Vertriebs-Korrespondenz und Angebote
Angebotstexte werden aus CRM-Daten und Produktkatalog generiert, Vertrieb prüft und versendet. KI sieht keine Konditionsgeheimnisse — die fließen erst nach Generierung ein.
Effekt: Angebot in 15 Min. statt 60–90.
KI für den Mittelstand
KI im Mittelstand – mit klarer ROI-Rechnung und DSGVO-Architektur.
Wir beraten und bauen KI-Workflows, die im operativen Alltag Wirkung zeigen — Vertrieb, HR, Einkauf, Wissensmanagement. Ohne Buzzword-Bingo.
Wo der Schuh drückt
Schatten-IT: ChatGPT ist längst da, nur unkontrolliert
Mitarbeiter nutzen ChatGPT auf Privat-Accounts mit Firmendaten. Geschäftsführung weiß zu wenig, IT hat keine Kontrolle, Datenschutzbeauftragter blockiert pauschal. Wir lösen den Knoten, indem wir eine offizielle, kontrollierte Alternative bereitstellen.
Pilotprojekte verpuffen ohne Skalierung
Ein cleveres Team probiert Tool X, ein anderes Tool Y — am Ende keine durchgängige Architektur und keine konsolidierten Lizenzen. Wir bauen einen einheitlichen Stack, der über alle Abteilungen funktioniert.
ROI bleibt vage – Geschäftsführung zögert
Capex/OpexOhne konkrete Hochrechnung passiert nichts. Wir liefern eine ROI-Schätzung pro Use-Case (Annahmen, Zeitwerte, Lizenzkosten) und reporten messbar — KPIs werden vorab definiert, nicht hinterher konstruiert.
Betriebsrat will überzeugt werden
Sobald Personaldaten oder Mitarbeiter-Performance ins Spiel kommen, kommt der Betriebsrat. Wir liefern fertige Bausteine für Betriebsvereinbarungen und stellen Architektur so auf, dass kein Mitarbeiter-Monitoring entsteht.
Was sich am schnellsten lohnt
Aus 30+ Mittelstands-Projekten — die Use-Cases mit dem zuverlässigsten ROI.
Einkauf: Lieferanten-Korrespondenz
Bestellbestätigungen, Reklamationen, Auftragsklärungen werden automatisiert entworfen, Einkäufer:in gibt frei.
Effekt: Antwortzeit auf Lieferanten halbiert, Mitarbeiter für Komplexes frei.
HR: Bewerbungs-Sichtung
Eingehende Bewerbungen werden gegen Stellen-Profil und Pflichtkriterien strukturiert (keine subjektive Bewertung — das bleibt beim Menschen). KI macht keine Auswahl, sondern liefert eine erste Strukturierung.
Effekt: Erstsichtung 200 Bewerbungen in 30 Min. statt 4–6 Std.
Wissensmanagement: Interne Dokumenten-Suche
Ihre internen Wikis, Verfahrensanweisungen, Produkthandbücher werden zur durchsuchbaren Wissensbasis. Mitarbeiter:innen finden in Sekunden, was vorher Halbtagessuche war.
Effekt: Onboarding-Zeit neuer Mitarbeiter um 30–40% reduziert.
Was geht, was nicht – und wie wir's bauen
| Bereich | Standard-ChatGPT | Was nicht geht | Unsere Architektur |
|---|---|---|---|
| Mitarbeiter-Eingaben | Mitarbeiter geben Firmendaten in Privat-ChatGPT. | Schatten-IT, DSGVO-Risiko, kein Audit. | Firmen-Account mit klarem Mandantenkonzept, EU-Hosting, Audit-Log. |
| Lizenz- und Kosten-Transparenz | Jedes Team kauft eigene Tools. | Doppelte Lizenzen, keine Volumenrabatte. | Konsolidierter Stack über Azure OpenAI / einen Provider, klar kalkuliert. |
| Betriebsrat / Personalvertretung | KI-Tools ohne Mitbestimmung eingeführt. | Betriebsvereinbarungs-Lücke, Konfliktrisiko. | Mitbestimmungs-Bausteine, transparente Architektur, opt-in für Mitarbeiter. |
| ROI-Messung | Keine messbaren KPIs. | Nutzen bleibt anekdotisch, GF zögert mit Skalierung. | Vorab definierte KPIs, monatliches Reporting, klare Skalierungsentscheidung. |
Konkrete ROI-Rechnung
Beispielrechnung für ein mittelständisches Unternehmen mit 80 Mitarbeitern (35 davon im Office).
- Office-Mitarbeiter
- 35
- Routine-Korrespondenz pro Mitarbeiter pro Woche
- ca. 6 Std.
- Zeitersparnis durch KI (konservativ)
- ca. 25%
- Mittlerer Stundensatz (intern)
- 55 €
- Lizenz- & Betriebskosten KI-Stack
- ca. 2.200 €/Monat
- Netto-Zeit-Wert pro Monat
- ≈ 9.300 €
Annahmen schriftlich vorab vereinbart. Wir messen mit, ob die Annahmen halten — und justieren oder eskalieren transparent.
Unser Vorgehen für den Mittelstand
Drei Stufen — vom KI-Workshop bis zum durchgängigen produktiven Einsatz.
Workshop
Halbtägig oder ganztägig. Use-Cases priorisieren, ROI grob rechnen, Maßnahmenplan.
Architektur & Pilot
6–10 Wochen. Architektur-Entwurf, Lizenz-Setup, ein produktiver Use-Case mit messbaren KPIs.
Skalierung & Betrieb
Roll-out auf weitere Use-Cases, Schulungs-Kit, optional managed Operations.
Stimmen unserer LiteLog-Kunden
Direkte Belege, dass Compliance-Software bei uns produktiv läuft – nicht nur in PowerPoint.
„Dank LiteLog konnten wir nachweisen, dass wir zur richtigen Zeit am richtigen Ort waren und unsere Pflicht erfüllt haben. Ohne diesen Nachweis hätten wir 30.000 € Schadenersatz zahlen müssen."
„Das gesamte Programm ist sehr übersichtlich und benutzerfreundlich. Anliegen und Fragen werden zügig und unkompliziert geklärt. Ich kann es nur weiterempfehlen."
Häufige Fragen aus dem Mittelstand
Wir sind 50 Mitarbeiter — lohnt sich KI-Einführung in dieser Größe?
Ab ca. 20 Mitarbeitern fast immer, weil sich Schulung, Tool-Lizenzen und Einrichtungsaufwand auf genug Köpfe verteilen. Unter 20 Mitarbeitern empfehlen wir oft, mit fertigen DSGVO-konformen Tools (Microsoft 365 Copilot, Azure OpenAI im Eigenbetrieb) zu starten und auf Beratung zu sparen.
Welche Branchen-Workflows lohnen sich besonders?
Erfahrungsgemäß: Vertriebs-Korrespondenz und Angebote, Einkaufs- und Lieferanten-Kommunikation, HR-Bewerbungsbearbeitung, Wissensmanagement (interne Wiki-Suche). Produktion und Logistik selten — dort sind die Workflows zu spezifisch und brauchen meist Custom-Software, nicht generative KI.
Wie überzeuge ich den Betriebsrat?
Mit klarer Zweckbindung (kein KI-basiertes Mitarbeiter-Monitoring), nachvollziehbarer Architektur (welche Daten gehen wohin?), opt-in für betroffene Mitarbeiter und einer Probephase mit Ergebnis-Review. Wir liefern fertige Betriebsvereinbarungs-Bausteine als Diskussionsgrundlage.
Was kostet eine produktive KI-Einführung im Mittelstand insgesamt?
Drei Posten: einmalige Beratung & Architektur, laufende Lizenzen (Azure OpenAI, ggf. Tools — abhängig von Nutzungsintensität pro Mitarbeiter und Monat), und Schulung pro Workshop-Tag. Wir liefern eine konkrete Hochrechnung für Ihren Fall im Erstgespräch.
Wie schnell sind erste Effekte messbar?
In der Regel 6–12 Wochen nach Beratungsstart. Wir definieren mit Ihnen vorab 2–3 messbare KPIs (Bearbeitungszeit, First-Response-Zeit, Mitarbeiter-Adoption-Quote) und reporten monatlich.