Mehr als Automatisierung

Künstliche Intelligenz, die Prozesse nicht nur versteht, verbessert und beschleunigt - sondern weiterdenkt.

Wir integrieren KI dort, wo sie über Automatisierung hinausgeht – wo sie Zusammenhänge erkennt, Entscheidungen fundiert und Prozesse messbar transformiert. Nicht als Spielerei, sondern als Teil einer durchdachten Architektur, die Wirkung entfaltet.

Messbare Ergebnisse – durch den gezielten Einsatz von KI

Unsere KI-Projekte zielen auf kurzfristig messbaren Nutzen: kürzere Durchlaufzeiten, weniger Rückfragen und automatische Entscheidungen mit belegbaren Quellen. Wir bauen robuste RAG-Pipelines und kontrollierte Agent-Workflows (MCP), die auditfähig, nachvollziehbar und produktiv einsetzbar sind. Keine Proofs-of-Concept ohne Anschluss — immer ein klarer Pfad zur operativen Nutzung.

< 3 Minuten
Zustellzeit pro Brief statt 12–24 Stunden durch digitale Postprozesse.
70 %
weniger Anfragen an Analysten durch SQL RAG im Vertrieb.
~ 900.000 €
Entlastungspotenzial durch KI-gestützte Dokumentenbefragung.
100 %
kontrollierte Nutzung von KI-Tools durch zentrale Plattformarchitektur.

Mehr als Automatisierung: KI als Business-Werkzeug

KI bringt dann echten Mehrwert, wenn sie dort eingesetzt wird, wo operative Reibung besteht — nicht als Selbstzweck. Wir liefern produktionsfähige Lösungen, die schnell nutzbare Effekte erzeugen: entlastete Teams, verlässliche Antworten und messbare Kostenvorteile. Unsere Projekte sind auf Nachvollziehbarkeit, Governance und Wartbarkeit ausgelegt.

Assistenzlösungen, die mitdenken

KI-Assistenten priorisieren Tickets, erstellen Zusammenfassungen und geben Handlungsempfehlungen — messbar in reduzierten Reaktionszeiten und höherer First-Contact-Resolution. Beispiel: Ticket-Priorisierung reduziert Reaktionszeiten um 40 % in einem Kundenprojekt.

Automatisierung, wo sie wirkt

Wir automatisieren Prozesse mit hohem manuellen Aufwand (z. B. Eingangsrechnungen, Lieferscheine, Antragsdaten) und liefern in Tagen statt Monaten betriebsfähige Lösungen — inklusive Messung von Durchlaufzeiten und Fehlerquoten vor/nach Rollout.

Sicherheit mit System

KI-Lösungen entstehen in abgesicherten Umgebungen: dedizierte Tenants, rollenbasierte Zugriffe, Protokollierung und Löschkonzepte. Ergebnisse sind nachvollziehbar (Quellen + Version) und auditfähig — ideal für regulierte Branchen.

Skalierung mit Augenmaß

Wir denken KI als Teil der Architektur: Containerisiert, zentral lizenziert und modular einbindbar. Ergebnis: planbare OPEX-Effekte (Beispiel: bis zu 30 % Reduktion in Betriebskosten beim skalierten Einsatz eines Use Cases).

AI-Risiko & Governance

Shadow AI: Wie Sie versteckte KI-Nutzung stoppen & Compliance sichern

Die Debatte um eine mögliche AI-Bubble ist mehr als Buzzwords: Viel Geld und Aufmerksamkeit fließt in Piloten, doch ohne Integration, harte KPIs und Produktanbindung bleibt der Nutzen oft aus. Parallel treiben frustrierte Anwender:innen Shadow-AI voran: sie nutzen externe KI-Services heimlich, weil interne Tools zu langsam oder umständlich sind. Ohne pragmatische Governance, klare KPIs und ein userorientiertes Design entstehen echte Daten-, Compliance- und Reputationsrisiken — und offiziell gestartete Projekte verlieren messbaren Wert.

95% Failure Rate

bei Enterprise AI-Piloten

MIT-Studie zeigt: Nur 5% der GenAI-Piloten erzeugen messbare P&L-Wirkung

95 % der Piloten liefern aktuell nichts Verwertbares

Großstudie zeigt: nur ein sehr kleiner Anteil der Enterprise GenAI-Piloten erzeugt messbare P&L-Wirkung; die Mehrheit bleibt in PoC/Trial hängen – häufig wegen Integrations- und Organisationsproblemen.

Shadow AI ist kein Gerücht – sondern messbar

Proxy/SSO-Scans zeigen häufig, dass Mitarbeiter:innen externe LLMs/Tools nutzen. Sichtbarkeit (Inventory) ist die Grundlage jeder priorisierten Gegenmaßnahme. (Deliverable: anonymisierte Inventory-CSV nach Check).

Reasoning-Modelle haben reale Grenzen

Untersuchungen belegen ein 'complete accuracy collapse' bei sehr komplexen Aufgaben – Ergebnisse aus Reasoning-Modulen brauchen Verifikation bevor sie Entscheidungen steuern.

4-Stufen Action Roadmap

1

60-Min Rapid Inventory & Risk Map

In 60 Minuten führen wir einen schnellen Scan durch und liefern drei konkrete Ergebnisse: (1) eine anonymisierte Inventory-CSV – eine Liste aller entdeckten KI-Tools ohne personenbezogene Daten; (2) die Top-3 Risiken mit vorgeschlagenen Verantwortlichen; und (3) einen einseitigen Pilot-Brief (Ziel, Messgrößen, Umfang). Timebox: 60 Min. (Deliverable: CSV, Kurz-Risk-Deck, Pilot-Brief)

⏱ 60 Min📋 Deliverables
2

Zentrale Azure-OpenAI Schnittstelle (Gateway)

Aufbau einer zentralen, von allen internen Tools nutzbaren Azure-OpenAI-Schnittstelle: ein API-Gateway + Management-Layer, das zentral Traffic, Authentifizierung, DLP, Logging und Kosten steuert. Dadurch entfallen individuelle External-LLM-Lizenzen, alle Model-Calls laufen über eine kontrollierte Stelle und sind auditierbar. Timebox: 2–4 Wochen (MVP). (Deliverables: Architektur-Blueprint, Gateway-Deployment (MVP), SSO/Key-Management, DLP-Integration, Usage & Cost Dashboard, Migrationsplan für bestehende Zugänge)

⏱ 2–4 Wochen (MVP)
3

Pilot-Design: 1–2 Use Cases mit harten KPIs

Wir planen und starten 1–2 eng fokussierte Piloten mit klar messbaren Zielen (z. B. kürzere Durchlaufzeit, eingesparte FTE, geringere Fehlerquote). Enthalten sind Hypothesen, Success-Criteria, ein Integrationsplan (Anmeldung, Logging, Datenfluss, DLP) sowie ein KPI-Report zur Bewertung. Timebox: 4–8 Wochen. (Deliverable: Hypothesen & Kriterien, Integrationsplan, KPI-Report)

⏱ 4–8 Wochen📋 Deliverables
4

UX-MVP: Consumer-grade UX mit Enterprise-Controls

Wir bauen eine einfache, nutzerfreundliche MVP-Oberfläche, die SSO, Audit-Logging und Prompt-Masking integriert. Ziel: Mitarbeitende erhalten eine sichere, komfortable Alternative zu externen Tools. Dazu gibt es ein Adoption-Dashboard und ein Kommunikationspaket für Early-Adopter. Timebox: 2–4 Wochen. (Deliverable: MVP UI, Nutzungs-Dashboard, Kommunikations-Kit)

⏱ 2–4 Wochen📋 Deliverables

Teilnehmer (empfohlen)

  • IT/Security
  • Datenschutzbeauftragte:r
  • 1 Fachbereich-Representative
  • Dev/Tech Lead

Pilot-KPIs (messbar)

  • Durchlaufzeit (h)
  • FTE-Äquivalent (h/Monat)
  • Fehlerquote (%)
60 Minuten • Kostenfrei • Sofortige Ergebnisse

AI Risk & Opportunity Check

In 60 Minuten: Shadow-AI-Status, priorisierter Pilot mit KPIs und 3 sofort wirksame Maßnahmen.

Deliverables: Inventory-CSV • Risk-Assessment • Pilot-Brief

Quellen: Quellen (Kurz): MIT Project NANDA 'The GenAI Divide: State of AI in Business 2025' (Analyse: sehr niedriger P&L-Impact bei vielen Piloten). Anthropic: 'Inverse Scaling in Test-Time Compute' (arXiv). Apple Research: 'The Illusion of Thinking' (Limits von Reasoning-Models). Google: Gemini 2.5 / 'Nano Banana' Blogpost (Beispiel für multimodale Risiken & Chancen).

RAG: Retrieval-Augmented Generation – verlässliche Antworten aus Ihren Daten

RAG koppelt LLMs an nachprüfbare, kontrollierte Quellen. Das reduziert Halluzinationen, schafft Quellen-Nachweis und macht Antworten audit-tauglich — Voraussetzung für den produktiven Einsatz in regulierten Umgebungen.

Warum DEVDEER für RAG?

Wir liefern RAG von der Datenaufnahme bis zur sicheren Antwort — inklusive Governance, Versionierung und Ops.

Smarter Zugriff auf dokumentiertes Wissen

Indexierung, Metadatierung und Retrieval-Pipelines sorgen für verlässliche Treffer. Jeder Antwort liegt ein Retrieval-Pfad zugrunde (Quelle, Dokumentversion, Score).

Datenanbindung - Sicher & Flexibel

Anbindung von SharePoint, Blob-Storage, Datenbanken und Fachsystemen mit sicheren Connectoren. Verschlüsselung, Key-Vault-Integration und Zugriffsbeschränkungen sind Standard.

Governance & Compliance by Design

Autorisierung auf Dokumentenebene, Protokollierung der Abfragen und Löschkonzepte sorgen für Nachvollziehbarkeit. Index-Retention und Quellen-Hashing reduzieren Risiken.

Konkrete Anwendungsbeispiele

So setzen unsere Kunden RAG heute produktiv ein — mit klarem ROI und Audit-Nachweis.

Dokumentenbefragung & SOP-Assistenz

Richtlinien, Verträge und SOPs werden sekundenschnell durchsucht und mit Quellenzitat beantwortet. Ergebnis: weniger Rückfragen, schnellere Entscheidungen und lückenlose Belegbarkeit.

SQL-RAG für den Vertrieb

Natürliche Sprache → geprüfte SQL-Antworten. Vertrieb erhält präzise Informationen ohne SQL-Know-how und reduziert Abstimmungen mit Data-Teams.

Wissensportale für Service & Betrieb

First-Level-Teams lösen deutlich mehr Fälle im Erstkontakt dank versionierter, zitierfähiger Antworten.

Was das in der Praxis bringt

Konkrete technische Eigenschaften führen zu operativem Nutzen und Audit-Sicherheit.

Antworten mit Quellenzitat & Dokumentenversion
Audit-tauglich durch nachvollziehbare Retrieval-Pfade (Quelle + Hash)
Sekundenschnelle Antworten, auch bei großen Datenbeständen
Reduzierte Rückfragen bei Service- und Compliance-Teams
Wartbar & updatefähig durch modulare Index-Pipelines

MCP: Model Context Protocol – kontrollierter Zugriff auf Systeme & Tools

MCP verbindet KI-Assistenten mit Ihren Systemen (Jira, SAP, Confluence, uvm.) und steuert Aktionen über Rollen, Freigaben und Protokolle. So bleiben Aktionen nachvollziehbar, autorisiert und reversibel.

Warum DEVDEER für MCP?

Weil sichere Integrationen Vertrauen schaffen – und gute Architektur den Unterschied macht.

Standardisierte Schnittstelle

Einheitliche Connectoren erlauben sichere, wiederholbare Aktionen von KI-Agents ohne Tool-Wildwuchs.

MCP-Sicherheit als Architekturprinzip

Autorisierung (OAuth2 / RBAC), Freigabe-Workflows und Protokollierung sind integraler Bestandteil jeder Integration.

User-zentriert statt Tool-getrieben

Rollenbasierte Abläufe und intuitive Workflows reduzieren Medienbrüche und erhöhen Akzeptanz im Team.

Konkrete Anwendungsbeispiele

Sichere KI-Automatisierung, die im Alltag tatsächlich funktioniert.

IT-Assistenz

Tickets erstellen, priorisieren und kommentieren – revisionssicher und mit Nachweis der Aktion.

Datenpflege

Stammdaten und Katalogeinträge strukturieren und aktualisieren – protokolliert und prüfbar.

Reporting

Berichte automatisiert erzeugen und verteilen – konsistent, versioniert und zeitgesteuert.

Was das in der Praxis bringt

MCP-Workflows verbessern Qualität, Geschwindigkeit und Governance gleichzeitig.

Schnellere IT-Bearbeitung durch Assistenz-Automatisierung im Chat
Zuverlässigere Stammdatenpflege mit Protokoll
Automatisierte, zeitgesteuerte Reportings ohne manuellen Aufwand
Rollenbasierte Freigaben erhöhen Vertrauen und Nachvollziehbarkeit
Weniger Medienbrüche – mehr operative Wirksamkeit

So bringen Sie RAG & MCP in die Praxis.

In nur 30 Minuten zeigen wir Ihnen, welche Ihrer Use Cases sich für einen produktiven MVP eignen – inklusive Quellenstrategie, Sicherheitsmodell und Skalierungspfad.

30 Minuten, kein Sales Pitch – nur konkrete Einblicke

KI Business Cases

Jedes Projekt beginnt mit einer realen Herausforderung – und endet mit einem messbaren Ergebnis. Wir reduzieren Kosten, steigern Produktivität und schaffen technologische Strukturen, die echten Business Impact erzeugen. Hier zeigen wir, wie unsere Arbeit in der Praxis wirkt.

Digitale Post & SOP-Assistenz (RAG)

Bank, 1.000 MA (Produktivbetrieb)

6 Wochen (PoC → Rollout)

Problem: Eingangspost und SOP-Nachfragen dauerten 12–24 Stunden; viele Rückfragen bremsten Fachbereiche.
Lösung: RAG-Pipeline: OCR → Indexierung (Blob + Metadaten) → Retrieval + LLM mit Quellenzitat. Zugriff über gesicherte Web-UI, Audit-Logs und Versionierung.
Ergebnis: Zustellzeit < 3 Minuten, deutlich weniger Rückfragen, revisionsfähige Antworten mit Quellenangabe.
Dauer: 6 Wochen (PoC → Rollout)
< 3 Minuten Zustellzeit (statt 12–24 h) — gemessen im Live-Betrieb> 800 Std. jährliche Einsparung (Basis: Prozesseinsparung × Volumen).
Messung: Vergleich Vorher/Nachher über 3 Monate; Dokumentenbasis: 60.000/Jahr; Stundensatzannahme 60 €/h.

SQL-RAG für den Vertriebsinnendienst

Industriekunde (DACH), Vertriebsteam 12 FTE

8 Wochen (inkl. Datenanbindung & Security-Review)

Problem: Vertrieb musste häufig Analysten anfragen; lange Reaktionszeiten verzögerten Angebote.
Lösung: RAG-Layer, der natürliche Sprache in geprüfte, read-only SQL-Queries übersetzt, mit Pre-Run-Safety-Checks und Ergebniszitat.
Ergebnis: 70 % weniger Rückfragen an Analysten (von ~1.000 → 300/Monat), schnellere Angebotszyklen und höhere First-Time-Accuracy.
Dauer: 8 Wochen (inkl. Datenanbindung & Security-Review)
70 % Reduktion an Analystenanfragen (Basis: 3 Monate Vergleich)Antwortzeit: Sekunden statt Stunden
Reduktion gemessen an Ticketstatistiken; SQL-Queries laufen read-only mit enforced RBAC und Audit-Logging.

IT-Assistenz & Ticket-Automatisierung (MCP)

Maschinenbau-Zulieferer, 320 MA

4 Wochen (MVP) → laufende Optimierung

Problem: Helpdesk war mit Routine-Tickets überlastet; SLA-Verletzungen häuften sich.
Lösung: MCP-Integration: KI-Agent erstellt, priorisiert und annotiert Tickets in Jira; Aktionen bleiben protokolliert und reversibel (Freigaben eingebaut).
Ergebnis: 40 % schnellere Erstreaktion, 30 % mehr Tickets im Erstkontakt gelöst, vollständige Aktionsprotokollierung für Audits.
Dauer: 4 Wochen (MVP) → laufende Optimierung
40 % schnellere Reaktionszeit (Messung live)30 % höhere First-Contact-Resolution
Metriken basieren auf Ticketstatistiken 2 Monate vor/nach Rollout; alle Aktionen durch Audit-Trail belegbar.

Häufige Fragen zu RAG & MCP

Was ist der Unterschied zwischen RAG und klassischem Prompting?

RAG fügt einen Retrieval-Schritt hinzu: vor der Generierung werden geprüfte Quellen durchsucht. Die Antwort enthält dann den Retrieval-Pfad (Quelle + Dokumentversion), was Halluzinationen reduziert und Audit-Tauglichkeit schafft.

Welche Systeme lassen sich über MCP anbinden?

Typische Targets: Jira/ServiceNow (Tickets), Confluence/SharePoint (Wissen), ERP/CRM (Stammdaten), Mail/Calendar (Kommunikation). Die Anbindung erfolgt über standardisierte Connectoren mit OAuth2/RBAC und umfassender Protokollierung.

Wie stellen Sie Compliance sicher?

Durch dedizierte Tenants, verschlüsselte Speicherung (Key Vault), rollenbasierte Autorisierung, quellversionierte Indizes und Audit-Logs. Jede produktive Aktion ist nachvollziehbar und kann in Audits belegt werden.

Wie schnell kann ein MVP live gehen?

Mit vorkonfigurierter Azure-Architektur und bereits definierten Pipelines oft in 2–4 Wochen. Ziel: produktionsreife Basis mit klarer Anschlussfähigkeit, nicht nur ein PoC ohne Fortführung.

Bereit, Wirkung zu entfalten?

Erzählen Sie uns kurz, worum es geht – per Mail oder in einem unverbindlichen Gespräch. Wir hören zu, fragen nach und zeigen, wie wir lösungsorientiert und pragmatisch helfen können.

Stefanie Heine

Stefanie Heine

Executive Assistant

hello@devdeer.com
+49 (0) 391 – 55 68 00 5 0
Herderstraße 31, 39108 Magedeburg
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