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AI Transformation, die im EBITDA ankommt.

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Wir finden die drei bis fünf AI-Hebel mit der größten Ergebnis-Wirkung in Ihrem Unternehmen und bauen sie – von der Analyse bis zum laufenden System.

Worum es geht

Die meisten Unternehmen haben inzwischen mit KI experimentiert. Ein Chatbot-Pilot hier, ein Copilot dort. Was fehlt, ist der Übergang von der Demo in den Regelbetrieb – und die Frage, welche der vielen möglichen Anwendungen tatsächlich Marge, Durchlaufzeit oder Fehlerquote bewegt. Genau dort liegt das Problem: nicht am Fehlen von Ideen, sondern am Fehlen einer Priorisierung, die sich am Ergebnis orientiert statt an der Technologie.

Wir gehen deshalb von der Zahl aus, nicht vom Modell. Zuerst identifizieren wir, wo in Ihren Prozessen Zeit, Fehler oder Kosten entstehen, die sich mit AI-Agenten oder Workflow-Automatisierung reduzieren lassen. Erst danach folgt die technische Entscheidung – Sprachmodell, Automatisierungsplattform, Eigenentwicklung oder SaaS.

Was sich für Sie ändert: Aus verstreuten Pilotprojekten wird eine Roadmap mit klaren Business Cases, und aus der Roadmap werden Systeme, die im Tagesgeschäft laufen. Wir bleiben dabei, bis das Team die Systeme selbst betreiben und erweitern kann.

Was Sie bekommen

  • AI-Readiness-Analyse

    Eine strukturierte Sicht auf Prozesse, Daten und Systeme: Wo liegen die Hebel mit Ergebnis-Wirkung, was ist technisch machbar, was organisatorisch tragbar.

  • Priorisierte Roadmap mit Business Cases

    Use Cases nach Aufwand und Wirkung sortiert, mit einer Einschätzung des Effekts auf Marge, Durchlaufzeit oder Kosten je Hebel.

  • Prototypen mit echten Daten

    Die aussichtsreichsten Use Cases werden als lauffähige Prototypen gebaut und mit echten Daten und echten Nutzern getestet, bevor investiert wird.

  • Produktionsreife Umsetzung

    AI-Agenten, Workflows und Integrationen, die im Tagesgeschäft laufen – mit Monitoring, Fehlerbehandlung und einem klaren Verantwortlichen.

  • Befähigung des Teams

    Ihr Team versteht die Systeme, kann sie warten, anpassen und weiterentwickeln, statt dauerhaft von uns abhängig zu sein.

  • Governance-Grundlage

    Dokumentierte Entscheidungen zu Datenschutz, Modellwahl und Zuständigkeiten, damit die Lösung auch eine Prüfung durch Investoren oder Aufsichtsräte übersteht.

So gehen wir vor

  • 01

    Analyse

    Wir sichten Prozesse, Daten und Systeme und identifizieren die Hebel mit der größten Ergebnis-Wirkung – gemeinsam mit den Fachbereichen, nicht nur mit der IT.

  • 02

    Priorisierung

    Wir ordnen die Use Cases nach Aufwand und Wirkung und stimmen die Roadmap mit dem Führungsteam ab. Was nicht in den ersten Schritten wirkt, kommt später oder gar nicht.

  • 03

    Bauen

    Wir entwickeln die priorisierten Use Cases in kleinen, testbaren Schritten und prüfen jeden Schritt an echten Daten, bevor der nächste beginnt.

  • 04

    In Produktion bringen

    Wir überführen die Lösung in den Regelbetrieb: Monitoring, Verantwortlichkeiten, Fehlerbehandlung und ein Plan für den laufenden Betrieb gehören dazu.

  • 05

    Skalieren

    Wir erweitern die Lösung auf weitere Prozesse und befähigen Ihr Team, künftige Use Cases selbst zu bewerten und umzusetzen.

Für wen

CEO / Geschäftsführung eines inhabergeführten Unternehmens

Anliegen: AI soll Marge oder Kapazität schaffen, nicht nur ein Pilotprojekt bleiben.

COO / Operations

Anliegen: Durchlaufzeiten und Fehlerquoten in Kundenservice, Logistik oder Backoffice senken.

PE Operating Partner

Anliegen: AI-Wertschöpfung in einer Portfoliogesellschaft planbar machen, mit Wirkung auf den Value Creation Plan.

CTO / IT-Leitung

Anliegen: Externe Einschätzung, welche AI-Investition sich lohnt, bevor intern gebaut wird.

Was wir nicht tun

Wir liefern keine Strategiepräsentation ohne Umsetzungspfad und kein Pilotprojekt ohne Weg in die Produktion. Wir übernehmen keine allgemeine Organisationsberatung, kein Change-Management-Programm und keine HR-Themen rund um AI-Akzeptanz – dafür gibt es spezialisierte Partner. Und wir bauen nicht an jeder verfügbaren Technologie: Wenn ein bestehendes SaaS-Tool die Anforderung günstiger und schneller löst, empfehlen wir das.

Häufige Fragen

EdTech-Unternehmen, PE-finanziert

Ausgangslage

PE-finanziertes EdTech-Unternehmen, technisches Bild vor der Investition unklar.

Was wir gebaut haben

Tech DD, Greenfield-Architektur, AI Agents in Produktion, KI-gestützte Entwicklungsorganisation.

Ergebnis

Das Unternehmen betreibt KI im Tagesgeschäft, nicht nur in Pilotprojekten.

EdTech-Unternehmen, Content-Produktion

Ausgangslage

Content-Produktion lief Schritt für Schritt manuell und war auf wenige Personen angewiesen.

Was wir gebaut haben

n8n-Pipeline mit LLM-Schritten für Entwurf, Strukturierung und Formatierung, mit Freigabe durch Menschen.

Ergebnis

Das Content-Team arbeitet an Qualität, nicht an mechanischen Zwischenschritten.

EdTech-Unternehmen, Kundenservice

Ausgangslage

Kundenservice beantwortete wiederkehrende Fragen manuell aus verstreutem Wissen.

Was wir gebaut haben

AI Agent mit Zugriff auf die Wissensdatenbank, mit klarer Eskalation an Menschen.

Ergebnis

Wiederkehrende Anfragen laufen produktiv über den Agent, komplexe Fälle bleiben beim Team.

Erstgespräch: 30 Minuten, konkret.

Wir sprechen über Ihre Prozesse und benennen im Gespräch die ein bis zwei Hebel mit der größten Ergebnis-Wirkung.

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