Dokumentenerkennung
Rechnungen, Lieferscheine und Formulare werden automatisch gelesen, die relevanten Werte extrahiert und ins Zielsystem übertragen.
Künstliche Intelligenz
KI-Integration und AI-Agenten für KMU
KI ist dann nützlich, wenn sie in einem echten Ablauf steckt – nicht als Pilotprojekt neben dem Tagesgeschäft. Wir bauen Dokumentenerkennung, Suche im eigenen Wissen und autonome Agenten direkt in Ihre bestehenden Systeme ein.
Wo KI in KMU tatsächlich etwas bringt
Überall dort, wo heute jemand Text liest, sortiert, überträgt oder zusammenfasst. Das sind die Anwendungsfälle, die wir am häufigsten umsetzen.
Suche im eigenen Wissen (RAG)
Fragen an Ihre eigenen Handbücher, Verträge und Protokolle – mit Antwort samt Quellenangabe, statt stundenlang in Ordnern zu suchen.
Interne Assistenten
Ein Chatbot, der Ihre Prozesse und Produkte kennt – für den internen Support oder als erste Anlaufstelle für Kundenanfragen.
Autonome AI-Agenten
Agenten, die mehrstufige Aufgaben selbstständig erledigen: recherchieren, prüfen, entscheiden, ausführen – mit Freigabeschritt, wo es kritisch wird.
MCP Server
Schnittstellen, über die KI-Assistenten kontrolliert auf Ihre Systeme zugreifen – mit klar definierten Rechten statt offenem Zugang.
KI in Workflows
Einzelne KI-Schritte innerhalb bestehender n8n-Abläufe – etwa Klassifizieren, Zusammenfassen oder Formulieren mitten im Prozess.
Ihre Daten bleiben Ihre Daten
Die häufigste Frage in KMU lautet nicht «was kann KI», sondern «wo landen unsere Daten». Zu Recht. Deshalb klären wir das zuerst.
Für sensible Inhalte setzen wir Modelle ein, die in Ihrer eigenen Infrastruktur oder bei einem Schweizer Anbieter laufen. Wo ein externer Anbieter fachlich sinnvoll ist, legen wir vorher offen, welche Daten wohin gehen – die Entscheidung liegt bei Ihnen.
Unser n8n PDF Generator ist ein Beispiel für dieses Prinzip: Er läuft lokal, ohne externe API, und ist damit auch für vertrauliche Dokumente geeignet.
Womit wir arbeiten
- Python und LangChain für Agenten-Logik und Orchestrierung
- Aktuelle Sprachmodelle – je nach Anwendungsfall und Datenschutzanforderung
- Vektordatenbanken für die Suche im eigenen Dokumentenbestand
- n8n für die Einbettung in bestehende Abläufe
- Eigene MCP Server für den kontrollierten Systemzugriff
- Zertifizierte AI-Spezialisten mit LangChain-Diplom im Team
Ein Agenten-Projekt aus der Praxis
SEO-Überwachung mit selbstständigem AI-Agenten
Ein n8n-Workflow prüft regelmässig die Keyword-Positionen einer Domain und verschickt detaillierte Berichte per E-Mail. Bei schwächeren Keywords übernimmt ein AI-Agenten-System: Es analysiert die Ursache, erarbeitet Verbesserungsvorschläge und schickt sie direkt nach Telegram – ohne dass jemand den Bericht manuell auswerten muss.
n8n
Workflow-basiert
AI
Agenten-System
Telegram
Optimierungstipps
Häufige Fragen zu KI-Projekten
Verlassen unsere Daten bei einer KI-Lösung das Unternehmen?
Nicht zwingend. Für sensible Daten setzen wir Modelle ein, die in Ihrer eigenen Infrastruktur oder bei einem Schweizer Anbieter laufen. Wo ein externer Anbieter sinnvoll ist, legen wir vorher offen, welche Daten wohin gehen – und Sie entscheiden.
Was ist ein RAG-System?
RAG steht für Retrieval Augmented Generation. Vereinfacht: Das Sprachmodell sucht zuerst in Ihren eigenen Dokumenten nach relevanten Stellen und antwortet dann auf dieser Basis. So bekommen Sie Antworten aus Ihrem Wissen statt aus dem Allgemeinwissen des Modells – mit Quellenangabe.
Was unterscheidet einen AI-Agenten von einem Chatbot?
Ein Chatbot antwortet. Ein Agent handelt: Er kann mehrere Schritte planen, Systeme aufrufen, Zwischenergebnisse prüfen und eine Aufgabe zu Ende bringen. Wo es kritisch wird, bauen wir einen Freigabeschritt ein, damit ein Mensch bestätigt, bevor etwas ausgelöst wird.
Lohnt sich KI auch für kleine Unternehmen?
Ja, wenn es einen konkreten Anwendungsfall gibt. Sinnvoll wird es dort, wo heute regelmässig Text gelesen, sortiert, zusammengefasst oder übertragen wird. Ohne solchen Anwendungsfall raten wir ab – KI um der KI willen kostet nur Geld.
Welche Technologien setzen Sie für KI-Projekte ein?
Vor allem Python und LangChain für die Agenten-Logik, dazu aktuelle Sprachmodelle und Vektordatenbanken für die Suche im eigenen Wissen. Für die Einbindung in bestehende Abläufe nutzen wir n8n und eigene Schnittstellen.
Haben Sie einen konkreten KI-Anwendungsfall?
Beschreiben Sie uns die Aufgabe. Wir sagen Ihnen ehrlich, ob KI der richtige Weg ist – oder ob es einfacher geht.
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