Wie wir arbeiten – von Reibung zu Automatisierung


Wir setzen deine Infrastruktur ein, extrahieren Wissen aus deinen Systemen und liefern einen messbaren ROI – in Wochen, nicht Jahren.

KI-Workforce Augmentation - Von KI-Assistenten zu intelligenter Ausführung

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.

Friction Audit

Diagnostik Pilot

Scale-Up

Schritt 1 – Reibungsprüfung (2 Wochen)

Wir identifizieren die versteckten Engpässe in deinen Jira-, Confluence- und Servicedaten.

  • Erkenne verschwendeten Aufwand und Nacharbeit.
  • Quantifiziere die Kosten der Reibung.
  • Erstelle eine Übersicht über Automatisierungsmöglichkeiten mit hohem ROI.

Ergebnis: Du hast eine klare Vorstellung davon, wo dein Fachwissen gefangen ist und was es kostet.

Überwachungs-API für Anwendungsanpassung
Maßgeschneiderte KI-Lösungen

Schritt 2 – Diagnostischer Pilot (8 Wochen)

Ein strukturierter Pilot, der sich auf einen kritischen Prozess konzentriert (z. B. Routing, Onboarding, Service).

  • Verwandle chaotische Daten in einen strukturierten Wissensschatz.
  • Liefern Sie funktionierende KI-Modelle mit Human-in-Loop-Pipelines.

  • Einsatz in deinen bestehenden Tools – Teams, Slack, Jira, Confluence. Keine neue Schnittstelle für dein Team.

Ergebnis: Beweise die Automatisierungsbereitschaft mit messbaren Ergebnissen, z.B. 85%+ Routing-Genauigkeit, 4× schnelleres Onboarding, 65% schnellere Lösungen.

Schritt 3 – Scale-Up

Erweitere die Automatisierung über Teams und Prozesse hinweg.

  • Erweitere die verfeinerte Wissensbasis.
  • Setze KI-Agenten für Triage, Self-Service und Dokumentation ein.
  • Integriere sie in bestehende IT-Systeme.

Das Ergebnis: Skalierbare Automatisierung, geringere Überlastung der Experten, schnelleres Wachstum ohne linearen Personalaufbau.

KI-gestützte Fahrkartensysteme
Chatbasierte Wissensabfrage

Kontinuierliche Verfeinerung (laufend)

Kontinuierliche Verbesserung und KPI-gesteuerte Erweiterung: Trainiere die Modelle auf einer verfeinerten Wissensbasis, erweitere die Integrationen, bringe zusätzliche Teams an Bord.

  • Arti lernt kontinuierlich aus den Entscheidungen, die dein Team täglich trifft.

  • Dokumentationslücken werden automatisch erkannt und zum Schließen aufgedeckt.

  • Die Intelligenzschicht verbessert sich durch die betriebliche Realität.

Das Ergebnis: Kontinuierliche Umschulung, Sicherstellung der Einhaltung von Vorschriften und Beratung zur Skalierung.

Basierend auf der IntakeOps-Architektur

• Intake Layer — erfasst und normalisiert menschliche Anfragen
• Operational Intelligence Layer — strukturiert historischen und aktuellen Kontext
• Orchestration Layer — leitet, führt aus und steuert Agenten und Workflows

Jede Interaktion trägt zu einer lebendigen, sich selbst aktualisierenden Intelligenzschicht bei. Arti verbindet Jira, Confluence und Kommunikationstools, um operative Intelligenz systematisch zu erfassen, zu verknüpfen und zu verfeinern.
→ Erkunde die IntakeOps-Architektur

Unsere Anforderungsetiketten waren ein Chaos – Dutzende von uneinheitlichen Komponenten und Etiketten. Artiquare hat uns dabei geholfen, eine saubere Taxonomie zu erstellen, die jetzt für eine intelligentere Weiterleitung, eine klarere Zuordnung und ein schnelleres Onboarding sorgt.

Service Operations Lead, Automatisierungstechnik Unternehmen

In der Raffinerie traten immer wiederkehrende SAP-Exportfehler auf, die auf eine falsch konfigurierte Integration zurückzuführen waren. Durch die Beseitigung dieser einen Ursache konnten Hunderte von monatlichen Vorfällen vermieden werden.

IT Service Manager, Maschinenhersteller

Wir dachten, unser Engpass sei die Komplexität der Prozesse – es stellte sich heraus, dass ein einziger Ingenieur 88 % aller Probleme mit den Modulen löste. Die Prüfung deckte ein Einzelausfallrisiko auf, das wir nicht gesehen hatten.

Leiterin der Technik, Industrielles Softwareunternehmen

Wir sind innerhalb von 2 Wochen von 85% dunklen Daten auf 72% strukturierte Daten gekommen. Sie ermöglicht jetzt automatisiertes Routing, intelligenteres Onboarding und setzt Experten frei, die sich auf das Lösen – und nicht das Sortieren – von Problemen konzentrieren können.

VP Betrieb, Anbieter von Automatisierungstechnik

🇪🇺 EU Hosted | 🔒 GDPR Ready | 🧩 On-Premise Available | 🧠 Open Source Models | ⚖️ AI Act Ready

Lizenzierungsmodell

  • Pilotlizenz: Festes Engagement von 8 Wochen, begrenzte Anzahl von Nutzern/Umfang.

  • Produktionslizenz: Ergebnisabhängig (Umfang der automatisierten Tickets/Wissensknoten).

  • Unternehmensunterstützung: Kontinuierliche Umschulung, Sicherstellung der Einhaltung von Vorschriften und Skalierungsberatung.

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Einsatz & Architektur Überblick

Einsatzoptionen

  • On-Premise: Vollständiger Einsatz in deiner Infrastruktur oder privaten Cloud (Air-Gapped möglich).

  • Private Cloud (EU): Verwaltete Instanz, die unter Einhaltung von GDPR und AI Act gehostet wird.

  • Hybrid: Cloud-basierte Orchestrierung, lokale Datenverbindungen.

Kernkomponenten

  • Datenadapter – Jira, Confluence, Slack, Teams, GitHub, eigene APIs.

  • Context Layer – Wandelt Rohdaten in strukturierten, durchsuchbaren Kontext um.

  • Knowledge Graph Engine – Verknüpft Entitäten, Muster und Beziehungen dynamisch.

  • Automatisierungsagenten – Macht Routing, Triage und Wissenswiederverwendung möglich.

  • 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.

FAQs

Das Friction Audit ist ein risikoarmer Einstieg, der schnell einen ROI zeigt. Der Preis hängt von der Größe und Komplexität deiner Datenumgebung ab – er liegt aber unter den Kosten für ein einzelnes FTE pro Monat.

Das Friction Audit liefert Erkenntnisse innerhalb von 2 Wochen. Unser 8-wöchiger Diagnostic Pilot führt zu messbaren Automatisierungsergebnissen – typischerweise 70-75% Routing-Genauigkeit, 4× schnelleres Onboarding oder 50%ige Ablenkung von Anfragen.

Du entscheidest. Manche Kunden hören nach dem Pilotprojekt auf, wenn sie einen Fahrplan in der Hand haben. Andere skalieren die Lösung mit unserer Unterstützung über mehrere Prozesse hinweg.

Nein. Unser Ansatz funktioniert mit deinen bestehenden Jira-, Confluence- und IT-Systemen. Wir verfeinern zuerst dein Wissen und legen dann die Automatisierung darüber.

Ja. Die gesamte Verarbeitung findet in Umgebungen statt, die den Sicherheits- und Compliance-Standards von Unternehmen entsprechen. Die Daten verlassen nie deine Kontrolle.

Mehrere Ebenen: PII-Erkennung und -Maskierung, Anonymisierung und EU-private Cloud oder On-Premise-Einsatz. Deine Daten verlassen nie deine Kontrollgrenze – die KI kommt zu deinen Daten.

Wir verlassen uns nicht auf schnelle technische Tricks. Unsere Architektur verwendet deterministische Controller mit kleineren, spezialisierten Modellen für bestimmte Aufgaben. Die Intelligenz liegt in der Inszenierung, nicht in spröden Aufforderungen.

Wir verwenden ein souveränes Paket von Open-Source-Modellen, die auf deinen Einsatz und deine Datensensibilität zugeschnitten sind. Keine Abhängigkeit von der API eines einzelnen großen Anbieters.

Wir kombinieren automatische Mustererkennung mit Expertenwissen, um versteckte Ineffizienzen und geschäftskritische Probleme zu identifizieren. Die Priorisierung beginnt mit hochfrequenten, wenig komplexen Arbeitsabläufen für den schnellsten ROI und wird dann systematisch mit klaren KPIs erweitert.

Ja, aber wir verfolgen einen „Crawl, Walk, Run“-Ansatz. Wir beginnen mit strukturierten Daten (wie Jira), um den ROI und das Vertrauen zu beweisen, und erweitern dann auf unstrukturierte Quellen.

Willst du wissen, wo dich deine Reibung am meisten kostet?