Prozessautomatisierung
End-to-End-Prozesse ohne manuelle Übergaben.
- Durchlaufzeit
- −70 bis −90%
- Medienbrüche
- 0
- Audit-Nachweis
- pro Schritt
- Node.js
- Python
- Postgres
- Temporal / BullMQ
- AI-Modelle je nach Fall (Claude / GPT-5 / Apertus)
Warum jetzt und nicht später.
Klassische Prozessautomation (Zapier, Make, n8n) scheitert an Kontext-Entscheidungen. Sobald ein Prozess eine unstrukturierte Eingabe hat — eine Mail, ein PDF, ein Telefonat — bleibt er stehen. Unsere Automatisierungen sind AI-kapiert an den richtigen Stellen, klassisch an den anderen.
Schritte bis zum produktiven Betrieb
- Schritt 01
End-to-End-Prozess-Mapping: vom ersten Trigger bis zur finalen Aktion. Was ist manuell, was sollte es sein, was ist Reibung?
- Schritt 02
Klassische Integrationen (API-zu-API) wo möglich, AI-Entscheidungspunkte wo nötig.
- Schritt 03
Fehler- und Edge-Case-Handling explizit: was passiert, wenn Daten fehlen, Services down sind, Aktionen fehlschlagen?
- Schritt 04
Monitoring jedes Schritts, Alerts bei Abweichungen, Retry-Logik, Dead-Letter-Queue für manuelle Revision.
Deliverables
- ✓Prozess-Diagramm mit allen Verzweigungen und Fail-States
- ✓Produktive Integration mit Logging je Schritt
- ✓Fehler-Dashboard für Ihre Operatoren
- ✓Monatliches Optimierungs-Review in den ersten 6 Monaten
Stack & Tools
Wir arbeiten mit bewährten Open-Source-Tools und gängigen AI-Providern. Kein proprietäres Framework, kein Lock-in — wenn Sie den Code später selbst weiterentwickeln, ist das kein Problem, sondern geplant.
- Node.js
- Python
- Postgres
- Temporal / BullMQ
- AI-Modelle je nach Fall (Claude / GPT-5 / Apertus)
DSG- und revDSG-konform per Default. Auf Wunsch Apertus-Modell und 100% Schweizer Infrastruktur. Auftragsbearbeitungsverzeichnis auf Anfrage erhältlich.
Entscheidungs-Fragen
Ersetzen Sie n8n / Make / Zapier?
Oft ja — wenn die Prozesse Kontext-Entscheidungen erfordern. Für triviale API-zu-API-Flows sind diese Tools völlig okay; dann übernehmen wir nur die AI-lastigen Strecken und integrieren in Ihren bestehenden Stack.
Wie wird mit fehlerhaften Eingaben umgegangen?
Jede Pipeline hat eine Validation-Schicht direkt am Eingang. Bei Schema-Verletzungen oder unerwarteten Formaten wird der Vorgang in eine Dead-Letter-Queue gestellt, der Disponent bekommt eine Notification, manuelles Eingreifen mit einem Klick. Kein stiller Fehlschlag — alles ist sichtbar.
Wie testen Sie Automationen vor Go-Live?
Drei Test-Stufen: (1) Unit-Tests pro Knoten (deterministische Logik), (2) End-to-End-Tests mit synthetischen Daten in Staging-Umgebung, (3) Schatten-Betrieb mit echten Daten ohne Aussen-Aktionen (1–2 Wochen). Erst nach allen drei Stufen: produktiver Cut-Over mit klarer Rollback-Option.
Wie wird der Audit-Trail dokumentiert?
Pro Pipeline-Lauf: Zeitstempel, eingegangener Trigger, jeder Schritt mit Input/Output (oder Hash bei Personendaten), Dauer, Ergebnis, Eskalationen. Speicherung in Postgres mit klarer Retention-Policy (typisch 18 Monate, bei FINMA-Anwendungen bis 10 Jahre). Lesbar via Admin-UI ohne SQL-Kenntnisse.
Was passiert bei API-Ausfällen?
Retry-Strategie mit exponential backoff (3 Versuche), bei finalem Fehlschlag Dead-Letter-Queue und Disponenten-Notification. Bei kritischen externen APIs (Modell-Anbieter, Zahlungsdienste) gibt es Fallback-Pfade auf alternative Anbieter — z.B. Claude → GPT-5 bei Anthropic-Ausfall. Diese Resilience ist Standard, nicht Premium.
Ein Agentproduktiv in
Beschreib uns dein Projekt in ein paar Sätzen. Innerhalb von 24 Stunden hältst du eine funktionierende AI-Demo in den Händen — und siehst, was heute möglich ist. Kostenlos. Unverbindlich.