Vom Admin-Chaos zur Augmentierung: Wie wir einen deutschen Hidden Champion transformierten
In dieser Case Study zeigen wir nicht nur ein Ergebnis, sondern die exakte Methodik unserer Arbeit. Unser Mandant – ein führender Sondermaschinenbauer aus Süddeutschland – stand vor einem klassischen Dilemma: Volle Auftragsbücher, aber ein überlasteter Vertriebsinnendienst. Hochspezialisierte Ingenieure verbrachten 70% ihrer Arbeitszeit mit administrativen Tätigkeiten, statt technische Lösungen zu entwickeln.
Die erste Idee der Geschäftsführung war die Einführung eines Chatbots. Unsere Diagnose zeigte jedoch: Ein Chatbot ist hier das falsche Werkzeug. Was fehlte, war keine „Plaudertasche“, sondern eine tiefe Augmentierung der Ingenieure.
Expertise Insight
„Wir haben dem Kunden davon abgeraten, KI als Ersatz für Mitarbeiter zu sehen. Stattdessen haben wir ein System gebaut, das 15 Jahre Firmenwissen (PDFs, Pläne, Mails) in Sekunden verfügbar macht. Wir haben die Suche nach Informationen von 4 Stunden auf 4 Sekunden reduziert.“
Schritt 1: Die forensische Prozess-Analyse
Bevor wir eine Zeile Code schrieben, zerlegten wir den Status Quo. Wir fanden heraus, dass der Flaschenhals nicht die Kreativität der Ingenieure war, sondern die „Archäologie“ in alten Datenbeständen.
Das „Wiederholungs-Problem“
Jedes Angebot wurde neu geschrieben, obwohl 80% der technischen Anforderungen bereits in früheren Projekten gelöst wurden. Das Wissen lag brach in Silos.
Datenschutz als Hürde
Der Kunde durfte keine Konstruktionsdaten in öffentliche KI-Modelle wie ChatGPT geben. Wir mussten eine „Souveräne KI“ konzipieren, die lokal auf Unternehmensdaten zugreift.
Akzeptanz-Risiko
Die Belegschaft fürchtete Rationalisierung. Unsere Aufgabe war es, das Narrativ von „Ersetzung“ zu „Befreiung von lästiger Arbeit“ zu drehen.
Schritt 2: Technische Architektur (RAG)
Wir implementierten keine Standard-Lösung, sondern eine maßgeschneiderte RAG-Architektur (Retrieval Augmented Generation). Dies ist der ProzessX-Standard für Unternehmen, die mit sensiblen Daten arbeiten.
[Image of RAG architecture diagram for document processing]Das Problem bei LLMs (Large Language Models) ist, dass sie halluzinieren, wenn sie Fakten nicht kennen. Unsere Architektur verhindert das technisch:
- Vektorisierung des Archivs: Wir wandelten 10.000 alte Angebote und technische Zeichnungen in einen Vektor-Index um. Die KI „versteht“ nun den semantischen Inhalt der Vergangenheit.
- Der „Guardrail“ Prompt: Wenn ein Ingenieur fragt „Erstelle ein Angebot für Anlage X“, sucht die KI erst *intern* nach ähnlichen Fällen. Sie darf *nur* antworten basierend auf gefundenen Dokumenten.
- Zitier-Pflicht: Das System generiert nicht nur Text, es liefert Fußnoten: „Ich empfehle Bauteil Y, weil wir das 2021 bei Kunde Z erfolgreich eingesetzt haben (siehe PDF Seite 12).“
Manuelle Angebotserstellung
Ingenieur durchsucht Fileserver. Copy & Paste aus alten Word-Docs. Manuelle Prüfung der Kompatibilität. Dauer: 2-3 Tage pro komplexem Angebot.
ProzessX Augmented Workflow
Ingenieur gibt Parameter ein. Agent erstellt Draft inkl. technischer Referenzen in 2 Minuten. Ingenieur prüft und veredelt. Dauer: 3 Stunden.
Schritt 3: Der Business Case & ROI
Am Ende zählt für den Mittelstand nicht die Technologie, sondern die betriebswirtschaftliche Auswirkung. Durch die systematische Transformation konnten wir folgende Kennzahlen validieren:
Ihr KI-Potenzial berechnen
Verständlich. Praxisnah. Messbar.
Ihr Unternehmen
Ihre Präferenzen
Förderungen nur bei Kauf möglich, nicht bei Managed Cloud.
Welche Prozesse automatisieren?
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TCO-Analyse erscheint nach der Berechnung.
Vergleich erscheint nach der Berechnung.
| KPI | Vor der Transformation | Nach der Implementierung | Impact |
|---|---|---|---|
| Durchlaufzeit Angebot | ~22 Stunden (netto) | ~3.5 Stunden (netto) | -84% Zeitersparnis |
| Fehlerquote (Technische Details) | Mittel (Flüchtigkeitsfehler) | Nahe Null (KI prüft gegen Datenbank) | Qualitäts-Sicherung |
| Mitarbeiter-Kapazität | Anschlag (Überstunden) | Freiraum für R&D | Innovation statt Administration |
Lassen Sie uns Ihre Prozesse durchleuchten
Dieser Case ist kein Einzelfall. Es ist der Standard, den wir etablieren. Wir verkaufen keine Software, wir verkaufen die Souveränität über Ihre Prozesse.
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