Situation. Lösung. Ergebnis im System.

Anwendungsfälle nach realer Situation statt nach Technologie. Jeder Fall beschreibt, wo es heute hakt, welcher Lösungsweg passt und was danach anders läuft.

Dokumente und Belege

Situation: Rechnungen und Lieferscheine kommen als PDF, werden abgetippt und im ERP gesucht.
Lösung: OCR und Dokumentenverarbeitung: Felder auslesen, validieren, an ERP oder DMS übergeben; unklare Fälle landen in einer Prüfoberfläche.
Ergebnis: Weniger manuelle Eingabe, nachvollziehbare Fehlerfälle, strukturierte Daten für Folgeprozesse.

In der Praxis: Lieferscheinverarbeitung mit SAP-Übergabe, produktiv im Foodservice-Umfeld.

Wissen und interne Assistenz

Situation: Antworten liegen in Mails, PDFs, Wikis und alten Tickets. Neue Mitarbeitende fragen immer dieselben Kolleginnen und Kollegen.
Lösung: Unternehmens-KI-Assistent auf Ihren Dokumenten: Antworten mit Quellen, Rollenrechten und kontrollierter Datenhaltung.
Ergebnis: Wissen wird schneller gefunden – und jede Aussage ist prüfbar.

Support und Service

Situation: Tickets und E-Mails landen im falschen Team oder bleiben zu lange liegen.
Lösung: Ticket- und E-Mail-Klassifizierung nach Thema, Dringlichkeit und Zuständigkeit; Antwortvorschläge aus der Wissensbasis.
Ergebnis: Weniger manuelles Sortieren, bessere Priorisierung, klare Eskalation. Unklare Fälle bleiben manuell prüfbar.

Daten und Systemintegration

Situation: ERP, DMS, CRM und Shop sprechen nicht sauber miteinander; Daten widersprechen sich.
Lösung: Schnittstellen zu SAP, Microsoft Dynamics, Salesforce, Shopware, DMS und individuellen APIs; ETL mit Qualitätsprüfung.
Ergebnis: Eine verlässliche Datenbasis für Reporting, Automatisierung und AI – ohne doppelte Pflege.

Vertrieb und Ausschreibungen

Situation: Ausschreibungsunterlagen müssen gelesen, sortiert und bewertet werden; Angebote entstehen aus Excel-Vorlagen.
Lösung: Agentische Ausschreibungsanalyse: Quelldateien, Fragen und Artikelnummern erkennen, Antworten mit Belegstellen prüfen, Excel-Arbeitsliste erzeugen.
Ergebnis: Schnellere, belegbare Angebotsvorbereitung auf konsistenter Datenbasis.

In der Praxis: Ausschreibungsplattform mit agentischer Dokumentanalyse im Foodservice-Umfeld.

E-Commerce und Produktdaten

Situation: Produktdaten sind unvollständig, Kategorien werden manuell gepflegt, Kundinnen und Kunden finden nicht das Richtige.
Lösung: E-Commerce-AI-Modul für Produktinformationen und Produktdatenprozesse; Produktberatung mit Zugriff auf Katalog und Lager, integriert in Shopware oder Shopify.
Ergebnis: Vollständigere Produktdaten und Beratung auf Basis geprüfter Produkt- und Lagerdaten.

Darstellungen sind Beispiele mit fiktiven Daten.

Nach Fachbereich.

Welche Fähigkeit in welcher Abteilung typischerweise zuerst Wirkung zeigt.

Use-Case-Matrix: Abteilung und Fähigkeitsbereich
Abteilung	Dokumente	Wissen	Workflows	Integration	Entscheidung
Finance	Belege & Rechnungen	Richtlinien	Freigaben	ERP/DMS	Reporting
Support	Anhänge prüfen	Wissensdatenbank	Ticket-Triage	Helpdesk	Antwortvorschläge
Operations	Lieferscheine	Prozessdoku	Routine-Workflows	Lieferanten-APIs	Reporting
IT	Tickets & Logs	Tech-Doku	Use-Case-Pipeline	Plattformbetrieb	Governance
Vertrieb	Angebote & Ausschreibungen	Produktwissen	Lead-Flows	CRM	Priorisierung
HR	Bewerbungen	Onboarding-Wissen	Routine-Anfragen	HRIS	Klassifikation

Details je Abteilung

Ihr Fall ist nicht dabei?

Die meisten Vorhaben sind eine Kombination dieser Muster. Beschreiben Sie Ihren Prozess – wir ordnen ihn ein.

Vorhaben prüfen lassen Leistungen ansehen