Drei Projekte, jeweils in einem anderen Sektor. Ausgangslage, was wir verändert haben, und was sich bewegt hat.
Ein mittelständischer DACH-Versicherungsträger. Erfahrene Schadensachbearbeiter verbringen einen Großteil ihrer Zeit mit Triage-Entscheidungen, die einem deterministischen Muster folgen. Der Use Case liegt auf der Hand, das Problem ist die Umsetzung.
Der Engpass ist nicht das Modell. Es ist die Integrationsschicht: Die Schadendaten liegen in einem Legacy-Kernsystem, das keine sauberen APIs bietet, und die Compliance-Abteilung braucht einen Audit-Trail, bevor sie autonome Entscheidungen freigibt. Produktivnachweis, 6 Wochen, ein Workflow, ein KPI. Der Triage-Ablauf wird auf einer schlanken Datenebene komplett neu gebaut, die das Legacy-System überbrückt, ohne es zu ersetzen. Shadow Mode in Woche 3-5, dann live in Woche 6.
Workflow-Audit. Daten-Mapping. Integrationsarchitektur. KPI-Lock, Triage-Zykluszeit, wöchentlich gemessen.
Schlanke Datenebene zum Legacy-Kern. Klassifikationsmodell. Audit-Log-Spezifikation. DSGVO-Freigabe.
Shadow Mode gegen menschliche Prüfer für 2 Wochen. Cutover in Woche 6. Runbook + Handover.
Zahlen aus der Projektplanung, noch nicht als gemessene Ergebnisse veröffentlicht. Gemessene Werte veröffentlichen wir, sobald der Kunde sie freigibt.
Ein DACH-Betreiber von 3.200 öffentlichen Ladepunkten. Zwei tragende Betriebsprozesse laufen auf fragmentiertem Tooling: Abrechnungsabgleich (CPO-zu-MSP-Übergaben, strittige Sessions, Erstattungs-Routing) und Fehlertriage (welche Fehler zum Techniker gehen, welche remote lösbar sind, welche eine Firmware-Eskalation brauchen).
Das sind keine unabhängigen Probleme. Beide brauchen dieselbe Session-Level-Datenebene. Skalieren, 13 Wochen, installiert beide Workflows auf einer gemeinsamen Datenarchitektur, fügt die Governance-Schicht hinzu (EU AI Act, Audit-Trail) und gibt dem Ops-Team eine Konsole zur Ausnahmebehandlung ohne Engineering-Support.
Gemeinsame Session-Level-Datenebene. Abrechnungsabgleich-Workflow live und gemessen bis Woche 6.
Zweiter Workflow live. Decision-Architektur, wie das System routet, eskaliert und Fehler auditiert.
Integrationsschicht. Operator-Konsole. EU AI Act Baseline. Compound-Roadmap. Handoff.
Zahlen aus der Projektplanung, noch nicht als gemessene Ergebnisse veröffentlicht. Gemessene Werte veröffentlichen wir, sobald der Kunde sie freigibt.
Ein deutscher Mittelstandshersteller. Der After-Sales-Betrieb läuft auf einem 9 Jahre alten Buchungs- und Ersatzteilsystem. Key-Person-Risiko, zwei Mitarbeiter, die wissen, wie es funktioniert. Die KI-Initiative stagnierte an der Integration: Die Modelle funktionieren, der Stack kann sie nicht aufnehmen.
Das ist ein Modernisierungs-Engagement. Kein Replatforming, eine gestaffelte Migration. Wir übernehmen den Support des Legacy-Systems, während wir den Ersatz bauen. Monat 4: erster neu gebauter Prozess live auf der neuen Ebene. Monat 6: Cutover. Monate 7-9: Slices 2-3 landen auf demselben Stack, jeder schneller als der vorherige, weil die Datenebene bereits instrumentiert ist.
Workflow- + Stack-Audit. KI-gestützte Code-Archäologie. Slice-Plan + Kostenrahmen fixiert.
Legacy-Betrieb übernehmen. Slice 01 auf der neuen Datenebene bauen. Shadow Mode gegen Legacy.
Traffic umschalten. Legacy wird für Slice 01 abgelöst. Erster neu gebauter Prozess live. Die Kosten pro Vorgang beginnen zu sinken.
Slices 02-03 landen auf derselben Ebene. Jeder ist schneller und günstiger als der vorherige.
Zahlen aus der Projektplanung, noch nicht als gemessene Ergebnisse veröffentlicht. Gemessene Werte veröffentlichen wir, sobald der Kunde sie freigibt.
Eine Auswahl von Engagements, geliefert unter Remote Native und Vorgängeroperationen. Firmennamen werden auf Wunsch nicht genannt.
KI-gestützte operative Restrukturierung einer Kerngeschäftseinheit. Workflow-Automatisierung, Data-Pipeline-Redesign und Team-Enablement, mit gemessener 60 % Kostenreduktion im Zielbetrieb.
AI Readiness Assessment über den Ladeinfrastruktur-Betrieb. Vollständige Level-3-Implementierungs-Roadmap geliefert, Datenarchitektur, Workflow-Priorisierung, Governance-Baseline und Build-Sequenzierung.
Legacy-Stack-Modernisierung eines 9 Jahre alten After-Sales-Systems. Gestaffelte Migrationsarchitektur, Readiness-Audit und Betriebsübernahme, Weg frei, um die Prozesse darauf neu zu bauen.
QR-Code-basiertes Weiterleitungstool für globales Field-Service-Management. Entwickelt und deployed für internationalen Techniker-Betrieb über mehrere Märkte.
PIM-Prozessoptimierungs-Workshops. Workflow-Analyse, Engpass-Identifikation und Prozess-Redesign für Product Information Management in Scale.
Zwölf Fragen zu den sechs Komponenten des KI-Betriebsmodells. Bewertetes Ergebnis, ein empfohlener nächster Schritt und das kostenlose E-Book in Ihrem Postfach.