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Beratung / B2B

AI-Rollout im Mittelstand

Wie ein 18-Mitarbeiter-Beratungsbetrieb durch gezielte Prozessoptimierung und AI-Implementation 6 Stunden pro Mitarbeiter pro Woche zurückgewonnen hat.

BrancheBeratung / B2B
ServiceAI + Strategie
Größe18 Mitarbeiter
Zeitraum4 Wochen
— Challenge

Skalierung an manuellen Prozessen gescheitert.

Der Beratungsbetrieb hatte über drei Jahre stark wachsende Nachfrage erlebt, aber die operative Skalierung kam nicht hinterher. Mitarbeiter verbrachten geschätzt einen ganzen Arbeitstag pro Woche mit Recherche, Dokument-Erstellung, Kunden-Kommunikation und Reporting.

Die Geschäftsführung wusste, dass AI helfen könnte, hatte aber keine Klarheit wo der größte Hebel liegt. Mehrere AI-Pilot-Versuche in der Vergangenheit waren versandet, weil sie zu generisch waren und nicht in den Alltag integriert wurden.

— Approach

Erst Prozesse mappen, dann AI gezielt einsetzen.

Wir haben in der ersten Woche einen Audit gemacht, in dem alle wiederkehrenden Tätigkeiten von vier Schlüssel-Rollen erfasst wurden: Berater, Junior-Consultant, Office Management, Geschäftsführung. Aus etwa 40 erfassten Mikro-Prozessen haben wir die acht größten Zeitfresser priorisiert.

Statt einen monolithischen AI-Layer zu bauen, haben wir gezielt drei Tools eingeführt: einen Recherche-Assistenten, ein Template-System für Kunden-Dokumente, und einen Reporting-Generator. Alle drei integriert in den bestehenden Tool-Stack des Kunden.

  • Audit über 5 Tage mit Interviews und Shadowing
  • Priorisierung nach Impact und Umsetzbarkeit
  • Drei gezielte Implementierungen statt einer großen
  • Training und Adoption-Tracking über 30 Tage
— Solution

Drei Tools, eine Adoption-Strategie.

Der Recherche-Assistent läuft auf Claude API, ist über Slack erreichbar und liefert strukturierte Recherche-Ergebnisse mit Quellen. Der Template-Generator nimmt Kundendaten aus dem CRM und erstellt Dokument-Vorlagen in Word und Notion. Der Reporting-Generator zieht Daten aus dem Projektmanagement-Tool und erstellt wöchentliche Status-Reports.

Entscheidend war die Adoption-Phase: Jeden Mittwoch gab es ein 30-Minuten-Standup, in dem Probleme gesammelt und Verbesserungen besprochen wurden. So wurden die Tools schrittweise an den realen Workflow angepasst.

  • Recherche-Assistent über Slack (Claude API)
  • Template-Generator für Kunden-Dokumente (Notion + Word)
  • Reporting-Generator aus PM-Tool-Daten
  • Wöchentliche Adoption-Standups über 4 Wochen
Impact

Was sich verändert hat

6hpro Mitarbeiter / WocheEingesparte Zeit pro Person bei wiederkehrenden Tätigkeiten.
4WochenBis zum gemessenen ROI durch eingesparte Stunden.
3Tools liveRecherche, Templates und Reporting in produktivem Einsatz.

Hochgerechnet auf 18 Mitarbeiter entspricht das etwa 108 Stunden pro Woche oder 5.400 Stunden im Jahr.

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