KI & Automatisierungen übernehmen repetitive Aufgaben und unterstützen das Team.
01 Automatisierung
KI liest eingehende Anfragen, ordnet sie ein, leitet sie an die richtige Stelle und löst Folgeaktionen aus. Tickets, Genehmigungen und Bestellfreigaben laufen ohne manuelle Vorsortierung, mit klaren Grenzen, an denen ein Mensch entscheidet.
Rückgabefrist B2B?
30 Tage ab Lieferung[1].
02 Wissenszugriff (RAG)
Antworten aus dem eigenen Unternehmenswissen statt aus einem allgemeinen Modell. Jede Antwort ist mit Quelle hinterlegt, Zugriffsrechte und Aktualität bleiben gewahrt.
03 Klassifizierung & Extraktion
Dokumente, Mails und Belege werden erkannt, kategorisiert und in strukturierte Felder überführt. Was vorher abgetippt wurde, landet automatisch und geprüft im Zielsystem.
04 Agenten & Tool-Use
Für mehrstufige Aufgaben, die mehrere Systeme berühren: Die KI plant Schritte und ruft angebundene Werkzeuge auf. Innerhalb fester Grenzen, jederzeit nachvollziehbar, mit Freigabe an den kritischen Punkten.
05 Generierung & Entwürfe
KI erstellt Erstentwürfe für wiederkehrende Texte: Antwortvorschläge, Berichte, Produktbeschreibungen und Zusammenfassungen. Der Mensch redigiert und gibt frei, der Output bleibt auf Ihrem Ton.
06 Evaluation & Guardrails
Definierte Testfälle und Guardrails gegen Halluzinationen halten den Output verlässlich. Kosten und Qualität werden laufend gemessen.
01 Automatisierung
KI liest eingehende Anfragen, ordnet sie ein, leitet sie an die richtige Stelle und löst Folgeaktionen aus. Tickets, Genehmigungen und Bestellfreigaben laufen ohne manuelle Vorsortierung, mit klaren Grenzen, an denen ein Mensch entscheidet.
Rückgabefrist B2B?
30 Tage ab Lieferung[1].
02 Wissenszugriff (RAG)
Antworten aus dem eigenen Unternehmenswissen statt aus einem allgemeinen Modell. Jede Antwort ist mit Quelle hinterlegt, Zugriffsrechte und Aktualität bleiben gewahrt.
03 Klassifizierung & Extraktion
Dokumente, Mails und Belege werden erkannt, kategorisiert und in strukturierte Felder überführt. Was vorher abgetippt wurde, landet automatisch und geprüft im Zielsystem.
04 Agenten & Tool-Use
Für mehrstufige Aufgaben, die mehrere Systeme berühren: Die KI plant Schritte und ruft angebundene Werkzeuge auf. Innerhalb fester Grenzen, jederzeit nachvollziehbar, mit Freigabe an den kritischen Punkten.
05 Generierung & Entwürfe
KI erstellt Erstentwürfe für wiederkehrende Texte: Antwortvorschläge, Berichte, Produktbeschreibungen und Zusammenfassungen. Der Mensch redigiert und gibt frei, der Output bleibt auf Ihrem Ton.
06 Evaluation & Guardrails
Definierte Testfälle und Guardrails gegen Halluzinationen halten den Output verlässlich. Kosten und Qualität werden laufend gemessen.
KI entfaltet Wirkung erst in echter Software, nicht in der Demo. In Konzept & Strategie klären wir vorab, welcher Use-Case den Aufwand wert ist und welche Daten er benötigt werden.
Unsere Vorgehensweise
Spec
v1- Use-Cases priorisiert
- Datenlage geprüft
- Modell-Optionen
- Risiken & Guardrails
- ROI-Schätzung
- Pilot-Setup
Bevor investiert wird, prüfen wir, ob der Use-Case mit den vorhandenen Daten funktioniert: Datenqualität, Aufwand und Risiken. Lieber früh ein klares Nein als eine unzuverlässige Lösung.
Ein funktionierender Prototyp an echten Daten zeigt, was die KI wirklich leistet. Anhand messbarer Kriterien wird klar, ob die Qualität reicht, bevor es in die Integration geht.
Zum Schluss landet die KI in der bestehenden Software. Im laufenden Betrieb sorgen wir mit Optimierung & Wartung für Monitoring, Guardrails und Kostenkontrolle, damit sie zuverlässig und kalkulierbar bleibt.
Unsere Vorgehensweise
Konzept & Strategie
KI scheitert selten an der Technik, sondern am falschen Use-Case. Deshalb klären wir zuerst in Research und einem Workshop, welche Aufgaben sich überhaupt lohnen und wo der größte Hebel liegt. Daraus entsteht ein klarer Scope als Grundlage für alles Weitere.
Spec
v1- Use-Cases priorisiert
- Datenlage geprüft
- Modell-Optionen
- Risiken & Guardrails
- ROI-Schätzung
- Pilot-Setup
Machbarkeit
Bevor investiert wird, prüfen wir, ob der Use-Case mit den vorhandenen Daten funktioniert: Datenqualität, Aufwand und Risiken. Lieber früh ein klares Nein als eine unzuverlässige Lösung.
Prototyp
Ein funktionierender Prototyp an echten Daten zeigt, was die KI wirklich leistet. Anhand messbarer Kriterien wird klar, ob die Qualität reicht, bevor es in die Integration geht.
Integration & Betrieb
Zum Schluss landet die KI in der bestehenden Software. Im laufenden Betrieb sorgen wir mit Optimierung & Wartung für Monitoring, Guardrails und Kostenkontrolle, damit sie zuverlässig und kalkulierbar bleibt.
Verantwortungsvolle Intelligenz
DSGVO-konform
Die Verarbeitung von KI Automatisierungen findet standardmäßig auf Infrastruktur innerhalb der EU statt. Wenn ein Anbieter außerhalb der EU im Einzelfall die fachlich bessere Wahl ist, klären wir Datenfluss und Rechtsgrundlage im Vorfeld und holen Ihre Zustimmung ein, bevor Daten dorthin übertragen werden.
EU AI Act ready
Risikoklassen, Dokumentationspflichten und Transparenzanforderungen aus dem EU AI Act denken wir vom Konzept an mit. Das spart nachträgliche Anpassungen unter Zeitdruck und hält die Lösung konform, wenn sich der Rechtsrahmen in den nächsten Jahren weiterentwickelt.
Human in the Loop
An entscheidungsrelevanten Stellen schlägt die KI vor und eine Person gibt frei. Wo dieser Freigabe-Punkt sinnvoll liegt, legen wir gemeinsam mit Ihrem Fachbereich fest. So bleibt Verantwortung dort, wo sie hingehört, und der Geschwindigkeitsgewinn dort, wo er Sinn ergibt.
Geprüfter Output
Prompts, Guardrails und Validierungslogik richten wir auf Ihren Anwendungsfall aus. Der Output bleibt in Ihrer Tonalität und Fachsprache und wird gegen definierte Kriterien geprüft, bevor er beim Empfänger ankommt. Halluzinationen und generische LLM-Antworten fallen so vor der Ausgabe auf.
„Die beste Agenturzusammenarbeit, die ich bisher hatte – ohne Wenn und Aber. Julian hat unsere Lagerprozesse und deren Schwachstellen in kürzester Zeit von Grund auf verstanden – mit einer Tiefe, die ich sonst nur von Leuten erwarten würde, die jahrelang in der Branche gearbeitet haben. Durch die Digitalisierung des Einlagerungsprozesses haben wir die Schlagzahl im Lager um 20 % gesteigert.“
„Die beste Agenturzusammenarbeit, die ich bisher hatte – ohne Wenn und Aber. Julian hat unsere Lagerprozesse und deren Schwachstellen in kürzester Zeit von Grund auf verstanden – mit einer Tiefe, die ich sonst nur von Leuten erwarten würde, die jahrelang in der Branche gearbeitet haben. Durch die Digitalisierung des Einlagerungsprozesses haben wir die Schlagzahl im Lager um 20 % gesteigert.“
„lab73 entwickelt und betreut unsere App seit drei Jahren. Das Team denkt mit. Man gibt eine Richtung vor und bekommt nicht nur eine Umsetzung zurück, sondern eine bessere Lösung. Es fühlt sich wie ein eigenes Team an, auf das man sich verlassen kann.“
„lab73 entwickelt und betreut unsere App seit drei Jahren. Das Team denkt mit. Man gibt eine Richtung vor und bekommt nicht nur eine Umsetzung zurück, sondern eine bessere Lösung. Es fühlt sich wie ein eigenes Team an, auf das man sich verlassen kann.“
Reden wir darüber, wie KI Ihr Unternehmen unterstützen kann.
30 Minuten reichen, um einzuschätzen, ob und wo sich KI bei Ihnen lohnt. Konkret, ehrlich, kostenlos und unverbindlich.
Julian Kronlachner
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Häufige Fragen
Sind eigene KI-Modelle notwendig?
In den meisten Fällen nicht. Wir nutzen existierende Large Language Models wie GPT, Claude oder Mistral und passen sie über Prompting, RAG oder Fine-Tuning an Ihre Daten an. Eigene Modelle trainieren wir nur, wenn der Use Case es wirklich erfordert.
Wie viel Zeit nimmt eine KI-Einführung in Anspruch?
Ein Proof of Concept steht in vier bis sechs Wochen. Die Produktiv-Integration dauert je nach Komplexität zwei bis vier Monate, mit regelmäßigen Demos in jeder Phase.
Wie lässt sich KI in bestehende Software integrieren?
Über APIs, MCP-Server oder eine vorgelagerte Integrationsschicht. Die KI greift dabei auf Ihre bestehenden Daten und Workflows zu, ohne dass das Bestandssystem umgeschrieben werden muss. Bei sensiblen Daten setzen wir auf Self-Hosting oder hybride Architekturen.
Wie ist der Datenschutz bei KI-Projekten geregelt?
Wir hosten in der EU und arbeiten DSGVO-konform. Trainingsdaten geben wir nicht an Dritte weiter. Bei sensiblen Daten kommen Self-Hosted-Modelle zum Einsatz, sodass die Daten den Unternehmenskontext nicht verlassen.
Welche Anforderungen ergeben sich aus dem EU AI Act?
Risikoklassen, Dokumentations- und Transparenzpflichten denken wir von Anfang an mit, statt sie nachträglich aufzusetzen. Bei kritischen Entscheidungen bleibt die Letztverantwortung beim Menschen, nicht bei der KI.