Vom einzelnen Projektauftrag bis zur 12+ Monats-Journey.
Für die Umsetzung Ihrer KI- und Automatisierungslösungen bieten wir flexible Zusammenarbeitsmodelle an – von klassischen Projektaufträgen über Managed Composable AI Solutions bis hin zu einer langfristigen Begleitung im Rahmen einer 12+-Monats-Journey.
Projektauftrag
Wir setzen ein Automatisierungs- oder KI-Projekt nach vorgängiger Aufwandschätzung und Offerte um, klar abgegrenzt, mit fixem Scope und Abnahme.
Managed Composable AI Solution
Wir betreiben eine unserer fertigen Business Solutions für Sie, zum Beispiel die Kreditorenverarbeitung. Nach einer einmaligen Integrations-Fee erbringen wir den Service im ARR-Modell.
12+ Monats-Journey
Feste Kapazität statt Einzelauftrag: Mehrere Use Cases laufen parallel über 12+ Monate, begleitet von einem AI Transformation Lead, unser Ansatz für nachhaltige Skalierung.
Von der Offerte zur Abnahme.
Anforderungen & Offerte
Wir nehmen den Prozess sowie die Anforderungen mittels einem Teams Meeting auf. Basierend auf diesen Informationen erstellen wir einen Lösungsvorschlag mit Aufwandschätzung und möglichem Umsetzungs-Zeitplan.
Entwicklung in Sprints
Neben dem Aufsetzen / der Konfiguration der entsprechenden Infrastruktur setzen wir den definierten Scope in kurzen Sprints um. In Weekly Meetings zeigen wir den Fortschritt. Änderungen am Scope werden transparent als CR (Change Request) behandelt.
Testing, Übergabe & Hypercare
Nach gemeinsamem User-Acceptance-Testing gehen wir live. Eine Hypercare-Phase sichert den stabilen Betrieb; danach übergeben wir an Ihr Team oder wechseln nahtlos ins Capacity-Modell.
Wir betreiben den Use Case für Sie.
Anbindung & Integrations-Fee
Einmalige Integrations-Fee für die Anbindung an Ihre Systeme. ERP, Mail, Dokumentenablage, und die Konfiguration des Use Case, zum Beispiel der Kreditorenverarbeitung.
Laufender Betrieb im ARR-Modell
Wir betreiben, überwachen und warten den Use Case laufend, inklusive Monitoring, definierter SLAs und Support. Abgerechnet wird monatlich als planbare ARR-Lizenz, nicht pro Projekt.
Kontinuierliche Optimierung
Neue Dokumenttypen, Sonderfälle und Regeländerungen fliessen laufend ein. Ein halbjährliches Review hält Performance und Einsparungen gegen die vereinbarten KPIs fest.
Vom ersten Gespräch zum Outcome.
Aufklärung & Potenzialanalyse
Der AI Transformation Lead erarbeitet und priorisiert gemeinsam mit Ihnen in einem Workshop die ersten KI- und Automatisierungspotenziale mit messbaren Zielen. Dabei wird festgelegt, mit welchem Prozess gestartet wird. Sobald dieser in die Umsetzungsphase übergeht, werden die nächsten möglichen Automatisierungen vorbereitet.
Parallele Delivery
Mehrere Prozesse befinden sich parallel in unterschiedlichen Umsetzungsphasen – von der Vorbereitung über die Realisierung bis hin zur Abnahme und zum Go-live. Die Umsetzung erfolgt dabei mit denselben fest eingeplanten Kapazitäten und einem eingespielten Team. Dadurch lernen wir Euer Unternehmen und Eure Systeme kontinuierlich besser kennen, was die Realisierung weiterer Automatisierungen zunehmend effizienter macht.
Savings-Messung & nächste Welle
Quartalsweise konsolidieren wir die Wirkung aller umgesetzten Use Cases und schaffen damit eine transparente Entscheidungsgrundlage für das Management. Im Fokus stehen realisierte Einsparungen, ROI und Zielerreichung im Vergleich zur initial definierten Baseline. Auf dieser Basis können Prioritäten geschärft, Investitionen gezielt gesteuert und die nächste Umsetzungswelle wirkungsorientiert geplant werden.
Mehr Automatisierung pro Jahr.
Eine projektweise Umsetzung führt häufig dazu, dass zwischen den einzelnen Automatisierungen viel Zeit und zusätzlicher Abstimmungsaufwand entsteht. Mit fest eingeplanten Kapazitäten, die über alle erforderlichen Kompetenzen verfügen, können mehrere Use Cases parallel umgesetzt werden. Dadurch lassen sich bis zum Jahresende deutlich höhere Einsparungen erzielen.
Jede Automatisierung einzeln beauftragt: Scoping, Angebot, Abnahme, dann das nächste. Vieles läuft nacheinander.
Feste Kapazität, fortlaufend eingesetzt: mehrere Use Cases laufen parallel, ohne Vertrags-Overhead zwischen jedem Schritt.
Mehr umgesetzte Automatisierungen pro Jahr bedeuten mehr eingesparte Stunden und Kosten, die Wirkung summiert sich über das Jahr, statt erst beim nächsten Projekt zu beginnen. Illustrativ; die konkreten Zahlen halten wir gemeinsam im Outcome Charter fest.
Kapazität, die mitwächst.
Feste monatliche Engineering-Kapazität, vom ersten Use Case bis zum Enterprise-Rollout. ARR-basiert, jährlich planbar.
Start
Für Firmen, die Ihre ersten Use Cases in einem Jahr produktiv bringen wollen, mit klarer Struktur und überschaubarem Budget.
Build Empfohlen
Mehrere Use Cases in parallelen Workstreams. Ideal für Mid-Market-Unternehmen mit klarem Automatisierungspotenzial.
Scale
Für Unternehmen mit hohem KI- und Automatisierungspotenzial, die innerhalb der nächsten 12 Monate substanzielle Einsparungen realisieren möchten.
Und so läuft ein Projekt ab.
Von der ersten Beschreibung bis zum laufenden Betrieb dauert es Wochen, nicht Monate. Der Prozess-Owner beschreibt seinen Ablauf, AI Consultant und AI Engineers setzen ihn um. Je nach Ausprägung kommen KI, eine Validierungs-App und RPA zum Einsatz, einzeln oder kombiniert. AI Engineers verbinden die nötigen ERP- und Fachapplikationen und stellen das relevante Firmenwissen bereit.
Wir erstellen das PDD
(Process Definition Document)
Wieso Automatify
Lösung aus einer Hand
Wir verstehen die Fachbereiche und setzen die Lösung selbst technisch um. Zwischen Anforderung und Realisierung steht kein Übersetzer – Fachwissen und Engineering liegen bei uns im selben Team.
Schonend für die IT
KI und MCP machen es möglich: Lösungen ohne Eingriff in bestehende Systeme, eng abgestimmt mit Business und IT – aber ohne deren Ressourcen zu binden.
Umsetzung in Wochen, nicht Jahren
KI-gestützte Entwicklung liefert eine erste produktive Version in wenigen Wochen – nicht erst nach einem mehrjährigen IT-Projekt.
Technologie-offen
Wir arbeiten in Ihrem Stack – ob UiPath, Automation Anywhere, Microsoft mit Copilot Studio und Azure, Snowflake oder das KI-Modell Ihrer Wahl – statt eine Technologie vorzuschreiben. Ihre Investitionen in Lizenzen und Know-how bleiben erhalten.
Cloud oder on-premise
Beim Einsatz von KI-Modellen bestimmen Sie, wo Ihre Daten verarbeitet werden: in der Cloud, on-premises im eigenen Haus – oder auf Wunsch auf Servern ohne US-Bezug mit Datenhaltung in der Schweiz oder der EU.
Belegte Erfahrung
In den letzten fünfeinhalb Jahren haben wir unser Engineering-Team auf über 75 Spezialisten ausgebaut und in dieser Zeit über 800 Prozesse für Kunden aus den unterschiedlichsten Branchen automatisiert.
Bereit für den ersten Schritt?
In 30 Minuten erfahren Sie, wie Sie am schnellsten von Effizienzsteigerung und Kosteneinsparungen profitieren – mit konkreten Beispielen aus der Praxis.