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Methodik · Eat your own dog food

Wir bauen nicht für andere,was wir selbst nicht nutzen.

Digital Maker betreibt 54 KI-Agenten produktiv im eigenen Unternehmen — und es werden täglich mehr. Dieselben Systeme, die wir für Kunden bauen, laufen bei uns in Akquise, Projektarbeit und Reporting.

Aktive Agenten
54+
↗ wächst täglich
Im Einsatz seit
v2025.01
14+ Monate live
Stack-Eigentum
100%
code-first · versioniert
Warum das wichtig ist

Wir kennen KInicht aus Whitepapers.

Wir kennen sie aus dem täglichen Betrieb — mit allem was dazu gehört: den Momenten, in denen ein Agent perfekt funktioniert, und den Momenten, in denen er es fast tut. Dieses Wissen fließt direkt in Kundenprojekte ein. Die Fehler haben wir bereits bei uns gemacht. Nicht bei dir.

Souveräne KI

KI, die dir gehört.Nicht KI, die dich besitzt.

Du sollst die besten Modelle nutzen — ohne dich an sie zu ketten. 2026 hat gezeigt, wie schnell das kippt: Ein Spitzenmodell war 19 Tage per Anordnung offline, ein KI-Anbieter wurde binnen zwei Monaten zum Konkurrenten seines eigenen Partners. Wer sein Geschäft fest an ein Ökosystem verdrahtet, gibt Kontrolle ab. Wir bauen anders — so, dass das Modell austauschbar bleibt und der Code dir gehört. Wie das konkret aussieht, zeigen unsere Insights — und was das als Angebot heißt, steht auf Souveräne KI für den Mittelstand.

01 / Ownership

Der Code gehört dir

/ code · handover

Jeder Agent, jeder Workflow, jede Konfiguration liegt in deinen Accounts — dokumentiert und übergeben. Kein Vendor-Lock-in, kein Abo auf Hoffnung.

02 / Modelle

Modelle bleiben austauschbar

/ abstraction · swap

Das Modell sitzt hinter einer Abstraktionsschicht. Wird ein Anbieter teurer, fällt aus oder wird zum Wettbewerber, ist der Wechsel eine Konfiguration — kein Umbau.

03 / Daten

Sensible Daten bleiben im Haus

/ local · open-weight

Für datenschutzkritische Workloads setzen wir auf offene Modelle, die lokal oder in EU-Cloud laufen. Was das Haus nicht verlässt, kann niemand auswerten.

04 / Standards

Kein Plattform-Lock-in

/ open · no lock-in

Geschäftskritische Prozesse bauen wir auf offenen Standards, nicht auf proprietären Ökosystemen, deren Regeln sich jederzeit ändern können.

Drei Bereiche · Ein durchgängiger Stack

Keine vollständige Offenlegung.Aber genug, um zu zeigen: das ist kein Konzept.

01 / Akquise

Bevor Gee das erste Gespräch führt.

/ inbound · qualification

Eingehende Anfragen werden automatisch kontextualisiert — Branche, Unternehmensgröße, erkennbarer Bedarf, Fit mit unseren Kernleistungen. Kein CRM-Eintrag von Hand. Keine verlorene Information zwischen Erstkontakt und Erstgespräch.

Jedes Gespräch beginnt informiert.
02 / Projektarbeit

Während die Arbeit läuft.

/ documentation · context

Projektdokumentation entsteht parallel — nicht nachträglich. Meeting-Transkripte werden strukturiert, Entscheidungen kontextualisiert, offene Punkte landen automatisch dort wo sie hingehören. Kein „ich schreib das noch kurz auf". Es ist bereits aufgeschrieben.

Kein Wissensverlust. Keine doppelten Klärungen.
03 / Reporting

Was das Unternehmen über sich selbst weiß.

/ analytics · control

Kein manuelles Zusammensuchen von Zahlen. Der Stack berichtet sich selbst — Projektstand, Auslastung, offene Posten, nächste Schritte. Gee steuert das Unternehmen, statt es zu verwalten.

Entscheidungen auf Basis von Daten, nicht Erinnerungen.
Was wir gelernt haben

Was KI-Agenten können —und was (noch) nicht.

„Unsere eigenen Agenten laufen seit über einem Jahr im Produktivbetrieb. Das ist die wichtigste Erkenntnis: KI-Agenten sind keine autonomen Mitarbeiter. Sie sind präzise Werkzeuge für klar definierte Aufgaben — und außergewöhnlich gut in genau diesen Aufgaben."

Wer Agenten als „digitale Mitarbeiter" denkt, baut sich Enttäuschung. Wer sie als chirurgische Werkzeuge denkt, baut sich Vorsprung.

  • FEHLER 01
    Agenten für Aufgaben einsetzen, die Urteilsvermögen brauchen. KI ist nicht gut darin, Kontext zu erkennen, der nicht explizit gemacht wurde. Sie ist exzellent darin, definierte Prozesse präzise auszuführen.
  • FEHLER 02
    Agenten ohne ausreichend Kontext laufen lassen. Ein Agent ohne die richtigen Daten ist ein gefährlicher Agent. Mehr Kontext = präzisere Ergebnisse — meistens.
  • FEHLER 03
    Keine Mensch-Loop für kritische Entscheidungen. Wir bauen Agenten so, dass sie an definierten Stellen anhalten und Bestätigung anfordern — bei Geld, Verträgen, Kundenkommunikation.

Beides haben wir selbst erlebt. Deshalb wissen wir, wie man es vermeidet.

Womit wir arbeiten

Kein Geheimnis.Wer seinen Stack versteckt, verkauft Magie.

Wir setzen ausschließlich auf Werkzeuge, die wir auch öffentlich erklären können — und alles was wir erklären, können wir auch bauen. Keine No-Code-Tools, kein Vendor Lock-in. Wenn du morgen mit uns aufhören willst, gehören dir der gesamte Code, die Infrastruktur und das Wissen.

/01 · foundation

Das Fundament

Worauf alles läuft. Modelle, Infrastruktur, Datenspeicher.

Claude API Kernmodell
Ollama Lokale Modelle
Qdrant Vector Store
Google Cloud Infrastruktur
Docker Container · Deployment
Python Sprache · alle Agenten
/02 · mcp servers

Verbindung zur Welt

Was unsere Agenten lesen, schreiben und steuern können — über Model Context Protocol.

notion Wissensdatenbank
gmail Inbox · Outreach
google-drive Dokumente · Assets
asana Projekt-Tracking
fireflies Meeting-Transcripts
meta-ads Kampagnen · Auswertung
google-ads Search · Performance
/03 · clis & agents

Im Terminal

Tools für Code, Deployment und unsere eigenen Agenten — Hermes und Paperclip.

claude-code Agentic Coding
gh GitHub · Repos
gcloud Cloud · Deployment
hermes internal Orchestrierung · Routing
paperclip internal Dokumenten-Agent
git Versionierung · Audit
$ 54 Agenten orchestrieren diesen Stack täglich — von Lead-Qualifizierung über Code-Generierung bis Reporting. Tendenz: täglich mehr.

Was das für dich bedeutet.Operative Erfahrung, nicht Theorie.

Wenn wir einen KI-Agenten für dich bauen, bringen wir nicht nur technisches Know-how mit. Wir bringen operative Erfahrung — aus einem Unternehmen, das damit täglich arbeitet. Das ist der Unterschied zwischen einem System das demonstriert werden kann — und einem das läuft.

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