Was wir gebaut haben.
Keine Logos, keine Namen: Unsere Kunden entscheiden selbst, ob sie genannt werden. Die Arbeit zeigen wir trotzdem, so konkret wie möglich, und mit ehrlichem Status statt Erfolgsprosa.
KI-Routenoptimierung, Paketlogistik
Der durchgerechnete Fall: 10 Fahrzeuge, rund 1.000 Pakete am Tag, 5 Stunden Disposition von Hand.
Entlang aller sieben Dimensionen geplant und gerechnet: Einstufung nach EU AI Act, Business-Case, Szenario-Rechnung, Pilot mit 2 Fahrzeugen, fünf Projektphasen, Make-or-Buy-Entscheidung und Human-in-the-Loop. Ergebnis der Rechnung: Disposition von 5 auf 3 Stunden, Servicequote von 90 auf 95 Prozent, netto 32.500 Euro im Jahr, Break-even nach gut neun Monaten.
Organisations-Scan für ein Beratungsunternehmen
Ein Diagnose-Werkzeug, das sichtbar macht, wo eine Organisation bei KI und Zusammenarbeit wirklich steht. Produktiv im Einsatz.
30 Fragen in sechs Kategorien, beantwortet in wenigen Minuten. Jede Organisationseinheit bekommt einen eigenen Zugangscode, die Auswertung zeigt Stärken und Lücken je Einheit, ohne einzelne Personen zu bewerten. Gebaut für ein Beratungsunternehmen, das damit bei seinen Kunden arbeitet: Der Scan liefert das Bild, die Beratung macht daraus den Weg.
Hier griffen vor allem drei Dimensionen ineinander: Governance (anonyme Auswertung, klare Datenregeln), Tools und Technik (Eigenentwicklung statt Standardsoftware, weil kein Werkzeug am Markt die Anforderung traf) und Change (ein Scan, den Mitarbeitende freiwillig und ehrlich ausfüllen, weil er niemanden vorführt).
KI-Begleiter
Die nächste Stufe nach der Diagnose: ein digitaler Begleiter, der aus dem Scan-Ergebnis konkrete, persönliche nächste Schritte macht. In Entwicklung.
Die Idee ist einfach und ehrlich: Eine Diagnose allein verändert noch nichts. Der Begleiter übersetzt das Ergebnis in kleine, machbare Schritte für den Alltag und bleibt dran, statt einen Bericht im Regal verstauben zu lassen. Das Projekt entsteht für denselben Beratungskunden und ist aktuell in der Entwicklungs- und Planungsphase, wir schreiben hier bewusst nicht "fertig", bevor es fertig ist.
LinkedIn Content Creator
Unser eigenes Produkt: KI-gestützte LinkedIn-Beiträge im echten Stil des Autors, geprüft, bevor sie jemand liest. Im Feinschliff.
Das Werkzeug lernt den Schreibstil aus echten Texten des Autors, recherchiert jedes Thema mit nachprüfbaren Quellen und erzwingt die Regeln, die auf LinkedIn über Reichweite entscheiden: Jeder Beitrag verlässt die Pipeline erst, wenn alle Kriterien grün sind. Die Besonderheit ist die Simulation: Vor der Veröffentlichung reagieren KI-Entscheider-Personas auf den Entwurf und kritisieren ihn, der Beitrag wird gegen diese Kritik verbessert, nicht nach Bauchgefühl.
Das Produkt ist zugleich unser Arbeitsbeweis für Sichtbarkeit, die nach Mensch klingt statt nach Maschine.
Was wäre Ihr Fall?
Jedes dieser Projekte begann mit derselben Frage: Wo klemmt es, und hilft KI dabei? Ehrliche Einordnung, kein Pitch.
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