BUILD · Delivery-Challenge

Prozessautomatisierung

„Zu viel manuelle Arbeit, zu wenig Leute.“ Das hören wir oft. Wir bauen KI-Agenten für repetitive Aufgaben und geben Kapazität für das Wesentliche frei.

Das Problem

So sieht es aus

  • Mitarbeitende verbringen Stunden mit wiederholender Dateneingabe zwischen Systemen
  • Berichte jede Woche manuell aus fünf Quellen zusammengestellt
  • Freigaben laufen über E-Mail-Ketten
  • Dieselben Fragen beantworten Senior-Personen immer wieder
  • Engpässe bei Personen mit grossem institutionellem Wissen

Was es Sie kostet

  • 20–40 % der Wissensarbeitszeit für Aufgaben ohne strategischen Mehrwert
  • Hohe Fehlerquoten bei manueller Datenbearbeitung
  • Entscheidungen warten auf Informationen, die eigentlich sofort da sein sollten
  • Frustration und Fluktuation, gute Leute verlassen reine Routinerollen
  • Skalierung nur mit proportionalem Personalwachstum möglich

Das eigentliche Risiko

Manuelle Prozesse skalieren nicht. Beim Wachstum entweder proportional einstellen (teuer) oder die Qualität leidet. Wettbewerber mit Automatisierung bedienen mehr Kunden mit weniger Leuten.

Unser Ansatz

Unser Vorgehen folgt den Säulen:

1

THINK

Nicht jeder manuelle Prozess lohnt sich. Vor dem Bau mappen wir Ihre Abläufe und priorisieren nach Rendite: nicht das technisch spannendste Problem, sondern das mit dem stärksten Business-Case. Eine fokussierte Session, Output ist ein abgegrenzter Brief für die Automatisierung mit dem besten Case.

2

BUILD

Wir bauen die Automatisierung für Ihren konkreten Workflow. Kein Standard-Connector, der Ihren Prozess verbiegen muss, sondern massgeschneidert für Ihre Datenquellen und die Outputs, die Ihr Team wirklich nutzt.

3

TEACH

Wenn die Automatisierung läuft, muss Ihr Team KI verstehen, um sie zu erweitern, zu betreiben und die nächste Chance zu erkennen. Das AI Foundations Programme vermittelt ein realistisches Modell von KI, nicht nur für das eine System, sondern für die ganze Kategorie, damit Sie ohne uns jede sinnvolle nächste Entscheidung treffen können.

Erwartete Ergebnisse

50–70 % Reduktion
Zeitersparnis bei automatisierten Aufgaben
Industry benchmark (RPA and intelligent automation adoption)
80–95 % weniger Fehler bei manueller Datenbearbeitung
Fehlerquoten
Industry benchmark (automation vs manual processing)
5–10× schneller bei regelbasierten Workflows
Bearbeitungsgeschwindigkeit
Industry benchmark (workflow automation)
Innerhalb von 4–6 Wochen sichtbar
ROI-Zeitrahmen
Fognini engagement model

Geben Sie Ihrem Team die manuelle Arbeit ab

Wir identifizieren die Automatisierung mit dem höchsten Hebel. Ein Prozess, Wochen bis zum Nachweis.

Häufig gestellte Fragen