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Wir stärken Unternehmen mit zuverlässigen, skalierbaren und sicheren KI- und IT-Lösungen für nachhaltiges digitales Wachstum.

UNSERE ARBEIT

Echte Lösungen, messbare Wirkung

01
Dokumentenmanagement

Intelligentes Dokumentenmanagement-System

PythonOCR (Tesseract/KI-basiert)n8nPinecone (Vektor-DB)PostgreSQLNLP (spaCy/NLTK)LangChainFastAPIDockerAWS S3

Automatisierte Pipeline, die Geschäftsdokumente (Rechnungen, Verträge, Berichte) mit KI-gestützter OCR und NLP extrahiert, klassifiziert und organisiert. n8n orchestriert den Workflow von der Erfassung bis zur Ablage; Python und NLP (spaCy/NLTK) treiben die Klassifizierungs-Engine an; LangChain verkettet LLM-Aufrufe für ein tieferes Inhaltsverständnis; Pinecone speichert Dokument-Embeddings für die semantische Suche, während PostgreSQL die strukturierten Metadaten hält; FastAPI stellt die Extraktionsergebnisse über REST-Endpunkte bereit; die Pipeline ist mit Docker containerisiert und die Dateien werden in AWS S3 archiviert.

Wichtige Ergebnisse
  • Manuelle Dokumentenverarbeitung um 75 % reduziert
  • 98 % Genauigkeit bei Datenextraktion und Klassifizierung erreicht
  • Sofortiger, durchsuchbarer Zugriff auf tausende archivierte Dokumente ermöglicht
02
KI-Vertriebsautomatisierung

KI-gestützte Vertriebsautomatisierungs-Plattform

Node.js (TypeScript)Make (Integromat)CRM-Integration (HubSpot/Salesforce)LLM-APIsMySQLREST-API-EntwicklungWebhooks/ereignisgesteuerte ArchitekturLead-Scoring-AlgorithmenTwilio/SendGridZapier

Durchgängige Vertriebsautomatisierung, die Leads qualifiziert, Interessenten bewertet und personalisierte Follow-ups auslöst. Make übernimmt die CRM-, E-Mail- und Messaging-Integrationen (wobei Zapier die kleineren Integrationen abdeckt); eine Node.js-Serviceschicht führt die Lead-Scoring-Algorithmen über REST-APIs aus; Webhooks lösen Echtzeit-, ereignisgesteuerte Follow-ups aus; LLM-APIs generieren personalisierte Nachrichten, die über Twilio/SendGrid zugestellt werden; MySQL speichert Lead-Datensätze, Scoring-Verlauf und Follow-up-Protokolle.

Wichtige Ergebnisse
  • Qualifizierte Lead-Conversion um 40 % gesteigert
  • Manuelle Follow-up-Arbeit um 60 % reduziert
  • Reaktionszeit des Vertriebsteams von Stunden auf unter 5 Minuten verbessert
03
KI-gestützte Marketing-Automatisierung

KI-gestützte Marketing-Automatisierungs-Suite

GoLangChainIndividuelle Scheduling-EngineSocial-/E-Mail-APIsMongoDBPython-MicroservicesPrompt-EngineeringA/B-Tests & AnalyticsRedisZielgruppensegmentierungs-Algorithmen

Marketing-Automatisierungssystem, das Inhalte erstellt, Zielgruppen segmentiert und Kampagnen plant. LangChain, ausgeführt über Python-Microservices mit abgestimmtem Prompt-Engineering, übernimmt die Content-Generierungsketten; ein Go-basierter Scheduler steuert das Verteilungs-Timing über Social-/E-Mail-APIs; Zielgruppensegmentierungs-Algorithmen gruppieren Nutzer für personalisiertes Targeting, zwischengespeichert in Redis für schnelle Abfragen; MongoDB speichert flexibel Kampagnen-, Zielgruppensegment- und Content-Varianten-Daten; integrierte A/B-Tests ermöglichen die Performance-Optimierung in Echtzeit.

Wichtige Ergebnisse
  • Engagement-Raten der Kampagnen um 35 % gesteigert
  • Content-Produktionszeit um 80 % reduziert
  • Echtzeit-A/B-Tests und Performance-Optimierung ermöglicht
04
KI-Sprachassistent & KI-Chatbot

KI-Sprachassistent & Intelligenter Chatbot

C++Twilio/Retell AISpeech-to-Text/Text-to-SpeechLLM-IntegrationRedisWebSocketWhatsApp Business APINLU (Absichtserkennung)Deepgram/WhisperSitzungs- & Zustandsverwaltung

Multi-Channel-KI-Agent, eingesetzt über WhatsApp, Website und Telefonleitungen – der Anfragen, Buchungen und Support-Tickets über natürliche Sprache und Text bearbeitet. Eine C++-Audioverarbeitungsschicht übernimmt die latenzarme Sprach-Ein-/Ausgabe über WebSocket-Streaming; Twilio/Retell AI verwaltet das Anrufrouting, während die WhatsApp Business API die Reichweite auf Messaging erweitert; NLU interpretiert die Absicht, wobei Deepgram/Whisper die Spracherkennung absichern; Redis treibt den Echtzeit-Sitzungsstatus und die schnelle Abfrage des Gesprächskontexts über mehrstufige Gespräche hinweg an.

Wichtige Ergebnisse
  • 70 % der eingehenden Kundenanfragen ohne menschliches Eingreifen automatisiert
  • Durchschnittliche Reaktionszeit auf unter 10 Sekunden reduziert
  • Rund um die Uhr im Einsatz – deutlich höhere Kundenzufriedenheit
05
Unternehmensspezifische KI-Infrastruktur

Unternehmensspezifische KI-Infrastruktur

Java (Spring Boot)Docker/KubernetesCloud-Infrastruktur (AWS/Azure)Individuelle LLM-BereitstellungElasticsearchCI/CD-PipelinesRollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC)Terraform (IaC)Privates LLM-Hosting (vLLM/Ollama)API-Gateway-Design

Vollständig maßgeschneidertes KI-Rückgrat, das auf die internen Daten, Workflows und Sicherheitsanforderungen eines Kunden zugeschnitten ist. Eine Java-/Spring-Boot-Serviceschicht übernimmt die Unternehmensintegration hinter einem API-Gateway und erzwingt RBAC für die Zugriffskontrolle; die Infrastruktur wird mit Terraform bereitgestellt und über Docker/Kubernetes auf AWS/Azure containerisiert; Modelle laufen über privates LLM-Hosting (vLLM/Ollama) zur Compliance-Einhaltung; CI/CD-Pipelines automatisieren die Bereitstellung; Elasticsearch indexiert interne Dokumente und Logs für die schnelle unternehmensweite Suche.

Wichtige Ergebnisse
  • Vollständig selbst gehostete KI-Infrastruktur mit Datenschutz-Compliance geliefert
  • 5+ interne Workflows in einem automatisierten System zusammengeführt
  • Betriebskosten durch Automatisierung um 30 % gesenkt
06
Finanzanalyse-Automatisierung

KI-gestützte Finanzanalyse- & Reporting-Automatisierung

C# (.NET)Apache AirflowBI-Tools (Power BI/Tableau)LLM-basierte BerichterstellungMicrosoft SQL Server

Automatisiertes Finanzberichtssystem, das Daten aus Buchhaltungsplattformen abruft, Transaktionen abgleicht und narrative Zusammenfassungen und Prognosen erstellt. Airflow orchestriert die Datenpipelines; ein C#/.NET-Service übernimmt die Abgleichslogik; SQL Server bietet ACID-konforme Speicherung für Finanztransaktionsdaten.

Wichtige Ergebnisse
  • Monatliche Berichtsdauer von Tagen auf Stunden verkürzt
  • Abgleichsfehler um 90 % reduziert
  • Der Führungsebene Echtzeit-Einblick in Cashflow und Prognosetrends verschafft
07
Supply-Chain-Intelligence

Intelligente Bestands- & Lieferketten-Optimierung

GoZapierPredictive AnalyticsERP-IntegrationTimescaleDB

System zur Bedarfsprognose und Bestandsoptimierung, das den Lagerbedarf vorhersagt, Lieferrisiken markiert und Nachbestellprozesse automatisiert. Zapier verbindet ERP-, Lieferanten- und Lagersysteme; ein Go-basierter Service übernimmt die Prognoseberechnungen; TimescaleDB speichert Zeitreihen-Bestands- und Bedarfsdaten für die Trendanalyse.

Wichtige Ergebnisse
  • Fehlbestände um 45 % reduziert
  • Überschüssige Lagerhaltungskosten um 25 % gesenkt
  • 90 % der routinemäßigen Nachbestellentscheidungen automatisiert
08
HR-Recruiting-Automatisierung

KI-gestütztes HR-Recruiting- & Kandidaten-Screening-System

JavaMicrosoft Power AutomateLebenslauf-Parsing / NLPATS-IntegrationMongoDB

Intelligente Recruiting-Pipeline, die Lebensläufe prüft, Kandidaten anhand der Stellenanforderungen einstuft und Interviews automatisch plant. Power Automate steuert den Ablauf zwischen Jobbörsen, ATS und Kalendern; ein Java-Service übernimmt die Lebenslauf-Parsing-Logik; MongoDB speichert flexibel unstrukturierte Lebenslaufdaten und Kandidatenprofile.

Wichtige Ergebnisse
  • Zeit bis zur Vorauswahl um 65 % reduziert
  • Genauigkeit der Kandidaten-Rollen-Passung um 50 % verbessert
  • Recruiter-Stunden für wertvolle Interviews und Verhandlungen freigesetzt

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