Inhaber und Betrieb
Firmen, die auf Excel, E-Mail und Standardsoftware laufen.
Inhaber einer Firma, die mit Excel gewachsen ist
Jeder hat sein eigenes Excel und keiner weiß, welche Version gilt.
So lösen wir es: Wir bauen ein System statt der Tabellen, das Ihnen gehört, ohne Gebühr pro Nutzer.
Beispiel: Eine Spedition arbeitete in einer geteilten Excel-Datei, heute in einem eigenen System. Fallstudie
Wer im Unternehmen die Rechnungen bearbeitet
Wir tippen Rechnungen aus E-Mails jeden Monat von Hand in die Buchhaltung.
So lösen wir es: KI liest die Rechnungsdaten aus und bucht sie ein; ein Mensch prüft nur die Ausnahmen.
Beispiel: Unsere eigenen Rechnungen: von 10-15 Minuten auf unter eine Minute, 70 % ohne Menschen. Fallstudie
Eine Firma mit Buchhaltungssoftware und weiteren Systemen
Die Buchhaltung sieht weder Lager noch Shop, wir übertragen Daten von Hand.
So lösen wir es: Wir binden die Buchhaltung per API an Ihre Systeme an, damit nichts abgetippt wird.
Beispiel: Unsere Rechnungen gehen per API von Gmail in die Buchhaltung, 70 % ohne Menschen. Fallstudie
Großhandel oder Fertigung mit Aufträgen per E-Mail
Aufträge kommen per E-Mail und jemand tippt sie den ganzen Tag ab.
So lösen wir es: Ein Agent liest den Auftrag, erfasst ihn im System und gibt Unklares an einen Menschen.
Beispiel: Dasselbe Prinzip läuft bei unseren Rechnungen aus E-Mails: unter einer Minute statt 10-15. Fallstudie
Eine Spedition
Die Standard-Speditionssoftware passt nicht zu uns, also flicken wir in Excel.
So lösen wir es: Wir bauen ein System nach Ihrer Arbeitsweise und betreiben es; Code und Daten gehören Ihnen.
Beispiel: Für die Spedition KIABA haben wir ihr eigenes System gebaut und betreiben es. Ein Transportunternehmen finden sie in unter 10 Minuten, vorher 30 bis 45 Minuten. Fallstudie
Eine Firma, gefangen in einem SaaS oder bei einem Anbieter
Der Anbieter hat den Preis erhöht, gibt die Daten nicht heraus, wir kommen nicht weg.
So lösen wir es: Wir holen die Daten heraus, ziehen sie in ein eigenes System um und schalten das alte erst nach Prüfung ab.
Standardsoftware kann nicht, worin sich Ihre Firma unterscheidet, und Sie zahlen für Funktionen, die Sie nie nutzen.
Eine Firma, die Preise oder Daten von Hand aus dem Web sammelt
Wir kopieren Preise der Konkurrenz und Lieferantenkataloge von Hand.
So lösen wir es: Wir bauen einen Crawler mit Monitoring, der meldet, wenn keine Daten mehr kommen.
Beispiel: Bei einem Kunden mit Online-Marktplatz fiel der Crawler aus: von 250.000 auf 66.000 Aufrufe im Monat. Fallstudie
Ein Online-Händler mit vollem Postfach
Wir beantworten dieselben Kundenfragen von Hand, täglich stundenlang.
So lösen wir es: Ein KI-Agent beantwortet Routine-Mails aus Ihren Daten und gibt Schwieriges an einen Menschen.
Beispiel: Ein Kunde mit Online-Verkauf: Antwort innerhalb von 5 Minuten, der Kundensupport kümmert sich nur noch um die komplexen Fälle. Fallstudie
CTOs und Entwicklerteams
Firmen mit eigenem Produkt und eigenen Entwicklern.
Ein CTO mit wachsendem Backlog
Wir liefern zu langsam, das Backlog wächst schneller, als wir es abarbeiten.
So lösen wir es: Ein Senior arbeitet ab der ersten Woche in Ihrem Repository und Ihren Pull Requests.
Beispiel: Filip lieferte KI-Funktionen für ein SaaS, das täglich 60.000+ Menschen nutzten. Fallstudie
CTO oder Tech Lead
Jedes neue Feature dauert länger, weil wir den alten Code nicht anfassen wollen.
So lösen wir es: Wir bauen die Schulden stückweise neben der Roadmap ab, mit Tests, ohne großen Rewrite.
15+ Produktionsprojekte seit 2023.
Ein CTO vor einer großen Entscheidung
Wir wissen nicht, ob wir das alte System reparieren oder neu schreiben sollen.
So lösen wir es: Wir prüfen den Code, empfehlen Refactoring oder Neubau in Teilen und gehen den ersten Schritt.
Beispiel: Für eine Fintech-Firma schreiben wir Reports in Teilen neu: Ein neuer Screen zeigt zuerst dieselbe Zahl wie der alte. Fallstudie
Ein CTO, dessen Team schon KI nutzt
Das Team hat Copilot und Claude, doch die Pull Requests bringen mehr Rauschen als Ergebnisse.
So lösen wir es: Wir richten Regeln, Review und automatische Prüfungen ein, damit KI-Code sicher live geht.
Beispiel: Ein Workshop für ein Softwareteam: echte Backlog-Aufgaben mit KI-Agenten, vom Auftrag bis zum funktionierenden Prototyp. Fallstudie
Gründer eines digitalen Produkts
Ein erstes Produkt, ein knappes Budget und ein Investor, der einen Termin will.
Ein Gründer vor der ersten Version
Ich muss wissen, wann das MVP fertig ist und was es kostet.
So lösen wir es: Gemeinsam schreiben wir eine Liste: was zuerst kommt, wann und wie Sie es prüfen.
Ein Projekt: das ganze System in einem Monat live.
Ein Gründer mit einem Prototyp aus Lovable oder Cursor
Der Lovable-Prototyp reicht für die Demo, aber Kunden lasse ich nicht darauf.
So lösen wir es: Wir übernehmen den Prototyp, ergänzen Sicherheit, Daten und Tests und bringen ihn live.
Beispiel: Audit einer App, die ein Gründer mit KI gebaut hat. Der erste Satz von Filips Urteil: „Nichts davon ist Armageddon.“ Fallstudie
Ein Gründer, dem die Agentur nicht geliefert hat
Die Agentur versprach ein MVP in Wochen, Monate später haben wir nur Figma.
So lösen wir es: Wir prüfen, was von der bisherigen Arbeit brauchbar ist, und liefern in Wochen, nicht Monaten.
Ein Projekt: die erste Version in weniger als 10 Arbeitstagen.
Ein Gründer, dessen Dienstleister geht
Unser Dienstleister hört auf und sonst versteht niemand den Code unserer App.
So lösen wir es: Wir übernehmen Code, Daten und Infrastruktur, dokumentieren sie und entwickeln weiter.
Auch uns können Sie verlassen: Beim Abschied beheben wir die Fehler des letzten Monats.
Wie wir wählen, was wir zuerst lösen
Ihr Problem erkannt?
Schreiben Sie uns, was Sie bremst. Wir melden uns innerhalb von zwei Arbeitstagen und wählen gemeinsam, was wir zuerst lösen.