Agentic Workflow Design
Mehrstufige AI-Workflows, bei denen jeder Prozessschritt automatisch übergibt und das System nur dann eskaliert, wenn ein Mensch wirklich gebraucht wird.
AI Process Automation
Weniger Vorgang, Mehr Fortschritt
Repetitive Abläufe binden Kapazität, die woanders mehr bringt. Wir automatisieren sie von Anfang bis Ende -- mit AI, die entscheidet, weitergibt und Menschen nur dort einbindet, wo es wirklich ihr Urteilsvermögen braucht.
Der Prozess ist nicht kaputt. Er ist nur manuell.
Die meisten Engpässe sind kein Personalproblem. Es sind Prozessstrukturen, die für eine Welt ohne AI gebaut wurden. Klassifikationsaufgaben, die Stunden kosten. E-Mail-Ketten, die Daten produzieren, die niemand erfasst. Wissen, das in Einzelpostfächern versickert.
Wir entwickeln Systeme, in denen AI die wiederholbare Arbeit übernimmt und interne Teams sich um das kümmern, was wirklich komplex ist. Jede Entscheidung ist nachvollziehbar und prüfbar. Jeder automatisierte Schritt hat einen Fallback. Menschen behalten die Kontrolle; sie verbringen ihre Zeit nur anders.
Was wir tun
Dokument- und Datenextraktion
E-Mails, PDFs, Tabellenblätter, Formulare: geparst und ohne manuelle Eingriffe in strukturierte Daten umgewandelt.
Intelligentes Routing und Matching
Das System entscheidet, was als nächstes passiert: welcher Partner kontaktiert wird, welche Kategorie greift, welcher Fall eskaliert? Alles auf Basis extrahierter Daten und historischer Muster.
Knowledge Base-Integration
Jede automatisierte Interaktion baut die Wissenssammlung aus. Entscheidungen, Alternativen und Ergebnisse wachsen strukturiert und durchsuchbar für das gesamte Team.
Human-in-the-Loop-Architektur
Jede AI-Entscheidung liefert Konfidenzwerte und hat definierte Fallback-Pfade. Grenzfälle landen mit vollem Kontext bei der richtigen Person.
LLM-Kosten- und Qualitätskontrolle
Jeder Modell-Call wird nach Anwendungsfall und Volumen getrackt. Fallback-Logik zwischen Providern. Automatisierung bleibt wirtschaftlich, auch wenn das Volumen wächst.
Wie wir arbeiten
AI Process Automation funktioniert, wenn sie von Anfang an für den Produktivbetrieb gebaut wird — nicht als nachträglicher Umbau eines Piloten.
Das beginnt mit einer Discovery-Phase: welche Prozessschritte sich lohnen zu automatisieren, welchen technischen Ansatz wir mit echten Daten validieren — bevor Produktionscode geschrieben wird. Wir nutzen AI-gestütztes Prototyping, um Klassifikationslogik, E-Mail-Parsing-Genauigkeit und Datenextraktion zu testen, bevor irgendetwas live geht.
Die Systeme, die wir entwickeln, folgen Domain-Driven-Design mit klar getrennten Bounded Contexts. Jede Prozessdomäne kann sich unabhängig weiterentwickeln. Wenn ein Modell-Update ein Ausgabeformat bricht, bleibt der Fix isoliert. Wenn sechs Monate später ein neuer Workflow-Schritt hinzukommt, fügt er sich ein, ohne dass die Architektur umgebaut werden muss.
Wir setzen mehrere LLM-Provider ein — typischerweise OpenAI, Anthropic und Google — mit Fallback-Logik zwischen ihnen. Prompts sind pro Anwendungsfall optimiert. Kosten werden getrackt. Alles ist auditierbar.
Case Study: AI Process Automation bei Amec
AI Tech Stack
AI-Projekte scheitern selten an der Technologie -- sie scheitern daran, dass sie nie wirklich produktiv gehen. Wir bauen von Anfang an auf Produktionsreife: Fallback-Mechanismen zwischen den Modellen, LLM-Kostenkontrolle, Human-in-the-Loop. So reift AI Integration tatsächlich.
Matthias Gronwald
Co-CTO
Turbine Kreuzberg
Prozesse, Prozesse, Prozesse.
Sprechen wir über Prozesse, an welchen Stellen sich Automatisierung lohnt und wie.
- Timothy Becker
- Director Business Development
- timothy.becker@turbinekreuzberg.com
- +4915110633496