AI-Sichtbarkeit & Automatisierung
AI sinnvoll nutzen. Mit klaren Regeln.
Verlässliche Quellen machen dein Angebot für AI verständlich. Sichere Assistenten helfen bei klaren Arbeitsschritten.
Was sich ändert
AI soll dein Unternehmen korrekt erklären und nur dort handeln, wo Nutzen, Datenzugriff und Freigaben klar geregelt sind.
- Investition
- GEO-Audit 790 € netto · Automation nach Machbarkeitsprüfung
- Zeitrahmen
- Dauer und Festpreis folgen erst nach Prüfung des Ablaufs, der Datenzugriffe und der benötigten Freigaben. So wird kein großes AI-Projekt auf Verdacht verkauft.
Vor dem Start erhältst du ein Angebot mit klarem Umfang und Kosten.
Was du bekommst
Diese Bausteine stimmen wir auf dein Vorhaben ab.
- Machbarkeitsbild
- Ablauf, Datenquellen, Risiken, Rechte, Kosten und Erfolgskriterien werden vor einer Umsetzung konkret beschrieben.
- Begrenzter Pilot
- Ein priorisierter Arbeitsschritt wird mit realistischen Testfällen umgesetzt, statt mehrere Prozesse gleichzeitig anzufassen.
- Kontrollen und Freigaben
- Sensible Ausgaben oder Aktionen bleiben überprüfbar. Fehlerfälle, Zuständigkeiten und Abbruchwege werden mitgedacht.
- Messbare Übergabe
- Testfälle, bekannte Grenzen, Betriebshinweise und die Entscheidung über Ausbau oder Stopp werden dokumentiert.
Ablaufbeispiel
Entwurf mit menschlicher Freigabe.
Ein Assistent liest eine neue Anfrage, ordnet vorhandene Angaben, markiert fehlende Informationen und bereitet einen Antwortentwurf vor. Ein Mensch prüft und versendet. Erst wenn die Testfälle zuverlässig funktionieren, wird über weitere Schritte entschieden.
Das Beispiel zeigt das Sicherheitsprinzip. Datenzugriff, Systemanbindung und tatsächlicher Nutzen müssen für deinen Prozess separat geprüft werden.
So arbeiten wir
01
Fragen und Quellen prüfen
Reale Käuferfragen und die dafür auffindbaren Informationen werden getestet.
02
Anwendungsfall begrenzen
Ein konkreter Nutzen wird mit Daten, Rechten und Freigaben beschrieben.
03
Messbar umsetzen
Sichtbarkeit oder Arbeitsablauf werden gebaut und gegen eine dokumentierte Ausgangslage geprüft.
Vor dem Start
Passt das zu meinem Betrieb?
Die Umsetzung passt zu KMU mit einem wiederkehrenden, abgrenzbaren Arbeitsschritt, bei dem Informationen gesucht, geordnet, vorbereitet oder nach einer Freigabe weitergegeben werden.
Der Ablauf kommt regelmäßig vor und verursacht spürbare manuelle Arbeit.
Eingaben, gewünschtes Ergebnis und verantwortliche Freigabe lassen sich benennen.
Die benötigten Daten sind rechtmäßig zugänglich und haben eine verantwortliche Quelle.
Was brauche ich dafür?
Reale, bereinigte Beispielfälle aus dem ausgewählten Arbeitsablauf
Eine fachlich verantwortliche Person für Regeln, Tests und Freigaben
Dokumentierter Zugang zu den benötigten Systemen oder eine technische Ansprechperson
Was wird separat vereinbart?
Es wird zunächst genau ein klarer Anwendungsfall abgegrenzt.
Rechtliche Prüfung, Datenschutz-Folgenabschätzung oder Betriebsvereinbarung sind keine Rechtsberatung und bei Bedarf separat fachlich zu klären.
Sensible oder irreversible Aktionen werden nicht ohne geeignete Freigabe automatisiert.
Lizenzen, Modellnutzung und externe Dienste werden vorab getrennt ausgewiesen.
Welcher Prozess eignet sich als erster Pilot?
Ein häufiger, klarer Schritt mit bekannten Eingaben und überprüfbarem Ergebnis. Gute Kandidaten bereiten Entscheidungen vor; sie ersetzen nicht sofort kritische Freigaben.
Müssen unsere Daten bereits perfekt sein?
Nein. Aber Quelle, Eigentümer und Mindestqualität müssen bekannt sein. Wenn Daten widersprüchlich oder unzugänglich sind, wird zuerst diese Grundlage geordnet.
Brauchen wir sofort MCP?
Nein. MCP ist eine mögliche Verbindung zu freigegebenen Werkzeugen und Daten. Für manche Piloten reicht eine bestehende API oder ein enger Import; die einfachste belastbare Variante gewinnt.
Kann die AI selbst E-Mails senden oder Daten ändern?
Technisch kann das möglich sein. Im ersten Schritt werden sensible Aktionen jedoch mit Vorschau, Freigabe, begrenzten Rechten und nachvollziehbarer Protokollierung geplant.
Wie wird der Nutzen geprüft?
Vor dem Bau werden Testfälle und ein beobachtbares Ziel festgelegt, zum Beispiel weniger manuelle Schritte, vollständigere Vorbereitung oder konsistentere Ergebnisse. Ohne Ausgangspunkt gibt es keine belastbare Bewertung.
Welche laufenden Kosten entstehen?
Das hängt von Modell, Nutzung, Hosting und angeschlossenen Diensten ab. Diese externen Kosten werden im Angebot getrennt von Umsetzung und Betreuung ausgewiesen.
Was passiert, wenn der Pilot nicht überzeugt?
Dann wird nicht automatisch ausgebaut. Du erhältst die dokumentierten Ergebnisse, Grenzen und eine klare Empfehlung für Anpassung, alternative Lösung oder Stopp.
Dein nächster Schritt
Ich prüfe, ob AI dort einen kontrollierbaren Nutzen hat – und sage auch klar, wenn eine einfachere Automatisierung sinnvoller ist.