WHAT IF / sales never had to log another call? / marketing shipped campaigns in minutes? / support only saw the tricky cases? / your knowledge got smarter after every project? / reports were ready before anyone asked? / onboarding took days, not months? / your tools finally talked to each other? / no one maintained data by hand anymore?

Wir entwickeln und betreiben AI-Systeme, die von euch lernen und eurem Team echte Arbeit abnehmen.

Unternehmen, die mit uns bauen

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Warum AI Potenzial verpufft

Ihr nutzt AI, aber die Ergebnisse
bleiben aus.

Jeder bei euch arbeitet mit AI, aber jeder für sich. Der Blick fürs große Ganze fehlt.
Und so richtig hat AI bei euch noch nichts verändert.

01

Euer Wissen lebt in Köpfen

Wie ihr arbeitet, steckt in einzelnen Personen. AI kann nichts übernehmen, was nirgends festgehalten ist. Geht jemand, ist das Wissen weg.

02

Tools statt System

Jeder probiert für sich herum. Nichts greift ineinander, nichts baut aufeinander auf, nichts wird mit der Zeit besser.

03

Die Arbeit bleibt bei euch

AI gibt gute Vorschläge, die Ausführung bleibt liegen. Sie nimmt euch nicht die Arbeit ab, die ihr gerne los wärt.

AI als System

Selbes Team, doppelter Vorsprung. Das kann nur ein selbstlernendes System.

Neue AI-Modelle geben allen denselben Schub. Ein System, das euch kennt und aus jedem Feedback lernt, macht dasselbe Team Woche für Woche stärker.

Zeit → Produktivität → mit lernendem System mit neuen LLM-Fähigkeiten

das AI OS

Ein System, das mit euch arbeitet.

  • AI Modell unabhängig
  • DSGVO konform
  • Tool Agnostisch
  1. 01 Interaction

    Eure Oberfläche

    Regeln, Freigaben, Transparenz. Ihr behaltet die Hand drauf, das System tut nichts, was es nicht soll.

  2. 02 Execution

    Die Ausführung

    Agenten erledigen die Arbeit, semi-autonom über eure Tools hinweg, und holen euch ran, wenn ein Mensch drüber schauen muss.

  3. 03 Infrastructure

    Eure Systeme

    Eure wiederkehrende Arbeit als fertige Bausteine. So weiß das System, wie es euch Aufgaben abnimmt.

  4. 04 Intelligence

    Euer Wissen

    Alles, was das System über euch wissen muss: Daten, Sprache, Prozesse, Ziele. Auf eurem Stack, kein Lock-in.

Kundenerfolge

60%

Bessere Antwortqualität bei User-Anfragen.

SCALARA · AI-Assistentin LARA

Zur SCALARA Case Study

Use Cases

Marketing

Content markenkonform am Fließband, Kampagnen steuern, Nurturing läuft automatisch. Mehr erfahren

Sales

Leads qualifizieren, Outreach personalisieren, das CRM pflegt sich selbst. Mehr erfahren

E-Commerce

Produkttexte, Support-Anfragen, Retouren und Bestellstatus laufen automatisch. Mehr erfahren

Kundenstimmen

„O/WONDER hat mit uns den ersten Schritt zu unserer AI-Assistentin ‚LARA‘ gemacht. Heute ist LARA eines der wichtigsten Features in unserem Produkt.“
Shari Heep CEO, SCALARA

Marketing- und Sales-AI-Assessment

In nur 5 Minuten herausfinden, wo das AI-Potenzial in eurem Marketing & Sales liegt

Unser kostenloses Self-Assessment gibt euch in wenigen Minuten einen Überblick, wo ihr mit AI in Marketing und Sales steht, inklusive Maßnahmen, um den Anfang zu machen.

FundamentZielkundeMarketingSalesMessung
Beispiel-Auswertung größter Hebel / Sales

Kostenloses Erstgespräch

Willst du sehen, wie ein AI OS aussieht?

Wir zeigen dir, wie ein AI Operating System aufgebaut ist und schauen gemeinsam, was bei euch möglich ist.

Unternehmen, die mit uns bauen

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FAQ

So arbeiten wir zusammen.

/ Wie starten wir?

Mit dem kostenlosen AI Assessment: wo steht ihr, wo ist euer größter Hebel. Danach ein Workshop, in dem wir eure Prozesse durchgehen und einen Plan bauen. Dann bauen wir das erste System, ihr arbeitet damit, es lernt. Kein Big Bang, ein Prozess nach dem anderen.

/ Müssen wir dafür unsere Tools wechseln?

Nein. Das System arbeitet mit eurem Stack, egal ob HubSpot, Slack oder euer CRM. Es ist Tool-agnostisch und AI-Modell-unabhängig gebaut.

/ Wem gehört, was dabei entsteht?

Euch. Euer Wissen, eure Prozesse und Workflows liegen lesbar und versioniert bei euch. Ihr könnt das Modell darunter tauschen und behaltet den Experten.

/ Was, wenn das System Fehler macht?

Am Anfang schaut euer Team auf alles, was das System produziert. Jede Korrektur ist ein Lernsignal. Erst wenn ein Aufgabentyp verlässlich sitzt, läuft er ohne Review. Ihr definiert die Qualität, nicht die Maschine.

/ Brauchen wir dafür ein eigenes Dev-Team?

Nein. Wir bauen und betreiben das System als euer festes kleines AI-Team und übergeben es Schritt für Schritt an euch. Befähigung statt Abhängigkeit.