KI-Potential-Audit
Bestandsanalyse: wo ergibt KI im aktuellen Geschäft Sinn? Mit konkreten Empfehlungen, nicht mit „Sie sollten mal".
AuditKI, die ROI hat.
LLM-Pipelines, Chatbots, Dokument-Verarbeitung — pragmatisch eingesetzt in Rostock. Mit Audit zuerst, klarer Kosten-Transparenz und Datenschutz-Berücksichtigung.
KI-Audit anfragenLLM-Pipelines, Chatbots, Dokument-Verarbeitung — pragmatisch eingesetzt in Rostock. Mit Audit zuerst, klarer Kosten-Transparenz und Datenschutz-Berücksichtigung.
Bekanntes Bild
Wenn KI Strategie braucht, nicht nur Probieren.
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
Was KI-Automatisierung alles umfasst.
Sechs Disziplinen, fünf Projekttypen, sechs Anwendungen, sechs Branchen-Anwendungsfälle.
LLM-Integration
OpenAI, Claude, Mistral oder lokale Modelle — sinnvoll integriert in bestehende Tools statt isoliert nebenher.
LLM-IntegrationCustom Chatbots
Auf eigenen Daten und klarer Wissensbasis. Auf Webseite, im Support oder als interne Wissens-API.
ChatbotProzess-Automatisierung
n8n + LLM, Make + GPT — Routinen automatisiert mit KI-Bewertung. Bestellungen klassifizieren, E-Mails routen, Daten extrahieren.
AutomationContent-Pipelines
Strukturierte Generierung — Produktbeschreibungen, FAQ, SEO-Texte. Mit Regeln, Prüfung und klarer Tonalität statt Chatbot-Standardphrasen.
ContentDokument-Verarbeitung
PDF auslesen, Rechnungen extrahieren, Verträge klassifizieren — strukturiert und in Datenbank überführt.
Document AIAudit
KI-Potential-Audit
Erstgespräch + Bestandsanalyse + 2-3 konkrete Anwendungsfälle mit ROI-Schätzung. Beste Einstiegsoption.
Mehr erfahrenWorkshop
KI-Workshop für Teams
1-Tages-Format. Was ist möglich, wo sind Grenzen, wie integriert man es ins Tagesgeschäft.
Implementierung
KI-Use-Case Umsetzung
Vom Audit-Ergebnis zur lauffähigen Lösung — typisch 2-8 Wochen pro Anwendungsfall.
Mehr erfahrenChatbot
Custom-Chatbot
Auf eigenen Daten und klarer Wissensbasis. Mit Quellenangaben statt Halluzinationen.
Content-Pipeline
Content-Generierungs-Pipeline
Strukturierte LLM-Pipelines für Produktbeschreibungen, FAQ, Übersetzungen.
Sechs Anwendungsfelder mit konkretem KI-Einsatz.
LLM
OpenAI / Claude API
Direktanbindung mit Caching, Token-Tracking und Fallback-Strategien.
RAG
Retrieval-Augmented Generation
Eigene Daten als Wissensbasis — Vector-DB (pgvector, Chroma) plus LLM für korrekte, zitierbare Antworten.
Local
Lokale LLM-Modelle
Ollama, llama.cpp — wenn Daten EU bleiben müssen oder Offline-Betrieb gefordert ist.
Email
KI-E-Mail-Klassifizierung
Eingehende E-Mails automatisch sortieren, weiterleiten oder vorbeantworten.
Document
Document-Extraction
Rechnungen, Verträge, Formulare — Text + Felder strukturiert auslesen.
Image
Bild-Verarbeitung
Produktbilder klassifizieren, Hintergrund entfernen, ALT-Texte generieren.
Branchen-spezifische KI-Anwendungsfälle.
KMU
Mittelstand
KI-Audit + 1-2 Use-Cases mit ROI. Pragmatisch eingesetzt, ohne Hype.
E-Commerce
Shop-Automation
Produktbeschreibungen, Kunden-Klassifizierung, Bestellungs-Routing.
Praxis
Praxis & Heilberufe
Dokumenten-Verarbeitung, Terminanfragen-Klassifizierung — datenschutzkonform.
Dienstleister
Dienstleister
E-Mail-Routing, Angebots-Vorlagen, Dokumenten-Suche.
UX
UX-Design Rostock
KI-gestützte Conversion-Analyse + Interface-Design für bessere Konversionen.
Automation
Prozess-Automatisierung
KI als Bewertungs-/Klassifizierungs-Schritt in bestehenden Prozessen.
Content
Content-Skalierung
Blog, Newsletter, Produktbeschreibungen — strukturiert generiert.
Arbeitsweise
Audit zuerst. Dann erst Code.
Ohne klaren Anwendungsfall keine KI-Implementierung. Mit Audit + ROI-Schätzung beginnt jedes Projekt.
Audit zuerst
Ohne Anwendungsfall keine Implementierung. Erst klären, wo KI Sinn macht — dann bauen.
Datenschutz mitgedacht
EU-Modelle (Mistral, lokale LLMs) wenn Daten sensibel sind. AVV mit OpenAI/Anthropic wenn akzeptabel.
Fallback statt Halluzination
Wenn die KI nicht sicher ist — sagt sie es. Mit Quellenangaben statt erfundenen Antworten.
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
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
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
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
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
Häufige Fragen
Was vorab geklärt wird.
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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