Live · 30 Systeme
Termin
Digitale Prozess-Agentur+ München · DE

KI-Systeme, die wirklich liefern.

Wir bauen individuelle Automatisierungen und KI-Agenten für Agenturen, Beratungen und Coaches. Vom Konzept bis zum Live-Betrieb, kein Template, kein Buzzword-Bingo.

Erstgespräch Live-Demo
30+ Systeme im Live-Betrieb
100% Kundenbindung
2–3 Wo. Time to Go-Live
70% Weniger manuelle Arbeit
Live bei
StahlGear
Skapetze
DICON
Taglieber Holzbau
Enerdies
Apothetris
Soulparenting
xC Consultants
FD Invest
Suitespot Munich
Mendrion
CYC Customize Your Car
Kreativkreisel
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Kreativkreisel
/ Leistungen

Vier Bausteine. Ein System.

Die meisten Projekte kombinieren alle vier, weil reale Probleme selten in eine einzelne Kategorie passen.

01 / Automate

Prozess-
Automatisierung

Manuelle Abläufe durch zuverlässige Workflows ersetzen. Reporting, Datenpflege, interne Handovers, einmal gebaut, für immer aus dem Kopf.

n8nAPIWorkflowsETL
02 / Intelligence

KI-Integration

Agenten und LLM-Systeme, die in deinen Stack eingebaut sind, nicht als weiteres Tool daneben. Embedded, nicht installiert.

LLMsRAGAgentsTools
03 / Build

Custom Software

Webanwendungen, Dashboards, interne Tools. Gebaut auf deinem Workflow, nicht auf einer SaaS-Schablone.

Web AppsDashboardsInfra
04 / Grow

Leadgen & CRM

Systeme, die qualifizierte Leads liefern und Abschlüsse systematisch machen, bewährt in unseren eigenen Produkten.

OutreachPipelinesCRM
/ Prozess

Vom Gespräch zum Go-Live.

Vier Schritte, kein Excel-Tapete. Am Ende läuft ein System, nicht nur eine Präsentation.

Schritt 01
30 Min.

Gespräch

Wir hören zu. Welche Prozesse kosten dich heute Zeit und Marge?

Schritt 02
3–5 Tage

Konzept

Ist-Zustand, Bauplan, klarer Umfang, bevor du etwas unterschreibst.

Schritt 03
2–3 Wochen

Build

Entwicklung mit wöchentlichen Revisionen. Kein Blackbox-Wasserfall.

Schritt 04
laufend

Betrieb

Go-Live, Monitoring, Iteration. Wir bleiben verantwortlich.

/ Fallstudien

Gebaut. Betrieben. Gemessen.

Drei Projekte aus unterschiedlichen Domänen, E-Commerce-Support, B2B-Outbound, Content-Operations. Gleicher Prozess, messbare Ergebnisse. Aufklappen für Details.

Ein E-Commerce-Kunde im Smartwatch-Segment, ~8.000 Support-Tickets pro Monat. Antwortzeiten zwischen 30 und 50 Stunden. Seit Februar 2026 läuft ein Multi-Agent-System über das gesamte Ticket-Volumen.

8.000/Mon. Support-Tickets, vollständig automatisiert bearbeitet
< 2 h Antwortzeit, vorher 30 bis 50 Stunden
96% Lösungsrate ohne menschliches Eingreifen
24/7 Nachts, Wochenende, Feiertage, ohne Wartezeit
01 / Problem

Kleines Support-Team, hoher Ticket-Volumenanstieg. Wochenend- und Nachtanfragen blieben liegen, Kunden eskalierten über Klarna und PayPal. Ein klassischer FAQ-Chatbot hätte das Volumen nicht gedeckt, und die komplexen Fälle (Retouren, Garantie, Lieferprobleme) schon gar nicht.

02 / Ansatz

Statt eines einzelnen Chatbots ein Multi-Agent-System: Ein Orchestrator-Agent koordiniert spezialisierte Fach-Agenten für Retouren, Garantie, Versand und Technik. RAG-Wissenssuche über Helpcenter und interne Handbücher. Automatische Bild- und Videoanalyse bei Defekten. Mehrsprachig (DE, EN, NL).

03 / Rollout

Schrittweiser Rollout über zwei Wochen, erst ein kleiner Prozentsatz neuer Tickets, dann alle. Bestandskunden wurden nahtlos übergeleitet. Strikte Guardrails gegen Halluzination: der Agent nutzt ausschließlich verifizierte Datenquellen, nie erfundene Links, Adressen oder Erstattungszusagen.

04 / Betrieb

Frühwarn-Dashboard: Das Team erkennt, wenn ein bestimmtes Modell gehäuft Defekte zeigt oder ein Thema sprunghaft ansteigt. Kontinuierliches Prompt-Engineering und Edge-Case-Handling. Menschliche Eskalation nur noch bei rechtlich sensiblen Fällen, mit strukturierter Zusammenfassung und Handlungsempfehlung.

/ Was die Agenten können
  • Retouren & Widerruf · mehrstufiger Prozess, Kulanzstufen, automatischer Wechsel in den Erstattungsmodus bei erkannter Rücksendung
  • Garantie & Defekte · Foto-/Video-Analyse, Produkt- und Defekterkennung, Fulfillment-Partner-Handover inkl. Übersetzung
  • Lieferstatus · Echtzeit-Tracking, proaktive Nachfrage bei unvollständigen Adressen
  • Technik · RAG-Suche über Helpcenter + Handbuch, Unterscheidung Bedienung ↔ Defekt
  • Bestellzuordnung · Match über E-Mail, Bestellnummer oder Name/Adresse, gezielte Rückfrage bei fehlendem Match
  • Eskalation · strukturierter Handover mit Timeline und Handlungsempfehlung, nur wenn wirklich nötig

Eine Unternehmensberatung mit Fokus auf Mittelstand. Vorher: manuelle Recherche, generische Cold-Mails, niedrige Reply-Rate. Jetzt: KI-Pipeline, die täglich 400+ Konten anreichert und personalisierte Erstansprachen verfasst, inkl. menschlicher Freigabe.

400/Tag Konten recherchiert und angereichert aus öffentlichen Quellen
8× Reply-Rate im Vergleich zur vorherigen Template-Kampagne
12× qualifizierte Meetings pro Monat im ersten Quartal
3 Wo. von Kickoff bis erster echter Kampagne im Live-Betrieb
01 / Problem

Sales-Team verbrachte 60% der Woche mit Recherche: LinkedIn, Handelsregister, Webseiten, Branchen-Datenbanken. Die eigentliche Ansprache war generisch, Reply-Rates unter 2%. Jede neue Kampagne bedeutete Wochen manueller Vorbereitung.

02 / Ansatz

Pipeline aus drei Agenten: ein Research-Agent reichert Zielkonten über öffentliche Quellen an (Website-Scraping, News, Signale), ein Scoring-Agent priorisiert nach Fit und aktuellem Anlass, ein Writing-Agent verfasst individuelle Erstansprachen. Keine Template-Mails, jede Mail referenziert konkrete, verifizierte Fakten.

03 / Rollout

Start mit einem Sales-Mitarbeiter als Pilot-User. Erste zwei Wochen: Reviews aller ausgehenden Mails durch Mensch, Feedback floss zurück in die Prompts. Ab Woche drei: automatisches Versenden innerhalb definierter Guardrails, Stichproben durch den Sales-Lead.

04 / Betrieb

Wöchentliches Reporting: Reply-Rate, Meeting-Conversion, typische Ablehnungsgründe. Der Writing-Agent wird anhand realer Replies kontinuierlich nachtrainiert. Sales fokussiert sich auf Gespräche und Abschluss, Recherche und Erstansprache laufen im Hintergrund.

/ Was die Pipeline macht
  • Account-Research · Website, News, Social, Handelsregister, konsolidiertes Konten-Profil mit Signalen und Anlass
  • Contact-Discovery · Rollen-basiertes Finden der richtigen Ansprechperson inkl. Verifikation der E-Mail
  • Fit-Scoring · Automatische Priorisierung nach ICP, Größe, Branche, aktuellem Anlass; erklärbare Scores
  • Personalisierte Erstansprache · Individuelle Mail, die konkrete Fakten referenziert, keine Templates, keine Floskeln
  • Follow-up-Sequenzen · Automatische, kontextabhängige Follow-ups; Pause bei Reply, sofortige Übergabe an Sales
  • Compliance & Guardrails · DSGVO-konforme Datenquellen, Opt-out-Handling, keine erfundenen Namen oder Zitate

Eine Social-Media-Agentur mit 14 Kunden-Accounts, jeweils 3–5 Posts pro Woche. Manuelles Briefing, Design, Copy, Freigabe-Loops. DPA+ hat die komplette Content-Pipeline automatisiert, inklusive Freigabe durch Kunden.

14 Accounts parallel bespielt mit individueller Tonalität und Bildsprache
4× Content-Output bei gleicher Team-Größe
3 h durchschnittlicher Freigabezyklus, vorher 2 bis 4 Tage
0 Posts ohne Kundenfreigabe, Human-in-the-loop bleibt
01 / Problem

Die Agentur skalierte an der Personal-Grenze: jeder neue Kunde bedeutete einen halben Content-Manager mehr. Briefing, Design, Copy, Freigabe-Pingpong, alles manuell. Urlaubs- und Krankheitsausfälle rissen sofort Löcher in den Redaktionsplan.

02 / Ansatz

Multi-Tenant-Plattform: pro Kunde ein eigenes Profil mit Tonalität, Themen-Leitplanken, Corporate Design, Bildsprache. Ein Strategie-Agent schlägt Themen vor, ein Copy-Agent verfasst Textvarianten, ein Visual-Agent generiert Entwürfe. Alles landet zur Freigabe beim Kunden, mit einem Klick annehmen, ablehnen oder anpassen.

03 / Rollout

Drei Pilot-Kunden in der ersten Phase, Tonalitäts-Feinabstimmung in engem Loop mit dem Content-Team. Ab Monat zwei sukzessiver Rollout auf die übrigen Accounts. Bestehende Redaktionsplanungs-Tools (Notion, Google Sheets) blieben als Quelle, die Plattform ergänzte, statt zu ersetzen.

04 / Betrieb

Wöchentliche Review mit dem Content-Lead: welche Posts wurden angepasst, welche abgelehnt, welche Muster lassen sich zurück in die Prompts spielen. Kunden haben eine eigene, einfache Freigabe-Ansicht, kein Training nötig, keine neuen Accounts. Der Content-Manager wird vom Produzenten zum Kurator.

/ Was die Pipeline leistet
  • Themen-Strategie · Wöchentliche Themenvorschläge pro Account, basierend auf Redaktionsplan, Saisonalität und Trends
  • Copy-Generierung · Post-Varianten in der jeweiligen Tonalität; Hashtags, CTA, A/B-Hooks
  • Visual-Entwürfe · Bild- und Video-Drafts im Corporate Design; Template-Varianten pro Format
  • Multi-Tenant-Profile · Pro Kunde eigene Brandvoice, Bildsprache, Themen-Leitplanken, sauber isoliert
  • Freigabe-UI · Einfache Kunden-Freigabe: annehmen, kommentieren, ablehnen; Änderungen fließen zurück ins System
  • Publishing · Direkt an Instagram, Facebook, LinkedIn; Fehler-Recovery und Retry automatisch
/ Kundenstimmen

Systeme, die im Alltag stehen.

Zwei Projekte, zwei Branchen, beide seit Monaten live. Kein Mock, kein Pilot: produktiv genutzt von echten Teams.

„Jannik und Daniel haben für uns eine zentrale KI-Plattform gebaut, über die wir unser gesamtes Team steuern. Statt Tool-Chaos, eine skalierbare, durchgängige Lösung."
DA
Daniel Aram
INHABER · D.A. DIREKTVERTRIEB
Ergebnis
  • Ein System statt fünf Tools
  • Alle Daten & Aktivitäten im Dashboard
  • Automatisierte Trainings per Voice-Agent
LinkedIn da-direktvertrieb.de
„Endlich kein Excel-Chaos mehr. Heute erstellen wir individuelle Immobilien-Factsheets in Sekunden statt Stunden."
PP
Peter Paukert
GESCHÄFTSFÜHRER · IMMOFANTEN
Ergebnis
  • Factsheets in Sekunden statt Stunden
  • Automatisierter PDF-Export, kein Copy-Paste
  • Individuelle Berechnungen pro Wohneinheit
Instagram immofanten.de
/ Nächster Schritt

Dein nächstes System in 3 Wochen.

30 Minuten Erstgespräch. Wir hören zu, bewerten was sinnvoll ist und sagen auch ehrlich, wenn wir nicht der richtige Partner sind.

Termin buchen [email protected]
/ FAQ

Das wird uns oft gefragt.

Agenturen, Beratungen und Coaches mit 5–50 Mitarbeitern, die bereits stabile Prozesse haben und diese skalieren wollen, ohne proportional mehr Köpfe einzustellen.

Wir denken nicht in Tools, sondern in Prozessen. Bevor ein Projekt startet, fließt signifikante Zeit in die Konzeption, damit die Lösung tief in den Geschäftsablauf eingebettet ist und über Jahre trägt. Außerdem bauen wir unsere Systeme grundsätzlich modell-agnostisch: das zugrundeliegende KI-Modell ist austauschbar. Sobald ein schnelleres, besseres oder günstigeres Modell auf den Markt kommt, was faktisch wöchentlich passiert, wird es im Hintergrund seamless getauscht, ohne dass das System neu gebaut werden muss. Tool-Hopping ohne Prozessverständnis führt zu Sackgassen; wir bauen das System, nicht die Demo.

No-Code funktioniert bis zu einer bestimmten Komplexität, danach wird es fragil und teuer. Unsere Projekte laufen typischerweise Jahre; dafür braucht es echten Code, saubere Infrastruktur und jemanden, der Verantwortung übernimmt. Und weil wir modell-agnostisch bauen, bleibt das System offen für den nächsten Modellwechsel, statt in einem Baukasten einzufrieren.

Typische Prozessautomatisierungen: 2–3 Wochen bis Live-Betrieb. Komplexere Systeme mit mehreren Integrationen: 4–8 Wochen. Wöchentliche Revisionen, volle Transparenz.