SORUM AI
AI, die mit eurem Team arbeitet.
Ihr bringt eine Aufgabe aus eurem Alltag mit. Wir bauen gemeinsam den ersten nutzbaren Stand, prüfen ihn an echten Fällen und befähigen euer Team zur Weiterarbeit. So wird Fortschritt früh sichtbar, ohne dass ihr vorher ein AI-Projekt durchplanen müsst.
Mensch und funktionierendes System im selben Prozess.
Wie arbeitet SORUM AI?
SORUM AI startet mit einer konkreten Aufgabe aus dem Unternehmensalltag. Im Coaching oder Sprint entsteht gemeinsam ein erster nutzbarer Stand, der mit echten Fällen geprüft wird. Das Team versteht Aufbau, Grenzen und Weiterentwicklung. Für wiederkehrende Anforderungen entstehen daraus Workflows, Wissenssysteme, Telefon-KI oder individuelle Agents.
- Done with you statt Blackbox
- Erster nutzbarer Stand
- Klare Grenzen und Übergaben
Was entstehen kann
Keine AI-Folie. Ein System, das eine konkrete Aufgabe übernimmt.
Drei unterschiedliche Aufgaben, derselbe Qualitätsanspruch: sichtbare Quellen, klare Zustände und ein definierter Weg zurück zum Menschen.
Wissenssystem
Technischer Support mit Quellenbasis
Ein Assistent bereitet Antworten aus definiertem Fachwissen vor und macht fehlende Sicherheit sichtbar.
Arbeitsablauf
Vorgänge, Rückfragen und Freigaben im Blick
Das Jobskin-Cockpit zeigt, was automatisch vorbereitet wurde und wo ein Mensch übernehmen muss.
Telefon-KI
Anliegen aufnehmen und sauber übergeben
Luna zeigt, wie ein AI-System im kommunalen Service mit klaren Grenzen und Übergaben arbeitet.
Wo steht ihr gerade?
Der passende Einstieg hängt nicht vom Tool ab, sondern von eurem Ausgangspunkt.
Wir wollen verstehen, was für uns sinnvoll ist.
Eine konkrete Aufgabe auswählen und in einem Coaching oder Sprint zu einer ersten nutzbaren Lösung bringen.
Wir haben einen konkreten Arbeitsablauf.
Wiederkehrende Arbeit, Datenwege und menschliche Entscheidungen so ordnen, dass AI sinnvoll unterstützen kann.
Wir wollen ein Produkt einsetzen.
Telefon-KI oder AI-CMS auf den eigenen Ablauf abstimmen, testen und kontrolliert einführen.
Aufgabe vor Modell
Ein gutes AI-Projekt beginnt nicht mit der Technologie.
Es beginnt mit einer Aufgabe, die heute Zeit kostet, Wissen bindet oder Menschen immer wieder unterbricht. Erst wenn Ziel, Daten, Verantwortung und Erfolgskriterium klar sind, entscheiden wir über Tools und Architektur.
Aufgabe
Kontext & Wissen
Menschliche Entscheidung
AI-Unterstützung
Messbares Ergebnis
Unsere AI-Einstiege
Vom ersten gemeinsamen Aufbau bis zur Lösung, die im Alltag funktioniert.
AI Coaching & Sprints
Von einer offenen Idee zur ersten funktionierenden Lösung, die euer Team versteht, auf Wunsch als geförderte Schulung.
Mehr erfahren ->Telefon-KI
Anrufe annehmen, Anliegen klären und strukturiert an die richtige Stelle übergeben.
Mehr erfahren ->Arbeitsabläufe
Wiederkehrende Arbeit neu ordnen und nur dort automatisieren, wo es wirklich hilft.
Mehr erfahren ->Wissenssysteme
Internes Wissen mit Quellen und passenden Zugriffsrechten auffindbar machen.
Mehr erfahren ->AI-CMS
Content schneller entwickeln, prüfen und kontrolliert veröffentlichen.
Mehr erfahren ->Noch unklar, wo ihr startet?
Dann sortieren wir das gemeinsam: kurz, ehrlich und ohne Fachbegriffe. Danach wisst ihr, welcher Einstieg sich für euch lohnt.
Von 0 zu 1
In wenigen Tagen von einer offenen Frage zur ersten belastbaren Lösung.
Engpass festlegen
Eine Aufgabe auswählen, die heute Zeit kostet, Wissen bindet oder Menschen unterbricht.
Kontext klären
Daten, Fachwissen, Beteiligte, Grenzen und Erfolgskriterium zusammenbringen.
Gemeinsam sichtbar bauen
Den ersten Stand direkt mit euch entwickeln, damit Fragen und Rückmeldungen früh einfließen.
Mit echten Fällen testen
Fehlerbilder, Unsicherheiten, Freigaben und Übergaben bewusst prüfen.
Befähigen und ausbauen
System dokumentieren, Team einarbeiten und den nächsten sinnvollen Ausbau festhalten.
Verantwortung
Automatisieren, ohne Verantwortung zu automatisieren.
Wir legen bewusst fest, was ein System selbst tun darf, wo es Rückfragen stellt und wann ein Mensch prüft oder entscheidet.
Automatisch
Klar geregelte Routine.
Strukturieren, zuordnen und vorbereiten, wenn Daten und Regeln eindeutig sind.
Mit Freigabe
Vorschlag statt Blackbox.
Das System bereitet vor; ein Mensch prüft und gibt den Schritt frei.
Menschlich
Beziehung und Entscheidung.
Sonderfälle, Verantwortung und sensible Situationen bleiben bei Menschen.
Konkrete Beispiele
Woran wir mit Unternehmen arbeiten.
Anrufe annehmen, Anliegen einordnen und strukturiert übergeben.
Internes Wissen durchsuchen und Antworten mit Quellen vorbereiten.
Wiederkehrende Dokumente aus vorhandenen Informationen vorstrukturieren.
SAP- oder Verwaltungsprozesse analysieren und einzelne Schritte assistieren.
Website-Inhalte erstellen, prüfen und kontrolliert veröffentlichen.
Nicht alles davon ist für jeden sinnvoll. Wir sagen ehrlich, was bei euch trägt und was besser noch wartet.
Erst Wirkung zeigen
Dann größer bauen.
Luna zeigt, wie aus einer langjährigen Zusammenarbeit eine konkrete AI-Lösung für den kommunalen Service entsteht. Entscheidend sind für uns nicht große Versprechen, sondern ein nachvollziehbarer Ablauf, saubere Übergaben und klare Grenzen.
Luna Case ansehenVertrauen im Betrieb
Ein Prototyp ist schnell gebaut. Vertrauen entsteht im Betrieb.
Datenquellen & Rechte
Welche Quellen die AI nutzen darf und wer was sehen kann, ist von Anfang an geregelt.
Freigaben & Fehlerfälle
Was automatisch laufen darf und wo ein Mensch freigibt, entscheiden wir pro Fall.
Protokolle & Kosten
Antworten und Kosten bleiben nachvollziehbar, keine Blackbox im Betrieb.
Wartung & Verantwortung
Nach der Übergabe ist klar, wer pflegt, wer prüft und wen ihr anruft.
Häufige Fragen
Was vor einem ersten AI-Projekt geklärt werden sollte.
Müssen wir bereits einen fertigen Anwendungsfall haben?
Nein. Eine konkrete Aufgabe oder ein wiederkehrender Ablauf reicht. Im ersten Schritt prüfen wir, ob AI überhaupt sinnvoll hilft und welcher Einstieg sich zum Lernen eignet.
Welche Daten braucht ein erstes Projekt?
Das hängt vom Prozess ab. Für den Start reichen oft Beispiele, Regeln und anonymisierte Testfälle. Sensible Daten werden erst nach geklärten Rollen, Zugriffen und Rahmenbedingungen einbezogen.
Bleiben wir von einzelnen Tools abhängig?
Wir trennen Fachlogik, Daten und Arbeitsprozess so weit wie sinnvoll vom jeweiligen Tool. Vollständige Unabhängigkeit ist nicht immer realistisch; Abhängigkeiten werden deshalb sichtbar entschieden.
Wie werden Datenschutz und Zugriffsrechte berücksichtigt?
Datenquellen, Rollen, Speicherwege und Freigaben gehören in die Konzeption. Rechtliche Bewertungen werden für den konkreten Einsatz fachlich geprüft und nicht pauschal versprochen.
Was kann unser Team danach selbst?
Ziel ist, dass ein internes Kernteam Logik, Bedienung, Qualitätsprüfung und vereinbarte Anpassungen versteht. Wie weit das geht, legen wir vor dem Projekt gemeinsam fest.
Begleitet ihr auch den Betrieb?
Ja. Nach Sprint oder Pilot können Support, gemeinsame Prüfungen, technische Erweiterungen und weitere Schulungen folgen.
AI-Einstieg
Bringt uns die Aufgabe, die euch gerade beschäftigt.
Wir sortieren gemeinsam, ob Coaching, Sprint, fertiges Produkt oder erst eine kleinere Vorstufe sinnvoll ist.