Schritt 01 Workshop · ½ Tag
01
Verstehen
- Wo kommt Arbeit rein?
- Welche Systeme sind beteiligt?
- Wer darf entscheiden?
Digitale Mitarbeiter, die operative Arbeit übernehmen.
Digitale Mitarbeiter bearbeiten Tickets, prüfen Rechnungen, gleichen Daten ab und bereiten Antworten vor. Innerhalb der Systeme, mit denen ihr ohnehin arbeitet.
Jede Einheit hat eine klare Aufgabe und definierte Rechte. Wo eine Entscheidung Risiko trägt, übernimmt ein Mensch.
Den ersten KI-Prozess finden Der KI Kompass zeigt, wo KI bei euch zuerst Sinn ergibt.
Vertrauen uns bereits
01 Ausgangspunkt
Die Hürde ist nicht KI,
sondern die Arbeit drumherum.
Die meisten in eurem Unternehmen nutzen ChatGPT, Copilot, Gemini oder Claude. Das hilft beim Denken, Schreiben und Recherchieren. Aber die operative Arbeit bleibt oft dort liegen, wo sie vorher war: in Postfächern, Ticketsystemen, Ordnern, Tabellen, CRM, ERP, usw.
Das ist die Arbeit, für die niemand morgens ins Büro kommt und sie frisst trotzdem jeden Tag Stunden.
02 Klarheit vor Umsetzung
Wenn der erste KI-Schritt unklar ist.
Ihr wisst, dass KI relevant ist. Unklar ist nur: Welcher Use Case eignet sich? Welche Daten braucht es? Welches Risiko entsteht und könnt ihr das intern stemmen?
Der KI Kompass schafft diese Klarheit: eine KI Potenzialanalyse, in der wir konkrete Use Cases bewerten und zeigen, was intern machbar ist und wo professionelle Unterstützung sinnvoll wird.
- 01 KI Use Cases bewerten
- 02 Machbarkeit und Risiken prüfen
- 03 Build-or-Buy-Empfehlung erhalten
03 Startpunkte
Die besten Startpunkte sind repetitiv.
01 / Finance
Finance
Rechnungen prüfen, Daten abgleichen, Exporte vorbereiten.
Ein digitaler Finance-Mitarbeiter liest Rechnungen, gleicht sie mit Waren- und Preisdaten ab, markiert Abweichungen und bereitet Daten für die Buchhaltung vor.
02 / Support
Support
Tickets lesen, Kontext suchen, Antwortentwürfe erstellen.
Ein digitaler Support-Mitarbeiter nimmt eurem Team Recherche und Draft-Arbeit ab. Menschen bleiben dort in Kontrolle, wo Antworten Risiko tragen.
03 / Operations
Operations
Anfragen strukturieren und in Systeme übertragen.
Ein digitaler Mitarbeiter kann Informationen aus Formularen, PDFs oder E-Mails lesen, Stammdaten prüfen und Vorgänge im richtigen System anlegen.
04 Vorgehen
Der erste digitale Mitarbeiter startet klein.
Viele Projekte beginnen mit einem Workshop. Dort suchen wir nach Arbeit, die oft vorkommt, klar genug begrenzt ist und im operativen Alltag stört.
Schritt 02 3–6 Wochen
02
Implementieren
- 1-2 Systeme anbinden
- Kanal und Zugriffe einrichten
- Erste, klar begrenzte Aufgabe
Schritt 03 Iterativ
03
Skalieren
- Weitere Systeme/Datenquellen anschließen
- Freigaben verfeinern
- Scope, Rechte und Freigaben erweitern
05 Sicherheit
Kontrolle gehört in die Architektur.
EU Hosting
Backend und verwendete KI-Modelle werden in der EU betrieben.
Rollen & Rechte
Pro Rolle, pro System, pro Datentyp.
Audit Logs
Jeder Schritt nachvollziehbar und exportierbar.
Human-in-the-Loop
Freigaben bleiben dort, wo sie hingehören.
Kein Provider-Training
Kundendaten werden nicht zum Training fremder Modelle verwendet.
06 Aktuelle Projekte
So sieht ein digitaler Mitarbeiter in der Praxis aus.
Ein digitaler Mitarbeiter ist kein abstraktes KI-Projekt. Er hat einen Namen, eine Aufgabe, einen Kanal, Systemzugriff und klare Grenzen.Beispiele aus unserer Projektarbeit:
Case · 2026 · babyartikel.de
Finn
Digitaler Finance-Mitarbeiter
Prüft Rechnungen, gleicht Waren- und Preisdaten ab und bereitet freigegebene Fälle für die Buchhaltung vor.
Beispiel: Rechnung gegen Bestellung geprüft · Preisabweichung markiert · Übergabe zur Freigabe.
Case · 2025 · AI Training Institute
Sam
Digitaler Support-Mitarbeiter
Liest Support-Tickets, sucht Kontext in mehreren Systemen und erstellt Antwortentwürfe für Menschen.
Beispiel: Ticket gelesen · Kontext aus Notion gezogen · Antwortentwurf vorbereitet.
Case · 2026 · Burgenland Messe
Eva
Digitale Operations-Mitarbeiterin
Verarbeitet Ausstelleranfragen aus Formularen, PDFs und E-Mails und legt Vorgänge im on-premise CRM an.
Beispiel: PDF-Antrag gelesen · Stammdaten geprüft · Vorgang im CRM angelegt.
Case · 2026 · sleep²
AI Sleep Coach
KI-System im Produkt
Wertet Schlafdaten aus und erzeugt personalisierte Sleep Analysis Cards direkt in der sleep² App.
Beispiel: Schlafdaten gelesen · Analyse-Karte verfasst.
Case · 2026 · IRC
Kolloqo
AI-Interviewer
Führt ein natürliches Interview, sammelt alle notwendigen Informationen und füllt einen Fragebogen aus.
Beispiel: Interview geführt · Transkript analysiert · Fragebogenantworten abgeleitet.
07 Stimmen
Was Projektverantwortliche nach dem ersten Projekt sagen.
Der Workshop mit thirdmind hat sehr klar gezeigt: KI ist nicht für faule Leute, sondern für solche, die mehr Meter machen wollen. Viele kleine Stellschrauben wurden greifbar, weil das große Ganze sauber eingeordnet wurde.
Katrin Pascher
Product Owner / Brand Management · Wien Energie
thirdmind hat uns dabei geholfen, den KI-basierten Schlafcoach für unsere sleep² App fachlich und technisch sauber zu entwickeln. Besonders wertvoll waren das professionelle Projektmanagement, die klare Auftragsklärung und die sehr spezifische Umsetzung für unseren Anwendungsfall. Ohne thirdmind hätten wir das in dieser Qualität nicht hinbekommen.
Dr. Thomas Winkler
CEO · nukkuaa GmbH / sleep²
Finn ersetzt bei uns nicht die Buchhaltung. Finn nimmt uns die Vorprüfung ab. Das ist genau der Teil, der im Alltag viel Zeit kostet: Rechnungen mit Wareneingängen, Stammdaten und Konditionen abgleichen und nur die Fälle herausziehen, die wirklich Aufmerksamkeit brauchen.
Christin Pfeuffer
Teamlead Finance / Accounting · babyartikel.de
thirdmind hat aus komplexen Anforderungen schnell eine klare Architektur, strukturierte Datenlogik und einen funktionierenden GenAI-first Prototypen entwickelt. Die Zusammenarbeit war pragmatisch, technisch stark und immer auf Umsetzung ausgerichtet.
Samir Shehata
Head of Product · Wertstatt8 / Energie AG
Klarheit vor Umsetzung
Welcher KI Use Case sollte bei euch zuerst geprüft werden?
KI Potenzialanalyse startenIm KI Kompass bewertet ihr konkrete Use Cases, Daten, Risiken und Machbarkeit, bevor Budget in Umsetzung fließt.