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KI, die ROI hat.

LLM-Pipelines, Chatbots, Dokument-Verarbeitung — pragmatisch eingesetzt in Rostock. Mit Audit zuerst, klarer Kosten-Transparenz und Datenschutz-Berücksichtigung.

Bekanntes Bild

KI-Strategie & Audit für messbare Erfolge.

Drei häufige Ausgangssituationen — kein Use-Case, Routine-Last, Content-Engpass. Alle mit messbarem ROI lösbar.

Situation 01

KI-Hype, aber kein konkreter Anwendungsfall

Alle reden über KI, aber wo sie konkret im eigenen Geschäft ansetzt — unklar. Ein KI-Audit identifiziert die ersten zwei, drei sinnvollen Hebel.

Situation 02

Routine-Aufgaben fressen Zeit

E-Mails sortieren, Bestellungen weiterleiten, Dokumente klassifizieren — Stunden pro Woche, die KI in Sekunden erledigt. Ohne Komplexität.

Situation 03

Content-Produktion skaliert nicht

Produktbeschreibungen, FAQ-Antworten, SEO-Texte — manuell zu langsam, mit ChatGPT zu generisch. Strukturierte LLM-Arbeitsabläufe lösen beides.

Im Detail

KI & Automatisierung Leistungen im Überblick.

Sechs Disziplinen, fünf Projekttypen, sechs Anwendungen, sechs Branchen-Anwendungsfälle.

KI-Potential-Audit

Bestandsanalyse: wo ergibt KI im aktuellen Geschäft Sinn? Mit konkreten Empfehlungen, nicht mit „Sie sollten mal".

Audit

LLM-Integration

OpenAI, Claude, Mistral oder lokale Modelle — sinnvoll integriert in bestehende Tools statt isoliert nebenher.

LLM-Integration

Custom Chatbots

Auf eigenen Daten und klarer Wissensbasis. Auf Webseite, im Support oder als interne Wissens-API.

Chatbot

Prozess-Automatisierung

n8n + LLM, Make + GPT — Routinen automatisiert mit KI-Bewertung. Bestellungen klassifizieren, E-Mails routen, Daten extrahieren.

Automation

Content-Pipelines

Strukturierte Generierung — Produktbeschreibungen, FAQ, SEO-Texte. Mit Regeln, Prüfung und klarer Tonalität statt Chatbot-Standardphrasen.

Content

Dokument-Verarbeitung

PDF auslesen, Rechnungen extrahieren, Verträge klassifizieren — strukturiert und in Datenbank überführt.

Document AI

Arbeitsweise

Audit zuerst. Dann erst Code.

Ohne klaren Anwendungsfall keine KI-Implementierung. Mit Audit + ROI-Schätzung beginnt jedes Projekt.

01

Audit zuerst

Ohne Anwendungsfall keine Implementierung. Erst klären, wo KI Sinn macht — dann bauen.

02

Datenschutz mitgedacht

EU-Modelle (Mistral, lokale LLMs) wenn Daten sensibel sind. AVV mit OpenAI/Anthropic wenn akzeptabel.

03

Fallback statt Halluzination

Wenn die KI nicht sicher ist — sagt sie es. Mit Quellenangaben statt erfundenen Antworten.

04

Token-Kosten transparent

API-Kosten werden gemessen und ausgewiesen. Caching, kleinere Modelle wo möglich — nicht jedes Token verbrennt.

Pakete & Preise

Festpreis. Mit Audit beginnen.

Audit (800 €) ist meist der erste Schritt — danach klärt sich, welches Folge-Paket passt.

01

Prozess-Audit & KI-Roadmap

800 €

Bestandsaufnahme + 2-3 konkrete Anwendungsfälle mit ROI. Beste Einstiegsoption.

  • 1-2 Stunden Erstgespräch
  • Prozess-Analyse
  • 2-3 Use-Cases identifiziert
  • ROI-Schätzung pro Case
  • Lieferung in 1-2 Wochen
Anfragen

02

KI-Potenzial-Workshop

400 €

1-Tages-Workshop für Teams — was ist möglich, wo sind Grenzen, wie integriert.

  • 1 Tag vor Ort oder remote
  • Bis 8 Teilnehmer
  • Hands-on mit eigenen Beispielen
  • Schriftliche Zusammenfassung
  • Lieferung in 1 Tag
Anfragen

03

Automatisierung & Agenten-Entwicklung

1.500 €

Vom Audit-Ergebnis zur lauffähigen Lösung — typisch 2-8 Wochen pro Use-Case.

  • Konzept + Architektur
  • LLM-Integration
  • Datenfluss + Caching
  • Monitoring + Logging
  • Lieferung in 2-8 Wochen
Mehr dazu

04

Chatbot für Website

1.800 €

Custom-Chatbot auf eigenen Daten — mit Quellenangaben statt Halluzinationen.

  • RAG-Setup mit Vector-DB
  • Eigene Wissensbasis
  • Klare Antwortregeln
  • Webseiten-Integration
  • Lieferung in 3 Wochen
Anfragen

05

E-Mail-Automatisierung mit KI

1.200 €

KI-Klassifizierung eingehender E-Mails — sortieren, weiterleiten, vorbeantworten.

  • Inbox-Anbindung
  • Klassifizierungs-Regeln
  • Auto-Antwort-Vorlagen
  • Eskalation an Mensch
  • Lieferung in 2 Wochen
Anfragen

Häufige Fragen

Häufige Fragen zu KI & Implementierung.

Fünf Antworten zu KI-Implementierung, Datenschutz und Kosten.

01

Welche LLM-Modelle werden eingesetzt?

OpenAI (GPT-4o, GPT-5), Anthropic Claude, Mistral oder lokale Modelle via Ollama. Auswahl orientiert sich an Use-Case, Datenschutz-Anforderung und Budget.

02

Was kostet die laufende Nutzung?

API-Kosten je nach Modell und Volume. Beispiel: GPT-4o bei moderater Nutzung ~10-30€/Monat, Claude Sonnet ~5-20€/Monat. Caching reduziert das deutlich. Lokale Modelle: nur Strom.

03

Was ist mit Datenschutz?

EU-Modelle (Mistral) und lokale LLMs für sensible Daten. AVV mit OpenAI/Anthropic für unkritische Anwendungsfälle. DSGVO-Konformität wird projektbezogen geklärt.

04

Halluziniert die KI nicht?

Bei generativer Antwort ohne Wissensbasis: ja. Mit RAG (Retrieval-Augmented Generation) und Quellenangaben: deutlich weniger. Außerdem Fallback-Logik: wenn unsicher, eskaliert sie an Menschen.

05

Wie startet man am besten?

Mit dem KI-Audit (800 €). Danach 2-3 priorisierte Use-Cases, einer wird umgesetzt. So lernt man pragmatisch, was funktioniert — ohne große Vorab-Investition.

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