Eine private KI-Schicht auf Ihren Geschäftssystemen. Ihre Mitarbeiter schreiben, was sie erreichen wollen – die KI führt autorisierte Aktionen in Ihren Systemen aus. Ihre Daten verlassen niemals Ihre Kontrolle.
Elevate verbindet ein privates Sprachmodell über deren APIs mit Ihren bestehenden Systemen – mit Ihrem Berechtigungsmodell als harter Grenze. Der Unterschied zu einem Chatbot: Ein Chatbot beantwortet Fragen, Elevate führt autorisierte Aktionen in Ihren Systemen aus.
Mitarbeiter beschreiben in Alltagssprache, was sie erreichen wollen – keine Schulung in den Oberflächen der Systeme, keine Makros, keine Exporte nach Excel.
Jede Aktion wird über die APIs der Systeme mit den eigenen Berechtigungen des Benutzers ausgeführt. Die KI kann niemals mehr tun, als der Benutzer selbst darf.
Elevate wird auf das gesetzt, was Sie bereits haben – Geschäftssysteme, Ticketing, Finanzsysteme. Keine Migrationen, keine neuen Stammdaten.
Echte Arbeitsabläufe, vorher und nachher gemessen. Die Zahlen sind typische Ergebnisse aus Pilotmessungen.
Szenario 3 in der Praxis – eine Buchhaltungsassistentin arbeitet mit dem Geschäftssystem, ohne es zu öffnen.
Vier Prinzipien machen Elevate zu etwas anderem als „einem Chatbot gegen eine öffentliche API“.
Das Sprachmodell läuft auf dedizierter GPU in unserem schwedischen Rechenzentrum. Keine Prompts, keine Kundendaten und keine Antworten passieren OpenAI, Anthropic, Google oder einen anderen öffentlichen KI-Dienst. Ihre Daten verlassen niemals die schwedische Jurisdiktion.
Integrationen werden auf MCP (Model Context Protocol) aufgebaut – einem offenen Standard, um KI mit Systemen zu verbinden. Jede Integration wird zu einer wiederverwendbaren Komponente, keine proprietäre Sonderkonstruktion, in der Sie feststecken.
Lesezugriffe erfolgen direkt, aber Aktionen, die etwas erstellen, ändern oder versenden, stimmt Elevate zuerst ab: „Soll ich das tun?“. Sie definieren, welche Aktionen eine Freigabe erfordern – und welche automatisch erfolgen dürfen.
Jede Anfrage, jede Antwort und jede ausgeführte Aktion wird mit Benutzer-ID und Zeitstempel protokolliert. Der Audit-Trail zeigt genau, was Elevate für wen getan hat – revisionsfertige Unterlagen für DSGVO und NIS2.
Die Grundregel: Hat das System eine API, kann Elevate damit arbeiten.
Die Voraussetzungen sind weniger, als Sie denken – wir begleiten Sie durch jeden Punkt.
Wir starten immer mit einem abgegrenzten Piloten – damit der Wert gemessen werden kann, bevor Sie skalieren. Nach dem Piloten gehen Sie in monatliche Kosten für den Betrieb der KI-Schicht über (GPU-Kosten hängen von der Inferencing-Last ab – wird während des Piloten festgelegt).
Was für den Start benötigt wird – wir begleiten Sie durch jeden Punkt.
| API-Zugang | Ihre Systeme benötigen APIs (REST/SOAP/GraphQL) oder Datenbankzugriff, gegen die Elevate integrieren kann |
|---|---|
| Berechtigungsmodell | Bestehendes Benutzerverzeichnis (AD/Entra ID oder Vergleichbares), um Aktionen den richtigen Berechtigungen zuzuordnen |
| GPU-Kapazität | Dedizierte GPU in unserem schwedischen Rechenzentrum ist im Service enthalten – alternativ On-Prem bei Ihnen, wenn Sie eigene GPU-Hardware haben |
| Pilotumfang | Wir empfehlen den Start mit 1–2 Systemen und einer abgegrenzten Benutzergruppe, danach Erweiterung |
Ein System, ein Arbeitsablauf, messbare Ergebnisse. Keine „KI-Transformation“ – ein abgegrenztes Projekt mit klarem Ende.
Wir wählen den Arbeitsablauf gemeinsam mit Ihrem Pilot-Owner aus: Was wird heute gemacht, von wem, wie oft und wie lange dauert es? Die Baseline wird gemessen – mit ihr vergleichen wir am Ende.
Die MCP-Anbindung an Ihr System wird gebaut, das Berechtigungsmodell auf Ihr Benutzerverzeichnis abgebildet und das private Modell auf GPU in unserem Rechenzentrum eingerichtet. Kontrollpunkte werden definiert: was Freigabe erfordert, was automatisch erfolgen darf.
Eine abgegrenzte Benutzergruppe arbeitet mit Elevate in ihrem täglichen Ablauf. Wir feinjustieren Prompts, Integrationen und Kontrollpunkte basierend auf realer Nutzung – jede Woche.
Das Ergebnis wird mit der Baseline verglichen: gesparte Zeit, reduzierte Fehler, verringerte Wissensabhängigkeit. Sie erhalten eine Entscheidungsgrundlage – hochskalieren, auf weitere Abläufe ausweiten oder beenden.
Minuten vorher vs. nachher, pro Arbeitsablauf. Typisches Ergebnis: 90–95 % schneller bei Abfrage- und Erfassungsabläufen.
Anteil der Aufgaben, die Nacharbeit erfordern. Wenn Elevate aus dem Quellsystem liest, statt dass jemand abschreibt, gehen die Fehler gegen null.
Wie viele im Team können die Aufgabe ausführen? Mit natürlicher Sprache als Schnittstelle verschwindet die Abhängigkeit von „der Person, die das System kennt“.
Nein. Das Modell läuft auf dedizierter GPU in unserem schwedischen Rechenzentrum. Prompts, Daten und Antworten verlassen niemals das Rechenzentrum – kein öffentlicher KI-Dienst ist in irgendeinem Schritt beteiligt.
Nein. Jede Aktion wird über die APIs der Systeme mit den eigenen Berechtigungen des angemeldeten Benutzers ausgeführt. Elevate kann niemals mehr sehen oder tun als der Benutzer selbst – das Berechtigungsmodell ist eine harte technische Grenze, keine Policy-Regel.
Aktionen, die etwas erstellen, ändern oder versenden, erfordern eine explizite Freigabe, bevor sie ausgeführt werden – Sie sehen genau, was passieren wird. Lesende Anfragen sind risikofrei, und alles wird pro Benutzer nachvollziehbar protokolliert.
Die Pilotgruppe arbeitet ab Woche 5 produktiv mit Elevate. Die vollständige Auswertung gegen die Baseline ist nach 8–12 Wochen abgeschlossen – mit gemessenen Zahlen zu Zeit, Fehlern und Wissensabhängigkeit, nicht mit Schätzungen.
Dedizierte GPU in unserem Rechenzentrum ist im Service enthalten und wird während des Piloten anhand der realen Inferencing-Last dimensioniert. Haben Sie eigene GPU-Hardware, kann Elevate auch On-Prem bei Ihnen laufen.
Ja. Wir agieren als Auftragsverarbeiter unter einem DPA, die Datenverarbeitung findet in Schweden statt, und jede Anfrage und Aktion wird revisionssicher protokolliert. Das ist in einer Prüfung oft leichter zu verteidigen als Mitarbeiter, die Kundendaten in öffentliche KI-Tools einfügen.
Buchen Sie eine Workflow Review – wir skizzieren ein Pilotkonzept für genau Ihre Systeme – oder sehen Sie sich zuerst eine Demo an.