Wir bauen produktive Workflows für Mittelständler mit 20–200 Mitarbeitenden — von klassischer Prozess-Automatisierung über KI-gestützte Generierung und Extraktion bis zu KI-Agenten, die Aufgaben eigenständig erledigen. Integriert in eure bestehende Software (CRM, DATEV, Mail) und DSGVO-fest auf Azure OpenAI in EU-Region.
So gehen wir vorAus laufenden Kundenprojekten
Bestellung per Mail → manuell ins ERP. Lead aus dem Formular → manuell ins CRM. Rechnung als PDF → manuell ins DATEV-Belegbild. In Summe verbrennen wir mehrere Mitarbeitertage pro Monat.
Jede Abteilung pflegt eine eigene Tabelle. Zusammenkopieren am Monatsende, Versionsdivergenzen, Reports die schon beim Versand veraltet sind.
Angebote, Auftragsbestätigungen, Lieferanten-Antworten, Follow-up-Mails. KI kann 80 % des Entwurfs in eurer Tonalität schreiben — euer Team prüft und sendet, statt von Null zu tippen.
Wer wartet, bis offizielle Lösungen kommen, hat schon verloren — Mitarbeiter pasten Kundendaten in Privat-Accounts. Ohne kontrollierte, EU-gehostete KI-Architektur ist Schatten-IT garantiert.
Quer durch das Spektrum: klassische Workflow-Automatisierung ohne KI, KI-gestützte Generierung und Extraktion, und autonome Agenten — alles aus echten Mittelstands-Projekten.
Form-Submissions werden klassifiziert (Branche, Größe, Kaufabsicht), automatisch an die richtige Person im Vertrieb geroutet und nach 72 Std. ohne Antwort eskaliert — inklusive sauberer Eingangsbestätigung an den Lead. Kein KI-Modell nötig, n8n reicht.
Effekt: First-Response unter 2 Stunden, Drop-out-Rate halbiert.
Anfrage landet im CRM. KI zieht Kundenhistorie + passende Produktbausteine und generiert einen Angebotsentwurf in eurer Tonalität. Vertrieb prüft, justiert, versendet.
Effekt: Angebotszeit von 60–90 Min. auf 10–15 Min. pro Stück.
Lieferanten-Rechnungen werden per Mail erkannt, KI extrahiert Betrag, Konto, Kostenstelle und matcht gegen euren Buchungsplan. Belege landen strukturiert in DATEV-Unternehmen-Online inkl. Buchungsvorschlag.
Effekt: Buchhaltung spart 5–8 Stunden pro Woche, weniger Tippfehler.
Mitarbeiter fragen in Slack oder Teams: „Wo ist die aktuelle Vorlage für X?“ oder „Was war der letzte Status bei Kunde Y?“. Der Agent durchsucht eure Wikis, Drive und CRM und antwortet mit Quellenangabe — keine Halluzinationen, weil er nur Belegbares ausgibt.
Effekt: Onboarding neuer Mitarbeiter 30–40 % schneller, weniger Wer-weiß-was-Pingpong.
Wir liefern in 2-Wochen-Inkrementen. Schon nach Schritt 1 wisst ihr, ob sich das Investment lohnt.
Wir schauen uns 1–2 eurer Prozesse konkret an, schätzen Aufwand und ROI je Use-Case, priorisieren auf Quick-Wins. Ergebnis: ehrliche Empfehlung — auch wenn sie 'nicht jetzt' lautet.
Ein Use-Case geht produktiv — klassische Automation, KI-Workflow oder Agent. KI-Modelle laufen auf Azure OpenAI EU, DSGVO-fest, mit Monitoring und Mitarbeiter-Onboarding. Festpreis pro Workflow, kein Stunden-Roulette.
Weitere Workflows folgen im 2-Wochen-Takt. Wir betreiben weiter (Monitoring, Updates, Hosting) oder übergeben mit Runbooks an eure IT. Eure Wahl.
Klassische Automation (n8n, Make) lohnt sich überall dort, wo strukturierte Daten zwischen Systemen wandern — z.B. Lead-Routing, Bestell-Synchronisation, Reporting-ETL. KI-Workflows lohnen sich, wenn unstrukturierter Input zu verarbeiten ist (Texte generieren, PDFs extrahieren, Mails klassifizieren). KI-Agenten lohnen sich, wenn die Aufgabe mehrere Schritte mit Entscheidung erfordert (Wissensfragen mit Quellensuche, mehrstufige Recherchen, Mitarbeiter-Self-Service). Wir entscheiden im Audit ehrlich pro Use-Case — kein Modell-Marketing.
Standardmäßig Azure OpenAI (GPT-4o, GPT-5) in der EU-Region Frankfurt oder Schweden — wegen AVV mit Microsoft Deutschland, EU-Daten-Residenz und produktionsreifem Tooling. Für Agenten zusätzlich Tool-Frameworks (OpenAI Agents SDK, LangGraph, n8n AI-Nodes). Bei besonders sensiblen Daten auch on-prem Modelle (Mistral, Llama) oder Aleph Alpha.
Beides, je nach Fall. Für klare Anbindungen mit fertigen Konnektoren ist No-Code/Low-Code mit n8n oder Make schneller und günstiger. Sobald KI-Generierung, Agenten-Logik mit Tool-Use, Pseudonymisierung oder branchenspezifische Validierung dazukommt, bauen wir TypeScript-/Python-Workflows in eurem Cloud-Account. Wir verkaufen kein Tool — wir wählen pro Use-Case.
Drei Fragen: Welche Daten werden verarbeitet? Wer sind die Auftragsverarbeiter (Make, n8n, Microsoft Azure)? Wird auf EU-Server gehostet? Wir setzen standardmäßig auf Azure OpenAI EU mit AVV, n8n self-hosted auf Hetzner und liefern AVV, Verzeichnis von Verarbeitungstätigkeiten und ggf. DSFA prüffähig dokumentiert. Bei Agenten mit Tool-Use kommt zusätzlich ein Audit-Log dazu — wer hat den Agent wozu genutzt, welche Quellen wurden angefragt.
Erstgespräch (30 Min, kostenlos) zur Priorisierung, dann erster Pilot-Workflow live in 2–4 Wochen — abhängig von Quellsystem-Komplexität. Voller Roll-out auf 3–5 Workflows: 6–10 Wochen ab Start. Wir liefern in 2-Wochen-Inkrementen — nach dem ersten Inkrement sehen Sie, ob es funktioniert, bevor weiter investiert wird.
Nichts. 30 Minuten remote, ohne Verpflichtung. Im Gespräch schauen wir uns 1–2 konkrete Prozesse an, schätzen das Automatisierungs-Potenzial und ob ein Audit überhaupt sinnvoll ist. Wenn nicht, sagen wir das — und sparen Ihnen das Budget.
Wenig. Idealerweise eine Person, die den Prozess wirklich kennt (nicht zwingend IT — oft Buchhaltung, Vertrieb oder Office-Management), und Zugriff auf die Quellsysteme (CRM, Buchhaltung, Mail-Server). Den Rest übernehmen wir: Architektur, Implementierung, Schulung der Mitarbeiter, Monitoring.
Schreibt uns kurz, was bei euch heute zu lange dauert — wir melden uns innerhalb von 24 Stunden mit einer ersten Einschätzung. Oder direkt einen 30-Min-Termin buchen.