KI-Automatisierung in der Praxis
Ausgewahlte Projekte. Kundennamen sind anonymisiert; vollstandige Fallstudien auf Anfrage.
Branchen: B2B Distribution - Aviation Training - Ecommerce Operations
B2B Distribution
6 weeks AI AutomationB2B Textile Importer - Supplier Catalog Automation
Gemessenes Ergebnis
3 days -> 14 min per supplier cycle
Geliefertes System
Supplier data ingestion, translation, enrichment, exception QA, and Airtable handover.
Problem
Katalogupdates brauchten 3 Tage Koordination, Ubersetzung und QA pro Zyklus.
Ansatz
We built a monitored ingestion and enrichment workflow with human review for exceptions.
Ergebnis
3 Tage -> 14 Min
Was der Kunde erhielt
- Production workflow
- QA rules
- Operator runbook
- Dashboard-ready data
Aviation Training
4 weeks Agent SystemAviation Training School - Briefing Automation
Gemessenes Ergebnis
4-6 hrs -> instructor approval review
Geliefertes System
Regulatory document intake, structured lesson drafts, instructor review gates, and Slack-ready summaries.
Problem
Ops Reports wurden manuell aus vier Systemen gebaut. Das sorgte fur spate Briefs und verpasste Handoffs.
Ansatz
We structured the source flow and added human approval at the instructor layer.
Ergebnis
4 Std -> null
Was der Kunde erhielt
- Document intake flow
- Approval queue
- Instructor brief template
- Escalation rules
Ecommerce Operations
8 weeks AI-Led OpsEcommerce Network Operator - Content Throughput
Gemessenes Ergebnis
15 -> 150 content pages per week
Geliefertes System
Product data intake, brand voice rules, draft generation, QA queue, and publishing workflow.
Problem
Content war der Engpass: 15 Seiten pro Woche, unstete Brand Voice, keine Kapazitat fur neue Kollektionen.
Ansatz
We built a brand-safe content agent with QA before publishing.
Ergebnis
15 -> 150 Seiten/W
Was der Kunde erhielt
- Content agent
- Brand rules
- QA workflow
- Publishing handover
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