AI Engineering

AI sinnvoll in Unternehmen integrieren.

We Launch Rockets ist ein AI-Product-Engineering-Studio in Deutschland. Nicht möglichst viel AI: Als KI-Agentur finden wir die richtigen Use Cases und integrieren sie sauber in bestehende Prozesse und Systeme – den ersten produktiven Use Case in 2–4 Wochen, von der Potenzialanalyse bis zum produktiven Betrieb.

Time to Value

2–4 Wochen

bis zum ersten produktiven Use Case

Von der Potenzialanalyse bis zum produktiven Betrieb.

  1. Use-Case-Discovery
  2. Prozessautomatisierung
  3. AI Assistants
  4. AI Agents
  5. Integration
  6. AI Governance

Erfahrung aus Projekten mit führenden Unternehmen

Enterprise · Mittelstand · Plattformen

  • Deutsche Bahn
  • wertfaktor
  • Euro-FH
  • Wilhelm Büchner Hochschule
  • sorex

Ausgangslage

Viele Pilotprojekte. Wenig produktiver Nutzen.

Zwei Entwickler arbeiten an Code auf großen Monitoren
  • Use Cases ohne Wirkung

    AI wird dort eingesetzt, wo es technisch spannend ist – nicht dort, wo Zeit und Kosten wirklich entstehen.

  • Insellösungen

    Tools laufen neben den bestehenden Systemen statt darin. Daten müssen manuell hin- und herkopiert werden.

  • Prototyp bleibt Prototyp

    Die Demo funktioniert, der Weg in den produktiven Betrieb ist nie geplant worden.

  • Kein messbarer Effekt

    Ohne Baseline und Zielgrößen lässt sich nicht belegen, ob AI tatsächlich etwas verbessert hat.

  • Offene Compliance-Fragen

    Datenschutz, Nachvollziehbarkeit und AI Act werden erst geklärt, wenn es produktiv werden soll.

  • Geringe Akzeptanz

    Werkzeuge, die nicht in den Arbeitsalltag passen, werden nach wenigen Wochen nicht mehr genutzt.

Kommt Ihnen bekannt vor?

Situation besprechen

Unser Ansatz

Erst der Prozess. Dann die Technologie.

KI-Chip auf einer Platine
  1. Prozesse verstehen

    Wir analysieren, wo Zeit, Kosten und Fehler tatsächlich entstehen – mit den Menschen, die den Prozess täglich ausführen.

  2. AI-Potenziale identifizieren

    Wir prüfen, welche Schritte sich sinnvoll automatisieren lassen – und welche bewusst beim Menschen bleiben.

  3. Use Cases bewerten

    Jeder Kandidat wird nach Nutzen, Aufwand und Risiko bewertet. Umgesetzt wird, was messbar trägt.

Integration

AI gehört in den Prozess, nicht daneben.

Heute

Tool und Fachsystem
getrennt
Ergebnisse übertragen
manuell
Interne Daten
kein Zugriff
Qualitätsprüfung
unsystematisch
Nutzung nach Pilot
bricht ab

Mit integrierter AI

AI-Unterstützung
im gewohnten System
Ergebnisse
fließen automatisch
Unternehmenswissen
freigegeben nutzbar
Qualität
gemessen & justiert
Nutzung
fester Bestandteil

Der Unterschied entsteht nicht durch ein besseres Modell, sondern durch saubere Integration.

Bausteine

Von Assistenz bis Agent.

AI Assistants

AI-Werkzeuge für interne Nutzer: Wissen, Recherche, Sales, Support. Der Mensch entscheidet, die AI bereitet vor.

  • Human-in-the-Loop

AI Automations

Wiederkehrende Abläufe laufen automatisch: klassifizieren, extrahieren, weiterleiten, dokumentieren.

  • Vollautomatisch

AI Agents

Agentische Systeme für wissensintensive, systemübergreifende Aufgaben – mit klaren Grenzen und Freigaben.

  • Mit Freigabelogik

Governance

Produktiv heißt: nachvollziehbar und sicher.

AI Governance

  • Klare Regeln, welche Daten verarbeitet werden dürfen
  • Rollen, Rechte und Freigabeprozesse
  • Protokollierung von Ein- und Ausgaben
  • Qualitätsmessung statt Bauchgefühl
  • Definierte Eskalation an den Menschen

AI Act Readiness

  • Einordnung der Use Cases in Risikoklassen
  • Transparenzpflichten gegenüber Nutzenden
  • Dokumentation von Zweck und Datenherkunft
  • Menschliche Aufsicht dort, wo gefordert
  • Datenschutz von Beginn an mitgedacht

Wir sind kein Rechtsberater – wir sorgen dafür, dass Ihre AI-Lösungen technisch und organisatorisch so gebaut sind, dass die Anforderungen erfüllbar sind.

Vorgehen

In Wochen zum ersten produktiven Use Case.

Team bespricht in einem Meeting die nächsten Umsetzungsschritte
  1. Kickoff

    Woche 1

    Ziele, Rahmen und Beteiligte klären. Wir schaffen ein gemeinsames Bild der Ausgangslage.

  2. Analyse

    Woche 1–2

    Prozesse aufnehmen, Potenziale bewerten und die größten Hebel sichtbar machen.

  3. Auswahl

    Woche 2

    Use Case nach Nutzen, Aufwand und Risiko festlegen – gemeinsam priorisiert.

  4. Prototyp

    Woche 2–3

    Funktionierender Durchstich mit echten Daten statt Präsentationsfolien.

  5. Integration

    Woche 3–4

    Anbindung an Ihre Systeme, Rechte und Freigaben – produktiv nutzbar.

  6. Betrieb

    laufend

    Monitoring, Qualitätssicherung und Weiterentwicklung im laufenden Einsatz.

Leistungen

Was wir konkret übernehmen.

AI Readiness & Use-Case-Analyse

Wir finden die Prozesse mit dem größten Hebel und priorisieren sie nach Wirkung und Machbarkeit.

AI Assistants

Assistenzsysteme mit Zugriff auf Ihr Unternehmenswissen – für Support, Vertrieb und Fachbereiche.

Prozessautomatisierung

Wiederkehrende Abläufe automatisieren – von der Dokumentenverarbeitung bis zur Weiterleitung.

AI Agents

Agentische Systeme für komplexe, systemübergreifende Aufgaben – mit klaren Grenzen und Freigaben.

AI Product Engineering

AI-Funktionen in Ihr bestehendes Produkt integrieren – von Discovery bis zum produktiven Release.

Unsicher, wo Sie anfangen sollen?

In einem Gespräch ordnen wir Ihre Situation ein und benennen die ein bis zwei Use Cases mit dem größten Hebel.

AI-Potenzial besprechen

Über uns

AI Engineering braucht mehr als Modelle.

Wir kommen aus Product Management und Engineering – nicht aus der reinen AI-Forschung. Genau deshalb fragen wir zuerst: Welches Problem lösen wir, für wen, und woran merken wir, dass es funktioniert?

  • Use Case vor Technologie
  • Integration statt Insellösung
  • Human-in-the-Loop wo sinnvoll
  • Governance von Beginn an
  • MVP statt langer Konzeptphase
  • Fokus auf Adoption und Nutzen
Das Team von We Launch Rockets bei der Arbeit

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