AI, die Ihr Business schneller macht

Leads kamen aus mehreren Kanälen, wurden uneinheitlich bearbeitet und verloren oft schon im ersten Schritt an Qualität.

Wir haben einen einheitlichen Intake, AI-Qualifizierung, regelbasiertes Scoring und Next-Step-Generierung im Vertriebsprozess aufgebaut.

Formulare, Telegram, CRM und Wissensschicht wurden verbunden, damit Sales direkt Kontext und Antwortentwurf erhalten.

Das Team antwortet schneller, verbringt weniger Zeit mit Routine und verwandelt Inbound besser in eine steuerbare Pipeline.

Mitarbeitende beantworteten dieselben Fragen immer wieder, während Expert:innen zu spät und ohne Kontext eingebunden wurden.

Wir haben Wissenssuche in Dokumenten, eine erste Sortierung und AI-Hinweise für Supportflows integriert.

Helpdesk, interne Dokumentation, Antwortvorlagen und Action-Logs wurden verbunden, damit AI im realen Support-Zyklus arbeitet.

Die erste Linie schließt mehr Tickets selbst, die Lösungszeit sinkt und Eskalationen werden präziser und günstiger.

Dokumente kamen per E-Mail, Messenger und Portal, und Teams trugen dieselben Daten mehrfach in verschiedene Systeme ein.

Wir haben Dokumenttypen, kritische Felder, Validierungsregeln und Freigabepfade pro Szenario definiert.

Texterkennung und Feldauslese, Validierung, Buchhaltungsintegration und Fristenkontrolle wurden in einem Ablauf zusammengeführt.

Finance und Operations wurden von Routinetätigkeiten entlastet und der Dokumentenfluss wurde skalierbar und planbar.

Wissen war über Chats, Dateien und Köpfe verteilt, sodass die Antwortqualität davon abhing, wer gerade erreichbar war.

Wir haben Dokumente, Playbooks und FAQ konsolidiert und Retrieval plus Qualitätskontrolle darüber aufgebaut.

Suche, Zugriffsrechte, Feedback-Historie und AI-Einstiege für Support und interne Tools wurden verbunden.

Teams suchen weniger, arbeiten neue Kolleg:innen schneller ein und verlieren kritisches Wissen nicht mehr beim Personalwechsel.

Anfragen blieben zwischen Rollen hängen, Initiator:innen sahen den Status nicht und Probleme wurden erst spät sichtbar.

Wir haben Zustände, Verantwortlichkeiten, Eskalationsregeln und die bremsenden Ereignisse des Prozesses modelliert.

Workflow-Layer, Benachrichtigungen, Status, AI-Priorisierung und Change-Log wurden für alle Beteiligten umgesetzt.

Freigaben wurden schneller und transparenter, und das Team verlor weniger Zeit mit Nachfragen zum aktuellen Status.

Ein Auftrag lebte parallel in mehreren Systemen und Teams glichen Status und Daten manuell ab.

Wir haben relevante Events für die automatische Synchronisation identifiziert und festgelegt, wo eine Source of Truth kritisch ist.

Event-getriebene Integrationen, Retry-Queue, Fehlerkontrolle und End-to-End-Statusmonitoring wurden aufgebaut.

Aufträge bewegen sich schneller, Fehler sinken und das Unternehmen sieht die reale Kette ohne manuelle Abgleiche.

Jedes Team hatte seine eigene Report-Version, Zahlen widersprachen sich und viele Daten waren bei der Auswertung schon veraltet.

Wir haben Datenmodelle, Kernmetriken und Berechnungslogik vereinheitlicht, damit das Management eine verlässliche Sicht hat.

Datenlayer, automatische Datenpipelines, Dashboards für wichtige Rollen und Hinweise zu Risiken und Abweichungen wurden gemeinsam geliefert.

Führungskräfte sehen das Geschäft fast in Echtzeit und entscheiden schneller zu Umsatz, Operations und Risiko.

Serviceeinsätze wurden manuell disponiert und landeten oft zu spät oder bei der falschen Person.

Wir haben Priorität, Fristen, Geografie, Arbeitstyp und Ressourcenrestriktionen in einer Entscheidungsschicht codiert.

AI-Priority-Engine, Zuweisungsqueue, mobiler Techniker-Flow und Operations-Panel wurden zusammen aufgebaut.

Das Team reagiert schneller, verliert weniger Tickets und nutzt die Außendienstkapazität deutlich besser.

Das Finance-Team investierte zu viel Zeit in Abgleiche, Differenzanalyse und Statusklärung mit mehreren Bereichen.

Wir haben Standard- und Ausnahmeflüsse getrennt, Matching-Regeln ergänzt und eine transparente Behandlung von Abweichungen aufgebaut.

Dokumente, Buchhaltungssystem, AI-Klassifizierung von Abweichungen und Closing-Dashboard wurden verbunden.

Der Finanzzyklus wurde schneller, manuelle Ausnahmen sanken und das Team fokussiert sich stärker auf Kontrolle und Analyse.