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Beispielszenarien

Drei mögliche Wege für ein Automatisierungsprojekt

Sehen Sie sich beispielhafte Projektumfänge für Compliance im Fintech-Bereich, E-Commerce-Support und Reporting im Gesundheitswesen an. Jedes Szenario zeigt einen möglichen Ansatz und die Annahmen, die Sie prüfen müssten.

Veranschaulichende Beispiele. Die Unternehmen sind fiktiv und die Zahlen hypothetisch, keine Kundenergebnisse oder Prognosen.

Drei veranschaulichende Szenarien
3beispielhafte Annahmen für die Planung, keine gemessenen Ergebnisse
Fintech
73% in 6 Wochen
E-Commerce
64% in 12 Tage
Healthcare SaaS
96% in 3 Wochen
Kundennachweise
nur zur Veranschaulichung

Zeitpläne und Kennzahlen sind hypothetisch. Ein realer Projektumfang beginnt mit Ihren Daten und muss validiert werden.

01 · Fintech · Hypothetisches Beispiel

Verkürzung der Prüfzeit

Fiktives Beispiel: Series-B-Fintech · 120 Mitarbeitende · $2.1M tägliches Transaktionsvolumen

73%
Beispielhaftes Problem

Das Compliance-Team prüfte täglich mehr als 300 markierte Transaktionen manuell. Die durchschnittliche Bearbeitungszeit lag bei 18 Stunden. Eine Fehlalarmquote von 12% belastete berechtigte Kunden unnötig und band Kapazitäten der Analysten.

Vorgeschlagener Ansatz

Ein mögliches Projekt würde den Compliance-Prozess erfassen, eine Risikobewertung für Transaktionen testen und Ausnahmen an Analysten weiterleiten. Vor einem Einsatz im Produktivbetrieb wären eine menschliche Prüfung, nachvollziehbare Entscheidungen und eine Validierung erforderlich.

AI AuditCustom Build

Fiktive Zahlen für dieses Beispiel. Es handelt sich weder um gemessene Ergebnisse noch um erwartete Erträge oder Garantien.

2.4%Fehlalarmquotegesunken von 12%
$380KJährliche Einsparungen bei Personalkostenfür strategische Aufgaben eingesetzt
4.2hDurchschnittliche Bearbeitungszeitgesunken von 18h
100%Abdeckung durch Prüfprotokolleautomatische Protokollierung

Beispielhafter Zeitplan: 6 WochenPython · LangChain · PostgreSQL · Supabase Edge Functions

Analyse und AuditWorkflows und Datenübergaben zwischen den betreffenden Systemen erfassen. Ausgangswerte für Bearbeitungszeit und Fehlerquote festlegen.5 Tage
Architektur und EntwicklungPrototyp für die Transaktionsbewertung und die Anbindung an die bestehende Datenpipeline entwickeln.4 Wochen
Bereitstellung und ValidierungErgebnisse im Schattenbetrieb vergleichen. Abweichungen untersuchen, bevor ein Einsatz im Produktivbetrieb erwogen wird.1 Woche
02 · E-Commerce · Hypothetisches Beispiel

Eigenständig gelöste Tickets

Fiktives Beispiel: DTC-Marke · $8.4M Jahresumsatz · 15-köpfiges Operations-Team

64%
Beispielhaftes Problem

Der Kundensupport bearbeitete wöchentlich mehr als 1,200 Tickets manuell. Die durchschnittliche Zeit bis zur ersten Antwort lag bei 6.2 Stunden und stieg weiter. Die Kundenzufriedenheit stagnierte bei 3.4/5, obwohl im Vorquartal zwei zusätzliche Support-Mitarbeitende eingestellt worden waren.

Vorgeschlagener Ansatz

Ein vorgeschlagener Support-Agent könnte Shopify, Zendesk und eine freigegebene Wissensdatenbank anbinden. Er würde Antworten auf Routinefragen entwerfen und sensible oder nicht abgedeckte Anfragen weiterleiten. Die Einführung hinge von den Testergebnissen ab.

AI Agents

Fiktive Zahlen für dieses Beispiel. Es handelt sich weder um gemessene Ergebnisse noch um erwartete Erträge oder Garantien.

47sZeit bis zur ersten Antwortgesunken von 6.2 Stunden
4.6/5Kundenzufriedenheitgestiegen von 3.4/5
$210KJährlich umverteilte Arbeitskapazitätfür die Kundenbindung eingesetzt
1200+Wöchentliche Ticketkapazitätohne Vergrößerung des Teams bearbeitet

Beispielhafter Zeitplan: 12 TageTypeScript · OpenAI API · Zendesk API · Shopify API · Supabase

Konfiguration und IntegrationFreigegebene Datenquellen anbinden und Fragetypen sowie Regeln für die Weiterleitung festlegen.3 Tage
Training und Tests des AgentenAnhand einer vereinbarten Auswahl früherer Tickets testen. Falsche Antworten und unterbliebene Weiterleitungen messen.5 Tage
Einführung im ProduktivbetriebMit menschlicher Freigabe beginnen. Den Einsatz erst ausweiten, wenn die für das Projekt vereinbarten Abnahmekriterien erfüllt sind.4 Tage
03 · Healthcare SaaS · Hypothetisches Beispiel

Verkürzung der Berichterstellung

Fiktives Beispiel: B2B-Plattform im Gesundheitswesen · 45 Mitarbeitende · 340 Klinikkunden

96%
Beispielhaftes Problem

Das Analytics-Team erstellte wöchentlich 8 Kundenberichte manuell. Für jeden Bericht mussten Daten aus 3 verschiedenen Systemen zusammengeführt, nach Kundenvorgaben formatiert und auf Qualität geprüft werden. Durchschnittliche Erstellungszeit: 4.5 Stunden pro Bericht.

Vorgeschlagener Ansatz

Ein vorgeschlagener Reporting-Workflow könnte freigegebene Datenquellen zusammenführen, nach Zeitplan Berichtsentwürfe erstellen und vor dem Versand eine menschliche Freigabe verlangen. Zugriffskontrollen und der Umgang mit Daten müssten gesondert geprüft werden.

Ready SolutionCustom Build

Fiktive Zahlen für dieses Beispiel. Es handelt sich weder um gemessene Ergebnisse noch um erwartete Erträge oder Garantien.

32Berichte pro Wochegestiegen von 8 (4× Kapazität)
12minErstellungszeitgesunken von 4.5 Stunden
100%Datengenauigkeitbeispielhafter Zielwert für die Validierung
$165KJährlicher ProduktivitätsgewinnArbeitszeit der Analysten anders eingesetzt

Beispielhafter Zeitplan: 3 WochenNode.js · PostgreSQL · REST APIs · PDF Generation · Supabase

Bereitstellung einer fertigen LösungFreigegebene Datenbank- und API-Datenquellen für einen Reporting-Prototyp konfigurieren.5 Tage
Individueller EHR-KonnektorBenötigte Datenfelder zuordnen und Berechtigungen sowie Einschränkungen des vorgeschlagenen Konnektors prüfen.8 Tage
Tests und FreigabeprozessErstellte Berichte mit verlässlichen Datensätzen vergleichen und den Freigabe- und Versandprozess testen.5 Tage
Vor der tatsächlichen Umsetzung

Erfassen Sie zuerst den aktuellen Prozess

Schätzen Sie die Kosten des manuellen Prozesses anhand Ihrer eigenen Mengen, der Arbeitszeit Ihres Teams und Ihrer Fehlerquoten, bevor Sie entscheiden, was automatisiert werden soll.

Ausgangslage

Halten Sie fest, wie der Prozess heute abläuft. Erfassen Sie Mengen, Bearbeitungszeiten und Ausnahmen in Ihrem tatsächlichen Workflow.

Festgelegt

Halten Sie Leistungsumfang, Preis und Abnahmekriterien schriftlich fest, bevor die Umsetzung beginnt.

Validieren

Testen Sie das geplante System mit repräsentativen Eingaben und prüfen Sie Fehler, bevor Sie seinen Einsatz ausweiten.

Planen Sie ein Projekt auf Grundlage Ihrer eigenen Daten.

Das Audit von Geschäftsprozessen für $290 erfasst Ihre manuelle Arbeit und hilft Ihnen zu entscheiden, welche Automatisierung sich lohnt. Die Gebühr wird auf eine anschließende Umsetzung angerechnet.

$290 · auf jede Umsetzung angerechnet · kein laufendes Honorar