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Automatisierung & KI

Intelligente Prozessautomatisierung für Ihr Unternehmen – damit Sie sich auf das Wesentliche konzentrieren können. DSGVO-konform und nahtlos integriert.

info Der logische nächste Schritt, wenn Ihr KI-Assistent läuft

Erst die Schnittstelle, dann die Automatisierung

Ihr KI-Assistent nimmt Anrufe entgegen, erfasst Anfragen und sammelt Informationen. Aber was passiert danach? Hier setzt die Automatisierung an: Wir sorgen dafür, dass jede Anfrage automatisch im richtigen System landet, Tickets erstellt werden, E-Mails versendet werden – ohne dass Sie einen Finger rühren müssen.

Was wir automatisieren können

description

Dokumentenverarbeitung

E-Mails, Rechnungen, Verträge automatisch prüfen, sortieren und weiterleiten – mit KI-gestützter Inhaltserkennung.

sync

Datenintegration

Automatischer Datenaustausch zwischen CRM, ERP, Warenwirtschaft, Kalender und anderen Systemen.

notifications

Benachrichtigungen & Reporting

Automatische Alerts, Status-Updates und Reports per E-Mail, Slack, Teams oder SMS.

wysiwyg

Formularverarbeitung

Eingaben aus Webformularen direkt in Ihre Systeme übertragen – ohne manuelle Nacharbeit.

Konkrete Automation-Flows

call

Anruf → Ticket → Bestätigung

phone_in_talk KI nimmt Anruf an
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confirmation_number Ticket im CRM erstellt
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mail Bestätigungs-E-Mail

Beispiel: Kunde ruft wegen Reklamation an → Mira erfasst alle Details → automatisch wird ein Ticket im CRM angelegt → Kunde erhält sofort eine E-Mail mit Ticketnummer und geschätzter Bearbeitungszeit.

edit_note

Formular → KI-Rückruf → Lead-Qualifizierung

web Kontaktformular
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smart_toy KI ruft zurück
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person_search Lead qualifiziert

Beispiel: Interessent füllt Webformular aus → innerhalb von 5 Minuten ruft die KI automatisch zurück → stellt qualifizierende Fragen → trägt Ergebnis ins CRM ein → nur "heiße" Leads werden an den Vertrieb weitergeleitet.

event

Termin → Erinnerung → Nachbereitung

calendar_month Termin gebucht
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schedule_send SMS-Erinnerung 24h
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rate_review Feedback-Anfrage

Beispiel: Kunde bucht Termin über KI → 24 Stunden vorher automatische SMS-Erinnerung → nach dem Termin automatisch Feedback-E-Mail mit Bewertungslink → bei negativem Feedback sofortige Benachrichtigung an den Inhaber.

Vorher vs. Nachher – ein Beispiel

Wie ein typischer Prozess durch Automatisierung verändert wird.

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Vorher (manuell)

  • Anfrage kommt per E-Mail → liegt im Postfach
  • Mitarbeiter liest, prüft, antwortet – 15 Min. pro Vorgang
  • Kundendaten werden per Hand ins CRM übertragen
  • Folgetermine werden manuell eingetragen
  • Nachfass-Aufgaben bleiben liegen oder werden vergessen

Zeitaufwand: ~15 Min. pro Vorgang

check_circle

Nachher (automatisiert)

  • Anfrage wird automatisch erkannt und kategorisiert
  • Sofort-Antwort mit nächsten Schritten → Kunde wartet nicht
  • Kundendaten landen direkt im CRM mit Tags
  • Termin wird automatisch vorgeschlagen oder gebucht
  • Erinnerungen und Follow-ups laufen im Hintergrund

Zeitaufwand: ~1 Min. (nur Kontrolle)

Womit wir arbeiten

Wir setzen auf bewährte, flexible Tools – je nach Anforderung Open-Source oder Cloud-basiert:

Workflow-Automation

n8n, Make – für flexible Workflows, die sich an Ihre vorhandenen Systeme anpassen.

KI-Analyse

OpenAI GPT, Claude, lokale LLMs – für intelligentes Verstehen und Verarbeiten von Texten.

Schnittstellen

REST APIs, Webhooks – für nahtlose Anbindung an CRM, ERP und andere Business-Systeme.

Kein Standard-Tool – sondern Ihre Lösung

Wir wählen die Technologie passend zu Ihren Anforderungen aus – ob Cloud, On-Premise oder hybrid. Sie bekommen genau das, was zu Ihren Prozessen passt.

Lokale KI-Infrastruktur (On-Premise)

Warum lokale KI?

Nicht alle Daten gehören in die Cloud. Für sensible Unternehmensdaten, Patientendaten oder vertrauliche Dokumente bieten wir vollständig lokale KI-Lösungen – Ihre Daten verlassen nie Ihr Unternehmen.

desktop_mac

Apple Multi-Mac KI-Cluster

Mit macOS 26 und Thunderbolt 5 lassen sich bis zu 4 Mac Studio zu einem leistungsstarken KI-Cluster verbinden:

  • Über 2 TB gemeinsamer Arbeitsspeicher
  • 80 Gb/s bidirektionale Verbindung
  • MLX-Framework für Neural Accelerators
  • Große Sprachmodelle lokal ausführen
dns

Linux/GPU-Server

Für maximale Leistung setzen wir auf dedizierte GPU-Server mit NVIDIA-Hardware:

  • Llama 3, Mistral, Qwen lokal betreiben
  • Ollama für einfaches Modell-Management
  • vLLM für hochperformante Inferenz
  • RAG mit lokaler Vektordatenbank

Cloud vs. On-Premise: Wann was?

Kriterium Cloud (OpenAI, Claude) On-Premise (Lokal)
Datenschutz DSGVO-konform mit AVV ★ Maximale Kontrolle
Leistung ★ Höchste Qualität (GPT-4, Claude) Sehr gut (Llama 3, Mistral)
Kosten Pay-per-Use ★ Fixkosten, unbegrenzte Nutzung
Latenz Internetabhängig ★ Minimal (lokal)
Einrichtung ★ Schnell & einfach Mehr Aufwand initial

Unsere Empfehlung: Oft ist ein Hybrid-Ansatz ideal – unkritische Aufgaben über Cloud-KI, sensible Daten über lokale Modelle. Wir beraten Sie individuell zur optimalen Architektur für Ihren Anwendungsfall.

DSGVO & Datenschutz

Alle Lösungen werden so umgesetzt, dass Sie rechtlich auf der sicheren Seite sind.

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Selbst-Hosting möglich

n8n und andere Tools können auf Ihren eigenen Servern betrieben werden – vollständige Datenkontrolle.

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EU-konforme Dienste

Wir nutzen Cloud-Dienste mit AVV und EU-konformen Betriebsmodellen. Die Auswahl erfolgt transparent inkl. Datenfluss & Löschkonzept.

security

Zugriffskontrolle

Rollen- und Rechtemanagement: Nur autorisierte Personen haben Zugriff auf sensible Daten.

history

Audit-Logs

Nachvollziehbare Protokollierung aller Automatisierungen – für Transparenz und Compliance.

Datenschutz by Design: Alle Automatisierungen werden so konzipiert, dass personenbezogene Daten nur dann verarbeitet werden, wenn es notwendig ist – und nur so lange wie nötig. Wir beraten Sie umfassend zu allen datenschutzrechtlichen Aspekten.

Typische Automatisierungs-Pakete

A

Anfrage → Ticket → Status

Service & Reklamation

B

Lead → Qualifizierung → CRM

Vertrieb & Marketing

C

Termin → Erinnerung → Nachbereitung

Praxen & Dienstleister

search

Kostenloses Prozess-Audit (30 Minuten)

In 30 Minuten identifizieren wir gemeinsam 1–2 Abläufe mit hohem Automatisierungspotenzial und zeigen, wie ein konkreter Go-Live aussehen kann.

  • Automatisierungspotenzial erkennen
  • Ihre Systemlandschaft berücksichtigen
  • Realistischen Zeitrahmen einschätzen
  • Datenschutz von Anfang an mitdenken
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