Prozesse klären. Anforderungen schärfen. Dann bauen, was wirklich trägt.
Prozessklarheit als Basis. KI als Verstärker.
Was Du konkret gewinnst, wenn wir zusammenarbeiten.
Statt Vermutungen: klare Prozess-Landkarte, Verantwortungs-Matrix, strukturierte Datengrundlage. Fundament für alles was kommt.
Keine KI um der KI willen. Erst wenn der Prozess sitzt, kommt Automatisierung — mit oder ohne KI, je nachdem was den größten Hebel bringt.
Kein Berater der nur PowerPoints abgibt. Kein Entwickler ohne Prozess-Verständnis. Strategie und Umsetzung aus einer Hand — keine Übergabe-Brüche.
„Ich denke wie ein Systemarchitekt, kommuniziere wie ein Produktmanager, baue wie ein Engineer."
Ich zerlege komplexe Prozesse in klar definierte Bausteine — bevor Code oder KI ins Spiel kommt.
Ich übersetze Fachanforderungen in verständliche Roadmaps und sortiere Prioritäten nach echter Wirkung.
Ich baue selbst — n8n, APIs, LLM-Integrationen. Ob selbst oder mit Partnern gebaut — Du bekommst es aus einem Guss, kein Blackbox-Ergebnis.
Drei Fragen die ich stelle, BEVOR wir über KI-Tools sprechen.
Ist der Ist-Prozess dokumentiert? Weiß jeder Beteiligte was passiert — und warum? Ohne Klarheit automatisieren wir Chaos schneller.
Ist klar was gelöst werden soll? Oder wollen wir „irgendwas mit KI"? Ohne saubere Anforderungen bauen wir am Bedarf vorbei.
Sind Daten, DSGVO und Change-Management belastbar? Ohne Fundament wird die schönste KI zum Compliance-Risiko.
Vier typische Automatisierungs-Muster für den Mittelstand — bewusst generisch beschrieben, damit Du erkennst wo bei Dir ähnliche Hebel liegen. Welche davon ich bereits umgesetzt habe, siehst Du unter Referenzen.
→ Zu den ReferenzenVorher: Manuelle Recherche in LinkedIn, Handelsregister und Google — 3-5 Stunden pro Woche.
Nachher: Automatische Liste passender Firmen mit Kontakt, Größe und Signalen — täglich frisch im Airtable.
Vorher: Jede Anfrage einzeln lesen, Formular versenden, Antwort auswerten — 15-20 Min pro Fall.
Nachher: Automatische Formular-Zusendung, Rückmeldung wird geparst und mit Kriterien-Katalog bewertet — Ergebnis in 2 Minuten.
Vorher: CSV-Exporte, manuelles Hochladen, doppelte Datenpflege.
Nachher: Automatischer Datenaustausch über REST-APIs oder Webhooks — Systeme sprechen miteinander.
Vorher: Manuelles Durchlesen und Übertragen — fehleranfällig und zeitraubend.
Nachher: OCR + LLM extrahieren die relevanten Felder, Vorlage wird automatisch befüllt, Bericht als PDF im Postfach.
Sambath hat bei mir einige Prozesse vereinfacht, wodurch ich mir wöchentlich Stunden spare. Er versteht nicht nur die Werkzeuge, sondern das Problem dahinter.
Früher hab ich jede Anfrage selbst gelesen und bewertet. Jetzt landen nur noch die passenden Kandidaten bei mir — fertig bewertet, ich muss nur noch Ja oder Nein sagen. Das spart mir monatlich 10 Stunden pro Mietobjekt.
→ Zur Case Study
Hier erscheint bald das Testimonial eines weiteren Kunden.
→ Coming SoonMeine Methode kommt aus dem sicherheitskritischen Automotive — klare Anforderungen, saubere Architektur, iterative Validierung. Am Ende jeder Phase gibt es messbare Prüfpunkte. Nichts wird übergeben, was nicht funktioniert.
Läuft als durchgehende Klammer über alle 4 Phasen. Wer entscheidet? Wer prüft? Wer haftet? Diese Fragen werden in jeder Phase konkret beantwortet.
Wir klären, wie Dein Betrieb wirklich tickt — nicht wie er auf dem Papier tickt. Ziele, Prozesse, Verantwortung.
Was wir machen: Discovery-Interviews mit den Prozessverantwortlichen, Prozess-Mapping, Datengrundlage prüfen, Pain-Point-Matrix ausfüllen. Am Ende Use-Case-Shortlist mit Priorisierung.
Prüfpunkte: Ziele klar definiert · Verantwortlichkeiten pro Prozess bekannt · Ist-Zustand transparent · Datenschutz-Anforderungen erfasst · EU-AI-Act-Risikoklasse bestimmt · Grobe ROI-Schätzung (bevor Phase 2 startet)
Wir strukturieren Prozesse, Rollen und Architektur — damit KI überhaupt sinnvoll aufsetzen kann.
Was wir machen: Prozesse dokumentieren, Verantwortungs-Matrix, Datengrundlage strukturieren. Architektur entwerfen: welche Tools, welche APIs, welche KI-Modelle, welche Datenpfade — alles vor der ersten Zeile Code.
Prüfpunkte: Rechtliches Setup (AVV, VVT, ggf. DSFA) · Technische Infrastruktur (self-hosted, EU-Server) · API-Schnittstellen definiert · KI-Modell-Auswahl mit Begründung · Datenpfad dokumentiert · Change-Management: Team-Einbindung geklärt
Wir bauen den Workflow — mit robustem Fehlerhandling, Testing und einem klaren Übergabe-Paket.
Was wir machen: Pilotphase mit Live-Daten, iterative Skalierung, Fehler-Handling (Retry-Logik + saubere Meldungen), Edge Cases abdecken. Testing, Dokumentation, Schulung.
Prüfpunkte vor Übergabe (7 Dimensionen): Bricht er? · Konsistent (10x = gleiche Qualität)? · Nutzbar (direkt verwendbar)? · Ton (wie guter Mitarbeiter)? · Real-World (echte Daten)? · Rechtlich (DPA + AVV — Hard-Stop) · Übergabe (Doku + Ansprechpartner)
Wir prüfen den ROI nach 30–90 Tagen. Wenn die Wirkung nicht eintritt, ist auch das ein ehrliches Ergebnis.
Was wir machen: Soft-Launch mit täglichem Monitoring, Hard-Launch nach stabiler Woche. Zwei Wochen Hypercare, dann Übergabe in den Regelbetrieb.
Prüfpunkte: Fehlerrate stabil unter Schwellwert · Zeit-/Kosten-Ersparnis messbar · Team akzeptiert und nutzt die Lösung · Edge Cases iterativ eingebaut · Bei No-Go: ehrliche Analyse warum + nächste Schritte
„Das ist die verkürzte Sicht. Intern arbeite ich nach einem 7-Phasen-Delivery-Playbook mit dokumentierten Checklisten pro Phase — als Erbe aus dem sicherheitskritischen Automotive."
Methode im Detail →Ich begleite mittelständische Betriebe dabei, Klarheit in ihre Prozesse zu bringen — und KI dort einzusetzen, wo sie sich nachhaltig lohnt.
Nach 7 Jahren im sicherheitskritischen Automotive helfe ich heute Unternehmen, KI dort einzusetzen, wo sie sich wirklich rechnet — aber immer erst, wenn das Fundament steht. Prozessklarheit vor KI. Prozessoptimierung und KI-Umsetzung laufen zusammen — aber der Prozess kommt zuerst.
Prozess-Klarheit vor KI-Hype funktioniert nicht überall gleich gut. Damit unser gemeinsames Ergebnis am Ende auch trägt, gibt es ein paar Voraussetzungen — hier sind sie offen aufgelistet.
Wenn der Nutzen nicht klar ist, klären wir ihn zuerst — sonst arbeiten wir nicht.
„Wenn Du Dich in der linken Spalte wiederfindest, klären wir in einem kurzen Erstgespräch, ob es sich lohnt."
Erstgespräch buchen · 30 Min →Weitere Fragen? Stell sie im Erstgespräch — oder schau in die vollständige FAQ.
Ein erster Prototyp ist meist in wenigen Wochen aufgesetzt — konkrete Ergebnisse hängen von Input und Feedback ab. Danach sehen wir gemeinsam ob wir richtig liegen — und iterieren.
Preise klären wir individuell im Erstgespräch — die vier Pakete geben Orientierung, das 30-Min-Discovery-Gespräch ist immer kostenlos. Was es am Ende kostet, hängt von Umfang und Komplexität ab; individuelle Projekte werden nach Aufwand kalkuliert.
Ein 30-minütiges Gespräch, per Video oder telefonisch. Ich höre erst zu: welche Prozesse belasten Dich, wo verlierst Du Zeit, wo würde ein Werkzeug helfen. Danach spiegle ich zurück ob und wo KI oder Automatisierung sinnvoll wäre — oder auch nicht. Kein Sales-Pitch, kein Kaufdruck.
Alle Kunden-Daten bleiben in Systemen die Du kontrollierst. Ich arbeite mit n8n self-hosted und LLM-APIs mit DSGVO-konformen Verträgen. Keine Daten wandern zu US-Anbietern ohne explizite Freigabe.
Weil KI ein Verstärker ist — sie automatisiert das was da ist. Wenn der Ist-Prozess chaotisch ist, automatisieren wir Chaos schneller. Deshalb prüfen wir immer erst Prozess-Klarheit, Anforderungen und Reifegrad.
Die Lösungen laufen auf Deiner Infrastruktur, auf Systemen die Du kontrollierst. Du bekommst Dokumentation und Zugriff auf alles. Wenn Du in einem Jahr sagst „ich mache jetzt selbst weiter" oder „ich wechsle den Berater" — kein Problem. Keine Vendor-Lock-In-Konstrukte.
Kein Rätselraten. Keine Verkaufs-Falle. Vier klare Schritte.
30 Minuten in meinem Kalender — kostenlos und unverbindlich. Kein Formular, keine Pre-Qualification.
Ich stelle Fragen. Du zeigst mir Deine Prozesse. Am Ende: ehrliche Einschätzung, ob und wo KI bei Dir Sinn macht.
Innerhalb 48 Stunden: Kurz-Zusammenfassung mit meiner Empfehlung. Du kannst damit weiterarbeiten — auch wenn wir nicht zusammen weitermachen.
Wenn's passt: Angebot für den nächsten Schritt (Audit, Fundament oder direkt Umsetzung). Wenn nicht: Du weißt trotzdem mehr als vorher.
Ob KI-Automatisierung bei Dir Sinn macht — und wenn ja, wo der größte Hebel liegt. Kein Sales-Pitch. Keine Buzzwords. Nur ein klarer Blick auf Deine Prozesse.
„Bei Folgeauftrag wird das anschließende Workflow-Audit vollständig auf das Projekt angerechnet."