KI built-in. Gleiches Team, mehr Wirkung.

Euer Team kann mehr leisten, mit den Leuten, die ihr schon habt. Wir bauen KI in die Abläufe ein, mit denen euer Team schon arbeitet. So steigt die Wirkung, ohne dass die Teamgröße wächst.

Kennt ihr das?

Jedes Mal, wenn ihr wachsen wollt, heißt die Antwort gleich: einstellen. Dabei kann euer Team mehr leisten mit den Leuten, die ihr schon habt, sobald KI in eure Abläufe eingebaut ist.

Wachstum heißt immer: neue Stelle.

Ein neues Vorhaben, ein größeres Ziel, mehr Nachfrage, und der erste Schritt ist immer eine Einstellung. Die ist langsam, teuer und ein Risiko, dabei könnte euer Team mehr leisten.

Eure besten Leute sind der Engpass.

Die Erfahrung, die euer Geschäft trägt, liegt bei wenigen Leuten. Es steckt in einzelnen Köpfen und verstreuten Notizen. Dort bleibt es hängen, und wenn diese Leute fehlen, geht es mit ihnen.

Den Ergebnissen könnt ihr bei echter Arbeit nicht trauen.

Gleiche Eingabe, andere Antwort. Jemand muss jedes Ergebnis prüfen, also spart die KI am Ende niemandem Zeit.

Ihr könnt nicht sagen, ob es sich rechnet.

Ihr habt KI eingeführt, aber niemand misst sie. Ihr könnt nicht sagen, wer sie wirklich nutzt oder ob etwas schneller, besser oder günstiger wurde. Also ratet ihr.

Wo ihr hinwollt: dasselbe Team liefert mehr, die Erfahrung eurer Experten wirkt auch dann, wenn sie nicht da sind, und Zahlen belegen es. Genau das bauen wir.

Warum KI von der Stange auf halbem Weg liegen bleibt

Standard-Tools verdrahten eure Apps und sind raus, sobald echte Erfahrung gefragt ist. Hier sind die vier typischen Stellen.

Kein Prozess als Fundament

KI, die auf einen Prozess geschraubt wird, den niemand aufgeschrieben hat, steht auf nichts. Das Tool ist generisch, eure Arbeit ist spezifisch. Wir erfassen zuerst den Geschäftsablauf, damit die KI auf eurer echten Arbeitsweise aufbaut, statt zu raten.

Anzeichen

Die eigentliche Methode steckt in einem Kopf, nicht auf Papier
Jedes KI-Ergebnis braucht starke Nacharbeit, damit es zu eurer Arbeit passt
„Es versteht unseren Prozess nicht wirklich.“

Jedes Mal eine andere Antwort

Lasst ein Modell eine echte Geschäftsaufgabe erledigen, und das Ergebnis ändert sich von Lauf zu Lauf. Verlässlichkeit kommt aus dem Engineering, nicht aus einem besseren Prompt. Wir setzen echten Code dort ein, wo die Arbeit exakt sein muss, und lassen das Modell nur dort entscheiden, wo Erfahrung zählt.

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Gleiche Eingabe, anderes Ergebnis, von Lauf zu Lauf
Ein Mensch muss jedes Ergebnis prüfen, bevor es verwendet wird
Halluzinationen bei allem, was mit Zahlen zu tun hat

Lizenzen verteilt, keine Kompetenz

Zugang ist noch keine Nutzung. Werden Lizenzen verteilt, ohne Kompetenz aufzubauen, ziehen ein paar geübte Nutzer davon. Die meisten anderen fallen in alte Muster zurück. Wir bauen zuerst die Kompetenz auf, damit das ganze Team mitzieht, nicht nur die wenigen.

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Hohe Nutzung bei den Power-Usern, fast null bei allen anderen
Kein gemeinsamer Standard dafür, wie guter KI-Einsatz aussieht
Schlechte erste Erfahrungen haben die Lust auf einen zweiten Versuch zerstört

Niemand hat es messbar gemacht

Das Geld floss, die Messung nicht. Ohne Ausgangswert für die Nutzung und ohne Bezug zu einer Geschäftskennzahl hat „Funktioniert das?“ keine Antwort außer einem Bauchgefühl. Wir machen es von Anfang an messbar, damit die Antwort eine Zahl ist.

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Keine Daten dazu, wer KI nutzt, und wofür
Keine Zahl, die KI mit einem Geschäftsergebnis verbindet
Der Beirat fragt nach dem ROI, und es wird still im Raum

So funktioniert's

Wir fragen nicht mehr, welche Stelle wir besetzen, sondern welcher Geschäftsablauf der Engpass ist. Dann fassen wir die Erfahrung, die die Arbeit braucht, in Skills, statt nur eure Apps zu verdrahten. Vier Phasen.

Audit

Wir bilden eure Geschäftsabläufe und die wichtigsten Entscheidungen ab. Dann dokumentieren wir den Prozess. Auf einem Prozess, den niemand aufgeschrieben hat, lässt sich keine KI bauen.

Augment

Wir bauen eure Geschäftsabläufe als Skills, und euer Team führt sie von Hand aus. Sie nutzen sie an echter Arbeit, verfeinern sie und bekommen ein Gefühl dafür, was funktioniert und was nicht, mit uns an der Seite.

Übergabe

Sobald euer Team ein gutes Gefühl dafür hat, die Skills von Hand auszuführen, ist es Zeit, sie an autonome KI-Agenten zu übergeben. Die Agenten führen den Geschäftsablauf von Anfang bis Ende aus, und ihr gewinnt noch mehr Zeit zurück.

Betrieb

Zwei Wege, es am Laufen zu halten. Wir befähigen euer Team, es selbst zu pflegen, ohne Abhängigkeit von außen. Oder, wenn ihr wollt, übernehmen wir die Pflege für euch.

Eingebaut in die Arbeit, mit der euer Geschäft schon läuft

Die meisten Mittelständler laufen auf denselben vier Funktionen. Wir haben praktische Erfahrung darin, Geschäftsprozesse in allen vieren zu automatisieren. Hier ist die Art von Arbeit, die KI eurem Team abnehmen kann.

Content-Produktion

Aus einer Aufnahme wird eine Woche voller Posts: Trendrecherche, Gliederung, Schnitt und Untertitel, fertig zum Veröffentlichen.

Marketing & GTM

Eure Wunschkunden herausfiltern, jeden einzelnen recherchieren und personalisierte Ansprache entwerfen, damit ein kleines Team so viel erreicht wie ein großes.

Engineering

Einen Agenten auf eure Codebasis und eure Standards trainieren. So schreiben Entwickler keinen Boilerplate-Code mehr, sondern prüfen fertige Pull Requests.

Vertrieb

Die KI hört im Gespräch mit, pflegt das CRM und entwirft die Nachfass-Mail, sodass eure Leute nur noch prüfen und senden.

Wo ihr anfangt

Drei Wege zum Start, von einer gezielten Übersicht bis zu einem System, das eurem Team ganz gehört.

Audit

Findet, wo KI eingebaut gehört.

Wir erfassen eure Abläufe und finden die zentralen Engpässe. Dann geben wir euch einen klaren Plan. Er zeigt, was zuerst zu bauen ist, was es braucht und was es freisetzt. Ihr entscheidet, was ihr damit macht, mit uns oder allein.

Enthält

Eine Übersicht eurer Geschäftsabläufe und Engpässe
Ein priorisierter Plan: zuerst, danach, später
Die Zeit und der Aufwand, die das freisetzt

Am häufigsten

Build

Der ganze Bogen, vom Audit bis zur Übergabe.

Wir bauen eure wichtigsten Geschäftsabläufe als Skills für euer Team. Wir setzen die Standards, damit es skaliert. Am Ende steht ein System, das euer Team ganz übernehmen kann.

Enthält

Alles aus dem Audit
Skills, gebaut und an euren echten Geschäftsabläufen erprobt
Wir befähigen euer Team, es zu betreiben
Wirkung gemessen an Zahlen, die für euch zählen

Maintain

Der Build, dauerhaft aktuell gehalten.

Der komplette Build, dann aktuell gehalten, während sich euer Geschäft verändert, mit neuen Skills, sobald euer Bedarf wächst.

Enthält

Alles aus dem Build
Neue Skills, wenn der Bedarf wächst
Laufende Verbesserung
Gepflegt von uns

Erstgespräch vereinbaren

Was Kunden sagen

“Even though we were already using AI extensively, the audit with Viktor made clear where we could apply it even more effectively. He took the time to understand how we actually work first, and from there spotted the areas with the most potential for us. What stood out was how concrete the takeaways were. Not abstract advice, but specific places in our workflows where we could go further. Right after the audit we started implementing the first recommendations, and we're already seeing the actual time savings.”

Gerret Halberstadt

Co-Founder & Managing Director @ saferspaces

“Viktor is an exceptional advisor who is not only extremely reliable and responsive but also deeply committed to his work. His assessments and strategic advice were incredibly valuable and were instrumental in our planning process. Viktor helped us set the right priorities for our AI-heavy startup by shifting our attention from purely technical questions to critical business factors in our target market. He has a unique combination of deep tech knowledge and real-world startup experience that provides founders with essential strategic clarity.”

Christian Liu

Co-Founder & CEO @ AskPally

“Viktor has been helping us to adopt AI in simpleclub. He ran workshops for the team on how to use Claude Code, which turned out to be super useful and helped my team deliver good results faster. He also ran a system-wide initiative to cover code of our services with AGENTS.md files in simpleclub. After the initiative, we experienced a huge improvement in quality of the AI-generated code.”

Mateusz Prusaczyk

Lead Engineer @ simpleclub & author of softwarephilosopher blog

Auf echter Umsetzung gebaut

Viktor Malyi

8 Jahre Machine Learning. Wir bauen KI in Unternehmen ein und betreiben unser eigenes damit.

Wir beraten nicht nur zu KI, wir bauen sie ein. Unsere eigene Praxis läuft mit rund 80 Skills und Agenten. Sie helfen bei Lead-Findung, Ansprache, Recherche und Kundenarbeit. Wir haben sie gebaut und nutzen sie täglich. Wir verwandeln die Erfahrung einzelner Experten in einen Skill, der verlässlich arbeitet. Er läuft von allein, niemand muss ihn überwachen. Acht Jahre Machine Learning haben uns gelehrt, wo KI verlässlich ist und wo sie versagt. Genau das braucht es, um KI in Arbeit einzubauen, auf die sich ein Geschäft verlässt.

8 Jahre Machine Learning~80 Skills betreiben unsere eigene PraxisErfahrung eurer Experten, in Skills gegossen

FAQ

Oft könnt ihr das, und wo ihr es könnt, solltet ihr es auch. Aber es gut zu machen, ist eine eigene Disziplin. Wir bauen Skills auf eine standardisierte Weise, dieselbe, mit der wir unsere eigene Praxis betreiben, damit sie halten, statt einmal zu funktionieren und dann abzudriften. Wenn wir höchste Reproduzierbarkeit brauchen, erzwingen wir Skills mit echten Skripten. Das ist näher an Softwareentwicklung als an Prompt-Schreiberei. Wir machen es verlässlich, sorgen für Akzeptanz, übergeben es und gehen. Wenn euer Team das schon kann und die Zeit hat, es robust zu machen, braucht ihr uns nicht, und das sagen wir euch auch.

Das Audit hat einen Festpreis, und seine Aufgabe ist es, genau dieses Rätselraten zu beenden. Am Ende habt ihr den Prozess schriftlich, einen abgesteckten Plan und einen Preis für den Build, bevor ihr euch festlegt. Ihr entscheidet, was gebaut wird und was nicht. Keine automatische Eskalation, keine Überraschungssumme. Wenn sich der Build nicht lohnt, hat das Audit euch das gezeigt, und ihr hört dort auf.

Die Übergabe ist von Tag eins an eingebaut. Die Skills liegen in euren eigenen Repositories als einfaches Markdown. So kann euer Team sie lesen, ändern und erweitern, ohne uns. Wenn ihr lieber wollt, dass wir die Pflege übernehmen, können wir das, aber das ist eure Wahl, keine Abhängigkeit, die wir einbauen.

Das ist die richtige Sorge, und es ist ein Engineering-Problem, keine Hoffnung. Wenn Genauigkeit zählt, etwa bei Zahlen, Regeln und Schwellenwerten, lassen wir echten Code laufen. So liefert dieselbe Eingabe immer dieselbe Ausgabe. Das Modell übernimmt nur, was echte Erfahrung braucht, und ihr legt die Messlatte dafür fest. Wenn ein Experte einem Ergebnis widerspricht, kalibrieren wir an euren echten Fällen. Nichts hier ist eine Blackbox.

Einverstanden, und wir messen es genauso wie ihr. Eine Hülle, die manuelle Schritte nur neu etikettiert, ist nichts wert. Wir schreiben den Prozess auf und ändern dann, wie die Arbeit fließt: Wir bestimmen, was von Anfang bis Ende durchläuft, wo echter Code manuelle Arbeit ersetzt und wo das Modell Zeit für menschliche Erfahrung freischaufelt. Wenn wir an euren echten Daten nicht zeigen können, was anders läuft, haben wir die Ausgabe nicht verdient.

Mehr schaffen mit dem Team, das ihr schon habt.

Ein 30-minütiges Erstgespräch, um zu sehen, ob das zu euch passt.

Seht, wo KI euch voranbringt