KI an die Geschäftsökonomie gebunden
Jede Initiative ist an Marge, Verluste, Working Capital, Umsatz, Service oder Teameffizienz gebunden — nicht an die Mode der Technologie.
Daten & KI mit Geschäftsfokus
Wir bringen Unternehmen von geschäftlichen Fragen zu praktischen Lösungen in Daten, KI und Automatisierung.
Fachwissen und technische Umsetzung in einem Team — von der geschäftlichen Frage zu einer Lösung, die in Ihrem Betrieb läuft.
Mit wem wir arbeiten
Mittelständische Unternehmen in traditionellen, anlagenintensiven Branchen.
Unternehmen mit etablierten Abläufen, Altsystemen und komplexen Prozessen — wo Fehler echte Kosten verursachen und der Wert einer funktionierenden Lösung messbar ist. Wir beginnen bei der geschäftlichen Frage, nicht bei der Technologie.
- Öl & Gas
- Energie
- Einzelhandel
- Kraftstoffhandel
- Logistik
- + Telekommunikation, Mobilität, Industrie
Spezialisierte Lösungen
AI-Transformationskarten, gebaut für die Branchen, in die wir am tiefsten gehen:
So arbeiten wir
Von der Frage zur fertigen Lösung.
Vier Phasen, von einer geschäftlichen Frage zu einer Lösung, die läuft. Ausgangspunkt ist immer das Ziel oder die Entscheidung, die besser werden soll — die Technologie kommt danach.
- 01
Erkennen & qualifizieren
Wir klären die geschäftliche Frage, verstehen die aktuelle Lage und prüfen, ob KI, Daten, Analytik, Automatisierung oder Prozessumbau realistisch helfen können.
- Ein klares Bild des Problems, seines Verantwortlichen und des erwarteten Ergebnisses
- Eine erste Prüfung der verfügbaren Daten, der Prozessrealität und der Machbarkeit
- Eine Empfehlung: weitermachen, die Idee anpassen oder früh stoppen
- 02
Umfang & Vorbereitung
Wir machen aus einer vielversprechenden Gelegenheit ein umsetzungsreifes Projekt, das Fach- und Technikteams gleichermaßen verstehen.
- Was sich im Prozess und im Entscheidungsfluss ändern muss
- Die nötigen Daten, Systeme, Menschen und Regeln
- Ein Umsetzungsplan mit Anforderungen, Verantwortlichen und Abnahmekriterien
- 03
Umsetzen & koordinieren
Wir unterstützen die Umsetzung von der Geschäftsseite und halten die technische Lieferung an den geschäftlichen Ergebnissen ausgerichtet.
- Koordinierte Arbeit zwischen Fachbereich, Dienstleistern und Technikteams
- Regelmäßige Prüfung, dass die Lösung das Problem weiterhin löst
- Tests, Abnahme, Stakeholder-Abstimmung und Einführungsbegleitung
- 04
Abschließen, einführen & skalieren
Wir machen die Lösung betriebsbereit, messbar und bereit für weitere Verbesserungen.
- Eine funktionierende, in den Geschäftsprozess eingebettete Lösung
- Übergabe, Nutzerakzeptanz und Wertverfolgung
- Klare nächste Schritte zum Skalieren oder Verbessern der Lösung
Warum wir
Wir sitzen auf der Seite des Eigentümers.
Ein erfahrenes Team mit Wurzeln im Geschäft, nicht nur in der Technik — damit die Arbeit von dem geprägt ist, was das Geschäft bewegt, und auch nach unserem Weggang weiterläuft.
Schnelle Erfolge, dann das System
Wir starten von klaren Anwendungsfällen und bauen Daten, Prozesse, Modelle und Agenten von dort aus auf.
Weltweite Erfahrung, Ihr Kontext
Wir bringen internationale Praxis ein, berücksichtigen aber Datenreife, Systemverfügbarkeit, betriebliche Rahmenbedingungen und die lokale Realität.
Von der Idee zur Umsetzung
Wir definieren die Prioritäten, die Daten, die Abhängigkeiten, die Pilotprojekte und den nächsten realistischen Schritt für Ihr Geschäft.
Unsere Partner & Kunden
Partner und Kunden.
Wir arbeiten mit globalen Technologiepartnern und mit Kunden aus den Bereichen Kraftstoff, Einzelhandel, Telekommunikation, Mobilität, Logistik und Industrie. Tippen Sie auf einen Kunden für das ganze Bild — was wir gemacht haben, den Umfang und das Ergebnis.
Partner für digitale Transformation 
Microsoft AI Cloud Partner 
AWS Partner Network member 
Meta Tech Provider KI-Readiness und Roadmap, ein DWH/BI-Fundament, Kundensegmentierung, Anti-Fraud-Analytik, interne Assistenten und Automatisierung über Zahlungen, Logistik und Beschaffung.
Was wir gemacht haben
- Roadmap und Führungsabstimmung für das Daten- & KI-Programm
- DWH/BI-Fundament: 24+ Dashboards über 9 Abteilungen
- Segmentierung von 380.000+ Loyalty-Mitgliedern; Anti-Fraud über 30 Mio.+ Transaktionen
- NL-Analytik-Agent, interne RAG-Assistenten, Zahlungs-/Logistikautomatisierung, ein erstes Produkt zur Beschaffungsoptimierung
- Aufbau und Schulung des internen Datenteams des Kunden
Was sich verändert hat
- Großteil der Roadmap geliefert
- Internes Datenteam arbeitet nun eigenständig
- Berichte, die Tage brauchten, dauern nun Minuten
- Erste interne ML-Modelle in Produktion
Verhaltensbasierte Segmentierung, personalisierte Kommunikation, Tarif- und Promo-Response-Analyse sowie erste Churn-Modelle zur Bindung.
Was wir gemacht haben
- Verhaltenssegmentierung und Gestaltung personalisierter Kommunikation
- Analyse von Tarifstruktur und Paketkonfiguration
- Promo-Response-Bewertung nach Kohorte
- Erste Churn-Modelle, um gefährdete Kunden in die Bindung zu leiten
Was sich verändert hat
- Risikogruppen früher sichtbar, nicht im Gesamtverkehr verloren
- Marketing- und Geschäftsentscheidungen auf einer Kundenbasis
Reporting-Infrastruktur, Anomalieerkennung und Clustering-Modelle, die operative Daten in Signale auf Betriebsebene verwandeln.
Was wir gemacht haben
- Reporting-Infrastruktur über den gesamten Betrieb
- Anomalieerkennung auf operativen Daten
- Clustering-Modelle für Signale auf Betriebsebene
Was sich verändert hat
- Operative Probleme als Signale sichtbar, nicht erst im Nachhinein
- Eine Reporting-Basis, auf der der Betrieb laufen kann
Problemrahmung, eine Architektur aus Operations Research, ML und physikalischen Ingenieurregeln, Unterstützung bei der Teambildung und Entwicklungsbegleitung.
Was wir gemacht haben
- Rahmung des Effizienzproblems im Kompressordesign
- Architektur aus OR, ML und physikalischen Ingenieurregeln
- Empfehlungen zur Teamzusammensetzung
- Begleitung der technischen Entwicklung
Was sich verändert hat
- Modell in aktiver Designarbeit eingesetzt
- Effizienzgewinne gegen technische Referenzwerte validiert
Problemrahmung, eine Zielarchitektur, ein ML-Prototyp zum Nachweis der Machbarkeit, Unterstützung bei der Umsetzung und Ergebniskontrolle gegen eine Baseline.
Was wir gemacht haben
- Rahmung des In-App-Preisproblems
- Definition der Zielarchitektur
- Ein ML-Prototyp zum Nachweis der Machbarkeit
- Unterstützung bei der Anbieterauswahl und Entwicklungsbegleitung
Was sich verändert hat
- Machbarkeit nachgewiesen, bevor ein vollständiger Aufbau begann
- Zielarchitektur am Geschäftsproblem ausgerichtet
- Rollout gegen eine messbare Baseline kontrolliert
Kundenanalytik, Segmentierung und Personalisierung auf Basis des Geräte- und Verbrauchsverhaltens.
Was wir gemacht haben
- Kundenanalytik und Segmentierung über die gesamte D2C-Basis
- Transaktionsverhalten kombiniert mit Produkt-Engagement-Signalen
- Personalisierung zur Unterstützung von Bindung und Lifecycle-Marketing
Was sich verändert hat
- Kundenverhalten nutzbar gemacht für die Bindungsplanung
- Lifecycle-Marketing auf echten Kundendaten gegründet
Sprechen wir über Ihr geschäftliches Problem.
Sagen Sie uns, welches Problem Sie bewegen wollen — Marge, Kosten, Verfügbarkeit, Kundenwert oder Produktivität. Wir sagen Ihnen, ob Daten und KI realistisch helfen können und wie der erste Schritt aussieht.