Consulting · Datasphere AI UG
Automatisierung und KI,
die im Betrieb tatsächlich halten.
Datenplattformen, Workflow-Automatisierung und produktive KI für Mittelstand und Konzerne. Vom Verstehen Ihrer Prozesse bis zum stabilen Betrieb — alles aus einer Hand.
So sieht es konkret aus
Zwei Beispiele aus echten Projekten.
Case · Automatisierte E-Mails
Anfragen, die sich selbst sortieren
Eingangs-E-Mails werden klassifiziert, mit internen Daten angereichert und mit fertigen Antwortvorschlägen ans Team weitergereicht. Bearbeitungszeit minus 60 Prozent.
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Case · Rechnungsverarbeitung
Belege, die sich selbst prüfen
PDF-Rechnungen werden ausgelesen, gegen Richtlinien geprüft und freigabebereit ins ERP übergeben. Zwei-Augen-Prinzip bleibt erhalten — nur das Tippen entfällt.
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Typische Aufwandstreiber
Viele Prozesse sind unnötig aufwendig.
Vier Muster sehen wir in fast jedem Mittelstandsbetrieb. Jedes davon lässt sich gezielt automatisieren — ohne den Prozess komplett neu zu erfinden.
Anfragen kosten Lesezeit
Eingehende E-Mails und Formulare müssen sortiert, klassifiziert und weitergeleitet werden — täglich, von Hand.
Daten werden mehrfach erfasst
Informationen wandern aus PDFs in Tabellen, aus Tabellen in Systeme. Jeder Wechsel kostet Zeit und produziert Fehler.
Systeme reden nicht miteinander
CRM, ERP, DMS, Buchhaltung — gute Tools, jedes für sich. Aber die Übergaben passieren auf Zuruf.
Wissen ist nicht abrufbar
Antworten stecken in Mailboxen, Wikis, Köpfen. Die Suche findet selten das Richtige im richtigen Moment.
Leistungen
Vier Felder, in denen sich Automatisierung lohnt.
Leistung 01
Kommunikation automatisieren
Eingehende Anfragen automatisch analysieren, priorisieren und weiterverarbeiten — kanalübergreifend.
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Leistung 02
Dokumente & Daten verarbeiten
Informationen aus PDFs, Formularen und Tabellen extrahieren — und dort weiterverwenden, wo sie gebraucht werden.
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Leistung 03
Prozesse & Workflows automatisieren
Bestehende Systeme verbinden, Abläufe end-to-end automatisieren, Übergaben sichtbar machen.
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Leistung 04
Wissen nutzbar machen
Verstreute Informationen strukturieren und für die richtigen Menschen im richtigen Moment verfügbar machen.
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Vorgehen
Fünf Schritte von der Idee bis in den Betrieb.
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01
Analyse
Ist-Prozesse verstehen, Engpässe identifizieren, Potenziale priorisieren.
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02
Use Cases
Konkrete Automatisierungen definieren — mit Aufwand, Nutzen und Risiken.
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03
Prototyp
Schnell mit echten Daten validieren, bevor groß investiert wird.
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04
Umsetzung
Sauber integrieren, Monitoring von Beginn an, Übergabe ans Team.
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05
Betrieb
Stabil halten, weiterentwickeln, an neue Anforderungen anpassen.
Über mich
Dr. Oliver Köhn.
Promotion in Physik (Dr. rer. nat.), seit über zehn Jahren als Data & AI Engineer und Architekt in Industrie und Beratung. Stationen bei Public Cloud Group, adesso Schweiz, Finanz Informatik und d-fine.
Heute selbstständig: Datasphere AI UG, Saarbrücken. Mein Anspruch ist, dass die Systeme, die wir bauen, im Alltag tatsächlich getragen werden — nicht nur in der Demo funktionieren.
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