KI-Workshop
Prozesse, Daten, Risiken und Nutzen gemeinsam bewerten und einen umsetzbaren ersten Anwendungsfall auswählen.
Mehr einordnen →KI für belastbare Arbeitsabläufe
KI-Automatisierung, die in einen realen Prozess passt.
Wir starten nicht mit einem Modell oder einer Produktdemo, sondern mit wiederkehrender Arbeit, beteiligten Systemen und klaren Verantwortlichkeiten. Daraus entwickeln wir Workshops, Entwicklungsworkflows und Content-Automatisierungen mit nachvollziehbaren Prüf- und Freigabeschritten.
- Use-Case-Workshops
- Jira- & Entwicklungsworkflows
- Make.com-Automatisierung
- APIs & Systemintegration
- Menschliche Freigaben
- Monitoring & Dokumentation
01PlanenJira · Briefing
→02VerarbeitenKI · Make.com
→03PrüfenMensch · Regeln
→04AusspielenWeb · Social
✓
Kontrolliert statt blind. Automatisierung mit klaren Verantwortlichkeiten, Tests und Rückfallweg.
Automatisierung beginnt mit einer klaren Aufgabe
Eine KI-Funktion ist noch kein belastbarer Geschäftsprozess. Erst wenn Eingaben, erwartetes Ergebnis, Prüfkriterien und Folgeaktionen beschrieben sind, lässt sich entscheiden, welche Schritte ein Modell unterstützen kann und wo feste Regeln oder menschliche Entscheidungen benötigt werden.
Unsere KI-Workshops schaffen diese Grundlage und priorisieren einen umsetzbaren Einstieg statt einer langen Wunschliste ohne Systembezug.
Entwicklung und Redaktion brauchen unterschiedliche Leitplanken
In KI-gestützten Entwicklungsworkflows können Jira-Tickets, technische Dokumentation, Pull Requests und CI-Prozesse besser miteinander verbunden werden. Generierte Vorschläge durchlaufen weiterhin definierte Tests und Reviews.
Bei der Content-Automatisierung mit Make.com stehen Themenplanung, strukturierte Entwürfe, Freigaben und technische Ausspielung im Mittelpunkt. Fachliche Verantwortung und Kanalbetreuung werden nicht an die Automatisierung abgegeben.
Integration und Betrieb entscheiden über den Nutzen
Ein Workflow wird erst produktiv, wenn er vorhandene Systeme zuverlässig erreicht, Berechtigungen begrenzt und Fehler sichtbar macht. Deshalb gehören APIs, Webhooks, Protokollierung und ein definierter manueller Klärungsweg zur Umsetzung.
Bei mehreren Fachsystemen greifen KI-Automatisierung und Datenintegration ineinander. Das Modell verarbeitet dann nur den dafür vorgesehenen Teil; Datenverantwortung und technische Zuständigkeiten bleiben unabhängig davon nachvollziehbar.
Leistungsbereiche
Drei Einstiege in kontrollierte Automatisierung.
Wir beginnen mit Verständnis und Priorität. Danach werden Entwicklungs- oder Content-Workflows mit klaren Freigaben, Systemgrenzen und einem betreibbaren Fehlerweg umgesetzt.
KI sinnvoll einordnen
KI-Workshops & Automatisierungs-Roadmap
Vom unscharfen KI-Wunsch zu einem abgegrenzten Anwendungsfall mit Prozessbild, Bewertung und nächsten Umsetzungsschritten.
Leistung ansehen ↗ Jira & Entwicklung verbindenKI-gestützte Entwicklungsworkflows
Jira-, Git- und CI-Abläufe automatisieren, ohne Tests, Reviews, Berechtigungen und technische Verantwortung zu umgehen.
Leistung ansehen ↗ Redaktionsworkflows automatisierenContent-Automatisierung mit Make.com
Redaktionelle Übergaben von der Planung bis zur Veröffentlichung automatisieren – mit strukturierten Daten, klaren Freigaben und ohne automatische Kanalverantwortung.
Leistung ansehen ↗Orientierung
Wo sollte Automatisierung beginnen?
Nicht jeder manuelle Schritt ist ein guter KI-Anwendungsfall. Wir wählen Aufgaben mit klarem Nutzen, prüfbaren Ergebnissen und begrenztem Risiko.
Entwicklungsworkflows
Jira, Dokumentation, Entwicklungsumgebung, Pull Requests und CI mit klaren Prüf- und Reviewregeln verbinden.
Mehr einordnen →Content-Automatisierung
Themenplanung, KI-Entwürfe, menschliche Freigabe und technische Veröffentlichung über Make.com orchestrieren.
Mehr einordnen →Häufige Fragen
Vorab gut eingeordnet.
Mit welchem KI-Anwendungsfall sollten wir beginnen?
Ein geeigneter Einstieg hat eine klar abgrenzbare Aufgabe, wiederkehrende Eingaben und einen definierten Empfänger des Ergebnisses. Im Workshop bewerten wir zusätzlich Datenzugriff, Fehlerfolgen, Integrationsaufwand und den erwarteten fachlichen Nutzen.
Automatisieren Sie Entscheidungen vollständig?
Nicht pauschal. Bei fachlich, rechtlich oder geschäftlich relevanten Ergebnissen planen wir menschliche Prüfung und Freigabe ein. Vollautomatische Schritte eignen sich vor allem für klar prüfbare technische Übergaben mit begrenzten Fehlerfolgen.
Arbeiten Sie nur mit einem bestimmten KI-Modell?
Nein. Die Auswahl richtet sich nach Aufgabe, Daten, Qualitätsanforderungen, Schnittstellen, Kosten und Betriebsbedingungen. Der Workflow sollte so entworfen sein, dass ein Modell nicht unnötig eng mit der gesamten Prozesslogik gekoppelt wird.
Können bestehende Systeme eingebunden werden?
Ja, sofern geeignete APIs, Webhooks oder andere kontrollierbare Integrationswege vorhanden sind. Wir prüfen Berechtigungen, Datenformat, Fehlerverhalten und Verantwortlichkeiten, bevor eine Verbindung produktiv eingesetzt wird.
Wie werden vertrauliche Daten geschützt?
Wir legen erlaubte Daten, Übertragungswege, Zugriffsrechte, Protokollierung und Aufbewahrung vor der Umsetzung fest. Zugangsdaten werden in geeigneten Secret-Stores oder geschützten Backend-Diensten verwaltet und nicht in Prompts oder Website-Inhalten abgelegt.
Wie wird die Qualität eines KI-Workflows geprüft?
Wir definieren repräsentative Testfälle und nachvollziehbare Annahmekriterien. Je nach Aufgabe gehören strukturelle Validierung, Quellenprüfung, menschliche Freigabe, Vergleich mit dem bisherigen Ablauf und die Beobachtung von Fehler- und Nachbearbeitungsfällen dazu.
Nächster Schritt
Welcher wiederkehrende Ablauf verdient einen kontrollierten Test?
Im Erstgespräch klären wir Aufgabe, beteiligte Systeme, Daten und Freigaben und grenzen einen realistischen ersten Automatisierungsschritt ab.
KI-Automatisierung besprechen