Pragmatische AI-Lösungen für reale Geschäftsprozesse
Wir verbinden moderne KI-Modelle mit sauberer Softwarearchitektur, Datenflüssen und Governance, damit Pilotprojekte messbar, wartbar und sicher produktiv werden.
Für Teams, die Dokumente, Wissen, Vertrieb, Support oder Reporting automatisieren möchten — ohne überzogene Versprechen und ohne Black-Box-Implementierung.
Use-Case-Scoping vor Tool-Auswahl
Datenschutz und Zugriffskontrollen von Beginn an
Human-in-the-loop für kritische Entscheidungen
Integration in bestehende CRM-, ERP- und Support-Systeme
Konkrete AI-Capabilities
Jede Lösung wird als klar abgegrenzter Workflow geplant: Datenquellen, Benutzerrollen, Qualitätskontrollen, Kostenrahmen und Betriebsmodell werden vor der Umsetzung definiert.
Document AI & OCR
Extraktion, Klassifizierung und Validierung von Informationen aus PDFs, Scans, Formularen, Rechnungen oder Verträgen.
- Strukturierte Daten aus unstrukturierten Dokumenten
- Review-Queues für unsichere Ergebnisse
- Export in CRM, ERP oder interne Datenbanken
RAG Knowledge Assistant
Interne Wissensassistenten mit Retrieval-Augmented Generation für Richtlinien, Produktwissen, technische Dokumentation und Projektwissen.
- Antworten mit Quellenverweisen
- Rollenbasierter Zugriff auf Wissensbereiche
- Aktualisierbare Indexierung statt statischer Chatbots
Workflow Agents
Agentische Workflows, die Aufgaben vorbereiten, Tools orchestrieren und Menschen zur Freigabe einbinden, wenn Entscheidungen kritisch sind.
- Mehrstufige Aufgaben mit klaren Grenzen
- Tool-Aufrufe mit Logging und Fallbacks
- Freigaben für Risiko- oder Kostenpunkte
CRM & Sales-Ops Automatisierung
Lead-Anreicherung, E-Mail-Entwürfe, Angebotsvorbereitung, Meeting-Zusammenfassungen und Follow-up-Flows für Vertriebsteams.
- Weniger manuelle CRM-Pflege
- Konsistente nächste Schritte im Sales-Prozess
- Bessere Übergaben zwischen Marketing, Sales und Delivery
Support Automation
Ticket-Triage, Antwortvorschläge, Wissenssuche und Eskalationslogik für Support-Teams mit überprüfbaren Quellen.
- Schnellere Vorsortierung von Anfragen
- Antwortentwürfe im Markenton
- Eskalationen nach Priorität, SLA oder Thema
AI Dashboards & Decision Support
Dashboards, die operative Daten, Forecasts und AI-generierte Erklärungen zusammenführen, ohne die Entscheidungsverantwortung zu automatisieren.
- Management-Sichten auf Prozess- und Qualitätsdaten
- Anomalie- und Trendhinweise
- Erklärbare Empfehlungen statt Black-Box-Aktionen
Sicher, überprüfbar und wartbar umgesetzt
AI-Projekte scheitern selten am Modell allein. Entscheidend sind Datenqualität, Berechtigungen, Tests, Monitoring und ein Rollout, der zum Risiko des Use Cases passt.
Daten- und Zugriffskonzept
Wir definieren Datenquellen, Aufbewahrung, Berechtigungen und sensible Felder vor dem ersten Prototyp.
Qualitätssicherung
Testsets, Prompt-Versionierung, Evaluationskriterien und manuelle Review-Punkte reduzieren Fehlverhalten im Alltag.
Betrieb statt Demo
Logging, Kostenkontrolle, Fallbacks und Supportprozesse werden so geplant, dass die Lösung langfristig betreibbar bleibt.
Vom Use Case zum produktiven AI-Pilot
Ein kompakter Ablauf für schnelle Validierung, ohne Architektur- und Sicherheitsfragen zu überspringen.
Discover
Use Case, Nutzerrollen, Datenquellen, Risiken und Erfolgskriterien werden gemeinsam eingegrenzt.
Design
Wir entwerfen Datenfluss, Integrationen, Kontrollpunkte und den passenden Modell- oder Tool-Ansatz.
Pilot
Ein begrenzter MVP wird mit echten Beispieldaten getestet und anhand definierter Kriterien bewertet.
Scale
Nach Validierung folgen Monitoring, Berechtigungen, Dokumentation und ein kontrollierter Rollout.
Häufige Fragen zu AI Solutions
Startet OzyCore mit einem bestehenden Tool oder einer individuellen Lösung?
Wir starten mit dem Prozess und den Daten. Wenn ein bestehendes Tool ausreicht, integrieren wir es. Wenn Anforderungen, Datenschutz oder Workflows individueller sind, entwickeln wir eine passende Lösung.
Können sensible Unternehmensdaten berücksichtigt werden?
Ja, aber nur mit klarem Daten- und Zugriffskonzept. Je nach Use Case planen wir Rollenrechte, Redaction, Hosting-Optionen, Protokollierung und Review-Schritte.
Was ist ein realistischer erster Schritt?
Ein AI-Readiness-Check oder ein kleiner Pilot mit klarer Datenbasis, messbaren Akzeptanzkriterien und begrenztem Umfang ist meist der sinnvollste Einstieg.
Bereit für einen realistischen AI-Pilot?
Wir prüfen gemeinsam, welcher Use Case tragfähig ist, welche Daten benötigt werden und wie ein sicherer erster Release aussehen kann.