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AI in echten Prozessen.

Ein Mensch steht auf einem verschneiten Gipfel über den Wolken

Mit diesen Organisationen haben wir gearbeitet.

Einblick in unsere Projekte. Systeme aus dem Alltag unserer Kunden.

Vermittlungsbüro in Bayern

AI-gestütztes CRM

Der Agent ordnet jeden Vorgang und erkennt fehlende Unterlagen. Weniger Büro, mehr Beratung.

Seit August 2026im Alltag eines Vermittlungsbüros
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Vorher

Unterlagen wurden von Hand nachgefordert und nachgehalten, Anlässe wie eine auslaufende Zinsbindung gingen unter. Jede Woche dieselben Listen, und für die eigentliche Beratung blieb im Büro kaum Zeit.

Was das System macht

Jeden Morgen geht ein Agent alle Kundenakten durch: Wessen Zinsbindung läuft aus, wer hat Geburtstag, welche Unterlage fehlt? Daraus schreibt er fertige Mailentwürfe. Jeder Entwurf wartet auf die Freigabe im Büro.

Ergebnis

Seit August 2026 im Alltag eines Vermittlungsbüros erprobt und mit seinen Rückmeldungen weiterentwickelt. Wie viel Zeit es spart, messen wir in der laufenden Testphase. Ohne Einwilligung des Kunden entsteht kein Entwurf.

Was wir dabei gelernt haben

Im Büro läuft alles über den Termin. Darum ist ein Gespräch im CRM einfach ein Termin, kein weiteres Formular, das niemand ausfüllt. Das haben wir erst im Alltag mit dem Büro gelernt.

Kundenakte im CRM: Unterlagen 7 von 10, daneben ein Mailentwurf des Agenten zur Freigabe, Beispieldaten
Produkteinkauf

AI-Prüfung von Konformitätsnachweisen

Der Agent liest jedes Zertifikat, gleicht ab und ordnet zu. Ihr Team prüft und gibt frei.

20 Min.je Freigabe gespart
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Vorher

Hunderte Zertifikate pro Woche. Jedes wurde von Hand gelesen, mit Modellen und Normen abgeglichen und dem richtigen Artikel zugeordnet, bevor der Einkauf es freigeben konnte.

Was das System macht

Lieferanten schicken ihre Zertifikate als PDF. Der Agent liest jedes Dokument, gleicht Modelle und Normen mit dem Produkt ab, ordnet den Nachweis zu und markiert, wo etwas fehlt. Ihr Team entscheidet.

Ergebnis

20 Minuten weniger je Freigabe, 93 Prozent ordnet die AI selbst richtig zu. Mit Einkauf und IT haben wir festgelegt, was ein Nachweis enthalten muss, und 50 Mitarbeitende geschult.

Was wir dabei gelernt haben

Ob Prüfbericht oder Zertifikat, entscheidet der Inhalt, nie der Dateiname. Und GS- und CB-Berichte gelten für die Niederspannungsrichtlinie, auch wenn das nirgends draufsteht. Ein Filter nach Namen übersieht sie.

Prüfansicht: links das Zertifikat, rechts die Zuordnung zu drei Artikeln, einer ohne Nachweis, Beispieldaten
VGG Handels AG

AI-Auftragserfassung im ERP

Der Agent liest jede Bestellung und legt den Auftrag im ERP an. Ihr Team prüft die Ausnahmen und gibt frei.

80 %weniger Abtippen
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Vorher

Hundert Bestellungen am Tag, als PDF, Mail oder Scan und in jedem Format. Jede wurde Feld für Feld von Hand ins ERP getippt: Kunde, Positionen, Mengen und Liefertermin.

Was das System macht

Der Agent liest jede Bestellung, sobald sie ankommt, und gleicht Kunden- und Artikelnummern mit dem ERP ab. Was passt, legt er als Auftragsentwurf an. Unklares markiert er, nichts wird von allein bestätigt.

Ergebnis

80 Prozent weniger Erfassung von Hand, gemessen im ERP-Protokoll über vier Wochen. Jeden Entwurf gibt ein Mensch frei, ab dort nimmt der Auftrag seinen gewohnten Weg durch das ERP.

Was wir dabei gelernt haben

Schwierig ist selten das Format der Bestellung. Schwierig ist die Artikelnummer, die der Kunde anders schreibt als Ihr ERP. Darum schaut der Agent auch, was dieser Kunde sonst bestellt.

Auftragsentwurf: drei von vier Positionen dem ERP zugeordnet, eine Artikelnummer zur Prüfung, Beispieldaten
LBS Süd

AI-Prüfung im Rechnungseingang

Der Agent gleicht jede Rechnung Position für Position mit dem Auftrag ab. Gebucht wird erst, wenn Ihr Team freigibt.

50 %weniger Zeit je Rechnung
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Vorher

Jede Rechnung wurde von Hand dem Auftrag zugeordnet und geprüft. Abweichungen wie ein veränderter Preis oder eine zusätzliche Position fielen oft erst am Monatsende auf.

Was das System macht

Der Agent liest jede Rechnung im Sammelpostfach, ordnet sie dem Auftrag zu und gleicht Position für Position ab. Jede Abweichung markiert er im Buchungsvorschlag. Gebucht wird erst nach Freigabe.

Ergebnis

Halbe Zeit je Rechnung, rund neun von zehn kommen vorgeprüft an. Abweichungen zeigen sich am Tag des Eingangs. Gemessen mit Zeiterfassung, je zwei Wochen vor und nach der Einführung.

Was wir dabei gelernt haben

Lesen kann heute jedes Sprachmodell. Die eigentliche Arbeit steckt im Abgleich mit dem Auftrag, Position für Position, bis klar ist, welche Abweichung ein Mensch ansehen muss.

Rechnung neben dem Abgleich mit dem Auftrag: Fahrtkosten nicht vereinbart, Vorschlag zur Freigabe, Beispieldaten

Aus unseren früheren Stationen. Was unser Team in Beratungsprojekten bewegt hat.

AI und Daten

  • AI liest Dokumente für einen führenden deutschen Versicherer: rund 89 Mio. Datenfelder im Monat aus 175 Dokumenttypen, 99 % genau.
  • AI-Prognose für abwanderungsgefährdete Kunden: 16 % weniger Abwanderung.

Strategie und Wachstum

  • Neues Geschäftsfeld für ein Stadtwerk: rund 15 Mio. € Umsatzpotenzial bei etwa 20 % Marge.
  • Kundenportal für einen großen Versicherer, ausgelegt auf zwölfmal mehr Einwilligungen.
  • Wachstumsstrategie für ein B2B-Softwarehaus: Ziel rund 2 Mio. € zusätzlicher Umsatz in sechs Segmenten.
  • Markteintritt eines Cleantech-Start-ups: drei Startmärkte ausgewählt.
  • Marktgröße in der DACH-Region aus Haushaltsdaten geschätzt, für ein Cleantech-Start-up.

Abläufe und Betrieb

  • Weltweiter Rollout einer Plattform, die alle Altsysteme eines Versicherers ablöst.
  • Sanierung einer Uniklinik: OP-Modell für über 10 Säle, Potenzial für rund 250 OPs mehr im Jahr bei gleichem Personal.
  • Über 50 freie und gesperrte Betten für andere Abteilungen gefunden, ein Teil davon noch im Projekt umgesetzt.
  • Einkaufsanalyse für eine Geschäftsleitung: 27 Schwachstellen auf zwei Ursachen zurückgeführt.

Wir finden mit Ihnen den Prozess, in dem AI Ihrem Team am meisten Arbeit abnimmt.

Laurin EngelsBenjamin OepenPhilipp Ropers

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