Integrationen & APIs
Systeme teilen keine Daten. Aufträge gehen verloren.
CRM, Billing, Lager und Support verbunden, damit Informationen ohne manuelles Kopieren zwischen Tabs fließen.
Was wir tun · KI
Automatisierung, die live geht.
Daten werden zwischen Systemen kopiert. Tools sprechen nicht miteinander. KI-Piloten stoppen vor Kundenkontakt. Wir beheben das mit einem Team von Brief bis Launch.
−38 %
Typischer Rückgang manueller Support-Tickets nach Intake-Automatisierung
10 T.
Typisch von unterschriebenem Scope bis erste Automation in Production
Named
Lead in jedem Engagement, von Brief bis Launch
So arbeiten wir
Sagen Sie, was Ihre Woche auffrisst.
Wir beginnen mit den langweiligen Teilen. Daten zwischen Systemen, Trigger, die wirklich feuern, und eine benannte Person, wenn etwas aus den Regeln fällt. Keine neue Plattform zum Lernen. Wir arbeiten in dem, was Sie schon haben.
In der Demo sieht fast jedes KI-Projekt gut aus. Es bricht, wenn echtes Volumen kommt oder ein Edge Case auf jemandes Schreibtisch landet, den niemand eingeplant hat. Wir bauen für Woche drei, nicht für den Pitch.
Meistens sind es dieselben Stellen: Sales Ops pflegt das CRM von Hand, Support beantwortet dieselben Fragen, Finance zieht Zahlen aus fünf Tabellen, Marketing wartet auf IT für eine Anbindung. Wenn das nach Ihrem Montag klingt, haben wir das schon gemacht.
Drei Wege, wie wir das typischerweise angehen: Integrationen & APIs, damit Systeme miteinander reden, Workflow-Automatisierung für die Wiederholungsarbeit und KI in bestehenden Tools, wo Ihr Team schon arbeitet.
Das gesamte KI-Bild steht auf der Übersichtsseite. WordPress-spezifische Arbeit auf der WordPress-Agentur-Seite. Wenn Sie zuerst die Strategieebene brauchen: Tech-Strategie & Beratung.
Was wir abdecken
Drei Delivery-Spuren.
Workflow-Automatisierung
Tägliche Arbeit, die Software übernehmen könnte
Auftragseingang, Lieferanten-Routing, Freigaben, Status: automatisiert wo Volumen es rechtfertigt, mit benanntem Menschen bei Urteilsfällen.
LLM in bestehenden Tools
KI dort, wo Ihr Team bereits arbeitet
CRM, Helpdesk und interne Docs mit KI-Entwürfen und Antworten. Gegen echten Content getestet, bevor Kundenkontakt.
Was geliefert wird
Was Sie bekommen, wenn wir fertig sind.
Der Pitch ist einfach. Woche drei ist es, wenn Volumen steigt, KI-Kosten kriechen oder eine Queue ohne Aufsicht läuft. **Wir dokumentieren den Fehlerfall vor dem Launch.**
✓
Anbindungen an Ihre Quellsysteme mit schriftlicher Übersicht, welche Daten wohin fließen
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Webhooks, die sicher wiederholbar sind, plus klarer Ort für fehlgeschlagene Jobs und Replay-Anleitung
✓
Verarbeitung für Ihre vollste Woche, nicht für Demo-Traffic
✓
Exception-Inbox mit Routing und benanntem Menschen pro Edge-Case-Typ
✓
Prüfungen, dass KI-Anweisungen nach Änderungen noch stimmen, mit Spend-Caps pro Team
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Dashboard, das Ihr Ops-Lead lesen kann: Geschwindigkeit, Fehlerrate, Kosten pro automatisierter Aufgabe
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Schriftliche Notizen zu Token-Handling, Personendaten-Grenzen und Aufbewahrungsdauer
Fit
Für wen diese Arbeit passt.
Guter Fit
Teams, bei denen manuelle Arbeit Budget frisst
Sales kopiert CRM-Daten von Hand. Support beantwortet dieselben zehn Fragen. Finance baut Reports aus fünf Tabellen. Marketing wartet auf IT für das neue Tool. Wenn das Ihre Woche beschreibt, ist das das richtige Gespräch.
- EU-Unternehmen mit echtem Kundenvolumen und Compliance-Rahmen
- Führung benennt Exception-Owner, bevor Code geschrieben wird
- Stacks, in denen System-Anbindung das eigentliche Produkt ist, kein Nachgedanke
Eher nicht wir
Wann wir früh Nein sagen
Wenn Sie ein Deck für einen bereits gewählten Vendor brauchen oder ein zwölfmonatiges KI-Programm ohne Live-Datum, sagen wir das vorher und sparen allen das Quartal.
- Niemand verantwortet Datenqualität oder was bei Edge Cases passiert
- Einkauf braucht ein Big-Four-Logo mehr als etwas in Production
- Das Projekt kann kein messbares Outcome in 90 Tagen benennen
Aktuelle Ergebnisse
Was sich änderte, nach dem Go-Live.
Was nicht lief
Ein B2B-Dienstleister hatte Intake in E-Mails vergraben
Support kopierte Auftragsdetails aus Postfächern in drei Systeme von Hand. Fehler tauchten freitags auf. Niemand verantwortete den Handoff, wenn ein Feld nicht passte.
Was wir bauten
Intake-Automatisierung mit benanntem Exception-Owner
E-Mail-Intake an CRM und Lager-Tools angebunden, Abweichungen an einen Ops-Lead geroutet, KI-Spend pro Workspace gedeckelt. Erster Production-Pfad in zwölf Werktagen live.
Was sich bewegte
Ticket-Volumen sank 38 % in 60 Tagen
Manuelle Intake-Tickets fielen median um 38 Prozent in zwei Monaten. Der Ops-Lead fängt Exceptions ab. Das Team kopiert morgens keine gleichen Felder mehr.
FAQ
Fragen vor Freigabe des Automatisierungs-Scopes.
Was umfasst KI- und Automatisierungs-Engagements?
Workflow-Mapping, Integrationsarchitektur, Queues und Exception-Pfade sowie Reporting zu Throughput, Kosten und Zuverlässigkeit nach Launch.
Wie schnell ist der erste Production-Pfad live?
Typisch zehn bis zwanzig Werktage, wenn Zugang, Daten-Ownership und Staging-Parität stehen.
Wie vermeiden Sie stallende KI-Piloten?
Nur Use Cases mit klaren Ownern, messbaren Kriterien und Production-Cutline. Fehlt das, stoppen wir vor dem Build.
Wie sieht ein KI-Automatisierungs-Workflow für ein europäisches KMU konkret aus?
Wir schauen zuerst, wie die Arbeit wirklich läuft: welche Tasks sich wiederholen, wie lange sie dauern, wo Fehler auftauchen. Dann verdrahten wir Trigger, Datenflüsse, Exception-Übergaben und Monitoring auf Tools, die Sie schon nutzen. Erster Production-Pfad meist in zehn bis zwanzig Werktagen. Ein benannter Mensch bleibt im Loop für alles, das Urteil erfordert.
Wie verbinden Sie KI-Automation mit Legacy-Systemen ohne Full-Migration?
Wir bauen eine Connector-Schicht, die Ihre bestehenden Datenstrukturen und die API-Oberfläche des Altsystems abbildet. Das Automation-Tool spricht mit dem Adapter, das Altsystem ändert sich nicht. Wir dokumentieren den Deprecation-Pfad, damit Sie später sauber migrieren können, aber nichts bricht in der Zwischenzeit.
Wie funktioniert LLM-Integration in bestehende Tools in der Praxis?
Wir betten LLM-Funktionen per API in Ihr CRM, Ihren Helpdesk oder Ihre interne Wissensbasis ein. Vor Kundenkontakt läuft eine Prompt-Regression gegen repräsentative Daten, Hard-Token-Cost-Caps pro Workspace werden gesetzt und PII-Grenzen definiert, damit Modellinputs und -outputs DSGVO-konform bleiben. Das Ergebnis: KI-gestützte Entwürfe und Antworten in Tools, die Ihr Team bereits nutzt, kein neues System.
- 10 T. Typisch von Scope bis erster Production-Integrationspfad hinter Feature Flag
- Bei Zugang und Staging-Parität
- −38 % Median Ticket-Rückgang nach Intake-Automatisierung (B2B Services)
- 60 Tage nach Launch
- Harte Caps Token- und Job-Budgets pro Workspace vor Production-Traffic der Assistenten
- Finance-taugliches Reporting zu Modell-Spend
Konkrete Lösung
Bringen Sie das operative Risiko.Sie erhalten eine klare Diagnose und den nächsten Schritt.
Passend, wenn Sie ein Team wollen, das widerspricht, wenn es zählt.
Erst prüfen?
Belege auf der Site.
Ergebnisse unter Referenzen. Team und Arbeitsweise unter Über uns. Nichts zum Download. Prüfen Sie, bevor Sie ein Gespräch buchen. Offen zur Prüfung. Commit, wenn es passt.