Optimierte Automatisierung, klare Struktur, maximale Wirkung für Ihre digitalen Abläufe. Optimized automation, clear structure, and maximum impact for your digital operations.
Wir werden uns in Kürze bei Ihnen melden. We will get back to you shortly.
Unternehmen arbeiten heute in komplexen, datenreichen Umgebungen. KI-gestützte Systeme entscheiden darüber, wie klar, schnell und zuverlässig Prozesse funktionieren. Companies now operate in complex, data-heavy environments. AI-powered systems determine how clearly, quickly and reliably processes run.
Unser Ansatz: Systeme müssen denken, strukturieren und handeln können – von automatisierten Arbeitsabläufen über smarte Datenmodelle bis hin zu präzisen Entscheidungsprozessen, die im Hintergrund zuverlässig laufen. Our approach: systems must be able to think, structure and act — from automated workflows and intelligent data models to precise decision processes running reliably in the background.
Dafür entwickeln wir modulare Architekturen, die Prozesse vereinfachen, Fehler vermeiden
und Ressourcen freisetzen.
Ob Datenanalyse, Automatisierung, intelligente Routing-Logiken oder komplette operative KI-Pipelines:
Alles wird so gebaut, dass es erweiterbar, transparent und im Alltag sofort nutzbar ist.
To achieve this, we build modular architectures that simplify processes, prevent errors
and free up resources.
Whether data analysis, automation, intelligent routing logic or complete operational AI pipelines:
everything is built to be extensible, transparent and immediately usable in daily operations.
Im weiteren Verlauf zeigen wir exemplarisch, wie solche Systeme aussehen –
von automatisierten Backoffice-Abläufen über dynamische Datenströme bis zu KI-gestützten Analysemodulen.
Hier folgt die Übersicht über Systemarten, die wir entwickeln.
Next, we show concrete examples of how these systems work —
from automated back-office operations to dynamic data flows and AI-powered analytic modules.
Below you will find an overview of the types of systems we build.
Dieses System bündelt Daten aus verschiedenen Quellen – CRM, Tickets, Formulare, Logdaten – in einem
konsistenten, abfragbaren Datenhub. Ziel ist nicht „mehr Daten“, sondern ein gemeinsames Bild der
Realität, auf das alle weiteren KI-Module zugreifen können.
Eingehende Ereignisse werden normalisiert, mit Metadaten angereichert und in klare Strukturen gebracht:
Wer ist der Akteur? Worum geht es? Welche Historie existiert? So entsteht ein Kontext-Layer, der
aus zerstreuten Informationen verwertbare Signale macht. Das System trennt strikt zwischen Rohdaten,
aufbereiteten Datensichten und abgeleiteten Kennzahlen.
Der Datenhub ist damit die Grundlage, auf der Analyse, Routing, Automatisierung und Reporting aufsetzen.
Er beantwortet Fragen wie: „Was wissen wir bereits über diesen Vorgang?“, „Welche Datenquelle ist
führend?“ und „Welche Informationen fehlen noch?“. Gleichzeitig sorgt er dafür, dass Änderungen an
einer Stelle nicht unkontrolliert Seitenwirkungen an anderer Stelle auslösen.
Intern bedeutet das: weniger Excel-Schattenwelten, weniger manuelle Listenpflege, weniger „Wer hat
den aktuellen Stand?“. Stattdessen ein System, das Daten strukturiert, bereinigt und so bereitstellt,
dass KI-Modelle und Menschen damit arbeiten können – ohne jedes Mal bei Null anzufangen.
This system aggregates data from multiple sources – CRM, tickets, forms, logs – into a consistent,
queryable data hub. The goal is not “more data”, but a shared picture of reality that all other AI
modules can build on.
Incoming events are normalised, enriched with metadata and converted into clear structures:
who is acting, what the request is about, and which history already exists. This creates a context
layer that turns scattered information into usable signals. The system strictly separates raw data,
prepared views and derived metrics.
The data hub becomes the backbone for analytics, routing, automation and reporting. It answers
questions such as: “What do we already know about this case?”, “Which system is the leading source?”
and “Which information is still missing?”. At the same time, it prevents changes in one place from
causing uncontrolled side effects elsewhere.
Internally, this means fewer ad-hoc spreadsheets, fewer manually maintained lists and less
“Who has the latest version?”. Instead, there is a system that structures and cleans data and
makes it usable for both AI models and people – without starting from scratch each time.
Dieses System bildet wiederkehrende interne Abläufe als Workflows ab – etwa Datenerfassung,
Freigaben, Statuswechsel oder Benachrichtigungen. KI-Module unterstützen dabei, Eingaben zu
prüfen, Informationen zu ergänzen und Fälle korrekt zuzuordnen, bevor sie weitergereicht werden.
Statt dass jede Anfrage, jede Änderung und jede Ausnahme manuell durch Mails oder Chat-Nachrichten
wandert, laufen definierte Schritte durch eine Pipeline: Eingang, Anreicherung, Zuordnung,
Entscheidung, Dokumentation. Das System protokolliert, wer was wann entschieden hat und welche
Informationen zugrunde lagen.
Die KI kommt dort ins Spiel, wo Regeln alleine nicht reichen: sie erkennt unvollständige Angaben,
schlägt sinnvolle nächste Schritte vor, fasst Freitext in strukturierte Felder zusammen und unterstützt
bei der Priorisierung. Menschen behalten die Kontrolle, müssen aber weniger Routinearbeit übernehmen.
Ergebnis: weniger Brüche zwischen Tools, weniger „Kannst du mal schnell…?“, weniger Abhängigkeit von
Einzelpersonen. Abläufe werden nachvollziehbar, skalierbar und robuster – auch wenn sich Strukturen
oder Teamgrößen ändern.
This system models recurring internal processes as workflows – for example data collection,
approvals, status changes or notifications. AI modules support these flows by checking inputs,
enriching information and ensuring that each case is correctly classified before it moves on.
Instead of each request or update bouncing around via email or chat, defined steps pass through a
pipeline: intake, enrichment, classification, decision, documentation. The system logs who decided
what at which time and on the basis of which information.
AI comes into play where rules alone are not sufficient: it detects missing information, suggests
meaningful next actions, turns free text into structured fields and supports prioritisation.
People stay in control but carry far less routine work.
The result: fewer tool breaks, fewer “Can you quickly…?” messages, less dependence on individual
knowledge. Processes become more traceable, scalable and robust – even as structures or team sizes
change.
Ziel: Backoffice-Aufgaben planbar machen, Routinen entlasten und interne Abläufe so stabilisieren, dass sie wachsen können, ohne ständig neu erfunden zu werden. Goal: make back-office work more predictable, reduce routine load and stabilise internal processes so they can scale without being constantly reinvented.
Dieses System entscheidet, welcher Vorgang wann wohin gehen soll: zu welchem Team, in welche Queue,
mit welcher Priorität. Grundlage sind strukturierte Regeln kombiniert mit KI-Modellen, die Inhalte
verstehen und Muster in historischen Daten erkennen.
Anfragen, Tickets oder Aufgaben werden zunächst grob kategorisiert, dann feiner segmentiert und mit
Relevanzsignalen versehen: Dringlichkeit, Volumen, Kundenhistorie, Risiko. Die KI lernt aus
vergangenen Entscheidungen und schlägt Routing-Empfehlungen vor, die sich im Alltag bewährt haben –
lässt aber jederzeit manuelle Korrekturen zu.
Dadurch entsteht ein System, das nicht nur sortiert, sondern aktiv hilft, den Fokus dorthin zu
lenken, wo er den größten Unterschied macht. Teams sehen nicht mehr nur „eine Liste“, sondern klare
Arbeitskörbe mit nachvollziehbarer Reihenfolge.
Das reduziert Kontextwechsel, verhindert, dass wichtige Fälle im Rauschen untergehen, und sorgt
dafür, dass Kapazitäten effizienter genutzt werden – ohne sich ausschließlich auf starre Regeln
verlassen zu müssen.
This system decides where each case should go and in which order: to which team, into which queue
and with which priority. It combines structured rules with AI models that understand content and
detect patterns in historical data.
Requests, tickets or tasks are first broadly classified, then segmented in more detail and enriched
with relevance signals: urgency, volume, customer history, risk. The AI learns from past decisions
and suggests routing strategies that have proven useful in daily operations – while still allowing
manual overrides at any time.
The result is a system that does more than sort; it actively helps direct attention to where it has
the highest impact. Teams no longer see a single undifferentiated list but clearly structured work
queues with transparent ordering.
This reduces context switching, prevents important cases from getting lost in the noise and ensures
that capacity is used more effectively – without relying solely on rigid rule sets.
Ideal, wenn viele Vorgänge parallel laufen und es entscheidend ist, die richtigen Dinge zuerst zu bearbeiten statt einfach nur „von oben nach unten“ zu arbeiten. Ideal when many cases run in parallel and it is crucial to work on the right items first rather than just “from top to bottom”.
Dieses System kombiniert eine interne Wissensbasis mit KI-gestützten Assistenten, die Mitarbeitende
bei der Beantwortung von Fragen und beim Bearbeiten von Fällen unterstützen. Es geht nicht um ein
öffentliches Chat-Widget, sondern um ein Werkzeug für Teams.
Richtlinien, Prozessbeschreibungen, Ausnahmen, Textbausteine und Beispiele werden als strukturierte
Wissensobjekte abgelegt. Die KI hilft, passende Einträge zu finden, Antworten vorzustrukturieren und
auf Inkonsistenzen hinzuweisen. Jede Anfrage wird so dokumentiert, dass Wissen nach und nach besser
auffindbar wird.
Statt dass erfahrene Kolleginnen und Kollegen permanent dieselben Fragen beantworten müssen, können
sie Wissen gezielt im System verankern. Neue Teammitglieder finden schneller in Prozesse hinein, und
komplexe Sonderfälle werden nachvollziehbar dokumentiert.
Das System unterstützt außerdem, aus wiederkehrenden Fragen strukturiertes Wissen zu machen:
Welche Themen tauchen ständig auf? Wo fehlen klare Entscheidungen? Wo sollten Prozesse angepasst
werden? So wird aus einem Assistenzsystem ein Feedback-Kanal für bessere interne Strukturen.
This system combines an internal knowledge base with AI-supported assistants that help staff answer
questions and handle cases. It is not a public-facing chat widget, but a tool for internal teams.
Guidelines, process descriptions, exceptions, text modules and examples are stored as structured
knowledge objects. The AI helps to retrieve relevant entries, pre-structure replies and point out
inconsistencies. Each interaction is documented in a way that gradually increases the findability
of knowledge.
Instead of senior staff repeatedly answering the same questions, they can anchor their knowledge in
the system. New team members get up to speed faster, and complex edge cases are documented in a more
transparent way.
The system also helps to turn recurring questions into structured improvements: which topics appear
again and again, where decisions are missing, and where processes should be adjusted. Over time, the
assistant becomes a feedback channel for better internal structures.
Ziel: weniger Wissensinseln, weniger Abhängigkeit von Einzelpersonen – und ein Assistenzsystem, das Teams im Alltag wirklich entlastet. Goal: fewer knowledge silos, less dependency on individuals – and an assistance system that provides real relief for teams in day-to-day work.
Dieses System beobachtet Datenströme, Kennzahlen und Ereignisse und übersetzt sie in Scores,
Schwellenwerte und gezielte Hinweise. Es geht nicht um hübsche Dashboards, sondern darum, früh zu
erkennen, wenn etwas aus dem Rahmen fällt.
Die Engine definiert gemeinsam mit Fachbereichen, welche Signale relevant sind: Volumensprünge,
Ausfälle, ungewöhnliche Muster, Staus in Prozessen, sinkende Antwortquoten. KI-Modelle helfen,
Muster in historischen Daten zu verstehen und sinnvolle Grenzwerte abzuleiten statt nur „Pi mal Daumen“
zu schätzen.
Statt alle Kennzahlen permanent im Blick behalten zu müssen, erhalten Teams gezielte Alerts: wo
Handlungsbedarf besteht, welche Fälle gebündelt betrachtet werden sollten und wo sich Entwicklungen
abzeichnen, bevor sie zu Problemen werden.
Gleichzeitig entsteht ein transparentes Bild, wie das System selbst arbeitet: Welche Alerts waren
hilfreich, welche zu häufig, wo müssen Regeln oder Modelle angepasst werden? Monitoring wird damit
zu einem lernenden System – nicht nur zu einer starren Berichtsfläche.
This system monitors data streams, metrics and events and translates them into scores, thresholds
and targeted signals. It is not about pretty dashboards, but about detecting deviations early –
before they become visible problems.
Together with domain experts, the engine defines which signals matter: volume spikes, outages,
unusual patterns, process bottlenecks, falling response rates. AI models help understand patterns
in historical data and derive meaningful thresholds instead of relying purely on guesswork.
Instead of manually tracking every metric, teams receive focused alerts: where action is needed,
which cases should be reviewed in bulk and where trends are emerging before they escalate.
At the same time, the system’s own performance becomes visible: which alerts were useful, which were
too frequent and where rules or models need refinement. Monitoring becomes a learning system rather
than a static reporting layer.
Ideal, wenn viele Signale parallel eintreffen und ein System benötigt wird, das Wichtiges vom Unwichtigen trennt und rechtzeitig auf Risiken hinweist. Ideal when many signals come in at once and a system is needed that separates the important from the unimportant and flags risks in time.
Dieses System bündelt die verschiedenen Module – Datenhub, Flows, Routing, Wissen, Monitoring –
in Oberflächen, die auf konkrete Rollen zugeschnitten sind. Nicht alle brauchen alles; wichtig ist,
dass jede Rolle genau die Informationen und Werkzeuge sieht, die für Entscheidungen relevant sind.
Mitarbeitende erhalten Portale, in denen Fälle, Kennzahlen und Assistenzfunktionen in einer
nachvollziehbaren Arbeitsoberfläche zusammenlaufen. Management bekommt eine Sicht auf Ströme,
Engpässe und Entwicklungen. Technikteams sehen Logs, Metriken und Statusinformationen aus den
Systemen, ohne in jedem Detail stecken zu bleiben.
Die Portale greifen auf dieselben Kernsysteme zurück, stellen diese aber jeweils anders dar:
als Listen, Boards, Dashboards oder Assistenten. Die KI unterstützt bei der Navigation, schlägt
relevante Ausschnitte vor und erklärt auf Wunsch, wie bestimmte Werte zustande kommen.
So wird die KI-Landschaft nicht zu einem Flickenteppich aus Einzellösungen, sondern zu einer
konsistenten Umgebung, die sich in den Arbeitsalltag einfügt – statt als separates „KI-Projekt“
daneben zu liegen.
This system ties together the different modules – data hub, flows, routing, knowledge, monitoring –
into interfaces tailored to specific roles. Not everyone needs everything; what matters is that each
role sees exactly the information and tools that are relevant for their decisions.
Staff members use portals where cases, metrics and assistance functions converge into a coherent
workspace. Management gets a view of flows, bottlenecks and trends. Technical teams see logs,
metrics and health information without drowning in details.
All portals draw on the same core systems but present them differently, as lists, boards, dashboards
or assistant views. AI helps with navigation, suggests relevant slices of information and can explain
how certain values were derived.
This prevents the AI landscape from becoming a collection of isolated tools. Instead, it becomes a
coherent environment that integrates into daily work – rather than sitting next to it as a separate
“AI project”.
Im nächsten Abschnitt zeigen wir, wie ein typischer Projektablauf aussieht – von der ersten Idee über die Strukturierung bis hin zu einer Lösung, die im Alltag trägt. In the next section, we outline how a typical project runs – from the initial idea through structuring to a solution that works reliably in everyday use.
Sie Sind an einem Projekt mit uns interessiert oder wollen eine Frage zu unserer Arbeit stellen? Are you interested in a project with us or do you have a question about our work?
Unser Kontaktformular steht Ihnen offen. Our contact form is available to you.
Geben Sie gerne die wichtigsten Informationen zu Ihrem Unternehmen an – gerne auch mit besonderen Wünschen oder Hinweisen. Feel free to provide the most important information about your company – including any special requests or notes.
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Ask our AI chat module—it answers every question honestly and in detail.
Alternativ können Sie auch zum klassischen FAQ wechseln und unsere Antworten auf die häufigsten Fragen sehen. Alternatively, switch to the classic FAQ to see our answers to the most common questions.
Sehr bald wird es vollständig fertiggestellt sein und Ihnen ermöglichen, direkt auf unserer Website, alle möglichen Fragen zu stellen und sofortige Antworten rund um unsere Arbeit zu erhalten. It will soon be fully completed and will allow you to ask all kinds of questions directly on our website and receive instant answers about our work.
Währenddessen können Sie sich unser klassiches FAQ anschauen, um einen Überblick über die
wichtigsten Fragen zu bekommen.
In the meantime, you can check out our classic FAQ to get an overview of the most important
questions.
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