Service-Pillar
KI-Implementierung für Unternehmen, die ein echtes Problem löst
KI-Implementierung besprechenErzählen Sie uns von dem Prozess, den KI unterstützen soll.
Schicken Sie den zu automatisierenden Workflow, die Datenquellen, die Person mit Output-Verantwortung und den regulatorischen Rahmen (DSGVO, NIS2, branchenspezifisch). Wir melden uns mit Scope und Angebot zurück.
- Content + BetriebDraft-to-Publish, Audits
- Custom AIAgenten, MCP, LLM-Integrationen
- ChatbotsKundensupport + Mensch
- GuardrailsAudit-Log, DSGVO, Kosten
Was KI-Implementierung im Unternehmen ist und was nicht
KI-Implementierung im Unternehmen ist ein funktionierendes System in Ihrer Umgebung, das repetitive Arbeit schneller und günstiger erledigt, mit einem Log für den Menschen und bekannten Kosten. Es ist keine Chatbot-Demo und kein Einmal-Skript. Wir spezialisieren uns auf drei Bereiche: Automatisierung von Content und Betrieb, eigenes Custom-AI-Engineering (Agenten, MCP-Server, Modellintegrationen) und Kundensupport-Chatbots unter menschlicher Kontrolle. Wir verkaufen keine Schulungen und keine magische KI, die Ihr Team ersetzt. Wir liefern Engineering, das Ihr Team anschließend selbst betreibt.
Bereich 1: Automatisierung von Content und Betrieb
Hier zahlt sich KI am schnellsten aus. Eine Draft-to-Publish-Schleife, die Ihre Taxonomie und Ihren Styleguide respektiert, Alt-Text- und SEO-Meta-Generierung im großen Maßstab, Content-Audits, die Berichte gegen eine definierte Rubrik produzieren, und Admin-Tooling (über die WordPress Abilities API), das 30 Minuten Klickarbeit in eine kontrollierte Operation komprimiert. Immer mit einer menschlichen Freigabe-Instanz dort, wo Content den Kunden erreicht.
Bereich 2: Custom-AI-Engineering (Agenten, MCP, Integrationen)
Für Teams, die KI in den täglichen Workflow eingebunden haben wollen, bauen wir produktive Agenten, MCP-Server und Claude-Skills, die interne Operationen (WordPress, WooCommerce, Content-Systeme) als für Agenten aufrufbare Tools verfügbar machen. Wir integrieren Anthropic Claude und OpenAI-Modelle sowie selbst gehostetes Llama oder Mistral, wenn Datenresidenz oder Kosten gehostete APIs ausschließen. Der Kontrakt liegt im Repository, nicht in einem UI, damit die Lösung wartbar bleibt.
Bereich 3: Chatbots und KI an der Kundenschnittstelle
Ein Chatbot, gebaut als Engineering, kein Klick-zum-Hinzufügen-Widget: verankert in Ihrem Wissen und Angebot, mit klaren Themengrenzen, Eskalation an einen Menschen und einem Gesprächs-Log. Ticket-Triage, die an das richtige Team weiterleitet, Vertriebsunterstützung und Lead-Qualifizierung. Immer mit einer Kontrollinstanz, die verhindert, dass der Bot Dinge außerhalb des Scopes verspricht oder Geldentscheidungen ohne Menschen trifft.
Wo KI sich rechnet und wo nicht
Rechnet sich: repetitives Drafting, Alt-Text und SEO-Meta, Content-Audits in der Breite, Support-Triage, Lead-Qualifizierung und Admin-Tooling. Rechnet sich nicht, und wir verkaufen es nicht: KI, die autonom Geld- oder Regulatorik-Entscheidungen trifft, generative Suche, die keine Quellen zitieren kann, und ein Chatbot ohne menschliche Kontrollinstanz dort, wo ein Fehler teuer ist. Wir sagen klar, wenn KI das falsche Werkzeug ist.
Wie wir arbeiten: von Discovery bis Übergabe
Wir starten mit Discovery: Wir kartieren den Prozess, die Datenquellen, die Person mit Output-Verantwortung und den regulatorischen Rahmen. Dann ein Prototyp auf Ihren echten Daten, Iteration, ein produktiver Rollout mit Audit-Log und ein Walkthrough, damit Ihr Team es ohne uns betreiben kann. Entscheidungen zu Modell und Datenresidenz fallen vorab, nicht während des Builds.
Was das Engagement liefert
Ein funktionierendes System in Ihrer Umgebung (keine Sandbox), Prompts und Tool-Definitionen versioniert in Git, ein Audit-Log der Operationen, ein Kostenmodell pro 1.000 Operationen, ein Guardrails-Dokument zur Behandlung personenbezogener Daten und zu Verweigerungsfällen sowie ein Team-Walkthrough. Wo die Arbeit DSGVO, NIS2 oder branchenspezifische Regulierung berührt, erhalten Sie zusätzlich die Kontrollkarte für den Konformitätsbericht.
Sicherheit, DSGVO und Kostenkontrolle
Personenbezogene Daten verlassen die Jurisdiktion des Kunden nicht ohne expliziten Transfermechanismus im Vertrag. Für Unternehmen mit sensiblen Daten ist die praktische Antwort oft ein selbst gehostetes Modell auf EU-Infrastruktur mit Audit-Logging statt einer gehosteten API. Jedes Engagement hat bekannte Betriebskosten pro 1.000 Operationen, sodass Skalierung kein Sprung ins Dunkle ist.
Eigenes Team vs. externe Implementierung
Eine eigene KI-Kompetenz aufzubauen bedeutet Monate an Recruiting und Fehlern auf der Produktion. Wir bringen ein fertiges Engineering-Muster mit: produktive Agenten, Guardrails und ein Kostenmodell ab dem ersten Tag, dann übergeben wir das System Ihrem Team zur Wartung. Sie zahlen für ein ausgeliefertes Ergebnis, nicht für Experimente.
Häufig gestellte Fragen
Mit welchen KI-Modellen arbeiten Sie?
Anthropic Claude (Sonnet, Opus, Haiku) ist der Default für produktive Agenten, OpenAI GPT für Drafting, wenn der Stil passt, und selbst gehostetes Llama oder Mistral, wenn Datenresidenz oder Kosten gehostete APIs ausschließen. Das Modell ist ein Parameter, nicht das Projekt.
Bauen Sie Kundensupport-Chatbots für Unternehmen?
Ja. Wir bauen Chatbots, die im Wissen und Angebot eines Unternehmens verankert sind, mit klaren Themengrenzen, Eskalation an einen Menschen und einem Gesprächs-Log. Der Bot verspricht keine Dinge außerhalb des Scopes und trifft keine Geldentscheidungen ohne Menschen. Es ist Engineering mit einer Kontrollinstanz, kein auf eine Seite gesetztes Widget.
Arbeiten Sie mit der WordPress AI API und der Abilities API?
Ja. Sie sind die kanonische Integrationsfläche ab WordPress 7.0. Wir nutzen dieses Muster für sichere Admin-Operationen und die AI-Services-Registry in der Kundenarbeit.
Bauen Sie Agenten, MCP-Server und Claude-Skills?
Ja. Für B2B-Teams auf Claude Enterprise, ChatGPT Enterprise oder selbst gehosteten Agenten-Stacks liefern wir eigene Skills und MCP-Server, die interne Operationen als für Agenten aufrufbare Tools verfügbar machen. Der Liefergegenstand landet im Repository des Kunden und fügt sich in den täglichen Workflow ein.
Kann KI unser Team oder die Entwicklung ersetzen?
Nein, und das zu verkaufen wäre eine Falschdarstellung. KI komprimiert die Kosten bestimmter Tasks (Drafting, Audits, Tooling, Triage) innerhalb der Arbeit des Teams. Sie ersetzt nicht Entscheidungen zu Architektur, Sicherheit, Compliance oder Geschäftsergebnis.
Wie handhaben Sie DSGVO und Datenresidenz?
Personenbezogene Daten verlassen die Jurisdiktion des Kunden nicht ohne expliziten Transfermechanismus im Vertrag. Für Unternehmen mit sensiblen Daten ist die praktische Antwort oft ein selbst gehostetes Modell auf EU-Infrastruktur mit Audit-Logging. Die Entscheidung fällt in der Discovery-Phase, nicht beim Deployment.
Was kostet eine KI-Implementierung?
Jedes Engagement wird individuell kalkuliert, nach Prüfung von Scope, Datensensibilität, Modellauswahl und Integrationskomplexität. Das Kostenmodell pro 1.000 Operationen ist Teil des Engagements, sodass die Betriebskosten vor der Skalierung bekannt sind. Wir machen ein individuelles Angebot.
Wie starten wir, und wie sieht Discovery aus?
Am einfachsten ist es, einen Prozess zu beschreiben, der die Zeit Ihres Teams frisst. In der Discovery kartieren wir diesen Prozess, die Datenquellen, die Person mit Output-Verantwortung und den regulatorischen Rahmen und schlagen dann den Scope einer ersten Implementierung vor, die sich wirklich auszahlt.
Wie lange dauert eine KI-Implementierung?
Das hängt vom Scope ab. Eine erste nützliche Implementierung eines Prozesses dauert meist Wochen, nicht Monate. Größere Mehr-Modul-Integrationen werden in Stufen geliefert, mit messbarem Ergebnis nach jedem Schritt.
Ergibt das für ein kleines oder mittleres Unternehmen Sinn?
Ja. Sie müssen nicht mit einem großen Programm starten. Wir wählen einen repetitiven Prozess, der sich auszahlt (Content-Entwürfe, Ticket-Triage, Lead-Qualifizierung), liefern ihn mit Kostenkontrolle aus und skalieren erst danach.
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