AI als Erweiterung — nicht als Ersatz.
Wir planen AI-Lösungen, die in den realen Unternehmens-Alltag passen: DSGVO-tauglich, mit klarer Governance, mit Quellenangaben, mit Audit-Trail. Kein Wow-Effekt für die Demo, sondern Wirkung im Betrieb.
Vier Regeln, an denen wir uns messen lassen.
Business-Problem zuerst
Wir starten beim Geschäftsproblem — nicht beim Modell. Wenn ein Skript reicht, nehmen wir das Skript.
Daten bleiben bei Ihnen
EU-Hosting, Tenant-isolierte Architekturen, kein Training auf Ihren Daten — vertraglich abgesichert.
Mit Quellen, immer
Antworten ohne Quellennachweis sind in unserer Welt Bugs. Jedes AI-Ergebnis hat einen prüfbaren Ursprung.
Mensch im Loop, wo es zählt
Automation, ja. Aber nicht für Entscheidungen mit ernsthaftem Geschäftsrisiko ohne Freigabe-Schritt.
Workflows, die wir konkret aufbauen.
Diese Workflows planen wir mit Pilotkund:innen — und bauen sie schrittweise auf der eigenen Plattform mit. Keine erfundenen Produktions-Cases.
Ticket-Triage & Zusammenfassung
Eingehende Mails/Tickets werden klassifiziert, zusammengefasst und automatisch an die richtige Queue geroutet — inkl. Vorschlag für SLA-Stufe.
Interne Wissenssuche
Mitarbeitende fragen in Teams; die Antwort kommt aus SharePoint, Confluence und Tickets — mit zitierten Quellen.
Lead-Anreicherung im CRM
Neue Leads werden mit Firmendaten, Signalen und einem 5-Zeilen-Briefing automatisch im CRM ergänzt.
Benutzer-Lifecycle automatisieren
Onboarding, Wechsel, Offboarding über einen Workflow, der Lizenzen, Gruppen, Berechtigungen und Geräte konsistent setzt.