Wir finden die Anwendungsfälle, die sich bei Ihnen rechnen – und setzen sie um: von der Potenzialanalyse bis zum KI-Agenten im täglichen Einsatz. Persönlich beraten in München, mit einer ehrlichen Antwort, wenn KI nicht die Lösung ist.
KI ist nur dann wertvoll, wenn sie ein echtes Problem löst. Wir helfen Ihnen, den Hype zu durchschauen und KI-Funktionen auszuliefern, die wirklich Zeit sparen, Kosten senken und neue Möglichkeiten schaffen – verantwortungsvoll und in Ihre Produkte integriert. Als KI-Beratung in München begleiten wir den Mittelstand von der Potenzialanalyse bis zum laufenden KI-Agenten.
Alle reden über KI, doch die meisten Projekte versanden in endlosen Demos. Sie brauchen Anwendungsfälle, die sich rechnen – keine Experimente – und einen Partner, der weiß, wo KI wirklich hilft und wo nicht.
Verändern Sie Ihre Arbeitsweise mit praxisnaher KI – von intelligenter Automatisierung bis zu Assistenten und Insights.
Eingesetzte Technologien
Was sich im Alltag ändert — und wo der Mensch entscheidet: Ihr Team gibt frei, statt zu bearbeiten.
Jeder Vorgang wird einzeln gelesen, eingeordnet und weitergegeben — jeden Tag aufs Neue.
Der Agent liest, entscheidet und nutzt Ihre Systeme — Ihr Team gibt nur noch frei.
Drei KI-Agenten arbeiten täglich in unserem eigenen Team – Recherche, Content und Qualitätssicherung. Was bei uns zuverlässig läuft, bauen wir auch für Ihre Prozesse.
Aufnahme
So führt unser KI-Assistent durch fünf Fragen — und schickt Ihnen danach eine Empfehlung, die zu Ihrer Situation passt.
Wir beraten den Mittelstand im Großraum München zu praxisnaher KI – und bauen sie selbst. Sie bekommen eine feste Ansprechperson, persönliche Workshops, wo sie helfen – und ehrliche Antworten, wo sich KI rechnet und wo nicht.
Wolfe W. Diener
Gründer & Geschäftsführer
Baaderstraße 40, 80469 München
Persönliche Antwort innerhalb eines Werktags.
Referenzen aus der Region
Nicht jedes Unternehmen will mit einem Projekt starten. Drei Formate, die zuerst Verständnis schaffen — persönlich in München oder online, für Gruppen von etwa 5 bis 20 Personen.
Für das ganze Team – ohne technische Vorkenntnisse
Was heutige KI-Modelle wirklich können, wo sie scheitern und wie man sicher mit ihnen arbeitet: Prompting, Ergebnisse prüfen, Datenschutz — und was nie in ein Chatfenster gehört.
Für Geschäftsführung und Prozessverantwortliche
Ein strukturierter Blick darauf, wo Sie tatsächlich stehen — Daten, Systeme, Prozesse und Kompetenzen. Deutlich gründlicher als der kostenlose Check auf dieser Website: Wir sehen in Ihre echten Systeme, statt acht Fragen zu stellen.
Für die Fachbereiche, deren Arbeit sich ändern würde
Wir gehen Ihre konkreten Prozesse durch und erarbeiten, wo sich KI rechnet — und wo nicht. Jeder Kandidat bekommt eine grobe Einschätzung zu Aufwand, Nutzen und Risiko, damit die Entscheidung auf Zahlen steht statt auf Begeisterung.
Die Formate bauen aufeinander auf, funktionieren aber einzeln. Viele Teams starten mit den Basics und entscheiden erst danach, ob ein Projekt folgt.
Workshop anfragen30 Minuten zu Ihren Prozessen – wir sagen Ihnen ehrlich, ob sich KI dort rechnet. Unverbindlich.
Ein fokussierter Anwendungsfall mit klarem, planbarem Budget – der Nutzen wird bewiesen, bevor Sie groß investieren.
Die erste Version geht typischerweise in 6–12 Wochen live; danach entwickeln wir mit Ihrer festen Ansprechperson weiter.
Token-Preise fallen, KI-Rechnungen steigen trotzdem. Sechs Muster erklären, warum — und jedes hat Gegenmittel. Vier der sechs sind Architektur- und Prozessfragen: KI-Kostensteuerung ist Managementarbeit, kein Einkaufsthema.
KI-Modelle sind zustandslos — Agenten senden den wachsenden Verlauf bei jedem Schritt komplett neu mit. Agentische Aufgaben kosten so bis zu ~1.000× mehr Tokens als ein einfacher Chat.
Gegenmittel: Prompt-Caching, Kontext-Hygiene, wo möglich Single-Turn bevorzugen.
Nicht die erste Antwort ist teuer — das Prüfen, Reparieren und Nachverifizieren danach. Rund 60 % der Kosten einer Agenten-Aufgabe stecken in der Verfeinerung.
Gegenmittel: Vorne investieren, mit kleinen Modellen oder festen Regeln prüfen, Rework-Quote messen.
Derselbe Auftrag kann je nach gewähltem Lösungsweg des Agenten sehr unterschiedlich viel kosten — gleiche Aufgabe, bis zu 30-fach unterschiedliche Kosten je Lauf.
Gegenmittel: Stoppregeln setzen, Autonomie dosieren, Ausreißer überwachen — die Verteilung budgetieren, nicht den Durchschnitt.
Overhead
Der Reflex, für alles das stärkste Modell zu nutzen, ist auf einfachen Aufgaben reiner Overhead — teures Denken gehört dorthin, wo entschieden wird, nicht in die Routine.
Gegenmittel: Modell je Use Case festlegen, Denkbudget begrenzen, Spitzenmodelle nur dort, wo sie das Ergebnis verändern.
mehrfach bezahlt
Wie Arbeit auf Agenten, Werkzeuge und Zwischenschichten verteilt wird, verändert die Rechnung dramatisch — dieselben Tokens werden auf dem Weg zum Modell oft mehrfach verarbeitet und mehrfach bepreist.
Gegenmittel: Gesamtkosten je Lauf rechnen, schlanke Übergaben, wenige Zwischenschichten.
Wie Information formuliert und formatiert ist, bestimmt die Token-Zahl — gleicher Inhalt, bis zu 30–40 % Ersparnis durch knappe, strukturierte Ein- und Ausgaben.
Gegenmittel: Knapp formulieren, strukturierte Formate nutzen, Kosten je Lauf sichtbar machen.
Kostentreiber nach McKinsey & Company · Gegenmittel: NoviCogi · Zur Studie
Infografik als PDF ladenIn 30 Minuten sortieren wir gemeinsam, welche Anwendungsfälle Potenzial haben – und welche nicht. Kostenlos, unverbindlich, DSGVO-konform.
