AI-Hebel.
Kein Hype.
Kein Slop.
Praktische AI-Implementierung für Marketing-, Content- und SEO-Teams. Interne Wissensdatenbanken, RAG-Pipelines, Content-Ops-Automatisierung, Prompt-Systeme. Die Arbeit, die AI nützlich macht statt peinlich.
Wir helfen Marketing-Teams, AI zu nutzen — ohne der Grund zu werden, warum AI einen schlechten Ruf hat.
Der Markt für AI-Implementierung ist sauber zweigeteilt. Die eine Seite verkauft agentengenerierten Content in Masse — der Grund, warum das halbe Internet inzwischen klingt, als hätte es derselbe müde Praktikant geschrieben. Die andere Seite verkauft Strategie-Foliensätze über „AI-Transformation", die nie ein funktionierendes System liefern.
Wir machen keins von beidem. Wir bauen kleine, spezifische, messbare Systeme, die Marketing-Teams langweilige Arbeit abnehmen — damit Menschen Zeit für das haben, was AI weiterhin schlecht kann: Stimme, Haltung, Primärrecherche, strategisches Urteil. Unsere Kunden veröffentlichen weniger AI-generierte Artikel — und mehr von den guten werden zitiert.
Konkrete Systeme. Geliefert. Im Besitz Ihres Teams.
Interne RAG-Wissensdatenbanken
Eine einzige LLM-durchsuchbare Quelle der Wahrheit über Ihre Brand Guidelines, frühere Briefings, Research, Kampagnenarchive und SEO-Historie. Neue Mitarbeitende sind in Tagen eingearbeitet, nicht in Monaten.
Automatisierte Content-Briefings
Aus einer Ziel-Suchanfrage wird ein Briefing mit dem echten Käufer-Prompt, der aktuellen AI-Antwort, der Lücke, den Entitäts-Anforderungen und der Schema-Spezifikation — in unter 60 Sekunden.
Editor-Assistant-Pipelines
LLM-Pipelines für die langweiligen Teile des Lektorats — Entitäts-Konsistenz, Schema-Generierung, interne Linkvorschläge, Faktencheck-Flags — die einem Menschen einen sauberen Entwurf übergeben.
Markt- & Wettbewerbs-Research-Bots
Automatisierte Wochenanalyse, wie Ihre Marke, Produkte und Wettbewerber in Perplexity, ChatGPT, Gemini und Copilot zitiert werden. Deltas direkt in Slack.
Prompt- & Policy-Systeme
Wiederverwendbare, versionierte Prompt-Bibliotheken mit getestetem Evaluations-Harness — damit Ihr Team aufhört, Prompts zu kopieren, und anfängt, sie wie Software zu betreiben.
EU-gehostete & On-Prem-Deployments
DSGVO-konforme Datenflüsse, EU-Modell-Endpunkte, selbst gehostete Open-Weight-Modelle für sensible Workloads. Voraussetzung für DACH- und Schweizer Enterprise-Kunden.
Pragmatischer Stack. Keine Anbieter-Religion.
Wir arbeiten mit Claude, Modellen der GPT-4/5-Klasse, Gemini und Open-Weight-Modellen (Llama, Mistral, Qwen), wo Self-Hosting sinnvoll ist. Orchestrierung in LangChain, LlamaIndex oder schlichtem Python — je nachdem, was das System tatsächlich braucht. Vektorspeicher in Pinecone, Weaviate oder pgvector. Automatisierungs-Kleber in n8n, Make oder eigenen Workern.
Die Tool-Wahl folgt dem Problem, nicht dem Logo auf dem Sales-Deck. Wenn Ihr Team bereits in Notion, Airtable, HubSpot oder Contentful lebt, holen wir das System dort ab, wo es ist.
AI Implementation — häufige Fragen.
Ist das eine AI-Content-Farm?
Nein. Das Gegenteil. Wir nutzen AI für Recherche, Briefings, strukturierte Daten, Tagging und Lektorat — damit Menschen Zeit für Stimme, Haltung und Primärrecherche haben. Unsere Kunden veröffentlichen weniger Artikel. Mehr davon werden zitiert.
Mit welchen Tools und Modellen arbeitet ihr?
Claude, GPT-4/5-Klasse, Gemini, Open-Weight-Modelle wo sinnvoll, LangChain, LlamaIndex, Pinecone, Weaviate, pgvector, n8n, Make, Python. Die Tool-Wahl folgt dem Problem, nicht dem Anbieter.
Bleiben unsere Daten privat?
Ja. EU-gehostete Endpunkte, Zero-Retention-Einstellungen, selbst gehostete Open-Weight-Modelle für sensible Daten, DSGVO-konforme Datenflüsse. Für die meisten DACH- und Schweiz-Projekte Voraussetzung.
Wie lange dauert ein Projekt?
Das erste funktionierende System steht üblicherweise in 3–6 Wochen. Wir liefern klein und iterieren. Keine 9-monatigen „Transformationsprogramme".
Das Bild vervollständigen.
Hören Sie auf, über AI zu reden. Liefern Sie etwas.
Kostenloser 45-minütiger Scoping-Call. Wir sagen Ihnen ehrlich, ob sich ein Projekt lohnt.