Wiederkehrende Arbeit
Das Team verbringt zu viel Zeit mit wiederholbaren Aufgaben.
AI FOR BUSINESS / ZIBATIS
KI für Unternehmen – vom realen Problem zum operativen System
Wenn ein Teil Ihres Unternehmens langsam, manuell, fragmentiert oder personenabhängig ist, untersuchen wir zuerst Problem und Prozess. Danach klären wir, wo KI, Automatisierung, ein Agent oder individuelle Software tatsächlich Wert schafft.
Sie müssen nicht wissen, welche Technologie Sie benötigen.
BUSINESSAI SYSTEMCONTROLLED / MEASURABLE
01SIGNALCustomer, CRM, documents and events
02UNDERSTANDRetrieve, interpret and evaluate
03DECIDERules, risk and authority
04ACTSend, update, create or escalate
05MEASURETime, quality, error and outcome
PROBLEM SELECTOR
Welcher Bereich Ihres Unternehmens soll besser werden?
Problem erkennen, bevor das Werkzeug gewählt wird
Ein KI-Projekt beginnt dort, wo reale Reibung, klare Verantwortung und ein messbares Ergebnis zusammenkommen.
Verteilte Informationen
Wissen liegt bei Menschen, in Dateien und verschiedenen Systemen.
Lückenhafte Nachverfolgung
Leads, Kunden oder Aufgaben gehen zwischen Schritten verloren.
Berichte ohne Entscheidung
Informationen sind vorhanden, aber die nächste Aktion ist unklar.
Abhängigkeit von Personen
Abläufe hängen vom Wissen weniger Personen ab.
Wachstum ohne Skalierung
Mehr Kunden erfordern unmittelbar mehr Personal.
Langsame Entscheidungen
Sammlung und Auswertung von Informationen dauern zu lange.
Wiederholte Antworten
Kunden oder Teams stellen immer wieder dieselben Fragen.
Nicht jedes Problem braucht einen KI-Agenten
Die Lösung muss zum Problem passen. Manchmal ist es ein Agent, manchmal Automatisierung, Prozessdesign oder gar keine KI.
Wiederholbar und regelbasiert→Automation
Antworten aus festen Quellen→Knowledge System / RAG
Entscheidung plus Werkzeugnutzung→AI Agent
Getrennte Systeme→Integration
Verteilte operative Prozesse→Operational System
Neues KI-natives Produkt→AI Product
Problem noch unklar→Diagnosis
Defekter Prozess→Process Redesign
Wer Technologie vor dem Problem auswählt, fügt dem Unternehmen meist nur ein weiteres Werkzeug hinzu.
Was können wir bauen?
Diese Fähigkeiten sind keine Standardpakete. Sie werden um Daten, Risiko und reale Arbeitsabläufe gestaltet.
AI Agents
Agenten mit definiertem Kontext, Werkzeugen, Berechtigungen und Grenzen.
EXAMPLEEin Vertriebsagent ergänzt, qualifiziert und übergibt einen Lead.
Fachlichen Pfad ansehen ↗AI Automation
Ereignis → Entscheidung → Aktion, inklusive Kontrolle und Wiederherstellung.
EXAMPLEAutomatisierte Nachverfolgung für Anfragen mit klaren Bedingungen.
Fachlichen Pfad ansehen ↗Knowledge Systems
Verteiltes Wissen wird für Menschen und KI nutzbar.
EXAMPLEOrganisationsantworten mit Verweis auf freigegebene Quellen.
Fachlichen Pfad ansehen ↗AI Integration
KI wird mit CRM, API, Datenbank, Website und bestehenden Werkzeugen verbunden.
EXAMPLEKundenstatus lesen und Ergebnis im CRM protokollieren.
Fachlichen Pfad ansehen ↗Intelligent Business Systems
Operative Systeme für Workflow, Reporting und Entscheidung.
EXAMPLEEin Command Center verbindet Signale mit Entscheidungen und Aufgaben.
Fachlichen Pfad ansehen ↗AI-powered Products
Produkte oder Web-Apps, in denen KI Teil der Kernerfahrung ist.
EXAMPLEEin Fachwerkzeug mit strukturierter Eingabe, Analyse und menschlicher Prüfung.
Fachlichen Pfad ansehen ↗Was tut KI im Unternehmen tatsächlich?
Ein guter Use Case wird durch ein Verb und ein sichtbares Ergebnis definiert, nicht durch ein Technologieetikett.
01Qualifiziert Leads
+
- TRIGGER
- Formular oder Gespräch
- INPUT
- Kundendaten und Vertriebsregeln
- AI ROLE
- Erkennt fehlende Angaben und schlägt Priorität vor
- ACTION
- Aktualisiert CRM und weist Verantwortung zu
- HUMAN ROLE
- Preise und sensible Zusagen bleiben menschlich
- MEASURE
- Quote qualifizierter Leads
02Findet freigegebenes Wissen
+
- TRIGGER
- Frage von Team oder Kunde
- INPUT
- Versionierte Dokumente
- AI ROLE
- Ruft Quellen ab und erstellt eine Antwort
- ACTION
- Liefert Antwort mit Quellenangabe
- HUMAN ROLE
- Unklarheit geht an Wissensverantwortliche
- MEASURE
- Quellenrichtigkeit und Akzeptanz
03Macht aus Berichten Aktionen
+
- TRIGGER
- KPI-Änderung oder Ereignis
- INPUT
- Operative Daten
- AI ROLE
- Erklärt Abweichung und priorisiert Hypothesen
- ACTION
- Erzeugt Warnung und Handlungsvorschlag
- HUMAN ROLE
- Die Managemententscheidung bleibt menschlich
- MEASURE
- Zeit von Erkennung bis Aktion
04Eskaliert Ausnahmen
+
- TRIGGER
- Fehler oder geringe Sicherheit
- INPUT
- Prozesskontext und Historie
- AI ROLE
- Klassifiziert Ausnahme und Risiko
- ACTION
- Übergibt den Fall zusammengefasst
- HUMAN ROLE
- Der Mensch entscheidet final
- MEASURE
- Qualität und Geschwindigkeit der Übergabe
Wo lohnt sich intelligente Unterstützung?
Diese sieben Fragen starten die Discovery. Statt eines erfundenen Prozentwerts erklärt das Ergebnis, warum ein Pilot bereit ist oder was zuerst vorbereitet werden muss.
- 01
Welche Arbeit beansprucht die meiste Teamzeit?
- 02
Ist diese Arbeit wiederholbar?
- 03
Sind die erforderlichen Daten verfügbar?
- 04
Lässt sich ein gutes Ergebnis erkennen?
- 05
Wie hoch sind die Kosten eines KI-Fehlers?
- 06
Muss ein weiteres System eingebunden werden?
- 07
Wo muss ein Mensch final entscheiden?
GOOD PILOT CANDIDATE
Das Problem ist begrenzt, messbar und testbar.
NEEDS PROCESS DESIGN
Der Prozess muss vor KI klarer werden.
NEEDS DATA / KNOWLEDGE
Der Use Case passt, aber der Kontext ist nicht bereit.
HIGH-RISK / HUMAN-CONTROLLED
KI kann unterstützen; die Entscheidung bleibt menschlich.
LOW FIT
KI ist derzeit wahrscheinlich nicht die beste Investition.
Vom Problem zum messbaren System
Die Zibatis-Methode macht Risiken früh sichtbar und bindet Skalierung an Evidenz.
- 01Opportunity Map
DIAGNOSE
Problem, Ablauf, Nutzer, Daten, Engpass und Risiko
- 02System Blueprint
ARCHITECT
KI-Rolle, Werkzeuge, Rechte, menschliche Übergabe und KPI
- 03Working Pilot
PILOT
Der kleinste reale Use Case in begrenzter Umgebung
- 04Evidence
MEASURE
Genauigkeit, Fehler, Geschwindigkeit, Nutzung, Qualität und Ergebnis
- 05Operational System
SCALE
Nur validierte Teile gehen in den Betrieb
Beispiele für KI-Projekte
Wir kennzeichnen den Reifegrad klar. Ein Prototyp wird nicht als Produktion dargestellt; ungemessene Ergebnisse werden nicht erfunden.
AI Brand Operations
- Problem
- Daten, Content, SEO und Markenbetrieb lagen in getrennten Berichten.
- System
- Eine Ebene übersetzt verteilte Signale in Insights, Entscheidungen, Aufgaben und Nachweise.
- Aktueller Nachweis
- Der Pilot prüft Monitoring, Priorisierung und Entscheidungsarchitektur.
NIAAVA Clinic OS
- Problem
- Patient, Termin, Sitzung, Zahlung und Bericht brauchten ein gemeinsames Datenmodell.
- System
- Operativer Prototyp für Empfang und Finanzen mit einer Quelle der Wahrheit.
- Aktueller Nachweis
- Der Fokus liegt auf Datenintegrität, finanzieller Genauigkeit und Wiederherstellung.
ZCalorie
- Problem
- Ernährungstracking nach Adipositaschirurgie braucht reale Einheiten, breite Lebensmitteldaten und einfache Nutzung.
- System
- Ernährungsbegleiter für Wasser, Protein, Mahlzeiten, Gewicht und Trends.
- Aktueller Nachweis
- Der Pilot bewertet Datenbank, Einheiten, Datentrennung und mobile UX.
Der Unterschied liegt nicht im Modell, sondern im Systemdesign
Business First
Wir beginnen beim Ergebnis, nicht beim Modell.
Controlled by Design
Wissen, Zugriff, Rechte und menschliche Prüfung werden früh definiert.
Evidence Driven
Kein Projekt skaliert nur, weil KI interessant wirkt.
Built to Integrate
Das System muss mit bestehenden Abläufen und Werkzeugen arbeiten.
UX Matters
Ein intelligentes System muss verständlich und kontrollierbar bleiben.
Measurable
Jeder Pilot braucht eine klare Erfolgsdefinition.
Wenn KI handeln darf, sind Grenzen entscheidend
Kontrolle ist nicht nur Sicherheit; sie ist Teil der Wert- und Vertrauensarchitektur.
Was weiß die KI und welche Quelle ist verbindlich?
Auf welche Daten und Werkzeuge darf sie zugreifen?
Was darf sie tun oder zur Freigabe vorbereiten?
Wann muss sie stoppen und an Menschen übergeben?
LoggingEvaluationVersioningPermissionMonitoringFallback
Zugriff, Datentyp, Verarbeitungsort und Protokollierung werden je Projekt definiert. Bei sensiblen Projekten gehören Klassifizierung, PII, Aufbewahrung, menschliche Freigabe und externe Anbieter in die Discovery.
Wie werden die Kosten eines KI-Projekts bestimmt?
Der Preis ergibt sich nicht aus dem Technologienamen. Umfang, Datenreife, Integrationen, Risiko und Betriebsanforderungen bestimmen die tatsächlichen Kosten.
01Anzahl der Workflows02Integrationskomplexität03Datenreife04Wissensvolumen05Berechtigungsniveau06UI / Anwendung07Evaluationskomplexität08Monitoring09Infrastruktur10Risiko11Support
Nach der Diagnose definieren wir einen begrenzten Pilot und eine Entscheidungsregel für die Fortsetzung – keinen fingierten Preisrechner.
Für den Start muss nicht alles vorbereitet sein
Ich weiß nicht, welche KI ich brauche.+
Das ist normal; die Auswahl gehört zur Diagnose.
Unsere Daten sind nicht bereit.+
Der erste Schritt kann Wissensaufbereitung oder eine Quelle der Wahrheit sein.
Wir haben schon ein System.+
Austausch ist nicht die Vorgabe; Integration kann richtig sein.
Das Projekt ist klein.+
Ein guter Pilot ist bewusst klein, begrenzt und messbar.
Wir sorgen uns um Sicherheit.+
Daten, Zugriff, Logging und menschliche Freigabe werden ausdrücklich gestaltet.
Ein Agent kann Fehler machen.+
Ja. Deshalb sind Evaluation, Grenzen und Übergabe verpflichtend.
Häufige Fragen
Für welche Unternehmen eignet sich KI?+
Für Unternehmen mit wiederholbaren Problemen, zugänglichem Wissen, klarer Verantwortung und messbaren Ergebnissen. Die Unternehmensgröße allein entscheidet nicht.
Woran erkennen wir, ob KI passt?+
Wir prüfen Wiederholbarkeit, Datenreife, Bewertbarkeit, Fehlerkosten und notwendige Integrationen.
Wie unterscheidet sich ein KI-Agent von ChatGPT?+
Ein Agent nutzt in einer definierten Rolle freigegebenes Wissen und Werkzeuge, handelt begrenzt und übergibt sensible Entscheidungen an Menschen.
Was unterscheidet Automation und KI-Agent?+
Automation passt zu festen Regeln. Agenten helfen bei Kontext, unstrukturierten Informationen und mehrstufigen Entscheidungen.
Kann KI mit unserem CRM verbunden werden?+
Ja, wenn eine geeignete API oder Integration vorhanden ist. Zugriff, Aktionen, Logging, Wiederherstellung und Freigabe werden definiert.
Müssen wir ein eigenes Modell trainieren?+
Meist nicht. Bestehende Modelle mit Organisationswissen, RAG, Werkzeugen, Regeln und Evaluation lösen viele Fälle.
Was ist RAG?+
RAG ruft vor der Antwort relevante Informationen aus definierten Quellen ab und eignet sich für aktuelle, freigegebene Organisationsdokumente.
Wie lange dauert ein KI-Projekt?+
Das hängt von Datenreife, Prozessen, Integrationen, Risiko und Evaluation ab. Zuerst wird ein begrenzter Pilot definiert.
Wie werden die Kosten bestimmt?+
Prozesse, Integration, Datenreife, Wissen, Berechtigungen, UI, Evaluation, Infrastruktur und Support bestimmen die Kosten.
Wann sollte KI nicht eingesetzt werden?+
Wenn das Problem unklar, der Prozess defekt, Daten fehlen, Ergebnisse nicht bewertbar sind oder Fehlerkosten den möglichen Wert übersteigen.
Was passiert bei Fehlern?+
Evaluation, Zugriffsgrenzen, Guardrails, Logging, Fallback und menschliche Übergabe kontrollieren Fehler.
Wie werden Unternehmensdaten behandelt?+
Datenart, Quelle, Eigentum, Zugriff, Verarbeitungsort, Aufbewahrung und externe Anbieter werden in der Architektur definiert.
PROJECT INTAKE / AI SYSTEMS
Senden Sie Ihr Problem zur Prüfung
Sie müssen nicht wissen, welche KI Sie bauen sollen. Beschreiben Sie Problem, Prozess oder Engpass; wir prüfen die Eignung und die kleinste testbare Version.
Wir beginnen mit dem Problem, nicht mit dem Werkzeug.