FAQ

Häufige Fragen zu KI, Automatisierung & IT-Betreuung für KMU

Antworten auf die Fragen, die uns Geschäftsführer:innen aus dem Mittelstand am häufigsten stellen – von den Grundlagen der KI-Automatisierung über Datenschutz und Kosten bis zur Integration in Microsoft 365, Google Workspace, Notion oder Slack.

Grundlagen verstehen

Was ist KI-Automatisierung im Mittelstand überhaupt?

KI-Automatisierung verbindet zwei Welten: klassische Workflow-Automatisierung (Wenn-Dann-Logiken, die wiederkehrende Aufgaben übernehmen) und Künstliche Intelligenz, die unstrukturierte Inhalte versteht – also Texte, E-Mails, Dokumente, Sprache. Während ein klassisches Skript starr nach festen Regeln arbeitet, kann ein KI-Agent E-Mails klassifizieren, Inhalte zusammenfassen, Antworten formulieren oder Entscheidungen vorbereiten.

Im Mittelstand bedeutet das konkret: Anfragen aus dem Posteingang werden automatisch sortiert und beantwortet. Angebote werden aus PDF-Dokumenten extrahiert und ins ERP übertragen. Reportings entstehen in Echtzeit aus mehreren Datenquellen, statt manuell zusammengeklickt zu werden. Mitarbeitende verbringen weniger Zeit mit Datenpflege und mehr mit eigentlichen Entscheidungen.

KI-Automatisierung ist kein Projekt mit fertigem Produkt am Ende, sondern ein lebendes System, das mit den Prozessen wächst und kontinuierlich besser wird. Mehr dazu unter Leistungen und KI & Automatisierung im Mittelstand.

Welche Aufgaben kann KI in einem Unternehmen wirklich übernehmen – und welche nicht?

Realistisch gut funktioniert KI heute bei: E-Mail-Klassifizierung und Antwortvorschlägen, Extraktion strukturierter Daten aus Dokumenten (Rechnungen, Verträge, Angebote), Recherche und Zusammenfassung in eigenen Wissensbeständen, Vorqualifizierung von Anfragen über Chatbots, Übersetzungen, Generierung von Standard-Texten und Drafts, Klassifizierung und Anreicherung von CRM-Datensätzen.

Schlechter oder mit hohem Risiko: komplexe Entscheidungen mit rechtlicher Tragweite, Bewertung mehrdeutiger Situationen ohne klare Regelbasis, alles, was 100 % korrekt sein muss ohne menschliche Kontrolle. Halluzinationen sind nach wie vor Realität – ein KI-Modell kann sich überzeugend anhören und trotzdem falsch liegen.

Unsere Praxis: Wir bauen KI dort ein, wo der Mensch im Loop bleibt und Korrekturen schnell zurückfließen. Hochrisiko-Entscheidungen treffen weiterhin Menschen – KI bereitet sie nur vor und liefert die Faktenlage. Mehr zur Risiko-Architektur direkt im Erstgespräch.

Was ist der Unterschied zwischen einem KI-Agenten und einem klassischen Automatisierungs-Skript?

Ein klassisches Skript folgt festen Wenn-Dann-Regeln: Wenn E-Mail von Domain X kommt → markiere als wichtig. Wenn Datum > Heute → schicke Erinnerung. Diese Skripte sind schnell, billig, vorhersehbar – aber sie scheitern, sobald die Realität nicht in die Schablone passt. Eine E-Mail mit unklarer Betreffzeile, eine Rechnung mit ungewöhnlichem Layout, eine Anfrage in halb-formuliertem Deutsch: das Skript reagiert falsch oder gar nicht.

Ein KI-Agent kann Sprache und Inhalt verstehen. Er erkennt: „Das ist eine Reklamation, keine normale Anfrage“, „Die Rechnung im Anhang gehört zu Projekt Y“, „Diese E-Mail klingt dringend, obwohl das Wort dringend nicht vorkommt“. Er kombiniert Kontext aus mehreren Quellen, fragt nach, wenn unklar, und lernt aus Korrekturen.

Beide Ansätze haben ihre Berechtigung. In der Praxis kombinieren wir sie: starre Regeln dort, wo sie reichen (etwa 80 % der Fälle), KI-Verständnis dort, wo Sprache und Kontext entscheiden. Das ist günstiger, schneller und stabiler als reine KI-Lösungen. Mehr zur Architektur in Prozessautomatisierung KMU.

Was bedeutet RAG (Retrieval Augmented Generation) – und warum ist das für unser Unternehmen relevant?

RAG steht für Retrieval Augmented Generation – heute der wichtigste Baustein für Unternehmens-KI. Statt dass ein KI-Modell aus seinem allgemeinen Trainingswissen antwortet (potenziell veraltet, fremdes Vokabular, Halluzinationen), holt sich der Agent vor jeder Antwort die relevanten Dokumente aus eurer eigenen Wissensbasis: Confluence, Notion, SharePoint, Google Drive, Slack-Threads, alte Tickets, Produktkataloge, Verträge, FAQs, eigene Excel-Listen.

Konkret: Wenn ein Kunde fragt „Welche Garantie gilt für Produkt X?“, sucht der Agent nicht in seinem allgemeinen Modellgedächtnis (potenziell falsch), sondern in eurem Garantie-Dokument von letzter Woche. Er antwortet präzise auf Basis eurer dokumentierten Wahrheit – mit Quellenangabe. Mitarbeitende können nachprüfen, woher die Antwort stammt.

Für den Mittelstand ist RAG entscheidend, weil ihr kein Modell trainieren müsst, um eure Daten in der KI nutzbar zu machen. Eure bestehenden Dokumente werden – richtig vorbereitet, sauber indexiert, mit Berechtigungen versehen – zur Wissensquelle. Das senkt Kosten dramatisch und löst gleichzeitig das Halluzinations-Problem. Wir setzen RAG standardmäßig in KI E-Mail Agenten und Chatbots ein.

Was bedeutet Human-in-the-Loop – und warum ist das wichtig?

Human-in-the-Loop heißt: Bei jeder kritischen KI-Entscheidung bleibt ein Mensch beteiligt. Der Agent schlägt vor, der Mensch entscheidet, der Mensch versendet oder genehmigt. Erst wenn ein Anwendungsfall über Wochen stabile Ergebnisse zeigt – messbar über Confidence-Scores und manuelle Korrektur-Quoten – erhöhen wir schrittweise die Autonomie.

Warum so wichtig? Drei Gründe: Erstens regulatorisch: Art. 22 DSGVO verbietet vollautomatisierte Entscheidungen mit erheblicher Auswirkung auf Personen. Zweitens für die Qualität: KI-Modelle können sich überzeugend anhören und trotzdem falsch liegen. Drittens für das Vertrauen im Team: Mitarbeitende wollen sehen, wie der Agent denkt, bevor sie ihm Aufgaben übertragen.

In der Praxis: E-Mail-Drafts werden vom Mitarbeiter geprüft und einmal pro Tag freigegeben – das spart 70 % der Zeit, ohne Kontrollverlust. Bei eindeutigen Fällen wird die Hürde später gesenkt. Bei unklaren Fällen bleibt sie. Genau diese Eskalationslogik ist Teil unserer Diagnose-Phase. Mehr unter Leistungen.

Einstieg & Eignung

Für welche Unternehmen ist Simplic8 geeignet?

Wir arbeiten mit kleinen und mittelständischen Unternehmen (KMU) zwischen ca. 10 und 250 Mitarbeitenden im DACH-Raum – typischerweise B2B-Dienstleister, Handwerksbetriebe mit Büroorganisation, Immobilien- und Verwaltungsunternehmen sowie Industrie-Zulieferer.

Voraussetzung ist eine etablierte digitale Arbeitsumgebung: Microsoft 365 (Outlook, Teams, SharePoint), Google Workspace (Gmail, Drive, Meet), Notion, Slack oder vergleichbare Plattformen. Wir bringen KI dorthin, wo eure Daten und Prozesse heute schon leben – nicht in eine Insellösung daneben. Welcher Workspace bei euch dominiert, ist sekundär; entscheidend ist, dass es einen gibt.

Branchenübergreifend funktioniert unser Ansatz, wenn drei Voraussetzungen stimmen: erstens ein wiederkehrender Prozess, der heute Zeit kostet (E-Mails, Angebote, Daten-Übertragung, Reporting). Zweitens eine vorhandene Daten- und IT-Basis, die kein chaotisches Schattendasein führt. Drittens eine Geschäftsführung, die KI nicht als Glaubensthema, sondern als wirtschaftliche Frage betrachtet. Im Erstgespräch prüfen wir gezielt, ob diese Punkte passen – und sagen ehrlich, wenn nicht.

Was unterscheidet Simplic8 von einer klassischen IT-Firma oder KI-Agentur?

Reine IT-Dienstleister halten Systeme am Laufen, reine KI-Agenturen bauen Prototypen ohne IT-Verantwortung. Wir verbinden beides: Prozessanalyse, KI- und Automatisierungs-Implementierung und den stabilen IT-Betrieb dahinter.

Konkret bedeutet das: Wenn ein KI-Agent in eurem Outlook oder Gmail arbeitet, kümmern wir uns auch um Berechtigungen, Backups, Monitoring und Sicherheit der Umgebung. Wenn ein Workflow zwischen CRM und ERP läuft, garantieren wir, dass er morgen, nächste Woche und nächstes Jahr noch läuft. Sie haben einen Ansprechpartner statt drei Schnittstellen – und vermeiden den klassischen „PoC-Friedhof“, in dem KI-Projekte ohne IT-Anbindung versanden.

Diese Verbindung ist auch der Grund, warum wir mit Kunden langfristig arbeiten: über die Retainer-Phase wachsen Lösungen mit dem Geschäft mit, statt nach dem Pilot still zu sterben. Modell-Updates, neue Use Cases und veränderte Anforderungen sind für uns Teil des laufenden Auftrags, kein neues Projekt.

Lohnt sich KI und Automatisierung für ein Unternehmen mit 20–50 Mitarbeitenden?

Gerade dort. Große Konzerne haben ganze Abteilungen für Prozessautomatisierung – im Mittelstand übernehmen das oft Geschäftsführung und Schlüsselpersonen nebenbei. Genau das ist eure Chance: was im Konzern an interner Bürokratie verloren geht, könnt ihr in 4–6 Wochen produktiv umsetzen.

Schon ein einfacher KI-E-Mail-Agent kann pro Mitarbeitenden 5–10 Stunden monatlich freisetzen. Bei 30 Personen im Vertrieb sind das 150–300 Stunden – also 1–2 Vollzeitstellen, die wieder für strategische Arbeit zur Verfügung stehen. Eine CRM-Automatisierung reduziert manuelle Pflege um 60–80 %, ein Power-BI-Dashboard ersetzt manuelle Excel-Reports vollständig.

Wir prüfen den ROI vor jedem Projekt mit einer expliziten ROI-Hypothese: Was kostet die Lösung? Wie viele Stunden Zeitgewinn sind realistisch? Was bedeutet das in Euro pro Jahr? Trägt sich die Rechnung nicht innerhalb von 12–18 Monaten, raten wir aktiv ab. Lieber ein klares „nein, jetzt nicht“ als ein zweifelhaftes Projekt.

Wir nutzen kaum digitale Tools – ist es zu früh für KI?

Nein, aber dann starten wir nicht mit KI. Zuerst sorgen wir für saubere Workspace-Strukturen: Microsoft 365, Google Workspace, Notion oder Slack – je nach eurer Hauptumgebung. Klare Datenablage, sinnvolle Berechtigungen, dokumentierte Zuständigkeiten. Diese Basis-Arbeit klingt unspektakulär, ist aber die Voraussetzung für jede KI-Implementierung.

Warum? KI-Agenten und Automatisierungen brauchen strukturierte Daten und klare Berechtigungen, um nicht versehentlich Falsches zu lesen oder Falsches zu schreiben. Wenn ein E-Mail-Agent nicht weiß, wo eure Produktdokumentation liegt, halluziniert er. Wenn ein CRM-Workflow nicht weiß, welcher Datensatz aktuell ist, dupliziert er Leads.

Diesen Pfad gehen wir explizit Schritt für Schritt mit. Aus Erfahrung: 4–8 Wochen Aufräumarbeit zahlen sich später mehrfach aus. Wir dokumentieren das in einer Roadmap, die mit jedem Quartal an konkretem Nutzen wächst – nicht in einem 200-Seiten-Konzept, sondern in laufenden Verbesserungen. Mehr unter Microsoft 365 Betreuung und Leistungen.

Datenschutz, DSGVO & Sicherheit

Sind die eingesetzten KI-Lösungen DSGVO-konform?

Ja. Wir setzen bevorzugt auf KI-Modelle mit EU-Hosting (Azure OpenAI in EU-Regionen, Mistral, Aleph Alpha) oder On-Premise- bzw. Self-Hosting-Lösungen, je nach Schutzbedarf der Daten. Vor jedem Projekt klären wir Auftragsverarbeitungsverträge (AVV), Datenflüsse, Speicherorte und Löschkonzepte – inklusive Verzeichnis der Verarbeitungstätigkeiten nach Art. 30 DSGVO.

Konkret: Bei Azure OpenAI in der EU-Region sind eure Eingaben durch Microsoft-DPA abgesichert, gehen nicht ins Modelltraining und werden nur kurzzeitig zur Missbrauchserkennung gespeichert (mit Opt-out möglich). Bei lokalen Modellen (Llama, Mistral via vLLM, Ollama) bleiben Daten komplett bei euch – der Server steht in eurer eigenen Infrastruktur. Bei Google Workspace AI gelten die jeweiligen Workspace-Datenverarbeitungs-Bedingungen.

DSGVO-Konformität bedeutet nicht „wir nutzen ChatGPT mit Datenschutzhinweis“. Sondern: Architektur, in der Datenflüsse, Berechtigungen und Speicherzeiten dokumentiert sind und einer Datenschutz-Folgenabschätzung standhalten. Genau diese Arbeit übernehmen wir – im Zweifel in Abstimmung mit eurem Datenschutzbeauftragten oder eurer Rechtsabteilung. Mehr zu unseren eigenen DSGVO-Standards unter Datenschutz.

Werden unsere Unternehmensdaten zum Training fremder KI-Modelle genutzt?

Nein. Wir konfigurieren alle Dienste so, dass Eingaben und Daten nicht in das Training öffentlicher Modelle einfließen. Bei Microsoft 365 Copilot, Azure OpenAI, Google Workspace AI (Gemini for Workspace), Notion AI und vergleichbaren Enterprise-Diensten ist das in den jeweiligen Datenverarbeitungsverträgen (DPA) klar geregelt.

Konkret heißt das: Eure Prompts und Antworten werden nicht zum Verbessern der Modelle verwendet. Sie werden ausschließlich für die unmittelbare Aufgabe verarbeitet und – je nach Anbieter – nach 30 Tagen gelöscht oder gar nicht erst protokolliert. Das ist der entscheidende Unterschied zu kostenlosen Consumer-Versionen (kostenloses ChatGPT, Claude.ai ohne Enterprise-Vertrag), wo Inhalte standardmäßig zur Modellverbesserung herangezogen werden.

Wir prüfen die DPA-Klauseln vor jedem Projekt und dokumentieren, welche Anbieter eingesetzt werden, mit welchem Vertragsstand. Bei besonders sensiblen Daten (Patientendaten, Verträge mit Berufsgeheimnis-Bezug, anwaltliche Mandate) empfehlen wir grundsätzlich On-Premise-Lösungen, bei denen die Daten das eigene Netzwerk gar nicht erst verlassen.

Wie steht es um IT-Sicherheit, Backups und Notfallpläne?

Business Continuity ist eine eigene Säule unserer Arbeit – kein Add-on. Sicherheit, Backup und Notfallplan denken wir vor dem Go-Live, nicht erst nach dem ersten Vorfall.

  • Backup-Konzepte nach 3-2-1-Regel: 3 Kopien, 2 Medien, 1 außer Haus oder in der Cloud
  • Regelmäßige Wiederanlauftests – ein Backup, das nie restauriert wurde, ist kein Backup
  • Berechtigungs-Reviews und Least-Privilege-Prinzip in M365 / Google Workspace / Notion / Slack
  • MFA-Durchsetzung über Conditional Access (M365) bzw. äquivalent in Google Workspace
  • Endpoint-Schutz, Patch-Management, EDR
  • Dokumentierter Notfallplan mit konkreten Eskalationspfaden und Telefonnummern

Bei einem Ransomware-Vorfall entscheidet nicht die teuerste Tooling-Suite, sondern die Frage: „Können wir innerhalb von 24 Stunden zurück in den produktiven Betrieb?“ Diese Frage muss messbar mit „ja“ beantwortbar sein. Mehr unter Backup & Notfallhilfe und IT-Betreuung.

Ablauf, Dauer & Preise

Was kostet ein KI- oder Automatisierungsprojekt bei Simplic8?

Ehrliche Antwort: Es kommt drauf an. Unehrliche Antwort wäre eine Hausnummer ohne Kontext – und davon haben Sie nichts.

Ein KI-E-Mail-Agent für ein 15-Personen-Team ist eine andere Liga als eine unternehmensweite Prozess-Automatisierung mit CRM-, ERP- und Power-BI-Integration. Wir bauen keinen Maßanzug nach Konfektionsgröße – und genau deshalb gibt es bei uns keinen Schubladenpreis.

Damit ihr trotzdem ein Gefühl bekommt: Pilotprojekte für einzelne KI-Agenten oder klar abgegrenzte Automatisierungen liegen typischerweise zwischen 5.000 € und 25.000 € einmalig. Laufende Retainer-Betreuung startet bei wenigen Hundert Euro monatlich für kleine Setups.

Was wir Ihnen versprechen: Nach der Diagnose bekommen Sie eine klare, verbindliche Zahl auf den Tisch – inklusive ROI-Hypothese. Trägt sich das Projekt nicht, sagen wir das offen, bevor Sie einen Cent investieren.

Erstgespräch buchen – kostenfrei & unverbindlich

Wie lange dauert ein typisches Projekt?
  • Diagnose: oft innerhalb einer Woche, je nach Größe und Anzahl der beteiligten Stakeholder
  • Pilot eines KI-Agenten: ab der ersten Woche – kleine Agenten gehen in 5–10 Werktagen produktiv, größere brauchen 2–6 Wochen
  • Workspace-Strukturierung (M365, Google Workspace, Notion) oder CRM-Integration: 4–10 Wochen
  • Komplette Roadmap mit mehreren Bausteinen: 3–6 Monate

Wir liefern in Iterationen – Sie sehen früh Ergebnisse, statt monatelang auf ein Big-Bang-Release zu warten. Nach jedem Sprint gibt es eine messbare Verbesserung im Tagesgeschäft, nicht erst am Projektende.

Wie läuft das Erstgespräch ab?

Kostenfrei und unverbindlich, ca. 30 Minuten per Microsoft Teams oder Google Meet – je nachdem, welche Plattform bei euch produktiv ist. Wir hören zu, stellen Rückfragen zu Ihren Prozessen, der IT-Landschaft und den aktuellen Engpässen.

Konkret laufen die 30 Minuten so: 5 Minuten Einordnung der Ausgangslage, 15 Minuten Detailfragen zu konkreten Prozessen („Wie läuft eine typische Kundenanfrage heute durch eure Systeme?“), 10 Minuten gemeinsame Einschätzung, ob Automatisierung, KI oder zuerst IT-Hygiene der sinnvollste Hebel ist.

Sie erhalten danach eine kurze schriftliche Einschätzung mit konkreten nächsten Schritten – ohne Verkaufsdruck. Wenn wir kein passender Partner sind, sagen wir das. Wenn ein einfacher Eigenbau besser ist als ein externes Projekt, sagen wir auch das.

Termin direkt anfragen

Gibt es Festpreise oder wird nach Aufwand abgerechnet?

Beides möglich. Pilotprojekte und klar abgegrenzte Bausteine bieten wir als Festpreis an, damit Sie kalkulieren und verbindlich planen können – inklusive Lieferumfang, Abnahmekriterien und expliziter Annahmen.

Laufende Betreuung läuft als Retainer mit definiertem Leistungsumfang (Stunden-Paket pro Monat, Reaktionszeiten, Service-Levels). So ist klar, was ihr bekommt, ohne dass jeder kleine Anpassungswunsch ein neues Angebot auslöst. Mehr zu Modellen unter KI-Retainer oder IT-Betreuung.

Reine Time-and-Material-Abrechnung machen wir nur in Ausnahmefällen, etwa bei sehr großen, schwer schätzbaren Vorhaben oder explorativen Forschungs-Sprints. In allen anderen Fällen bevorzugen wir Festpreise oder klare Retainer – das schützt euch vor Kostenexplosionen und uns vor Scope-Creep.

Technik & Integration

Wie funktioniert ein KI-E-Mail-Agent konkret?

Der Agent liest eingehende E-Mails (Anfragen, Angebote, Rechnungen, Reklamationen, Bestellungen), klassifiziert sie nach Anliegen, extrahiert strukturierte Daten (Auftragsnummern, Beträge, Kontaktdaten, Anhänge) und legt entweder Antwortentwürfe im Postfach an oder erstellt strukturierte Vorgänge im CRM, ERP oder Ticket-System.

Drei Bausteine, die einen modernen E-Mail-Agenten von einem alten Auto-Responder unterscheiden:

  • RAG & Knowledge Base: Der Agent holt sich vor jeder Antwort die aktuellen Inhalte aus eurer Wissensbasis – FAQ, Produktkatalog, frühere Tickets, Confluence, Notion, SharePoint, Google Drive. Er erfindet keine Inhalte, sondern zitiert eure dokumentierten Wahrheiten mit Quellenangabe.
  • Self-Learning-Loop: Wenn euer Team einen Entwurf korrigiert, lernt der Agent aus der Korrektur und passt zukünftige Antworten an. Über 4–8 Wochen wird die Trefferquote messbar besser, ohne dass jemand ein Modell trainieren muss.
  • Confidence-Score pro Antwort: Jede Klassifizierung und jeder Antwortvorschlag bekommt einen Vertrauenswert. Antworten unter dem definierten Schwellwert gehen automatisch zur manuellen Prüfung – Antworten darüber können je nach Risiko sogar autonom rausgehen, etwa Eingangsbestätigungen oder Standard-Anfragen.

Der Mensch bleibt im Loop, bis Confidence-Werte stabil hoch sind. Erst dann erweitern wir Schritt für Schritt die Autonomie. Ergebnis: 60–80 % weniger Zeit pro Standard-Mail bei gleichbleibender oder besserer Qualität. Mehr zum Setup unter KI E-Mail Agent.

Funktioniert das auch mit unserem bestehenden CRM oder ERP?

In den meisten Fällen ja. Wir arbeiten mit gängigen Systemen wie HubSpot, Salesforce, Pipedrive, Microsoft Dynamics, DATEV, Lexware, sevDesk, sage und individuellen Branchenlösungen.

Die Anbindung erfolgt über API (REST, GraphQL), Datenbank-Konnektoren oder Middleware-Plattformen wie Make, n8n, Zapier oder Power Automate – je nach Zielsystem und Anforderungen an Latenz, Sicherheit und Self-Service. Mehr unter Systemintegration & API und Integrationen.

Wenn euer System keine offene API hat (kommt im Mittelstand häufiger vor als gedacht – z. B. ältere Branchensoftware), prüfen wir Web-Scraping mit Browser-Automatisierung, Datei-Import-Schnittstellen oder Datenbank-Direktzugriffe. In der Diagnose schauen wir uns die Schnittstellenfähigkeit gezielt an: Was geht heute, was geht mit Aufwand, wo ist eine Migration sinnvoller als eine Anbindung.

Brauchen wir Microsoft 365 Copilot, um KI im Unternehmen einzusetzen?

Nein. Microsoft 365 Copilot ist eine Option, aber selten die wirtschaftlichste oder beste. Andere starke Optionen je nach Setup:

  • Maßgeschneiderte KI-Agenten auf Basis von Azure OpenAI oder Open-Source-Modellen, speziell zugeschnitten auf eure Prozesse – oft mit besserem ROI als Copilot
  • Google Workspace AI / Gemini for Workspace wenn ihr im Google-Ökosystem seid
  • Notion AI für teamübergreifende Wissensarbeit innerhalb von Notion
  • Glean, Mendable, Slack AI oder ähnliche Enterprise-Search-Lösungen, die alle Unternehmenstools durchsuchen

Wir empfehlen, was zum Use Case passt, nicht was am meisten Lizenzumsatz erzeugt. Häufig ist die Realität: ein Copilot-Lizenz-Roll-out für 50 Mitarbeitende kostet ca. 18.000 € jährlich – ein gezielter maßgeschneiderter KI-Agent für die 8 Personen im Sales-Team kostet einmalig 12.000 € und bringt mehr messbaren Nutzen.

Im Erstgespräch prüfen wir konkret: Welche Tools nutzen eure Leute heute? Welche Aufgaben sollen schneller werden? Was rechnet sich? Erst dann fällt die Tool-Entscheidung.

Was passiert, wenn die KI Fehler macht oder „halluziniert“?

Wir setzen KI dort ein, wo Fehler kontrollierbar sind. Konkret bedeutet das vier Schutzschichten:

  • Human-in-the-Loop: Bei kritischen Vorgängen prüft ein Mensch jede Antwort, bevor sie raus geht. Erst bei stabilen Confidence-Werten erweitern wir Autonomie.
  • Validierungsregeln: Strukturierte Outputs (z. B. extrahierte Beträge) werden gegen klassische Regeln geprüft – passt das Datum ins Geschäftsjahr? Ist die Summe plausibel? Existiert die Auftragsnummer im ERP?
  • RAG mit Quellenangaben: Der Agent gibt zurück, woher seine Antwort kommt – aus welchem Dokument, von welcher Seite, von wann. Antworten ohne Quelle sind verdächtig.
  • Logging und Audit-Trail: Jeder Vorgang wird dokumentiert. Bei Fehlern können wir nachvollziehen, was eingegeben, was zurückgegeben und was entschieden wurde. Das ist auch DSGVO-relevant.

Kritische Entscheidungen (Buchungen, Rechtsverbindliches, Kündigungen, Beträge über X Euro) trifft nie die KI allein. So bleibt das Risiko überschaubar und Audit-fähig. Mehr zur Architektur in Prozessautomatisierung KMU.

Zusammenarbeit & Betreuung

Arbeiten Sie remote oder vor Ort?

Beides. Standardmäßig remote – schnell, planbar und kosteneffizient. Etwa 80 % der Arbeit (Konfiguration, Entwicklung, Tests, Reviews) lassen sich remote sogar besser erledigen, weil keine Reisezeiten anfallen und Aufnahmen sauber dokumentierbar sind.

Vor Ort sind wir regelmäßig in NRW (Düsseldorf, Köln, Ruhrgebiet) und nach Absprache im gesamten DACH-Raum für: Kickoffs, Strategie-Workshops, kritische IT-Themen (Server-Migrationen, Sicherheitsvorfälle), Schulungen mit gemischten Teams, Stakeholder-Gespräche im Top-Management.

Vor-Ort-Tage werden gezielt eingesetzt, nicht aus Routine. Reisekosten werden transparent ausgewiesen. Für Notfälle haben wir definierte Eskalationspfade auch außerhalb von Bürozeiten – siehe IT-Betreuung. Standortinformationen unter Über uns.

Was passiert nach dem Projekt – gibt es laufende Betreuung?

Ja. Über unseren Managed-Service-Retainer übernehmen wir Monitoring, Wartung, Anwender-Support, Sicherheitsupdates, Modell-Updates und kontinuierliche Optimierung Ihrer KI- und Automatisierungslösungen.

Konkret beinhaltet ein typischer Retainer:

  • Performance-Monitoring der Agenten und Workflows (Trefferquoten, Confidence-Verteilungen, Latenzen)
  • Reaktion auf Modell-Änderungen der Anbieter (z. B. neue GPT- oder Gemini-Versionen)
  • Anpassung an neue Use Cases und Anwender-Feedback
  • Dokumentation und Wissenstransfer ins eigene Team
  • Definierte Reaktionszeiten und Eskalationspfade

So bleiben Systeme stabil und wachsen mit dem Unternehmen mit. Erfahrungsgemäß holen Kunden im laufenden Retainer 30–50 % zusätzlichen Nutzen aus den ursprünglichen Implementierungen, weil sich Prozesse und Anforderungen weiterentwickeln. Mehr unter IT-Betreuung.

Können Mitarbeitende eingelernt werden?

Ja – Schulung und Change-Management sind fester Bestandteil. Wir liefern keine Black-Box, sondern dokumentierte Prozesse, kurze Video-Tutorials (5–10 Minuten pro Use Case), Live-Einführungen für die direkt betroffenen Teams und Q&A-Sessions in den ersten 4 Wochen nach Go-Live.

Konkret arbeiten wir mit drei Ebenen:

  • Endanwender: kurze, themenbezogene Anleitungen mit Screenshots und Video, direkt im Tool integriert (Notion, SharePoint, Google Drive – je nach Workspace)
  • Power-User / Champions: vertiefende Sessions, damit ein bis zwei Personen pro Team den Agenten selbstständig nachjustieren können
  • IT / Admin: Dokumentation der Architektur, Zugänge, Rollen, Notfall-Pfade

Ziel: Ihr Team nutzt die neuen Werkzeuge ab Tag 1 produktiv und ist nicht von uns abhängig. Bei Bedarf bleiben wir im Retainer als zweite Eskalationsstufe für komplexere Anpassungen.

Wie lange sind wir an Verträge gebunden?

Pilotprojekte sind klar abgegrenzt: Festpreis, ein Liefergegenstand, definierte Abnahmekriterien. Bei Abnahme ist der Auftrag erfüllt – keine Nachforderungen, keine Lock-in-Klauseln.

Retainer-Verträge laufen typischerweise monatlich oder mit kurzer Kündigungsfrist (z. B. 1 Monat zum Monatsende). Wir wollen Kunden durch Leistung halten, nicht durch Vertragsbindung. Wenn ein Kunde unzufrieden ist, soll er gehen können – und wenn er bleibt, dann weil sich die Rechnung weiter lohnt.

Bei größeren Projekten oder strategischen Partnerschaften (z. B. mehrjährige Roadmaps) sprechen wir gegebenenfalls über längere Mindestlaufzeiten – aber immer mit klar definierten Exit-Klauseln und Daten-Übergabe-Prozessen. Eure Daten sind euer Eigentum, das gilt im Vertrag und in der technischen Architektur.

Gibt es Referenzen oder Fallstudien?

Auf Anfrage gerne. Da viele Projekte mit sensiblen internen Prozessen zu tun haben (Vertriebsdaten, Finanzdaten, Personaldaten, schutzbedürftige Branchen wie Recht, Medizin, Beratung), teilen wir Referenzen meist erst im persönlichen Gespräch und nach NDA-Klärung – nicht öffentlich auf der Website.

Was wir öffentlich teilen können: anonymisierte Architektur-Skizzen, ROI-Beispiele aus konkreten Projekten ohne Kundenname, Use-Case-Beschreibungen aus typischen Branchen.

Im Erstgespräch zeigen wir gerne konkrete Implementierungen, die zu eurer Branche oder Größe passen – mit Erlaubnis des jeweiligen Kunden. Manchmal ergibt sich daraus auch ein direkter Austausch mit einem unserer Bestandskunden, der seine Erfahrungen aus erster Hand teilt. Das ist meist wertvoller als jede polierte Case Study.

Frage nicht dabei?

Schreiben Sie uns – wir antworten in der Regel innerhalb eines Werktags und ehrlich auch dann, wenn Simplic8 nicht der richtige Partner für Sie ist.

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