Aktuell verfügbar für neue Projekte

KI-Agentur
für DACH-Mittelstand.

Wir integrieren Künstliche Intelligenz dort, wo sie wirklich Wert schafft — keine Buzzword-Beratung, sondern produktive Implementierung. Von AI-Chatbots in WordPress über RAG-Systeme für interne Wissensbasen bis zu Custom-Agents, die komplexe Aufgaben autonom abarbeiten.

200+ zufriedene Kunden

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KI_AGENCY

Erfahrung 10+ Jahre

Projekte 200+ DACH-weit

Reaktionszeit < 24 Stunden

Preismodell Festpreis

Übergabe Repo + Doku

Anfrage senden

Was wir machen

Acht KI-Agentur-
Service-Bereiche.

Vom kleinen Bug-Fix bis zum kompletten Neubau — alles aus einer Hand, alles auf Senior-Niveau.

AI-Chatbots

Claude- oder GPT-basierte Chatbots für Kundenservice, Lead-Qualifizierung, interne FAQ.

Content-Generierung

AI-gestützte Texterstellung für SEO, Produkt-Beschreibungen, Marketing-Content — mit Brand-Voice.

RAG-Systeme

Eigene Wissensdatenbank + AI = dein Custom-Assistant mit echtem Domain-Wissen.

Custom AI-Agents

Autonom arbeitende Agents — Recherche, Analyse, Multi-Tool-Aktionen, mit Claude Agent SDK.

Image-AI

Bildanalyse, OCR, Klassifikation, Image-Generation — für Produkt-Workflows oder Content.

Voice & Speech

Whisper für Transkription, ElevenLabs für Voice-Generation, Voice-Bots für Telefonie.

AI-Plugins für WordPress

Custom WordPress-Plugins mit AI-Features — Content, Suche, Translation, Auto-Tagging.

AI-Beratung & Audit

Wo macht AI bei dir Sinn? Roadmap, Pilot-Projekte, ehrliche Empfehlungen.

Was du konkret umsetzen kannst

Use-Cases &
Implementierungs-Ideen.

Konkrete Beispiele, was wir bei Kunden umsetzen — kategorisiert nach Anwendungsbereich. Aus unseren Projekten der letzten Monate.

In WordPress-Sites integriert

6 Use-Cases

AI-Auto-Tagging für Posts & Produkte

Eingehende Inhalte werden automatisch verschlagwortet — bessere interne Verlinkung, bessere Filterung, bessere SEO.

Stack

Claude API + ACF

Semantische Suche

Statt klassische Keyword-Suche eine AI-gestützte semantische Suche, die Bedeutung versteht — auch bei Tippfehlern oder Synonymen.

Stack

Pinecone + Vector-Embeddings

AI-gestützte Content-Empfehlungen

"Das könnte dich auch interessieren" — basierend auf semantischer Ähnlichkeit, nicht nur Tags. Steigert Pageviews messbar.

Stack

Vector-DB + Claude

Auto-Translation mit Brand-Voice

Mehrsprachige Sites mit AI-Übersetzungen, die deine Tonalität bewahren — keine generischen Google-Translate-Texte.

Stack

Claude API + Style-Prompts

AI-Image-Alt-Tags

Automatische Generierung von beschreibenden Alt-Tags für Bilder — gut für Accessibility und SEO.

Stack

Claude Vision

Smart-Forms mit AI-Validation

Kontaktformulare, die Eingaben semantisch verstehen, Spam erkennen und intelligent vorab-kategorisieren.

Stack

Claude API

Im eigenen Unternehmen

6 Use-Cases

Customer-Support-Chatbot mit RAG

Bot, der eure interne Doku, FAQs und Produkt-Wissen kennt. Beantwortet 60-80% aller Standard-Anfragen ohne Mensch.

Stack

Claude + Supabase Vector

Lead-Qualifizierung & -Routing

Eingehende Mails/Form-Submissions werden klassifiziert, priorisiert, an die richtige Person geroutet.

Stack

Claude + n8n

Document-Processing für Verträge

PDFs, Verträge, Rechnungen werden automatisch extrahiert, klassifiziert, strukturiert in Datenbank überführt.

Stack

Claude Vision + Docling

Voice-to-Text Meeting-Notes

Meetings werden transkribiert, zusammengefasst, mit Action-Items versehen — automatisch in Notion oder Slack.

Stack

Whisper + Claude

Internal Knowledge-Slackbot

Slack-Bot, der Fragen aus dem internen Wissen beantwortet — Onboarding-Doku, Prozesse, Tool-Anleitungen.

Stack

Claude + Slack-API

Code-Review-Assistant

Automatische Code-Reviews bei Pull-Requests — Style, Security, Anti-Patterns, mit Kontext zu eurem Codebase.

Stack

Claude API + GitHub-Hooks

Eigener Use-Case?

Erzähl uns, was du automatisieren willst.

Use-Case besprechen

Wer mit uns arbeitet

Branchen, die wir
kennen.

E-Commerce

Produktempfehlungen, AI-Suche, automatische Produktbeschreibungen, intelligente Klassifizierung von Anfragen.

B2B & Beratung

Lead-Qualifizierung, Document-Processing, Wissensdatenbank-Chatbots für interne Teams und Kundensupport.

Medien & Verlage

Auto-Tagging, Translation-Workflows, Content-Variants für unterschiedliche Zielgruppen, Personalisierung.

SaaS & Tech-Startups

AI-Features für deine SaaS — Smart-Search, Empfehlungen, Insights, automatische Insights aus User-Daten.

Bildung & Coaching

Lern-Begleiter, automatisches Feedback, personalisierte Lernpfade, AI-Tutoren mit Fachwissen.

Gesundheit & Recht

Datenschutz-konforme AI mit lokalen Modellen oder EU-Cloud, dokumentierte Compliance-Workflows.

Wie wir KI in WordPress technisch integrieren

WordPress ist eine ausgezeichnete Plattform für AI-Integration, weil es flexibel erweiterbar ist und Content schon strukturiert vorhält. Unser Standard-Setup für AI-Features in WordPress: Custom-Plugin, das per REST-API mit dem AI-Provider (Claude oder OpenAI) kommuniziert, mit Caching-Layer für Cost-Control. Anfragen laufen serverseitig — API-Keys bleiben sicher, nicht im Frontend. Vector-Embeddings für semantische Suche speichern wir in Pinecone oder Supabase Vector. Bei DSGVO-kritischen Setups nutzen wir lokale Modelle (Llama, Mistral) auf eigenen Servern oder EU-Cloud-AI (Anthropic/OpenAI EU mit AVV). Wichtige Architektur-Entscheidungen: Token-Limits, Rate-Limiting pro User, Cost-Monitoring, Fallback-Strategien wenn AI ausfällt.

Custom-Plugin mit serverseitigem AI-Aufruf (API-Keys nicht im Frontend)
Caching-Layer für Cost-Control (gleiche Anfrage = gecachte Antwort)
Vector-DB für semantische Suche (Pinecone oder Supabase Vector)
Lokale Modelle bei DSGVO-kritischen Anwendungen
Rate-Limiting pro User, Cost-Monitoring, Fallback-Logik

Welches AI-Modell für welche Aufgabe?

Die AI-Modell-Landschaft ist 2026 ausdifferenziert. Wir wählen pro Use-Case. Claude (Anthropic) ist unsere erste Wahl für Reasoning-intensive Aufgaben, längere Kontexte (bis 200k Tokens) und Coding-Hilfe — auch im Agent-Modus über das Claude Agent SDK extrem stark. GPT-4 von OpenAI ist gut für breite Anwendungen, hat starkes Tool-Use-Ökosystem, ist aber bei DACH-Datenschutz schwieriger. Lokale Modelle (Llama 3, Mistral, Gemma) laufen auf eigenen Servern, sind perfekt für Datenschutz-kritische Anwendungen, aber Performance ist niedriger als Cloud-Modelle. Für Image-Generation: Replicate (Flux, SDXL) oder DALL-E. Für Voice: Whisper (Speech-to-Text), ElevenLabs (Text-to-Speech). Für Embeddings: OpenAI text-embedding-3 oder Voyage AI.

DSGVO und AI im DACH-Raum

Datenschutz ist bei AI-Implementierungen das größte Bedenken vieler unserer Kunden — zu Recht. Personenbezogene Daten in US-Cloud-AI (klassisches OpenAI, Claude US) sind aufgrund des Schrems-II-Urteils heikel. Lösungswege: Erstens, lokale Modelle. Llama 3 oder Mistral auf eigenen Servern lösen das Datenschutz-Problem komplett — wir hosten auf Hetzner oder ähnlichen EU-Anbietern. Zweitens, EU-Cloud-AI: Anthropic und OpenAI bieten EU-Hosting mit AVV — datenschutzkonform für die meisten Use-Cases. Drittens, Daten-Anonymisierung vor AI-Aufruf: personenbezogene Daten werden vor dem AI-Request entfernt oder pseudonymisiert. Wir beraten je nach Anwendungsfall, welcher Pfad sinnvoll ist — pauschale "Wir nutzen ChatGPT"-Implementierungen sind in DACH oft nicht compliance-fähig.

Lokale Modelle auf EU-Servern: 100% datenschutzkonform
Anthropic EU oder OpenAI EU mit AVV: für die meisten Use-Cases ok
Daten-Anonymisierung vor AI-Call: Pseudonymisierung von PII
Klassisches US-OpenAI: nur für nicht-personenbezogene Daten
Audit-Logging für AI-Anfragen ist Pflicht bei DSGVO-Audit

Was AI-Implementierungen typisch kosten

Realistische Kosten-Erwartung für AI-Projekte: Initial-Setup eines AI-Pilots (z.B. ein Customer-Support-Chatbot mit RAG) liegt bei €5.000-15.000, je nach Datenmenge und Integration. Production-Builds mit Multi-User-Support, Auth, Monitoring kosten €10.000-40.000. Laufende Kosten dominiert die AI-API: bei Claude oder GPT-4 für einen mittelaktiven Customer-Support-Bot etwa €100-500/Monat. Lokale Modelle haben höhere Initial-Server-Kosten (€100-500/Monat für GPU-Server) aber keine pro-Anfrage-Gebühren. ROI-Beispiele aus unseren Projekten: ein Lead-Qualifizierungs-Bot ersetzt 10-15h Sales-Zeit/Woche (Wert: ~€1.500-3.000/Monat), zahlt sich in 4-8 Monaten zurück. Document-Processing-Automatisierung kann ganze Stellen frei machen — ROI 3-6 Monate.

Stack

Womit wir arbeiten.

Claude APIOpenAI GPTVercel AI SDKLangChainPineconeSupabase VectorWhisperElevenLabsReplicate

Wie wir arbeiten

Vier Phasen.
Keine Black Box.

AI-Audit

Wo macht AI bei dir Sinn, wo nicht? Wir analysieren Workflows und identifizieren echte Hebel.

Du bekommst

Roadmap · Use-Case-Liste · ROI-Schätzung

Prototyp

Funktionierendes Pilot-Projekt für den meistversprechenden Use-Case. In 2-4 Wochen lauffähig.

Du bekommst

Working Prototype · Demo · Cost-Analysis

Production-Build

Skalierung auf Production: Auth, Rate-Limiting, Monitoring, Cost-Control, Error-Handling.

Du bekommst

Production-AI-System · Doku

Übergabe & Support

Handover mit Operating-Doku, optionaler Support für Tuning und Erweiterung.

Du bekommst

Übergabe-Doku · Operating-Manual · Support-Plan

FAQ

Häufige Fragen.

Was kostet eine AI-Implementation typischerweise?

AI-Audit: ab €1.900. AI-Pilot (ein Use-Case): ab €4.900. Production-Build: ab €12.000. Plus laufende API-Kosten von OpenAI/Anthropic — meist €50-500/Monat je nach Volumen.

Welche AI-Modelle nutzt ihr?

Claude (Anthropic) für komplexe Reasoning-Tasks, GPT-4 für breite Anwendungen, lokale Modelle (Llama, Mistral) bei Datenschutz-kritischen Setups, Whisper für Voice, Replicate für Image-AI. Wir wählen pro Use-Case.

Was ist DSGVO-konform bei AI?

Lokale Modelle sind unproblematisch. EU-Cloud-AI (Anthropic, OpenAI EU) ist mit AVV machbar. Personenbezogene Daten in US-Cloud-AI ist heikel — beraten wir individuell.

Was ist RAG genau?

Retrieval-Augmented Generation: dein eigenes Wissen wird in eine Vector-DB indexiert, AI ruft relevante Stücke ab und generiert Antworten basierend darauf. So beantwortet AI Fragen mit deinem Domain-Wissen, nicht nur Trainings-Wissen.

Macht ihr auch reine ChatGPT-Plugins?

Ja, Custom-GPTs für ChatGPT-Plus-User. Aber meist baue ich lieber Custom-Lösungen, weil ChatGPT-Plugins limitiert sind.

AI vs. Automatisierung — was passt zu meinem Problem?

AI macht Sinn, wenn das Problem Verstehen, Klassifizierung oder Generierung erfordert. Automatisierung reicht oft, wenn Daten nur weitergeleitet werden müssen. Im Audit klären wir das.

KI-Agentur pro Stadt