KI dort einsetzen, wo Kosten gespart werden können.

KI-Integration beginnt dort, wo sie echten Wert schafft.

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Kosteneinsparung
67%

der Unternehmen erwarten signifikante Kostenvorteile durch KI.

Effizienz-Boost
66%

der Unternehmen, die bereits KI nutzen, lösen damit über 50% der Anfragen vollautomatisch.

Mitarbeiter-Fokus
85%

der bereits implementierten KI-Lösungen haben den Fokus auf der Unterstützung ihrer Mitarbeitenden.

Markt-Trend
52%

der Unternehmen, die noch keine KI nutzen, befinden sich bereits in der Planungsphase.

UNSER ANSATZ

Von der Analyse zur Lösung.

01

Prozessanalyse

Wir analysieren deine bestehenden Workflows, identifizieren Engpässe und bewerten Automatisierungspotenziale.

InterviewsDatenfluss-MappingPain-Point-Analyse
02

Konzept

Strategie, Architektur und ROI-Berechnung — bevor eine Zeile Code geschrieben wird.

Use-Case-PriorisierungTech-StackKosten-Nutzen
03

Entwicklung

Iterative Umsetzung basierend auf den Analyse-Ergebnissen — mit voller Transparenz und wöchentlichen Updates.

PrototypingTestingFeedback-Loops
04

Implementierung

Rollout, Integration in bestehende Systeme, Schulung und kontinuierliches Monitoring.

Go-LiveSchulungKPI-Tracking
Kevin Keibel
GESCHÄFTSFÜHRUNG

Kevin Keibel

CEO & Gründer, by:zero lab

Kevin verbindet strategisches Denken mit technischer Tiefe. Als Gründer von by:zero hilft er Unternehmen, das volle Potenzial von KI-Automation zu erschließen — pragmatisch, messbar und ohne Buzzword-Bingo.

FAQ

Häufige Fragen.

Ist KI für mein Unternehmen überhaupt relevant?
Ja, wenn du wiederkehrende Prozesse, viel manuelle Datenablage oder hohen Dokumentationsaufwand hast. Wir fokussieren uns auf handfeste Use-Cases mit messbarem ROI, nicht auf Spielereien.
Wie sicher sind meine Unternehmensdaten?
Unser erster Approach ist "nur lokales ist wahres". Sollte eine Lösung auf lokaler Hardware umsetzbar sein, wird dies angestrebt. Damit verlassen die Daten niemals dein Unternehmen. Erst wenn der Usecase den Rahmen einer lokalen Lösung sprengt, kommen, wo nötig, Cloud-Modelle von europäischen Anbietern zum Einsatz. Erst wenn dies nicht ausreichen sollte, wird auf die "üblichen Verdächtigen" zurückgegriffen und auch nur dort, wo es sein muss. Wenn ein großes Cloud-Modell an einzelnen Stellen des Prozesses zum Einsatz kommt, heißt das nicht, dass es überall im Prozess verwendet wird. Jeder einzelne LLM-Call wird genau dahingehend evaluiert, welches Modell zum Einsatz kommen sollte.
Braucht mein Team dafür technisches Vorwissen?
Nein. Wir bauen schlüsselfertige Systeme, die sich nahtlos in den Arbeitsalltag deines Teams (z.B. in E-Mails, Teams oder ERPs) integrieren. Dein Team braucht keine Prompting-Kurse, um die Lösungen zu bedienen.
Wie lange dauert ein typisches KI-Projekt?
Erste greifbare Ergebnisse und Automatisierungen in Form eines Proof of Concepts liefern wir oft schon nach 2-3 Wochen. Ein vollständiger, getesteter Rollout dauert je nach Automatisierungstiefe meist 4 bis 8 Wochen.

Bereit für dein
KI-Projekt?

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