KI im Unternehmen
KI einführen, die im Alltag trägt.
In den meisten Unternehmen wird KI längst genutzt, nur ohne Plan: private Konten, jeder schreibt seine eigenen Prompts, niemand weiss, welche Daten wohin gehen. Wir machen daraus ein System. Mit klaren Regeln, Instruktionen für das ganze Team, einer kontrollierten Umgebung und Prozessen, in denen KI messbar Arbeit abnimmt.
Typische Ausgangslagen
Woran Sie merken, dass KI bei Ihnen ungeregelt läuft
Das Problem ist selten die Technik. Es fehlen Entscheidungen: welche Werkzeuge, welche Daten, welche Verantwortung.
Schatten-KI
Mitarbeitende kopieren Kundenmails, Verträge oder Offerten in private Chat-Konten. Niemand weiss, was dort gespeichert oder weiterverwendet wird.
Jeder promptet anders
Zehn Leute, zehn Arten zu fragen, zehn Qualitäten von Antworten. Gute Vorlagen liegen in einzelnen Köpfen statt beim ganzen Team.
Lizenzen ohne Nutzen
Copilot oder ein KI-Abo ist gekauft, genutzt wird es kaum. Es fehlt der Bezug zu den eigenen Abläufen.
Unklare Regeln
Was erlaubt das Datenschutzgesetz, was der Kundenvertrag, was das Berufsgeheimnis? Ohne Antwort verbietet man alles oder erlaubt alles.
Wissen nicht auffindbar
Handbücher, Richtlinien und Lösungen liegen verstreut in SharePoint, Fileserver und Tickets. Die KI kennt sie nicht, die neuen Mitarbeitenden auch nicht.
Pilot ohne Fortsetzung
Ein Prototyp hat beeindruckt, im Alltag ist er nie angekommen. Weil Schnittstellen, Freigaben und Betrieb nicht geklärt waren.
Bausteine
Von der Beratung bis zum eigenen KI-Werkzeug
Sie müssen nicht alles auf einmal machen. Jeder Baustein steht für sich, zusammen ergeben sie eine KI-Landschaft, die zu Ihrem Unternehmen passt.
Beratung und Prozessanpassung
Wo hilft KI in Ihrem Alltag wirklich, wo nicht? Wir sehen uns Ihre Abläufe an und passen sie so an, dass KI dort arbeitet, wo heute gelesen, sortiert und abgetippt wird. Bis hin zu agentischem Arbeiten mit klaren Freigaben.
KI-Richtlinien und unternehmensweite Instruktionen
Regeln, die Compliance und Alltag zusammenbringen, und Instruktionen, mit denen alle im Team gleich gute Ergebnisse bekommen: Tonalität, Fakten, Prüfschritte.
Mehr erfahrenEnterprise-KI, Modellwahl und KI-Gateway
Die passende Plattform und die passenden Modelle für Ihre Daten. Dazu ein zentraler Zugang mit Anmeldung, Protokoll, Kostenkontrolle und Filtern für Personendaten.
Mehr erfahrenWissensdatenbank und interne KI-Chats
Ihr Wissen so aufbereitet, dass Menschen und KI es finden, mit Quelle und Berechtigung. Dazu ein eigener KI-Chat für Ihr Team, mit Ihren Regeln und Ihren Daten.
Mehr erfahrenKI-Agenten und Schnittstellen
Agenten, die Mails klassifizieren, Belege auslesen und Antworten entwerfen, angebunden an Microsoft 365, Bexio, Ticketsystem oder CRM. Ein Mensch gibt frei.
Mehr erfahrenEigene KI-Werkzeuge
Wo es kein passendes Produkt gibt, bauen wir es: MCP-Server, die einer KI genau die Funktionen Ihrer Systeme geben, die sie braucht, interne Assistenten und kleine Fachanwendungen mit KI im Kern.
Agentisches Arbeiten
Vom Chatfenster zum Kollegen mit klaren Aufgaben
Agentisch heisst: Die KI beantwortet nicht nur Fragen, sie arbeitet Schritte ab. Damit das sicher funktioniert, braucht sie vier Dinge.
Instruktion
Was ist die Aufgabe, welche Regeln gelten, wie sieht ein gutes Ergebnis aus?
Werkzeuge
Kontrollierter Zugriff auf genau die Systeme und Daten, die für die Aufgabe nötig sind.
Freigabe
Wo Fehler teuer wären, entscheidet ein Mensch, bevor etwas nach aussen geht.
Protokoll
Jeder Schritt ist nachvollziehbar: was vorgeschlagen, freigegeben und ausgeführt wurde.
Die Werkzeuge stellen wir über offene Standards wie das Model Context Protocol (MCP) bereit, damit Sie das Modell später wechseln können.
Vorgehen
Erst Klarheit, dann Werkzeuge, dann Ausbau
Wir starten mit einer ehrlichen Bestandsaufnahme und einem Ablauf, der messbar Zeit kostet. Ausgebaut wird erst, wenn der erste Schritt im Alltag funktioniert.
- Übersicht, welche KI heute genutzt wird und mit welchen Daten
- KI-Richtlinie und Instruktionen, abgestimmt auf Ihre Abläufe
- Empfehlung für Plattform und Modelle, begründet und dokumentiert
- Ein Pilot mit echten Daten und messbarem Ergebnis
- Ein Plan für Wissen, Agenten und eigene Werkzeuge
- 1
Bestandsaufnahme
Welche Werkzeuge sind im Einsatz, welche Daten fliessen wohin, welche Verträge und Vorgaben gelten? Wir sprechen mit Geschäftsleitung, IT und Fachabteilungen.
- 2
Leitplanken
KI-Richtlinie mit Datenklassen, erlaubten Werkzeugen und Verantwortlichkeiten. Kurz genug, dass sie gelesen wird.
- 3
Umgebung und Instruktionen
Plattform einrichten, Zugang über Ihre Anmeldung, Gateway bei Bedarf, Instruktionen und Vorlagen pro Abteilung.
- 4
Pilot im Team
Ein Team arbeitet produktiv damit. Wir messen, korrigieren Instruktionen und klären, was im Alltag fehlt.
- 5
Ausbau
Wissensdatenbank, interner Chat, Agenten mit Schnittstellen und eigene Werkzeuge, Schritt für Schritt.
Selbst im Einsatz
Wir arbeiten jeden Tag so, wie wir es empfehlen
Bevor wir KI für Kunden einrichten, nutzen wir sie selbst produktiv. Mit allen Ecken und Kanten.
- Unser eigener KI-Assistent arbeitet mit einem eigenen MCP-Server: Gedächtnis, Wissensbasis und wiederverwendbare Skills, nutzbar aus verschiedenen KI-Werkzeugen.
- Unsere Infrastruktur betreiben wir über einen eigenen MCP-Server: Deployments, DNS und Proxy mit klar begrenzten Funktionen statt Vollzugriff.
- Mit VibeBoxes veröffentlicht eine KI Websites und Web-Apps direkt in unsere Hosting-Umgebung, versioniert und mit Rückweg.
- DokAudit schlägt mit KI Alternativtexte für Bilder in Dokumenten vor. Ein Mensch prüft und übernimmt sie.
Unabhängig
Wir verkaufen keine Lizenzen. Wir empfehlen, was passt.
Ob Microsoft 365 Copilot, ein Business-Abo eines KI-Anbieters, eine Cloud-Plattform oder ein lokales Modell: Die Antwort hängt von Ihren Daten und Abläufen ab, nicht von einer Partnerschaft.
Typischer Weg
- Lizenzen kaufen und hoffen, dass sie genutzt werden
- Ein Verbot, das niemand einhält
- Ein Prototyp ohne Anbindung an echte Systeme
- Ein Modell, an das man danach gebunden ist
Mit Lappenbusch
- Werkzeuge passend zu Abläufen und Datenklassen
- Regeln, die erklären, was erlaubt ist, statt nur zu verbieten
- Anbindung an Ihre Systeme mit Freigabe und Protokoll
- Architektur, in der sich das Modell wechseln lässt
Weiterführend
Mit dem Team anfangen
Workshop: KI im Arbeitsalltag
Prompting, Copilot und Agenten mit Augenmass. Was heute schon trägt, wo die Grenzen sind und welche Use Cases sich in Ihrem Team lohnen.
Zum WorkshopPrivate AI und Datenhoheit
Lokale Modelle auf eigener Infrastruktur, wenn Daten das Haus nicht verlassen sollen.
Mehr erfahrenHäufige Fragen
KI im Unternehmen: was Sie wissen sollten
Welche KI soll unser Unternehmen nutzen?
Es gibt nicht das eine beste Modell. Entscheidend sind die Aufgaben, die Datenklassen, die Vertragsbedingungen des Anbieters und die Region, in der Daten verarbeitet werden. Oft ist es eine Kombination: ein Werkzeug für die persönliche Produktivität und gezielte Lösungen für einzelne Prozesse. Wir begründen die Empfehlung und dokumentieren sie.
Dürfen Mitarbeitende Kundendaten in KI-Werkzeuge eingeben?
Das hängt vom Werkzeug und vom Vertrag ab. Private Konten sind für Kundendaten meist ungeeignet. Business- und Enterprise-Angebote bieten in der Regel Verträge zur Auftragsbearbeitung und schliessen das Training mit Ihren Eingaben aus. Welche Daten in welches Werkzeug dürfen, legen wir in der KI-Richtlinie mit Datenklassen fest.
Brauchen wir wirklich eine KI-Richtlinie?
Ja, sobald KI im Alltag genutzt wird, und das ist fast überall der Fall. Das Datenschutzgesetz gilt auch für Datenbearbeitungen mit KI. Für Unternehmen mit Geschäft in der EU kommt der EU AI Act dazu, unter anderem mit der Pflicht, Mitarbeitende im Umgang mit KI zu befähigen. Eine gute Richtlinie ist kurz und erklärt, was erlaubt ist.
Was ist ein KI-Gateway?
Ein zentraler Zugang, über den alle Anwendungen und Mitarbeitenden KI-Modelle nutzen. Dort laufen Anmeldung, Protokoll, Kostenkontrolle und Filter für Personendaten zusammen. Und das Modell lässt sich wechseln, ohne jede Anwendung anzupassen.
Cloud oder lokales Modell?
Beides hat seinen Platz. Leistungsfähige Cloud-Modelle sind für anspruchsvolle Texte oft die beste Wahl. Für besonders sensible Daten oder einfache Aufgaben wie Klassifizieren reichen häufig Modelle, die auf eigener Infrastruktur laufen. Wir bauen die Architektur so, dass beides nebeneinander funktioniert.
Wo steht Ihr Unternehmen heute mit KI?
In 30 Minuten sortieren wir, welche KI bei Ihnen schon genutzt wird, wo Risiken liegen und welcher erste Schritt sich lohnt. Unverbindlich und ohne Folien.