AI-Automation

KI ist 2026 weder magisch noch trivial. Sie ist ein neuer Werkzeugkasten, der genau dann gut wirkt, wenn er gezielt für einen konkreten Workflow eingesetzt wird — und genau dann enttäuscht, wenn man sie “irgendwo reinwirft” ohne klares Ziel.

Wir arbeiten mit Teams, die einen konkreten Engpass haben: zu viel manuelle Dokumenten-Bearbeitung, zu lange Content-Produktion, zu langsames Coding ohne KI-Unterstützung. Wir bauen die Automation, die genau diesen Engpass auflöst — und nicht mehr.

So arbeiten wir

Wir starten immer mit der Konzeptphase. KI-Projekte scheitern fast immer an unklaren Anforderungen, nicht an Tech. 2–3 Tage reichen, um die Anwendung scharfzustellen, den passenden Tech-Stack zu wählen, die Erfolgs-Metriken zu definieren.

Im Hauptprojekt bauen wir den Prototype, testen mit echten Daten und liefern ein produktives Setup, das euer Team weiter betreiben kann. Wir sind kein Black-Box-AI-Berater — wir liefern Code, der bei euch im Repo liegt.

Typische Anwendungen

• Dokumenten-Extraktion: Rechnungen, Verträge, Formulare strukturiert auslesen
• Inhalte vorbereiten: Texte zusammenfassen, neu strukturieren, übersetzen
• Workflow-Vorbereitung: E-Mail-Klassifikation, Ticket-Routing, erste Antwort-Drafts
• Daten-Qualität: Duplikate finden, inkonsistente Felder normalisieren
• Vibe-Coding für Teams: Setup, Schulung, Workflows mit Claude Code / Cursor / Aider — wir machen das hier selbst und teilen, was wir gelernt haben

Worauf wir Wert legen

• Pragmatik vor Hype. Nicht jede Aufgabe braucht einen LLM-Agent. Manchmal ist eine regelbasierte Lösung billiger und zuverlässiger.
• Datenschutz und EU-Hosting wo möglich. Wir beraten zu den Trade-offs (Genauigkeit ↔ Vertraulichkeit ↔ Latenz ↔ Kosten).
• Messbarkeit. Bevor wir bauen, definieren wir, was sich danach besser anfühlen muss.
• Teile-Trennung. Eure Workflow-Logik bleibt bei euch — wir liefern keine SaaS-Abhängigkeit, sondern Code in eurem Repo.

Was drin ist (typisch)

• Konzeptphase (Use-Case-Schärfung, Tech-Stack-Wahl, Erfolgs-Metriken)
• Prototype mit echten Daten getestet
• Produktion-Setup (API-Anbindung, Logging, Fehlerbehandlung, Kostenüberwachung)
• Schulung für euer Team (Bedienung, Pflege, Erweiterung)
• Dokumentation + Code in eurem Repo

Wann diese Variante nicht passt

Wenn du nur einen Chatbot brauchst, gibt’s bessere SaaS-Lösungen. Wenn du eine ganze Plattform mit KI-Features baust, gehe in die Plattform-Entwicklung — wir kombinieren das dann.

Wie es weitergeht

KI-Projekte starten mit der Konzeptphase. Wenn du erst sortieren willst, was bei euch realistisch ist: kostenloses Erstgespräch.