuft in wenigen Minuten — und ein Mensch wird nur dann eingebunden, wenn tatsächlich etwas nicht stimmt.

Wir bauen Agenten für Dokumentenverarbeitung, Datenerfassung, Freigabeketten, Berichtserstellung und alles andere, wo derzeit kluge Köpfe immer wiederkehrende Arbeit nach festem Muster erledigen.

Workflow-Automatisierung mit KI im Prozess

Nicht alles braucht einen vollständigen Agenten. Manchmal entstehen die größten Effekte, wenn KI gezielt an einer Stelle eines bestehenden Prozesses eingesetzt wird — etwa zur automatischen Klassifizierung eingehender E-Mails, zur Extraktion zentraler Felder aus Verträgen oder zur Zusammenfassung von Besprechungsnotizen in konkrete Aufgaben.

Wir betrachten Ihre Workflows von Anfang bis Ende und identifizieren, wo KI mit der geringsten Reibung den größten Hebel erzeugt.

Wie wir arbeiten

Woche 1–2: Discovery

Wir setzen uns mit Ihrem Team zusammen — und zwar mit den Menschen, die die Arbeit tatsächlich machen, nicht nur mit denen, die das Projekt beauftragt haben. Wir kartieren Datenquellen, bestehende Workflows und Schmerzpunkte. Wir bewerten Ihre Datenqualität ehrlich, denn sie entscheidet darüber, was realistisch ist.

Woche 3–4: Architektur & Proof of Concept

Wir entwerfen das System und bauen einen funktionierenden Proof of Concept auf einem realen Ausschnitt Ihrer Daten. Keine Demo mit kuratierten Beispielen — ein ehrlicher Test dessen, was das System leisten kann und was nicht. Sie sehen Ergebnisse, bevor wir weitermachen.

Woche 5–8: Build & Iteration

Wir bauen das Produktivsystem in Sprints, Ihr Team ist eingebunden. Alle zwei Wochen sehen Sie laufende Software und können die Richtung mitbestimmen. Wir kümmern uns um die Infrastruktur, die Pipeline, die Edge Cases und die Frage "Was passiert, wenn jemand ein gescanntes PDF von 2003 hochlädt".

Woche 9+: Produktion & Übergabe

Wir deployen, überwachen und optimieren. Anschließend übergeben wir das System entweder an Ihr Team (mit sauberer Dokumentation und Schulung) oder wir betreiben es weiter für Sie. Sie entscheiden.

Die technische Seite (ohne Verkaufsmasche)

Wir setzen Werkzeuge ein, die sich im Produktivbetrieb bewährt haben und an die wir wirklich glauben — nicht das, was diesen Quartal gerade den meisten Hype hat.

Embeddings & Retrieval: Qdrant für die Vektorsuche, weil es schnell, selbst hostbar ist und wir Ihre Daten nicht an Dritte senden müssen. Wir kombinieren Vektorsuche mit klassischer Stichwortsuche (Hybrid Retrieval), weil keiner der beiden Ansätze allein gut genug ist.

Orchestrierung: LlamaIndex für die Pipeline-Orchestrierung. Damit bauen wir modulare Systeme, in denen wir Komponenten austauschen können, ohne alles neu schreiben zu müssen.

LLMs: Wir sind modellagnostisch. Claude, GPT-4, Mistral, Llama — wir wählen, was zu Ihrem Anwendungsfall, Ihrem Budget und Ihren Anforderungen an die Datenresidenz passt. Für Kunden, die keine Daten an US-Anbieter senden dürfen, betreiben wir Open-Source-Modelle auf europäischer Infrastruktur.

Infrastruktur: FastAPI-Backends, deployt auf Kubernetes. Wenn Sie bereits in AWS oder Azure sind, deployen wir dort. Wenn Sie ausschließlich europäisches Hosting möchten, läuft das Ganze auf Hetzner. So oder so — die Infrastruktur gehört Ihnen.

Was wir nicht einsetzen: Black-Box-SaaS-Plattformen, bei denen Sie nicht sehen können, was passiert, die Pipeline nicht anpassen können oder nicht gehen können, wenn Sie wollen. Alles, was wir bauen, können Sie mitnehmen.

Für wen das gedacht ist

Sie brauchen das wahrscheinlich, wenn:

• Ihr Team mehr Zeit damit verbringt, Informationen zu suchen, als sie zu nutzen
• Sie KI-Werkzeuge ausprobiert haben, die in der Demo funktionierten, aber nicht auf Ihren Daten
• Sie Compliance-Anforderungen haben, die "ChatGPT einfach anstöpseln" ausschließen
• Sie KI wollen, die echte Arbeit übernimmt — und nicht nur Fragen beantwortet
• Sie unstrukturierte, unaufgeräumte Daten haben und nicht wissen, wo Sie anfangen sollen

Sie brauchen das (noch) nicht, wenn:

• Sie keine Daten haben, mit denen man arbeiten kann — wir helfen Ihnen, das zunächst in einem Strategie-Engagement herauszufinden
• Sie einen kundenseitigen Chatbot für Ihre Website brauchen — das ist ein anderes Problem, und ehrlich gesagt erledigen das die meisten Standardlösungen ganz ordentlich