Automatisierung, Workflows & AI
Vielleicht ist AI ein Hype. Wir machen es trotzdem richtig.
Automatisierung und AI gehören für uns zusammen. Das eine bewegt Informationen dorthin, wo sie gebraucht werden, das andere macht etwas Kluges daraus.
Das Potenzial ist real, und es steckt oft in unscheinbaren Ecken: Daten, die von einem Werkzeug ins nächste kopiert werden. Berichte, die jede Woche neu zusammengesucht werden. Anfragen, die durch drei Postfächer wandern, bevor sie jemand beantwortet.
Genau dort setzen wir an. Wir verbinden die Werkzeuge und Apps, mit denen ihr täglich arbeitet, automatisieren wiederkehrende Abläufe und bauen AI dort ein, wo sie einen echten Unterschied macht: als Assistent auf eurem Wissen, als Funktion in eurem Produkt oder als kluger Schritt mitten in einer Automatisierung.
Sauber umgesetzt und langfristig pflegbar, damit die Lösung auch langfristig läuft.
Was wir anbieten
Workflow- & Prozessautomatisierung
Wir verbinden eure Werkzeuge miteinander: das CRM mit der Buchhaltung, HubSpot oder Salesforce mit eurem Newsletter, das Kontaktformular mit dem richtigen Postfach. Umgesetzt mit Plattformen wie n8n oder massgeschneidert entwickelt. Was heute Handarbeit ist, läuft danach von selbst: nachvollziehbar und jederzeit anpassbar.
AI-Integrationen & Assistenten
Ein Assistent, der Anfragen vorsortiert. Eine Suche, die versteht, was gemeint ist. Wir integrieren AI-Funktionen direkt in eure Website, eure Applikation oder eure internen Werkzeuge. Eingebettet in das, was ihr schon nutzt, statt als weiteres Tool, das eh niemand öffnet.
AI-Strategie & Use-Case-Findung
Wo lohnt sich AI bei euch wirklich? Wir schauen uns eure Abläufe an, finden die Anwendungsfälle mit dem besten Verhältnis von Aufwand und Nutzen und sagen ebenso klar, wo sich der Einsatz (noch) nicht lohnt.
Machbarkeit, Daten & Governance
Bevor gebaut wird, klären wir die Grundlagen: Sind die nötigen Daten vorhanden und nutzbar? Was darf ein Modell sehen, was nicht? Welche Anbieter erfüllen eure Anforderungen an Datenschutz und Standort? So steht eure Lösung auf sicherem Fundament.
Du hast einen Ablauf im Kopf, der zu viel Handarbeit frisst? Erzähl uns davon.
Zuerst Struktur. Dann Automatisierung. Dann AI.
Warum diese Reihenfolge? Weil die meisten AI-Projekte nicht am Modell scheitern, sondern an verstreutem Wissen und unklaren Abläufen.
Nach diesem Prinzip arbeiten wir deshalb bei unseren Kund:innen genauso wie bei uns selbst. Es ist kein starres Nacheinander: Die drei Bausteine greifen ineinander, und oft entstehen sie im selben Projekt gleichzeitig. Aber das Fundament entscheidet, wie weit ihr damit kommt.
Struktur als Fundament
Ein AI-Assistent ist nur so gut wie die Informationen, die er bekommt. Deshalb schauen wir zuerst auf eure Abläufe und Daten: Wo liegt das Wissen? Wo wird es doppelt gepflegt, wo geht es verloren? Manchmal ist der wertvollste erste Schritt kein neues Werkzeug, sondern Ordnung im Haus.
Automatisierung als Verbindung
Automatisierung bewegt Informationen von selbst dorthin, wo sie gebraucht werden. Kein Kopieren von Hand, kein Nachtragen in drei Systemen. Wir bauen sie integriert in eure bestehende Umgebung statt als Insellösung, und ohne unnötige Abhängigkeit von einem einzelnen Anbieter.
AI, wo sie den Unterschied macht
Auf einer soliden Grundlage arbeitet AI mit eurem Wissen statt mit Vermutungen. Häufig stecken Automatisierung und AI dabei im selben Ablauf: Ein Modell fasst zusammen, übersetzt oder prüft, und die Automatisierung bringt das Ergebnis dorthin, wo ihr arbeitet. Und weil solche Lösungen Software sind, bleiben wir dran: Monitoring, Pflege, Weiterentwicklung. Wenn ihr möchtet, über Jahre.
Eine Auswahl unserer Kund:innen.
Kommt dir das bekannt vor?
- Euer Team kopiert regelmässig Daten von Hand zwischen Systemen, die sich eigentlich verstehen müssten.
- Ihr möchtet AI einsetzen, aber niemand kann euch sagen, wo anfangen und was es kosten würde.
- Eine erste Automatisierung existiert bereits, ist aber undokumentiert, und niemand traut sich, sie anzufassen.
- Die Geschäftsleitung wünscht sich eine «AI-Strategie», und ihr sucht jemanden, der ehrlich einordnet statt verkauft.
In allen vier Fällen: Meldet euch. Das erste Gespräch kostet nichts ausser einer halben Stunde.
Welches AI-Modell ist das beste?
Regelmässig erscheinen Artikel zu Benchmarks, die zeigen, dass das neueste Modell von Anthropic das beste ist oder OpenAI wieder auf- oder überholt hat. Daneben gibt es Quellen, die sich spezifischen Anwendungsfällen widmen und die passenden Modelle dazu nennen, etwa SWE-bench, ein Benchmark für Fähigkeiten in der Software-Entwicklung.
Das Problem dabei: Der Artikel, den man findet, ist manchmal ein paar Monate alt, und die Informationen darin sind es auch. In der Zwischenzeit sind neue Modelle dazugekommen, die Reihenfolge hat sich geändert, und die Meinungen gehen auseinander. Oder jemand kommentiert auf LinkedIn: «Was, du nutzt noch Claude? OpenAI ist doch mittlerweile längst besser.» Und je nach aktueller News-Lage auch umgekehrt.
Einfach gesagt: Es gibt nicht das beste Modell. Es gibt aber vielleicht das beste Modell für einen spezifischen Anwendungsfall, zu einem bestimmten Preis.
Ganz ehrlich: Auch wir haben nicht alle Antworten, und die Landschaft verändert sich rasend schnell. Aber wir testen laufend und helfen euch gerne mit unserer Erfahrung.
Um verschiedene Modelle auszuprobieren, gibt es unterschiedliche Wege. Man kann sich eigene Werkzeuge dafür bauen, oder überall ein Abo lösen. Es gibt aber auch diverse Anbieter und Möglichkeiten, dass man gleichzeitig unterschiedliche Modelle testen kann, wo dann nur per Usage, also Nutzung der Tokens, abgerechnet wird.
Es gibt aber auch einen Anbieter aus der Schweiz, der die grossen und neuesten Modelle bündelt und in einem einzigen Abo zugänglich macht. Falls ihr eure verschiedenen AI-Abos zusammenlegen möchtet: Schaut euch mal Mono an. Das ist keine bezahlte Werbung, aber an dieser Stelle müssen wir auch erwähnen, dass wir den Gründer persönlich kennen und schätzen.
Unsere Werte
Egal, ob Design, Konzept, Schnittstellen, Engineering, Webentwicklung, WordPress, oder eben auch AI: Unser Anspruch an Qualität bleibt hoch.
Bewusster Umgang mit Technologie
Neue Technologie übernehmen wir überlegt, nicht dem Hype folgend. Wir prüfen, ob etwas wirklich taugt, bevor wir darauf bauen.
Entwicklung & Engineering In-House
Design und Entwicklung kommen aus einem Team, im Haus. Nichts wird ausgelagert.
Remote & verteilt seit 2013
Digitales Arbeiten kennen wir aus über einem Jahrzehnt eigener Praxis, mitsamt den Prozessen und Werkzeugen dahinter.
Ehrliche Beratung auf Augenhöhe
Wir empfehlen, was ein Projekt wirklich braucht, und sagen ebenso klar, was es nicht braucht.
Erkennt ihr euch in gewissen Situationen wieder?
Im ersten Gespräch schauen wir gemeinsam, wo Automatisierung oder AI bei euch den grössten Hebel hat und ob eure Struktur schon bereit dafür ist. Unverbindlich und ohne Buzzwords.
Wie wir selbst arbeiten
Wir verkaufen nichts, was wir nicht selbst nutzen
Wir arbeiten seit 2013 remote und verteilt, als bewusst kleines Team mit grossen Projekten. Möglich macht das unser System: Unser Wissen lebt an einem Ort, und im Hintergrund halten es verschiedene Automatisierungen aktuell, umgesetzt unter anderem mit n8n.
- Ein Meeting im Kalender wird automatisch zum vorbereiteten Eintrag im Projekt-Hub
- Eine Kunden-E-Mail zur Aufgabe beim richtigen Projekt
- Eine Code-Änderung auf GitHub ist dokumentiert, bevor jemand danach fragt.
Niemand kopiert etwas von Hand. Und auf diesem Fundament beantwortet uns ein AI-Assistent Fragen aus dem eigenen Wissen, auch wenn die Person, die es am besten wüsste, gerade in den Ferien ist.
Auch in der Entwicklung gehören AI-Werkzeuge zu unserem Alltag: Sie unterstützen uns beim Schreiben, Prüfen und Dokumentieren von Code und machen uns schneller, ohne dass wir die Verantwortung abgeben. Die Modell-Landschaft verändert sich dabei fast monatlich. Wir testen laufend, was wirklich besser geworden ist und bleiben so nah am Thema.
Dazu bauen wir eigene Werkzeuge, die AI nutzen. Für Übersetzungen haben wir eine zweistufige Methode entwickelt: Ein Modell übersetzt, ein zweites verfeinert den Text. Welche Modelle das am besten können, testen wir kontinuierlich. In unseren WordPress-Projekten helfen AI-Funktionen beim Erstellen von Texten und prüfen mit Publishing-Checks deren Qualität, bevor etwas live geht. Und in unserem eigenen Projekt-Dashboard steckt ein MCP-Server, eine Schnittstelle, über die AI-Modelle direkt mit unseren Werkzeugen sprechen: So fragen wir im Chat ab, wie es um unsere Projekte steht und wo als Nächstes Wartung ansteht.
→ Wie wir Projekte über Jahre begleiten: Wartung, Betrieb & Weiterentwicklung
Dass daneben auch private Projekte entstehen, etwa eine Wander-App, die beim Planen einer Tour das Wetter für jeden Wegpunkt kennt, oder eine App, die aus einem Lieblingsfilm neue Inhalte und sogar Feriendestinationen empfiehlt, gehört bei uns fast schon dazu. Wer gerne baut, baut auch nach Feierabend.
Auch WordPress selbst baut seine AI-Funktionen gerade aus. Wir verfolgen das aus nächster Nähe und bringen es gezielt in Projekte ein.