Von der Idee zum produktiven KI-Einsatz

Für wen: Geschäftsführer und Entscheider, die KI-Potenziale im eigenen Betrieb identifizieren wollen, bevor sie in Tools oder Plattformen investieren.

Was du dort findest: Unser Vorgehen vom unverbindlichen Erstgespräch über strukturierte Prozessaufnahme (Camunda/BPMN) bis zur priorisierten Use-Case-Liste mit ROI-Schätzung — inklusive Förderfähigkeits-Check (50 % BAFA in alten Bundesländern, 80 % in Region Lüneburg / neuen Bundesländern).

Für wen: Unternehmen, die mehrere KI-Ideen haben, aber nicht wissen, welche zuerst umgesetzt werden sollte und in welcher Reihenfolge.

Was du dort findest: Systematisches Scoring jedes Use Cases nach Aufwand, Nutzen, Datenreife und Risiko. Ergebnis ist ein konkreter Fahrplan mit Quick Wins, Meilensteinen, Verantwortlichkeiten und ROI-Schätzung pro Use Case — kein 50-Seiten-Dokument.

Für wen: Teams, die wiederkehrende Aufgaben in Kundenservice, Vertrieb oder Backoffice von einem KI-Assistenten übernehmen lassen wollen — ohne Daten an OpenAI, Google oder Amazon zu geben.

Was du dort findest: Maßgeschneiderte Agenten auf Basis von Claude API, Ollama mit Gemma 4, n8n-Orchestrierung und MCP-Tools. Vom Use-Case-Workshop über Prototyp (2–3 Wochen) bis Produktiv-Deployment auf Ihren Servern, mit definierten KPIs.

Für wen: Unternehmen mit digitalisierten, aber nicht automatisierten Abläufen — Belegerfassung, Angebotslegung, E-Mail-Routing, Dokumentenprüfung.

Was du dort findest: Bestehende Systeme werden mit n8n- und Camunda-Workflows verbunden. Schrittweise Einführung statt Big Bang, KI-Modelle für Klassifikation und Generierung. Typische Beispiele aus produktiven Setups: täglicher Content-Workflow, OAuth-Token-Refresh, parallele Worker-Pools für Datenscans, Cron- und Webhook-Trigger mit Error-Handling.

Für wen: Geschäftsführung, Datenschutz- und Compliance-Verantwortliche in KMU, die KI einsetzen oder einführen wollen und die EU-Vorgaben (AI Act + DSGVO) zusammendenken müssen.

Was du dort findest: Bestandsaufnahme aller KI-Systeme, Einordnung in die AI-Act-Risikoklassen, Gap-Analyse und Aufbau eines pragmatischen Compliance-Frameworks mit Templates und Checklisten. Self-Hosted-Architektur als Compliance-Hebel — Daten bleiben im eigenen Haus.

Für wen: Teams und Führungskräfte, die KI-Tools im Arbeitsalltag einsetzen wollen — vom Sachbearbeiter bis zur Geschäftsleitung, branchenspezifisch.

Was du dort findest: AI Literacy nach Art. 4 AI Act (Pflicht seit Februar 2026), Prompt Engineering, sicherer Umgang mit Cloud- und Self-Hosted-Modellen. Modulare Bibliothek in drei Tiefen-Stufen, Hands-on in Sandbox-Umgebung, Train-the-Trainer-Konzept mit KI-Champions je Abteilung.

Für wen: Geschäftsführende und Entscheider in mittelständischen Handwerks- oder KMU-Betrieben, die sich vorstellen wollen, wie eine KI-Konfiguration konkret aussieht — bevor sie selbst entscheiden.

Was du dort findest: Bestandsaufnahme bei einem Elektrobetrieb mit zehn Arbeitsplätzen: drei KI-relevante Rollen (Geschäftsführung, Bauleitung, Innendienst) bekommen unterschiedliche Tool-Mixe — Frontier-Cloud-Modell, RAG-Wissensbasis, Self-Hosted-Sprachmodell mit n8n-Workflows — jeweils mit klarer Begründung aus Volumen, Datensensitivität und Compliance. Plus Architektur-Klammer, Modell-Vergleich, Compliance-Dokumentation und Update-Disziplin.