Wir automatisieren wiederkehrende Aufgaben und verbinden Systeme so, dass Abläufe schneller, stabiler und planbarer werden. Wir starten schlank im Pilot, liefern nutzbare Ergebnisse in kurzen Zyklen und rollen erst danach sauber aus – inklusive Integration und Betrieb.
Automatisierung, die im Alltag funktioniert
Das bringt Automatisierung
- Weniger manuelle Routine
- Weniger Fehler & Nacharbeit
- Kürzere Durchlaufzeiten
- Stabiler Betrieb & skalierbar
LEISTUNGEN · AUTOMATISIERUNG
01 Pilot
Scope & Messpunkte
- Ziel & Messung (Zeit/Fehler/Aufwand)
- Abgrenzung: was automatisieren wir zuerst
- Pilot-Backlog & Plan
02 Automatisierung
Workflow & Ausnahmen
- Automatisierte Schritte + Ausnahmefälle
- Validierung / Qualität (weniger Nacharbeit)
- Status & Benachrichtigungen
03 Integration
Datenfluss & Sicherheit
- APIs / Daten / Dokumente anbinden
- Mapping & Schnittstellenlogik
- Sicherheit + Logging
04 Rollout
Betrieb & Skalierung
- Deployment (Cloud / On-Prem, je nach Umfeld)
- Monitoring & Betriebskonzept
- Dokumentation & Übergabe
Automatisierung lohnt sich besonders, wenn…
Wann ist Automatisierung sinnvoll?
- viele Vorgänge ähnlich ablaufen (Standardfälle + Ausnahmen)
- Informationen über mehrere Systeme verteilt sind (Medienbrüche)
- Bearbeitung viel Zeit in Wiederholung und Abstimmung kostet
- Qualität leidet, weil Nacharbeit und Fehlerrisiko hoch sind
- Teams entlastet werden müssen, ohne Stellen „aufzufüllen“
Was Sie bekommen (konkrete Ergebnisse)
Je nach Ausgangslage liefern wir typischerweise:
- Pilot-Scope: klarer, kleiner Start (was wir wirklich automatisieren – und was nicht)
- Workflow/Automatisierung: nutzbar im Alltag (kein Prototyp, der liegen bleibt)
- Integration: Schnittstellen zu Ihren Systemen (API, Daten, Dokumente)
- Transparenz: einfache Auswertung/Status (z. B. Durchlauf, Rückläufer, Ausnahmen)
- Betriebsfähigkeit: Logging/Monitoring & Übergabe, damit es stabil läuft
So gehen wir vor
01 Ziele & Messpunkte klären
Wir definieren, was besser werden soll (Zeit, Fehler, Aufwand) und wie wir messen.
02 Prozess & Systeme verstehen
Wir schauen auf Ablauf, Daten, Schnittstellen und die realen Engpässe.
03 Pilot umsetzen (in Sprints)
Wir liefern Schritt für Schritt nutzbare Ergebnisse – typischer Sprint: 2–4 Wochen.
04 Integration & Rollout
Einbindung in Ihre Systemlandschaft und Einführung in den Alltag.
05 Stabilisieren & verbessern
Feinschliff, Monitoring, Weiterentwicklung – pragmatisch und planbar.
Wir machen Wirkung sichtbar – ohne Marketingzahlen:
Zeit: Durchlaufzeit / Bearbeitungszeit pro Vorgang
Fehler: Nacharbeit / Rückläufer / Eskalationen
Aufwand: Minuten pro Vorgang / Teamkapazität pro Woche
Woran wir Fortschritt messen
Häufige Fragen
Kurzantworten – damit Sie schnell einschätzen können, ob ein Pilot zu Ihnen passt.
Was kostet ein Pilot?
Das hängt von Scope und Schnittstellen ab. Im Erstgespräch klären wir Ziel, Systeme und Aufwand – danach erhalten Sie eine klare schriftliche Einschätzung (Scope + grober Rahmen), bevor es losgeht.
Wie schnell sieht man Ergebnisse?
In der Regel im Pilot: nach wenigen Sprints liegt ein nutzbares Ergebnis vor. Wir starten bewusst klein, damit Fortschritt schnell sichtbar wird.
Was brauchen Sie von uns?
Meist reicht ein Ansprechpartner aus Fachbereich/Prozess und einer aus IT. Wir halten den Aufwand für Ihr Team klein: kurze Abstimmungen, klare Entscheidungen, Lieferung in Sprints.
Wie läuft ein Pilot konkret ab?
Wir definieren ein klares Ziel und Messpunkte, setzen den ersten Ablauf um und liefern Schritt für Schritt Ergebnisse. Danach entscheiden wir gemeinsam: Rollout, Erweiterung oder Stop – je nach Nutzen.
Wie integriert ihr in bestehende Systeme?
Über APIs, Datenzugriffe oder sichere Schnittstellen – abhängig von Ihrer Systemlandschaft. Ziel ist stabiler Betrieb, keine Bastellösung.
Wie ist das mit Datenschutz/DSGVO und Sicherheit?
Wir klären früh Datenflüsse, Zugriffe und Protokollierung. Wo personenbezogene Daten betroffen sind, dokumentieren wir das sauber und setzen technische Schutzmaßnahmen pragmatisch um.
Brauchen wir dafür KI?
Nicht zwingend. Viele Automatisierungen funktionieren sehr gut mit Regeln. KI nutzen wir dort, wo sie wirklich Mehrwert bringt – z. B. bei Klassifikation von Text/Dokumenten.
Was passiert nach dem Pilot?
Entweder skalieren wir schrittweise weiter (Rollout), oder wir stoppen bewusst, wenn der Nutzen nicht passt.