Workflows, die laufen, nicht nur Diagramme.
Wir bauen Automatisierung mit n8n und Sprachmodellen, die produktiv läuft und die Ihr Team überwachen und anpassen kann.
Ausgangslage
Viele Automatisierungsprojekte scheitern an der Umsetzung: Workflows, die im Test funktionieren, aber bei echten Daten brechen, keine Fehlerbehandlung haben oder niemand im Unternehmen versteht und pflegen kann.
n8n ist ein offenes, selbst hostbares Automatisierungstool mit einer sehr breiten Anbindung an bestehende Systeme. In Kombination mit Sprachmodellen lassen sich damit Prozesse abbilden, die vorher zu unstrukturiert für klassische Automatisierung waren: E-Mails einordnen, Dokumente auswerten, Inhalte erstellen und prüfen, mehrstufige Freigabeprozesse.
Wir bauen diese Workflows mit Fehlerbehandlung, Protokollierung und einer Struktur, die Ihr Team versteht, statt einer Kette aus Knoten, die nur wir warten können.
Lieferumfang
Prozessanalyse
Klärung, welche Schritte sich automatisieren lassen und wo ein Mensch die Entscheidung behalten sollte.
Workflow-Architektur
Struktur aus mehreren, nachvollziehbaren n8n-Workflows statt eines unübersichtlichen Einzelworkflows.
LLM-Integration
Anbindung von Sprachmodellen für die Schritte, die Text verstehen, einordnen oder erzeugen müssen.
Fehlerbehandlung und Monitoring
Benachrichtigung bei Fehlern und Nachvollziehbarkeit, was ein Workflow wann getan hat.
Übergabe und Schulung
Dokumentation der Workflows und Einweisung, damit Ihr Team sie selbst anpassen kann.
So gehen wir vor
- 01
Prozess aufnehmen
Wir dokumentieren den bestehenden Prozess mit den beteiligten Personen und Systemen.
- 02
Workflow entwerfen
Wir entwerfen die Workflow-Struktur, inklusive der Stellen, an denen ein Sprachmodell eingesetzt wird.
- 03
Bauen und testen
Wir bauen die Workflows in n8n und testen sie mit echten, nicht nur mit Beispieldaten.
- 04
In Betrieb nehmen
Wir aktivieren die Workflows produktiv, mit Fehlerbehandlung und Benachrichtigung.
- 05
Übergeben
Wir übergeben Dokumentation und Zugriff und weisen Ihr Team in Wartung und Erweiterung ein.
Typische Ausgangslagen
| Ausgangslage | Lösung |
|---|---|
| Manuelle, wiederkehrende Aufgabe bindet Kapazität | Automatisierter Workflow mit klarer Fehlerbehandlung |
| Bestehende Automatisierung ist instabil oder unverständlich | Neuaufbau mit dokumentierter, wartbarer Struktur |
| Aufgabe erfordert Textverständnis, nicht nur feste Regeln | Workflow mit LLM-Schritt für Einordnung oder Texterstellung |
Lösung: Automatisierter Workflow mit klarer Fehlerbehandlung
Lösung: Neuaufbau mit dokumentierter, wartbarer Struktur
Lösung: Workflow mit LLM-Schritt für Einordnung oder Texterstellung
Außerhalb unseres Auftrags
Wir bauen keine Workflows ohne Fehlerbehandlung und ohne jemanden im Unternehmen einzuweisen, der sie versteht. Für Anwendungsfälle, bei denen ein Sprachmodell zu unzuverlässig ist, sagen wir das und schlagen eine klassische Regel-Automatisierung vor.
Häufige Fragen
| Ausgangslage | Umsetzung | Ergebnis | |
|---|---|---|---|
| EdTech-Unternehmen, Content-Produktion | Content-Produktion lief Schritt für Schritt manuell und war auf wenige Personen angewiesen. | n8n-Pipeline mit LLM-Schritten für Entwurf, Strukturierung und Formatierung, mit Freigabe durch Menschen. | Das Content-Team arbeitet an Qualität, nicht an mechanischen Zwischenschritten. |
| EdTech-Unternehmen, Kundenservice | Kundenservice beantwortete wiederkehrende Fragen manuell aus verstreutem Wissen. | AI Agent mit Zugriff auf die Wissensdatenbank, mit klarer Eskalation an Menschen. | Wiederkehrende Anfragen laufen produktiv über den Agent, komplexe Fälle bleiben beim Team. |
| EdTech-Unternehmen, PE-finanziert | PE-finanziertes EdTech-Unternehmen, technisches Bild vor der Investition unklar. | Tech DD, Greenfield-Architektur, AI Agents in Produktion, KI-gestützte Entwicklungsorganisation. | 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.
Umsetzung
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.
Umsetzung
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.
EdTech-Unternehmen, PE-finanziert
Ausgangslage
PE-finanziertes EdTech-Unternehmen, technisches Bild vor der Investition unklar.
Umsetzung
Tech DD, Greenfield-Architektur, AI Agents in Produktion, KI-gestützte Entwicklungsorganisation.
Ergebnis
Das Unternehmen betreibt KI im Tagesgeschäft, nicht nur in Pilotprojekten.
Erstgespräch: 30 Minuten, konkret.
Wir schauen uns einen konkreten Prozess an und sagen, ob und wie er sich automatisieren lässt.