01Projektauftrag

Von der Offerte zur Abnahme.

Scoping

Anforderungen & Offerte

Wir nehmen den Prozess sowie die Anforderungen mittels einem Teams Meeting auf. Basierend auf diesen Informationen erstellen wir einen Lösungsvorschlag mit Aufwandschätzung und möglichem Umsetzungs-Zeitplan.

AnforderungsaufnahmeAufwandschätzungFixpreis-Offerte
Umsetzung

Entwicklung in Sprints

Neben dem Aufsetzen / der Konfiguration der entsprechenden Infrastruktur setzen wir den definierten Scope in kurzen Sprints um. In Weekly Meetings zeigen wir den Fortschritt. Änderungen am Scope werden transparent als CR (Change Request) behandelt.

Wöchentliche DemosFixer ScopeTransparente Nachträge
Abnahme

Testing, Übergabe & Hypercare

Nach gemeinsamem User-Acceptance-Testing gehen wir live. Eine Hypercare-Phase sichert den stabilen Betrieb; danach übergeben wir an Ihr Team oder wechseln nahtlos ins Capacity-Modell.

User Acceptance TestingHypercare-PhaseDokumentation & Übergabe
02Managed Composable AI Solution

Wir betreiben den Use Case für Sie.

Integration

Anbindung & Integrations-Fee

Einmalige Integrations-Fee für die Anbindung an Ihre Systeme. ERP, Mail, Dokumentenablage, und die Konfiguration des Use Case, zum Beispiel der Kreditorenverarbeitung.

System-Anbindung (ERP, Mail, DMS)Einmalige Integrations-FeeGo-Live-Test
Betrieb

Laufender Betrieb im ARR-Modell

Wir betreiben, überwachen und warten den Use Case laufend, inklusive Monitoring, definierter SLAs und Support. Abgerechnet wird monatlich als planbare ARR-Lizenz, nicht pro Projekt.

Monitoring & SLAsSupport inklusiveMonatliche ARR-Lizenz
Weiterentwicklung

Kontinuierliche Optimierung

Neue Dokumenttypen, Sonderfälle und Regeländerungen fliessen laufend ein. Ein halbjährliches Review hält Performance und Einsparungen gegen die vereinbarten KPIs fest.

Laufende OptimierungHalbjährliches ReviewKPI-Tracking
0312+ Monats-Journey

Vom ersten Gespräch zum Outcome.

Start

Aufklärung & Potenzialanalyse

Der AI Transformation Lead erarbeitet und priorisiert gemeinsam mit Ihnen in einem Workshop die ersten KI- und Automatisierungspotenziale mit messbaren Zielen. Dabei wird festgelegt, mit welchem Prozess gestartet wird. Sobald dieser in die Umsetzungsphase übergeht, werden die nächsten möglichen Automatisierungen vorbereitet.

AI Readiness AssessmentUse-Case-WorkshopRoadmapOutcome-KPIs festlegen
Build

Parallele Delivery

Mehrere Prozesse befinden sich parallel in unterschiedlichen Umsetzungsphasen – von der Vorbereitung über die Realisierung bis hin zur Abnahme und zum Go-live. Die Umsetzung erfolgt dabei mit denselben fest eingeplanten Kapazitäten und einem eingespielten Team. Dadurch lernen wir Euer Unternehmen und Eure Systeme kontinuierlich besser kennen, was die Realisierung weiterer Automatisierungen zunehmend effizienter macht.

Parallele WorkstreamsWöchentliche UpdatesMonatliches ReviewFlexible Roadmap
Outcome

Savings-Messung & nächste Welle

Quartalsweise konsolidieren wir die Wirkung aller umgesetzten Use Cases und schaffen damit eine transparente Entscheidungsgrundlage für das Management. Im Fokus stehen realisierte Einsparungen, ROI und Zielerreichung im Vergleich zur initial definierten Baseline. Auf dieser Basis können Prioritäten geschärft, Investitionen gezielt gesteuert und die nächste Umsetzungswelle wirkungsorientiert geplant werden.

Savings & ROI berechnetgegen Baseline gemessenRoadmap Jahr 2

Mehr Automatisierung pro Jahr.

Eine projektweise Umsetzung führt häufig dazu, dass zwischen den einzelnen Automatisierungen viel Zeit und zusätzlicher Abstimmungsaufwand entsteht. Mit fest eingeplanten Kapazitäten, die über alle erforderlichen Kompetenzen verfügen, können mehrere Use Cases parallel umgesetzt werden. Dadurch lassen sich bis zum Jahresende deutlich höhere Einsparungen erzielen.

Projekt für Projektkonventionell

Jede Automatisierung einzeln beauftragt: Scoping, Angebot, Abnahme, dann das nächste. Vieles läuft nacheinander.

2–3Automatisierungen pro Jahr
12-Monats-Journeyunser Ansatz

Feste Kapazität, fortlaufend eingesetzt: mehrere Use Cases laufen parallel, ohne Vertrags-Overhead zwischen jedem Schritt.

8–10Automatisierungen pro Jahr
Kumulierte Einsparung pro Jahr
Projekt für Projekt
Basis
12-Monats-Journey
3–4× mehr

Mehr umgesetzte Automatisierungen pro Jahr bedeuten mehr eingesparte Stunden und Kosten, die Wirkung summiert sich über das Jahr, statt erst beim nächsten Projekt zu beginnen. Illustrativ; die konkreten Zahlen halten wir gemeinsam im Outcome Charter fest.

Kapazität, die mitwächst.

Feste monatliche Engineering-Kapazität, vom ersten Use Case bis zum Enterprise-Rollout. ARR-basiert, jährlich planbar.

Start

15 Tage / Monat
5–6 KI-Automatisierungen pro Jahr

Für Firmen, die Ihre ersten Use Cases in einem Jahr produktiv bringen wollen, mit klarer Struktur und überschaubarem Budget.

Scale

50 Tage / Monat
+20 KI-Automatisierungen pro Jahr

Für Unternehmen mit hohem KI- und Automatisierungspotenzial, die innerhalb der nächsten 12 Monate substanzielle Einsparungen realisieren möchten.

Outcome Charter. Transparenz von Anfang an

Jedes Engagement startet mit einem gemeinsam unterzeichneten Outcome Charter: 3–5 messbare KPIs, Baseline-Messung zu Beginn, definierte Messmethoden. Keine Blackbox, volle Accountability auf beiden Seiten.

Und so läuft ein Projekt ab.

Von der ersten Beschreibung bis zum laufenden Betrieb dauert es Wochen, nicht Monate. Der Prozess-Owner beschreibt seinen Ablauf, AI Consultant und AI Engineers setzen ihn um. Je nach Ausprägung kommen KI, eine Validierungs-App und RPA zum Einsatz, einzeln oder kombiniert. AI Engineers verbinden die nötigen ERP- und Fachapplikationen und stellen das relevante Firmenwissen bereit.

Aufbau
Startpunkt
Business Owner beschreibt den Fall Prozesswissen, kein Pflichtenheft
Wir erstellen das PDD
(Process Definition Document)
Bauen
Consultants, AI Engineers + KI bauen die Lösung Oberfläche, Logik, Agent und Validierungs-App
Anbinden
ERP und Fachsysteme werden verbunden MCP, API oder RPA, je nach System
Wissen
Firmenwissen wird für die KI bereitgestellt Stammdaten, Richtlinien, Historie, laufend synchron
Betrieb
Entscheiden
Agent entscheidet und handelt Regelfälle laufen durch, ohne Zutun
Validieren
Mensch entscheidet die Ausnahmen In der Validierungs-App, nur wo nötig

Wieso Automatify

Technologie-Scouting

Wir prüfen laufend neue LLM-Modelle sowie RAG- und Automatisierungsansätze und evaluieren, wie wir damit Prozesse noch effizienter automatisieren können.

Interdisziplinäre Teams

KI-, Daten-, RPA- und Software-Engineers arbeiten gemeinsam an End-to-End-Workflows, kein Silo-Handoff zwischen den verschiedenen Disziplinen.

Partnerschaften

Wir arbeiten eng mit Microsoft, UiPath, Anthropic und Snowflake zusammen und nehmen früh an deren Early-Adopter-Programmen teil.

Smart People

Unsere Consultants, Lösungsarchitekten und Softwareentwickler verfügen alle über einen Hochschulabschluss in Informatik sowie über ausgeprägte Sozialkompetenzen, die für eine erfolgreiche Online-Zusammenarbeit unverzichtbar sind. Das Durchschnittsalter unseres Teams beträgt 27 Jahre.

Erstgespräch

Bereit für den ersten Schritt?

In 30 Minuten erfahren Sie, wie Sie am schnellsten von Effizienzsteigerung und Kosteneinsparungen profitieren – mit konkreten Beispielen aus der Praxis.