KI-Prozessautomatisierung für den Mittelstand
Große Sprachmodelle, Vision-KI und Workflow-Automation in echte Geschäftsprozesse integriert — nicht als Spielwiese, sondern als produktive Lösung. Wir verbinden GPT, Claude und eigene Modelle mit Ihrem CRM, ERP und DMS. Erste produktive Prozesse in 4–8 Wochen, DSGVO-konform, on-premise optional.
Warum KI im Mittelstand stecken bleibt
ChatGPT haben alle ausprobiert. Aber bei der Integration in echte Prozesse hört es auf. Genau daran scheitert ein Großteil der KI-Initiativen im DACH-Mittelstand.
KI bleibt isolierte Spielwiese
Mitarbeiter nutzen ChatGPT im Browser-Tab, aber die Ergebnisse landen nie automatisch im CRM, ERP oder DMS. Jeder kopiert manuell.
Datenschutz blockiert
Personenbezogene Daten dürfen nicht in US-Cloud-KI. Ohne sichere DSGVO-konforme Lösung wandert die KI in den Schatten-IT-Modus.
Endlose Pilot-Phasen
Drei Monate Workshop, fünfstellige Beratung, am Ende ein PDF — aber kein laufender Prozess. Bei vielen KI-Projekten ist nach dem Pilot Schluss.
Keine System-Anbindung
Selbst gute KI-Modelle bringen nichts, wenn sie nicht an SAP, DATEV, HubSpot oder die Fachsoftware angebunden sind. APIs fehlen, niemand baut die Brücke.
Halluzinationen & Compliance-Risiko
Ohne Guardrails, Validierung und Audit-Trail riskieren Sie falsche Daten in Buchhaltung, Verträgen oder Kundenkommunikation. Das wird im Audit teuer.
Welche KI-Anwendungen wir in Prozesse einbauen
Nicht KI um der KI willen, sondern dort wo sie ROI bringt. Vom Dokumenten-Extrakt bis zum autonomen Agenten — eingebunden in Ihre laufenden Systeme.
GPT- & Claude-Integration
LLMs wie GPT-4, Claude oder lokale Modelle (Llama, Mistral) per API in Ihre Prozesse eingebunden — mit Prompt-Templating, Versionierung und Audit-Log.
Vision-KI für Dokumente & Produkte
Bildverarbeitung erkennt Rechnungen, Lieferscheine, Verträge, Produktfehler oder Schadenfotos. Strukturierte Daten landen automatisch im ERP.
Workflow-Automation mit KI-Schritten
n8n, Make oder Eigenentwicklung als Orchestrierer — KI ist ein Schritt im Workflow, nicht der ganze Prozess. Mensch-im-Loop wo nötig, autonom wo möglich.
Eigene Unternehmens-KI / RAG-Bot
Ein Chatbot, der Ihre Verträge, Wikis, Tickets und Produktdaten kennt — RAG-Architektur, Quellenangabe, keine Halluzinationen ins Blaue.
KI-Agenten für komplexe Aufgaben
Agenten erledigen mehrstufige Aufgaben: Lead-Recherche, Angebotsentwürfe, Reporting-Aggregation. Mit klaren Grenzen und Eskalationsregeln.
DSGVO-konformer KI-Betrieb
EU-Hosting, On-Premise oder Private-Cloud-Optionen. Auftragsverarbeitung, Audit-Trail, Daten-Minimierung — KI-Einsatz nach EU AI Act ready.
Der ROI von KI-Prozessautomatisierung
Typische Hebel aus produktiven KI-Projekten im DACH-Mittelstand — keine Demo-Folien. Die konkreten Werte ermitteln wir im KI-Audit für Ihre Prozesse.
So setzen unsere Kunden KI in Prozesse um
KI-Angebotsentwürfe — viele Stunden pro Angebot eingespart
Problem
Beispielszenario: Der Innendienst eines Großhändlers erstellt komplexe Angebote manuell. Pro Angebot fallen mehrere Stunden für Recherche, Kalkulation und Formulierung an — bei hohem Angebotsvolumen schnell ein Vollzeit-Äquivalent.
Lösung
Eine eigene KI-Lösung greift auf Produktkatalog, Preise, Vertragshistorie und Kundenkommunikation zu. Generiert einen vollständigen Angebotsentwurf in Minuten, der Innendienst prüft und verfeinert.
KI-Vertragsanalyse — Risiko-Check in Sekunden statt Stunden
Problem
Beispielszenario: Bei jedem neuen Kunden müssen mehrere bestehende Versicherungsverträge manuell geprüft werden — Deckungsumfang, Lücken, Optimierungspotenzial. Jeder Check dauert ein bis zwei Stunden, oft unter Zeitdruck unvollständig.
Lösung
Vision-KI extrahiert strukturierte Daten aus den PDF-Verträgen. Ein LLM-Agent gleicht gegen Vergleichsdatenbank ab und erstellt ein Risiko-Briefing für den Makler — inklusive konkreter Optimierungsvorschläge.
Eigener Service-Bot — Ticketvolumen spürbar reduziert
Problem
Beispielszenario: Der Service-Innendienst beantwortet täglich ein hohes Ticketvolumen zu Ersatzteilen, Wartungsintervallen und technischen Spezifikationen — meist aus alten Handbüchern, internen Wikis und veralteten Excel-Listen.
Lösung
Ein RAG-Bot kennt alle Handbücher, Ersatzteilkataloge und Service-Protokolle. Beantwortet einen Großteil der Standardanfragen direkt mit Quellenangabe, eskaliert komplexe Fälle an den Innendienst.
Häufige Fragen zur KI-Prozessautomatisierung
Antworten auf die wichtigsten Fragen rund um den produktiven Einsatz von KI in Geschäftsprozessen.
Was ist KI-Prozessautomatisierung — und wie unterscheidet sie sich von klassischer RPA?
Klassische Robotic Process Automation (RPA) arbeitet regelbasiert: Sie folgt vorgegebenen Schritten und scheitert, sobald sich ein Formular oder Layout ändert. KI-Prozessautomatisierung nutzt zusätzlich Sprach- und Vision-Modelle, um unstrukturierte Inhalte (E-Mails, PDFs, Bilder, Sprachnachrichten) zu verstehen und Entscheidungen zu treffen. Sie ergänzen sich: RPA für stabile Klick-Strecken, KI für alles was Verständnis erfordert — Klassifikation, Extraktion, Entwurf, Zusammenfassung.
Welche KI-Modelle setzen Sie ein — und wie ist das DSGVO-konform?
Wir wählen pro Use-Case das richtige Modell: GPT-4, Claude und Gemini über EU-Endpunkte oder Azure-OpenAI für rechenintensive Aufgaben; lokale Modelle wie Llama 3 oder Mistral, wenn Daten das Haus nicht verlassen dürfen. Für DSGVO-Konformität haben wir Verträge zur Auftragsverarbeitung mit allen Anbietern, dokumentieren Datenflüsse und können bei sensiblen Daten komplett on-premise oder in deutscher Private-Cloud betreiben. EU-AI-Act-Klassifizierung führen wir vor Projektstart durch.
Wie verhindern Sie, dass die KI halluziniert oder falsche Daten in Systeme schreibt?
Drei Mechanismen: (1) RAG-Architektur — die KI antwortet nur auf Basis Ihrer dokumentierten Quellen, nicht aus dem Trainings-Bauchgefühl. (2) Validierungs-Layer: bei kritischen Daten (Rechnungsbeträge, Vertragstexte) prüft eine zweite Regel- oder Modell-Instanz die Plausibilität. (3) Mensch-im-Loop bei allem mit Außenwirkung — die KI erstellt den Entwurf, ein Mensch gibt frei. Jede KI-Aktion wird mit Prompt, Output und Quelle protokolliert (Audit-Trail).
Wie schnell ist ein erster Prozess produktiv?
Ein erster produktiver Use-Case (z. B. KI-Klassifikation eingehender E-Mails, automatisierte Angebotsentwürfe, Vertrags-Extraktion) ist typischerweise in 4–8 Wochen live. Wir starten mit Discovery + Auswahl des höchsten ROI-Hebels (1–2 Wochen), bauen Proof-of-Value (2–3 Wochen) und gehen iterativ in den Betrieb. Anders als klassische Großprojekte: Sie sehen nach 4 Wochen funktionierende Software, nicht Konzeptpapiere.
Was kostet KI-Prozessautomatisierung?
Der Umfang reicht von Einstiegsprojekten (ein abgegrenzter Prozess wie Rechnungs-Extraktion oder Angebotsentwurf) bis zu umfangreicheren Lösungen mit eigener Unternehmens-KI, mehreren angebundenen Systemen und kontinuierlicher Weiterentwicklung — zuzüglich laufendem Betrieb (LLM-Tokens, Hosting). Sie erhalten von uns immer ein individuelles Angebot. Im kostenlosen KI-Audit zeigen wir Ihnen das konkrete Einsparpotenzial in Ihrem Unternehmen — mit ROI-Berechnung auf Basis Ihrer tatsächlichen Volumina.
Bereit, KI produktiv in Ihre Prozesse zu bringen?
Im kostenlosen KI-Audit identifizieren wir den Prozess mit dem höchsten ROI-Hebel und zeigen, wie wir ihn in 4–8 Wochen produktiv schalten.
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