Wie wir arbeiten – von Reibung zu Automatisierung
Jedes KI-Engagement beginnt mit einem Ziel: betriebliche Reibungsverluste in Automatisierung umzuwandeln, die sich auszahlt.
Wir setzen deine Infrastruktur ein, extrahieren Wissen aus deinen Systemen und liefern einen messbaren ROI – in Wochen, nicht Jahren.

Klarheit zuerst. KI Danach.
Deine Teams brauchen kein weiteres Tool – sie brauchen Ergebnisse. Deshalb folgt jedes Engagement mit Arti demselben bewährten Modell: klein anfangen, schnell messbare Wirkung erzielen und dann skalieren.
Schritt 1 – Reibungsprüfung (2 Wochen)
Wir identifizieren die versteckten Engpässe in deinen Jira-, Confluence- und Servicedaten.
Ergebnis: Du hast eine klare Vorstellung davon, wo dein Fachwissen gefangen ist und was es kostet.


Schritt 2 – Diagnostischer Pilot (8 Wochen)
Ein strukturierter Pilot, der sich auf einen kritischen Prozess konzentriert (z. B. Routing, Onboarding, Service).
Das Ergebnis: Spürbare Ergebnisse in wenigen Wochen – 85%+ Routing-Genauigkeit, 4× schnelleres Onboarding, 65% schnellere Lösungen.
Schritt 3 – Scale-Up
Erweitere die Automatisierung über Teams und Prozesse hinweg.
Das Ergebnis: Skalierbare Automatisierung, geringere Überlastung der Experten, schnelleres Wachstum ohne linearen Personalaufbau.


Kontinuierliche Verfeinerung (laufend)
Kontinuierliche Verbesserung und KPI-gesteuerte Erweiterung: Trainiere die Modelle auf einer verfeinerten Wissensbasis, erweitere die Integrationen, bringe zusätzliche Teams an Bord.
Das Ergebnis: Kontinuierliche Umschulung, Sicherstellung der Einhaltung von Vorschriften und Beratung zur Skalierung.
Teil der Knowledge Refinery Architektur
Jedes Engagement trägt zu einer lebendigen, sich selbst aktualisierenden Wissensbasis bei. Die Refinery verbindet Jira, Confluence und Kommunikationstools, um systematisch operative Informationen zu sammeln, zu verknüpfen und zu verfeinern.
→ Erkunde die Wissensraffinerie
What You Get With The Knowledge Refinery
Real operational outcomes — not another dashboard.

Warum das funktioniert
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Keine vagen Versprechen – jederSchritt ist an Ergebnisse gebunden.
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Einstieg mit geringem Risiko – beginnemit einer Prüfung, nicht mit einem mehrjährigen Vertrag.
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Bewährte Vorgehensweise –dasselbe Stufenmodell, das bei globalen Herstellern und Softwareanbietern eingesetzt wird.
Lizenzierungsmodell
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Pilotlizenz: Festes Engagement von 4-6 Wochen, begrenzte Anzahl von Nutzern/Umfang.
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Produktionslizenz: Ergebnisabhängig (Umfang der automatisierten Tickets/Wissensknoten).
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Unternehmensunterstützung: Kontinuierliche Umschulung, Sicherstellung der Einhaltung von Vorschriften und Skalierungsberatung.

Einsatz & Architektur Überblick
Einsatzoptionen
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On-Premise: Vollständiger Einsatz in deiner Infrastruktur oder privaten Cloud (Air-Gapped möglich).
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Private Cloud (EU): Verwaltete Instanz, die unter Einhaltung von GDPR und AI Act gehostet wird.
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Hybrid: Cloud-basierte Orchestrierung, lokale Datenverbindungen.
Kernkomponenten
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Datenadapter – Jira, Confluence, Slack, Teams, GitHub, eigene APIs.
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Context Layer – Wandelt Rohdaten in strukturierten, durchsuchbaren Kontext um.
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Knowledge Graph Engine – Verknüpft Entitäten, Muster und Beziehungen dynamisch.
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Automatisierungsagenten – Macht Routing, Triage und Wissenswiederverwendung möglich.
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Human-in-Loop Oversight – Sorgt für Qualität, Nachvollziehbarkeit und Feedback-gesteuerte Verbesserungen.
Unterstützte Umgebungen
- Docker | On-Prem
- Azure | AWS | GCP | Private Cloud
- GDPR bereit
- ISO/IEC 27001-konform
- AI Act konform
Weitere Informationen zu unseren Datenschutz-, Sicherheits- und Compliance-Praktiken sind auf unserer Trust & Compliance Seite zu finden.