Fallstudien

Echte Ergebnisse, echte Betriebe

Jede Zahl hier kommt aus einem Live-Deployment. Keine Demos, keine Projektionen — echte Ergebnisse.

// Ergebnisse aus produktiven Systemen. Kundendaten unter NDA.

OPERATIONS

78% reduction in manual processing time

Umgesetzt in 6 Wochen

// die Herausforderung

Ein Operations-Team, das ein komplexes Programmmanagement verantwortete, verbrachte über 60% der Arbeitszeit mit manueller Dateneingabe, Berichterstellung und dem Abgleich von Datensätzen aus mehreren Tabellen. Der Prozess war fehleranfällig, langsam und hinderte das Team daran, sich auf die eigentliche Lieferarbeit zu konzentrieren.

// die Lösung

Wir haben eine KI-gestützte Dokumentenverarbeitungspipeline eingesetzt, die eingehende Berichte und Datensätze automatisch extrahiert, validiert und kategorisiert. Ein n8n-Workflow leitet Daten in die korrekten Airtable-Datenbanken und löst Zusammenfassungsberichte für Programm-Manager aus — ohne manuelle Eingriffe.

// Ergebnisse

78% weniger manuelle Datenverarbeitung
12 Mitarbeiterstunden pro Woche eingespart
Fehlerrate von 8% auf unter 0,5% gesunken
Programm-Manager erhalten automatisch erstellte Wochenberichte
Claude AIn8nAirtableDocument AI
PROFESSIONAL SERVICES

£14,000/month saved in operational costs

Umgesetzt in 4 Wochen

// die Herausforderung

Ein mittelgroßes Beratungsunternehmen verarbeitete Kundenrechnungen, stimmte Ausgaben ab und erstellte monatliche Finanzberichte manuell. Drei Mitglieder des Finanzteams verbrachten durchschnittlich 2 Arbeitstage pro Monat allein mit der Rechnungsabstimmung. Angesichts des wachsenden Kundenstamms wurde dies zunehmend unhaltbar.

// die Lösung

Wir haben ein vollautomatisiertes Rechnungsverarbeitungssystem entwickelt, das Rechnungen per E-Mail erfasst, Positionen per Dokumenten-KI extrahiert, gegen Bestellungen im ERP-System validiert und freigegebene Rechnungen direkt in Xero bucht. Eine Slack-Benachrichtigung informiert den Finanzverantwortlichen nur wenn eine menschliche Prüfung erforderlich ist.

// Ergebnisse

14.000 £/Monat an Betriebskosten eingespart
Rechnungsverarbeitung von 2 Tagen auf 90 Minuten/Monat reduziert
94% der Rechnungen ohne menschliches Eingreifen verarbeitet
Finanzteam für höherwertige Kundenprojekte freigestellt
Document AIXero APIMakeSlack
LOGISTICS

Invoice cycle: 3 days → 4 hours

Umgesetzt in 8 Wochen

// die Herausforderung

Ein Logistikunternehmen verlor durch einen langsamen Rechnungsstellungszyklus an Wettbewerbsfähigkeit. Rechnungen wurden manuell aus mehreren Fahrerberichten, Treibstoffprotokollen und Lieferbestätigungen zusammengestellt — ein Prozess, der 3 volle Arbeitstage pro Abrechnungszyklus in Anspruch nahm. Verspätete Rechnungen verursachten Liquiditätsprobleme und Kundenunzufriedenheit.

// die Lösung

Wir haben alle Datenquellen — Fahrer-Apps, GPS-Systeme, Tankkarten und Lieferbestätigungsdaten — in eine einheitliche Pipeline integriert. Ein KI-Agent erstellt automatisch Rechnungsentwürfe, markiert Ausnahmen und sendet freigegebene Rechnungen über das bestehende Abrechnungssystem an Kunden. Der gesamte Zyklus läuft jetzt automatisch über Nacht.

// Ergebnisse

Rechnungszyklus von 3 Tagen auf 4 Stunden komprimiert
Liquidität um ca. 18 Tage pro Quartal verbessert
Null manuelle Erstellung für 91% der Rechnungen
Kundenzufriedenheit deutlich gestiegen
n8nClaude AIQuickBooksMake

Ihr Betrieb

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