Fallstudien
Was wir gebaut haben und was sich änderte.
Jedes dieser Systeme lief produktiv. Wo eine Zahl steht, kommt sie aus dem System und nicht aus einer Schätzung. Was wir nicht belegen können, steht hier nicht.
Es handelt sich um produktive Systeme. Kundennamen sind durch Vertraulichkeitsvereinbarung geschützt.
78 % weniger manuelle Bearbeitungszeit
Umgesetzt in 6 Wochen
Die Ausgangslage
Ein Operations-Team, das ein komplexes Programmmanagement verantwortete, verbrachte über 60% der Arbeitszeit mit manueller Dateneingabe, Berichterstellung und dem Abgleich von Datensätzen aus mehreren Tabellen. Der Prozess war fehleranfällig, langsam und hinderte das Team daran, sich auf die eigentliche Lieferarbeit zu konzentrieren.
Was wir gebaut haben
Wir haben eine KI-gestützte Dokumentenverarbeitungspipeline eingesetzt, die eingehende Berichte und Datensätze automatisch extrahiert, validiert und kategorisiert. Ein n8n-Workflow leitet Daten in die korrekten Airtable-Datenbanken und löst Zusammenfassungsberichte für Programm-Manager aus, ohne manuelle Eingriffe.
Was sich geändert hat
14.000 £/Monat an Betriebskosten eingespart
Umgesetzt in 4 Wochen
Die Ausgangslage
Ein mittelgroßes Beratungsunternehmen verarbeitete Kundenrechnungen, stimmte Ausgaben ab und erstellte monatliche Finanzberichte manuell. Drei Mitglieder des Finanzteams verbrachten durchschnittlich 2 Arbeitstage pro Monat allein mit der Rechnungsabstimmung. Angesichts des wachsenden Kundenstamms wurde dies zunehmend unhaltbar.
Was wir gebaut haben
Wir haben ein vollautomatisiertes Rechnungsverarbeitungssystem entwickelt, das Rechnungen per E-Mail erfasst, Positionen per Dokumenten-KI extrahiert, gegen Bestellungen im ERP-System validiert und freigegebene Rechnungen direkt in Xero bucht. Eine Slack-Benachrichtigung informiert den Finanzverantwortlichen nur wenn eine menschliche Prüfung erforderlich ist.
Was sich geändert hat
Rechnungszyklus: 3 Tage → 4 Stunden
Umgesetzt in 8 Wochen
Die Ausgangslage
Ein Logistikunternehmen verlor durch einen langsamen Rechnungsstellungszyklus an Wettbewerbsfähigkeit. Rechnungen wurden manuell aus mehreren Fahrerberichten, Treibstoffprotokollen und Lieferbestätigungen zusammengestellt, ein Prozess, der 3 volle Arbeitstage pro Abrechnungszyklus in Anspruch nahm. Verspätete Rechnungen verursachten Liquiditätsprobleme und Kundenunzufriedenheit.
Was wir gebaut haben
Wir haben alle Datenquellen, Fahrer-Apps, GPS-Systeme, Tankkarten und Lieferbestätigungsdaten, in eine einheitliche Pipeline integriert. Ein KI-Agent erstellt automatisch Rechnungsentwürfe, markiert Ausnahmen und sendet freigegebene Rechnungen über das bestehende Abrechnungssystem an Kunden. Der gesamte Zyklus läuft jetzt automatisch über Nacht.
Was sich geändert hat
Nächster Schritt
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