KI & Automatisierung
Automatisieren Sie die Arbeit, die Ihr Team wöchentlich belastet
Der Großteil des Werts, den KI für KMUs im UK bietet, ist kein Chatbot. Es sind die vier Stunden pro Woche, die jemand damit verbringt, Zahlen aus PDF-Rechnungen in eine Tabellenkalkulation zu übertragen oder den gemeinsamen Posteingang zu lesen und Dinge an die richtige Person weiterzuleiten. Diese Arbeit ist klar definiert, volumenstark und tatsächlich für Automatisierung geeignet.
Richtwert
Bewertung £3.000–£6.000; Entwicklung ab £8.000
Fester Preis schriftlich vereinbart, bevor mit der Entwicklung begonnen wird.
Kostenangebot anfordern+44 7488 265083Das Problem, das damit gelöst wird
Der Grund, warum solche Projekte scheitern, ist selten das Modell. Es liegt daran, dass niemand die Aufgabe vorher gemessen hat. Eine Automatisierung eines Prozesses, der zweimal im Monat stattfindet, spart nichts; eine Automatisierung eines Prozesses, bei dem ein Fehler eine Kundenbeziehung kostet, erfordert eine menschliche Prüfung – was die Wirtschaftlichkeitsrechnung komplett verändert. Beides lässt sich vor der Entwicklung ermitteln.
Was Sie erhalten
Aufgabenprüfung mit echten Zahlen
Häufigkeit, Zeit pro Vorgang, Kosten eines Fehlers und Konsistenz der Eingaben. Einige Aufgaben erweisen sich hier als klar automatisierungswürdig, andere nicht – Sie erhalten beide Antworten.
Dokumentenextraktion mit Konfidenzangabe
Rechnungen, Bestellungen, Lieferscheine und Formulare werden in strukturierte Daten umgewandelt, wobei jedes Feld eine Konfidenzbewertung erhält. Extraktion mit niedriger Konfidenz wird an eine Person weitergeleitet, statt stillschweigend zu raten.
E-Mail- und Anfragen-Sortierung
Eingehende Nachrichten werden klassifiziert, weitergeleitet und für die Freigabe vorformuliert. Freigabe statt automatischer Antwort, da die Fehlerfolge einer automatischen Antwort an einen verärgerten Kunden teuer ist.
Menschliche Kontrolle von vornherein
Eine Prüfwarteschlange für alles unter der Konfidenzschwelle, die anfangs hoch ist und mit steigender Genauigkeit der Daten sinkt. Niemand muss ihr am ersten Tag vertrauen.
Integration in Ihre bestehenden Systeme
Ergebnisse werden direkt in Ihre Buchhaltungssoftware, CRM oder Datenbank geschrieben – nicht in ein neues Dashboard, das jemand überwachen muss. Eine Automatisierung, die in einer neuen Schnittstelle endet, hat nichts eingespart.
Genauigkeitsüberwachung
Die Genauigkeit pro Feld wird anhand der menschlichen Korrekturen verfolgt, sodass Sie sehen können, ob sie sich verbessert und wo sie consistently scheitert.
Wie wir arbeiten
Prozess beobachten
Beobachten Sie, wie die Aufgabe erledigt wird, und messen Sie die Zeit. So werden regelmäßig Schritte entdeckt, die im Briefing nicht erwähnt wurden.
Wirtschaftlichkeitsberechnung
Gesparte Stunden im Verhältnis zu Entwicklungs- und Betriebskosten, inklusive Amortisationsdauer. Wenn sich die Investition nicht innerhalb eines Jahres rechnet, sagen wir es Ihnen.
Benchmark auf Ihren Daten
Testen Sie die Ansätze an einer Stichprobe Ihrer echten Dokumente und messen Sie die Genauigkeit, bevor Sie etwas entwickeln. Angaben der Anbieter zur Genauigkeit sind für Ihre Daten irrelevant.
Zuerst mit Review-Warteschlange entwickeln
Die manuelle Prüfung ist von Tag eins an integriert, nicht erst nach dem ersten schlechten Extraktionsergebnis.
Parallelbetrieb
Automatisierung und manueller Prozess laufen zwei Wochen lang parallel, Unterschiede werden täglich überprüft. So entsteht Vertrauen.
Umstellung und Feinjustierung
Schwellenwerte werden schrittweise gelockert, sobald die Genauigkeitsdaten dies rechtfertigen.
Was Sie erwarten sollten
- Wiedergewonnene Stunden pro Woche für das Team – gemessen, nicht geschätzt
- Fehler werden an Personen weitergeleitet, statt sich unbemerkt fortzupflanzen
- Ergebnisse landen direkt in den Systemen, die Sie bereits nutzen
- Eine dokumentierte Genauigkeitsquote, auf die Sie verweisen können
Erstellt mit
- Mistral
- OpenAI
- Anthropic Claude
- Python
- TypeScript
- Node.js
- PostgreSQL
- Redis
- RabbitMQ
- Tesseract
- AWS Textract
- n8n
- Zapier
- Xero
- QuickBooks
Mainstream, well-supported technology — chosen so you can hire for it and so another team could take the project over.
KI-Prozessautomatisierung — your questions
Einschließlich der Fragen zu den Kosten, die die meisten Agenturen auf der Seite auslassen.
Eine Machbarkeitsbewertung mit Benchmarking auf Ihren eigenen Daten kostet £3.000 bis £6.000, und Sie erhalten die Zahlen unabhängig davon, ob Sie fortfahren oder nicht. Ein einzelner automatisierter Workflow kostet in der Regel £8.000 bis £20.000 für die Entwicklung, zuzüglich Modell- und Hostingkosten, die meist im zweistelligen Bereich pro Monat liegen und nicht hunderte Pfund betragen.
Bei strukturierten Dokumenten wie Rechnungen bekannter Lieferanten ist die Genauigkeit hoch — und wir geben Ihnen eine gemessene Zahl anhand Ihrer eigenen Stichprobe, nicht nur eine Behauptung. Bei unordentlichen, inkonsistenten Eingaben ist sie niedriger, was genau der Grund für die Review-Warteschlange ist. Wer Ihnen vor der Prüfung Ihrer Dokumente eine Genauigkeitsquote nennt, rät nur.
Wenn die Regel deterministisch ist — ein regulärer Ausdruck oder eine Nachschlagetabelle ist günstiger, schneller und halluziniert nicht. Wenn das Volumen gering ist, weil sich die Entwicklungskosten nie amortisieren. Und wenn ein Fehler nicht wieder gutzumachen ist und nicht durch die Review erkannt werden kann. Wir lehnen Aufträge aus allen drei Gründen ab.
Nicht bei den API-Tiers, die wir nutzen, und wir bestätigen die konkreten Bedingungen schriftlich für den jeweiligen Anbieter, den Ihr Projekt nutzt. Falls Daten Ihre Infrastruktur überhaupt nicht verlassen dürfen, können wir Open-Weight-Modelle auf Ihrer eigenen Hardware betreiben — mit dem klaren Hinweis, dass die Qualität etwas unter der der führenden gehosteten Modelle liegt.
In der Praxis entfernt es den Teil einer Rolle, den niemand machen wollte. Wir sind ehrlich, weil die Projekte erfolgreich sind, bei denen das Team die Automatisierung mitgestaltet hat, und die scheitern, bei denen die Leute sie stillschweigend umgangen haben.
Die Integration ist hinter einem Adapter geschrieben, sodass ein Wechsel des Anbieters oder Modells eine Konfigurationsänderung und ein erneutes Benchmarking ist, kein Neuentwurf. Bei der Geschwindigkeit, mit der sich dieses Feld entwickelt, wäre alles andere fahrlässig.
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