KI-Beratung

Eine KI-Beratung endet bei uns mit einer schriftlichen Entscheidung zu einem konkreten Ablauf in Ihrem Unternehmen: ob sich KI dort lohnt, mit welchen Daten und was ein Mensch weiterhin freigibt. Keine allgemeine KI-Strategie, sondern eine Einschätzung, die Ihr Team prüfen kann.

So gehen wir vor:

1. Ein Ablauf statt zehn: Sie beschreiben schriftlich, wo heute Zeit verloren geht, etwa beim Sortieren von Anfragen, beim Übertragen von Daten aus Dokumenten ins ERP oder bei der Suche in Handbüchern. Wir wählen gemeinsam den Ablauf mit dem klarsten Nutzen.
2. Daten und Systeme prüfen: Wir sehen uns an, wo die Daten liegen, in welchem Zustand sie sind und welche Schnittstellen Ihr ERP, CRM oder Ihre Datenbank bietet. Hier entscheidet sich meist, ob ein Projekt funktioniert, nicht beim Sprachmodell.
3. Schriftliche Einschätzung: Sie erhalten eine Empfehlung mit Begründung: umsetzen, zuerst die Datenbasis klären oder es lassen. Wenn KI bei Ihnen nichts bewegt, steht genau das darin.
4. Pilot mit messbarem Ergebnis: Erst wenn sich der Ablauf lohnt, folgt ein klar abgegrenzter Pilot, getestet an Ihren echten Fragen und Dokumenten.

Für Unternehmen mit 10 bis 250 Beschäftigten ist das in der Regel der bessere Einstieg als eine unternehmensweite Strategie: Ein Ablauf, der nachweislich Zeit spart, begründet den nächsten Schritt. Wie das in einem echten Projekt aussieht, zeigen unsere Referenzen; wenn es eher um wiederkehrende Abläufe zwischen Ihren Tools geht, passt die KI-Automatisierung.

KI-Retrofitting ist das Hinzufügen neuer Fähigkeiten (natürlichsprachliche Suche, Dokument-Zusammenfassung, automatische Klassifizierung) zu bestehender Geschäftssoftware, ohne das Grundsystem zu ersetzen. Die meisten etablierten Unternehmen laufen auf Altplattformen, die Jahre wertvoller Daten hinter veralteten Oberflächen einschließen. Retrofitting hebt diese Daten.

Wir bauen eine Middleware-Schicht mit TypeScript, LangChain.js und REST-APIs, die zwischen Ihrer Software und modernen KI-Modellen sitzt. Ihr Team nutzt neue Fähigkeiten über sein bestehendes Dashboard, ohne Umschulung, ohne Ablaufunterbrechung. Statt sich durch Ordner zu suchen, stellen Ihre Mitarbeiter eine Frage in normaler Sprache.

Ein Logistikunternehmen auf einem 12 Jahre alten ERP kann zum Beispiel über unsere Middleware automatische Sendungsstatus-Zusammenfassungen, Ausnahme-Alerts und Reporting in natürlicher Sprache erhalten. Mitarbeitende nehmen es schnell an, weil die Oberfläche im gewohnten Tool eingebettet ist.

Solange das System darunter seine Aufgabe erfüllt, ist Retrofitting meist deutlich günstiger als ein Neuaufbau, und wir sagen Ihnen, wenn nicht. Für Unternehmen, die keine 6–12 Monate Systemablösung tragen können, ist es der pragmatische Weg zu KI-Betrieb.

Vier Dinge bestimmen den Preis: wie viele Systeme wir anbinden und ob sie eine Schnittstelle haben, die Datenqualität, wie viele Schritte ein Mensch freigeben muss und das Anfragevolumen. Die Kosten bestehen aus der einmaligen Entwicklung und den laufenden Kosten für KI-Modell und Hosting. Den Betrag erhalten Sie schriftlich nach Prüfung Ihres Falls, als Festpreis pro Phase.

Was den Entwicklungspreis bewegt:

• Anzahl und Art der Systeme. CRMs wie HubSpot oder Pipedrive haben dokumentierte Schnittstellen. Ein älteres ERP ohne Schnittstelle braucht Exporte, Importe oder Datenbankzugriff, das ist mehr Aufwand.
• Datenqualität. Dubletten, unvollständige Datensätze und unterschiedliche Bezeichnungen für dasselbe müssen bereinigt werden, bevor KI damit arbeitet. Manchmal ist das der größte Teil der Arbeit.
• Freigabeschritte. Jeder Schritt, den ein Mensch freigibt (Versand an Kunden, Buchung, Änderung im ERP), braucht eine Prüfansicht und ein Protokoll, wer was freigegeben hat.
• Testsatz. Vor dem Start erstellen wir Tests aus Ihren echten Nachrichten und Dokumenten. Je mehr und je unterschiedlichere Fälle, desto größer die Vorbereitung.
• Personenbezogene Daten und DSGVO. Ein Auftragsverarbeitungsvertrag (AVV) und Regeln, wer was sehen darf, gehören von Anfang an zum Umfang.

Laufende Kosten: Die Nutzung des KI-Modells hängt von Anzahl und Länge der Anfragen und vom gewählten Modell ab, das Hosting davon, wo der Workflow läuft. Jede Anfrage hat ein Kostenlimit, sodass mehr Verkehr nie zur Überraschung auf der Rechnung wird. Ein optionaler Monatsplan umfasst Überwachung, Korrekturen und erneute Tests nach Modellwechseln.

So kommen Sie zum Betrag: Beschreiben Sie Systeme und Prozess im Anfrageformular, und der Entwickler, der es umsetzt, antwortet schriftlich mit einer Einschätzung des Umfangs. Einstiegspreise nach Projektart finden Sie auf der Preisseite.

KI-Orchestrierung ist die Koordination mehrerer KI-Modelle, Tools und Datenquellen, um komplexe, mehrstufige Geschäftsprozesse autonom auszuführen. Anders als bei einer Einzel-Prompt-Interaktion planen orchestrierte Agenten eine Abfolge von Aktionen, führen jeden Schritt aus, bewerten das Ergebnis und korrigieren den Kurs, ähnlich wie ein erfahrener Mitarbeiter eine Prozedur durchläuft.

Wir bauen Orchestrierungs-Pipelines mit LangChain-Agenten mit Tool-Calling. Ein einziger Trigger startet eine Kette: Daten aus einem PDF extrahieren, gegen die Datenbank prüfen, Zusammenfassung erzeugen, CRM-Datensatz aktualisieren und eine Benachrichtigung senden, wobei ein Mensch die Schritte mit Risiko freigibt.

Praktische Orchestrierungs-Beispiele:

• Rechnungsverarbeitung: Positionen aus gescannten Rechnungen extrahieren (OCR + LLM), gegen Bestellungen im ERP abgleichen, Abweichungen markieren und freigegebene Rechnungen zur Zahlung leiten
• Vertragsprüfung: Rechtsdokumente parsen, Schlüsselklauseln (Kündigung, Haftung, Verlängerung) extrahieren, gegen Standardbedingungen vergleichen und Abweichungen zur Prüfung hervorheben
• Kunden-Onboarding: Dokumente sammeln, Identität prüfen, Konten über mehrere Systeme anlegen und Willkommenssequenzen auslösen

Jede Pipeline enthält Fehlerbehandlung, Retry-Logik und Human-in-the-Loop-Checkpoints für Entscheidungen mit hohem Einsatz.

KI-Integration löst konkrete operative Engpässe, indem sie hochvolumige, repetitive kognitive Aufgaben automatisiert, die die Zeit qualifizierter Mitarbeiter binden. Die Anwendungen mit dem höchsten ROI teilen ein Muster: strukturierte Eingabe, planbare Logik, messbare Ausgabe. Das sind die Fälle, die wir am häufigsten umsetzen.

1. Automatische Dateneingabe und Dokumentverarbeitung: Rechnungen, Belege und Formulare werden per OCR und LLM-Extraktion in strukturierte Datensätze verwandelt. Bei standardisierten Dokumenten ist die Genauigkeit so hoch, dass die Handeingabe zur Stichprobe statt zur täglichen Arbeit wird.

2. Sentiment-Analyse und Ticket-Priorisierung: E-Mails, Tickets und Bewertungen werden automatisch nach Dringlichkeit und Sentiment bewertet. Kritische Beschwerden treten sofort hervor, statt in der Warteschlange zu liegen. Prioritätsfälle erreichen schneller die richtige Person.

3. KI-Funktionen in Ihrem Produkt: Empfehlungen, intelligente Suche, Zusammenfassungen und Entwürfe direkt in Ihrer SaaS, damit Nutzer eine Antwort bekommen statt eines Filterpanels. Für PGAdmit steigerte unsere KI-Empfehlungs-Engine die Suchnutzung um 40 % und die Registrierungen um 25 %.

4. Content-Generierung im großen Maßstab: Produktbeschreibungen, Meta-Tags, E-Mail-Texte und Report-Zusammenfassungen aus strukturierten Eingaben. Die menschliche Prüfung bleibt, doch die Erstfassung nimmt den Großteil der Schreibarbeit ab.

5. Wissensbasis-Suche: RAG-gestützte Suche über interne Dokumente, frühere Projekte und Regulierungsdatenbanken. Mitarbeiter fragen in normaler Sprache und bekommen eine Antwort aus Ihren eigenen Dokumenten, mit Quellenangabe. Der Assistent auf dieser Seite ist ein Live-Beispiel: Er antwortet nur aus dem, was wir veröffentlicht haben.

Datenhoheit in der KI bedeutet, dass Ihre Daten in Systemen bleiben, die Sie kontrollieren, das Modell nur sieht, was es für eine Antwort braucht, und nichts zum Training öffentlicher Modelle genutzt wird. Für EU-Unternehmen ist das ein Wettbewerbsvorteil und Teil dessen, was die DSGVO verlangt: Datenschutz durch Technikgestaltung und angemessene Sicherheit nach Artikel 25 und 32.

Wir setzen eine RAG-Architektur um, in der Ihre Dokumente in eine private Vektordatenbank (pgvector auf Supabase oder Pinecone) in EU-Rechenzentren eingebettet sind. Das KI-Modell erhält nur die relevanten Dokumentabschnitte je Abfrage, Ihr vollständiger Datensatz wird nie an eine externe API gesendet.

Zentrale Datenschutz-Maßnahmen:

• Modell-Isolierung: Wir nutzen API-Zugriff (OpenAI, Anthropic), bei dem Ihre Daten standardmäßig nicht zum Training verwendet werden. Wenn Daten in der EU bleiben müssen, nutzen wir EU-gehostete Modelle (Claude über AWS Bedrock in Frankfurt, Azure OpenAI in der EU).
• Verschlüsselung: Daten verschlüsselt at rest (AES-256) und in transit (TLS 1.3) auf jeder Ebene
• Zugriffskontrolle: Rollenbasierte Rechte bestimmen, wer Wissensbasis-Inhalte abfragen, ändern oder löschen darf
• Audit-Logging: Jede KI-Interaktion wird mit Zeitstempel, Nutzeridentität und Datenzugriff protokolliert

Für Branchen mit erhöhten Anforderungen (Gesundheit, Recht, Finanzen) deployen wir in einer dedizierten EU-Cloud.

Vor dem Launch erstellen wir ein Testset aus Ihren echten Fragen und Dokumenten und prüfen, ob die KI richtig antwortet, die richtige Quelle nennt oder sagt, dass sie es nicht weiß. Assistenten zeigen, woher jede Antwort stammt, damit Ihr Team sie prüfen kann. Wo eine falsche Antwort teuer wäre, gibt ein Mensch frei, bevor etwas beim Kunden ankommt. Jede Anfrage hat eine Kostengrenze, damit mehr Nutzung nie zur Überraschung auf der Rechnung wird. Nach jedem Modell-Update laufen dieselben Tests erneut, bevor die Änderung live geht.

Eine KI-Funktion ist mit dem Launch nicht fertig: Modelle ändern sich, Ihre Dokumente ändern sich, und Nutzer stellen Fragen, mit denen niemand gerechnet hat. Nach dem Launch können wir sie monatlich betreuen: Wir sehen uns echte Gespräche und fehlgeschlagene Antworten an, aktualisieren die Wissensbasis, lassen die Tests nach Modell-Updates erneut laufen, behalten die Kosten pro Anfrage im Blick und beheben, was nicht funktioniert. Neue Funktionen sind eigene Projekte mit eigenem Festpreis, damit die Betreuung planbar bleibt.

Eine technische KI-Beratung ist eine strukturierte Bewertung Ihrer bestehenden Infrastruktur, Datenbestände und Abläufe, um die Integrationschancen mit dem höchsten ROI zu finden. Sie ersetzt Rätselraten durch eine priorisierte, kalkulierte Roadmap, die Ihr Team sofort umsetzen kann.

Die Beratung umfasst drei Phasen:

1. Infrastruktur-Audit: Wir erfassen Ihren Tech-Stack, Datenbanken, APIs, ERPs und CRMs und bewerten die Integrationsreife. Wir erkennen Datenqualitätsprobleme, die die KI-Genauigkeit untergraben würden.
2. Chancen-Bewertung: Jeder mögliche Fall wird nach Umsetzungskomplexität, erwarteter Zeitersparnis und Umsatzwirkung bewertet. Priorität hat das Verhältnis aus Geschäftswert und Engineering-Aufwand.
3. Technische Roadmap: Sie erhalten einen Stufenplan mit Kostenschätzung und erwartetem ROI. Die Ziele der ersten Phase sind auf schnellste Time-to-Value ausgelegt. Die Roadmap selbst bestätigt Ihren realen Zeitrahmen, keine Schätzung im Voraus.

Wir arbeiten aus Kroatien im EU-Regulierungsrahmen, sodass jede Empfehlung DSGVO, Datenresidenz und branchenspezifische Compliance berücksichtigt. Das Ergebnis ist ein Dokument, das Ihr Team mit uns oder eigenständig umsetzen kann, ohne Vendor-Lock-in.

KI-Integration liefert die schnellste messbare Rendite bei hochvolumigen, repetitiven Denkaufgaben: Aufgaben, bei denen Fachkräfte Stunden mit planbarer Arbeit verbringen. Das sind die Branchen, in denen sich KI meist am schnellsten auszahlt.

Tourismus und Gastronomie: Automatische Gästekommunikation (Buchungsbestätigungen, Anreise-Infos, Empfehlungen, Bewertungsantworten) nimmt der Rezeption die meisten Routinefragen ab. KI-Revenue-Management passt Preise dynamisch nach Auslastung, Wettbewerb und saisonaler Nachfrage an.

Immobilien und Property Management: KI-CRM-Anreicherung bewertet eingehende Leads automatisch und lenkt die Zeit der Makler auf Käufer mit hoher Absicht. Dokumentextraktion zieht Schlüsselbedingungen aus Verträgen zur sofortigen Prüfung und verkürzt die Bearbeitung.

Professionelle Dienstleistungen (Recht, Steuer, Beratung): RAG-Assistenten durchsuchen interne Wissensbasen, frühere Fälle und Regulierungsdokumente sofort. Junior-Kräfte finden die relevante Regel oder den passenden Präzedenzfall, ohne auf Senior-Kollegen zu warten, und jede Antwort nennt ihre Quelle. Weniger Zeit fließt in die Suche, mehr in abrechenbare Arbeit.

E-Commerce und Handel: Automatische Produktbeschreibungen, intelligente Nachbestellung nach Nachfrageprognose und Retouren-Vorhersagemodelle senken den operativen Aufwand entlang der Lieferkette.

Gesundheit und Kliniken: Automatisierte Terminvergabe, KI-Extraktion aus Aufnahmeformularen und Nachsorge-Sequenzen, bei denen Fachpersonal alles Medizinische prüft. Alles mit DSGVO-konformem Umgang sensibler medizinischer Daten.

Jedes Projekt beginnt mit einem technischen Audit. Wir erfassen Ihre Tools, identifizieren die Automatisierungskandidaten mit höchstem ROI und liefern eine Stufen-Roadmap, bevor die Entwicklung startet.

Individuelle KI-Integration, ChatGPT-Plugins und No-Code-KI-Plattformen dienen grundlegend verschiedenen Zwecken. Individuelle Integration bietet volle Datenhoheit, domänenspezifische Genauigkeit und direkte Anbindung an Ihre Systeme. Standard-Tools starten schneller, bringen aber Anbieter-Abhängigkeit, begrenzte Anpassung und Fragen der Datenhoheit, besonders relevant für EU-Unternehmen unter DSGVO.