Unsere Referenzen & Erfolgsgeschichten

Herausforderung

Die ineffiziente Transformation von Wissen und Ideen in professionelle Inhalte verschwendete wertvolle kreative Ressourcen und verlangsamte Content-Marketing-Strategien erheblich. Fragmentierte Workflows zwischen Note-Taking und Content-Produktion führten zu Informationsverlusten und inkonsistenter Qualität. Die fehlende intelligente Unterstützung für Wissensverarbeitung verhinderte die optimale Nutzung des vorhandenen Know-hows und behinderte die Skalierung von Content-Strategien.

Lösungsansatz

Ein Autonomous AI Agent Ecosystem auf Basis des Mastra Frameworks mit spezialisierten KI-Agenten für verschiedene Content-Aspekte. 24/7 arbeitende Agents ermöglichen kontinuierliche Research und Content-Enhancement ohne menschliche Intervention. Die Knowledge-to-Content Pipeline schafft einen nahtlosen Workflow von Raw Capture über Intelligent Processing und Research Enhancement bis zur finalen Content Production. Die Next.js 15-basierte Anwendung gewährleistet moderne User Experience mit optimaler Performance sowie Multi-Format-Distribution für verschiedene Zielgruppen.

Ergebnisse

Innovation Leadership als erste intelligente Workspace-Lösung mit autonomen AI Agents etabliert. 300%iger Productivity Boost bei der Content-Produktion durch KI-Unterstützung. Revolutionäre Brücke zwischen Wissenserfassung und Content-Creation, die traditionelle Arbeitsweisen fundamental verändert und neue Standards für die gesamte Content-Marketing-Industrie setzt.

Wichtige Meilensteine

1. Mastra AI Agent Architecture: Entwicklung der Mastra-basierten AI Agent Architecture mit Next.js 15 (Q1 2024)
2. Knowledge Processing Pipeline: Implementation der intelligenten Knowledge Processing Pipeline (Q2 2024)
3. Autonome Research-Agents: Integration autonomer Research-Agents für kontinuierliche Content-Enhancement (Q3 2024)
4. Launch Knowledge-to-Content Platform: Launch der ersten Plattform mit Multi-Format-Output Integration (Q4 2024)

Ausgangssituation & Herausforderung

EGYM benötigte ein maßgeschneidertes Enabling-Format, um das globale Vertriebsteam gezielt an das Thema Künstliche Intelligenz heranzuführen, mit einem Ansatz, der über bloße Wissensvermittlung hinausgeht und konkrete Handlungsempfehlungen sowie alltagsrelevante Work-Hacks liefert.

Die Teilnehmenden brachten sehr unterschiedliche Vorkenntnisse mit, von KI-Einsteigern bis zu erfahrenen Anwendern. Trotz grundsätzlich positiver Haltung gegenüber KI waren Unsicherheiten und Ängste vorhanden, die sensibel aufzugreifen waren.

• Heterogene Wissens- und Erfahrungsstände im Team
• Grundsätzlich positive KI-Einstellung, jedoch Unsicherheiten und Ängste
• Notwendigkeit eines inklusiven Formats für alle Niveaus

Unser Ansatz

Lucke EDV GmbH entwickelte ein didaktisch durchdachtes Workshop-Format, das motivierende und informative Elemente vereint. Kern des Ansatzes war eine lernpsychologisch fundierte Methodik, die alle Teilnehmenden, unabhängig vom Vorwissen, abholt und zur aktiven Anwendung befähigt.

• Motivierend & informativ: Gleichzeitige Ansprache von Motivation und Wissenserwerb, kein trockenes Training, sondern erlebnisorientiertes Lernen.
• Adaptive Didaktik: Didaktische Methoden, die unterschiedliche Wissensstände aufgreifen und konkrete Anwendung in realen Arbeitssituationen ermöglichen.
• Peer-Learning & Gruppenarbeit: Gemeinsames Lernen als zentrales Element. Das Team erarbeitet Lösungen kollaborativ und voneinander.
• Work-Hacks für den Alltag: Direkt anwendbare Impulse und Methoden mit klarem Bezug zur täglichen Vertriebsarbeit.

Ergebnisse & Mehrwert

Das Format erzielte durchweg positive Resonanz, sowohl auf inhaltlicher als auch auf methodisch-didaktischer Ebene. Die Teilnehmenden verließen den Workshop mit konkreten Anwendungskompetenzen, individuellen Work-Hacks und einer gestärkten Lern- und Veränderungsbereitschaft.

• Steigerung der KI-Kompetenz auf allen Erfahrungsniveaus
• Abbau von Unsicherheiten und Ängsten durch praxisnahe, anschauliche Cases
• Konkrete Work-Hacks mit direktem Bezug zur täglichen Vertriebsarbeit
• Gestärkte Lern- und Veränderungsbereitschaft im gesamten Team
• Klare, individualisierte Handlungsempfehlungen für alle Teilnehmenden

Super Moderation, sehr sympathisch und professionell. Didaktisch hervorragend aufgebaut, die unterschiedlichen Wissensstände wurden durch konkrete Cases sehr gut abgeholt. Fachlich und inhaltlich auf hohem Niveau mit guter Tiefe. Die Zusammenarbeit hat viel Spaß gemacht. Bei weiteren Themen greifen wir gerne wieder auf Euch zurück. Johannes Füß, Senior Vice President, EGYM

Herausforderung

Talentmanagement in Unternehmen leidet oft unter manuellen, zeitaufwändigen Prozessen für CV-Erstellung, Skill-Erfassung und Talent-Transparenz. Gleichzeitig verhindern strenge Datenschutzanforderungen (DSGVO) den Einsatz cloudbasierter KI-Lösungen für sensible HR-Daten. Gesucht war eine Lösung, die KI-Vorteile nutzt ohne Daten in externe Cloud-Dienste zu senden.

Lösungsansatz

Privacy-First LLM Integration mit lokalen Sprachmodellen via Ollama – alle Daten bleiben im eigenen Netzwerk. Agentic RAG-Architektur ermöglicht intelligente Verknüpfung von Mitarbeiterprofilen, Skill-Datenbanken und Projekterfahrungen. Automatisierte CV-Generierung, Skill-Gap-Analyse und Talent-Matching ohne Datenschutzkompromisse.

Ergebnisse

80% schnellere CV-Erstellung durch KI-Unterstützung. 100% Talent-Transparenz über alle Mitarbeiter-Skills und Projekterfahrungen. Vollständige DSGVO-Konformität durch lokale LLM-Deployments. Skalierbare Plattform für wachsende Teams.

Herausforderung

Design-System-Wissen war über Guidelines, Icon-Kataloge und Wording-Regeln verstreut. Konsistentes UI-Wording, passende Icons und die Prüfung von Interview-Leitfäden kosteten im Design-Alltag viel manuelle Zeit, und das in einer stark regulierten Banken-IT-Umgebung mit hohen Anforderungen an Datenschutz und Compliance.

Lösungsansatz

Ein agentischer KI-Copilot direkt in Figma: ein Orchestrator routet jede Anfrage an den passenden Spezialisten: RAG-gestützten Guidelines-Chat, Wording-Engine, Icon-Suche oder Vision-Chat für Screenshot-Feedback. Abgesichert über OIDC/LDAP, betrieben auf OpenShift in drei regulierten Umgebungen.

• RAG-Pipeline: Hybrid-Retrieval (dense + lexikalisch) mit RRF-Fusion und PII-Schutz für belegte, quellenbasierte Antworten.
• Wording-Engine: Deterministische Rule-Packs + semantischer Concept-Index. Erkennung deterministisch, Umschreibung generativ.
• Leitfadenprüfer: Client-seitiges Dokumenten-Parsing ohne Upload, zweistufiger LLM-Audit gegen Kriterienkatalog, PDF-Export.
• Auth & Chat-UI: OIDC/PKCE mit LDAP-Gruppenrechten sowie Streaming-Chat-Interface mit Quellenbelegen und Feedback-Anbindung.

Ergebnis

• KI-Copilot mit RAG-Chat, Wording-Generierung, Icon-Suche und Screenshot-Analyse produktiv in Figma verfügbar
• Eigenständiges Feature (Leitfadenprüfer) von Konzept bis Produktion end-to-end verantwortet
• Sichere Auth über drei regulierte Umgebungen hinweg, datenschutzkonform by Design

Ich habe an einem KI-Design-Copilot für die Banken-IT gebaut, einem Figma-Plugin mit RAG-gestütztem, agentischem Chat über ein Design-System, und darin die OIDC-Authentifizierung mit LDAP-Rechten, das Streaming-Chat-Interface und einen eigenständigen, datenschutzkonformen Leitfadenprüfer mit LLM-Dokument-Audit von Konzept bis Produktion verantwortet. Toni Haupt