Fallstudien
Ausgewählte Projektgeschichten aus Produkt, KI und Operations.
Ein Einblick in Produkt-, KI-System- und agentische Workflow-Projekte, die wir gemeinsam mit Teams von der Idee bis zur ausgelieferten Erfahrung getragen haben.
Fallstudien und kommende Veröffentlichungen.
Diese Projekte folgen oft einem ähnlichen Muster: die Produktgeschichte schärfen, die zugrunde liegende KI- oder Systemarbeit unterstützen und die öffentliche Erfahrung mit echten internen Hebeln durch nützliche Workflows verbinden.
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Mercuri Finance
Wir haben Mercuri bei der öffentlichen Produktoberfläche, der Umsetzung des KI-Systems und der Automatisierung agentischer Workflows für Operations, Marketing, Outreach und Engineering unterstützt.
Minerva Cloud
Wir haben Minerva Cloud dabei geholfen, die Engineering-Pipeline Ende zu Ende zu automatisieren, und die Umsetzung von Vox Engine unterstützt, dem nativen KI-System auf Basis von OpenAI und Anthropic.
Melon
Wir haben Melon von der Idee bis zum Launch begleitet, Engineering über Frontend und Backend geführt und mit KI-Workflow-Automatisierung den operativen Alltag des Teams verbessert.
Typische Projektmuster
Einige Projekte können wir vollständig zeigen, andere sind noch vertraulich oder noch nicht bereit für eine Veröffentlichung. Gemeinsam ist ihnen mehr Produktklarheit, stärkere Systemumsetzung und praktischer interner Hebel durch Automatisierung.
Produktsysteme
Öffentliche Oberflächen, interne Abläufe und technische Narrative gemeinsam geschärft.
KI-Systeme
Umsetzungsunterstützung für KI-gestütztes Produktverhalten und operative Delivery-Abläufe.
Workflow-Automatisierung
Operativer Hebel für Marketing, Outreach, Engineering und Umsetzungsschleifen.
Warum diese Projekte auch nach dem Launch tragen.
Der gemeinsame Nenner ist nicht ein bestimmtes Modell oder Framework. Entscheidend ist, wie wir die Arbeit strukturieren, damit Teams schnell vorankommen, ohne später ein zweites Chaos aufräumen zu müssen.
Prinzipien in der Umsetzung
Den ersten Release um einen schmerzhaften Workflow oder einen entscheidenden Nutzermoment herum zuschneiden. Operators im Loop halten, wenn Sonderfälle wichtiger sind als reiner Durchsatz. Systeme bevorzugen, die das Team nach dem ersten Push selbst weitertragen kann.
Was Teams typischerweise bekommen
Einen strafferen Weg von der Idee bis zur Produktion mit weniger spekulativen Umwegen. Eine stärkere Verbindung zwischen Produktoberfläche, KI-Systemverhalten, technischer Erklärung und Nutzervertrauen. Eine klarere Architekturgrundlage für die nächste Phase statt eines Wegwerfprototyps.
Nächster Schritt
Möchten Sie einen ähnlichen Umfang ausloten?
Wenn Sie einen Workflow, eine Produktoberfläche oder einen Delivery-Engpass haben, der ähnlich klingt, helfen wir Ihnen dabei, den Weg zu prüfen und den richtigen ersten Ausschnitt zu definieren.