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Ihre Fragen. Unsere Antworten.
Alles, was Sie über KI-Projekte, Kosten, DSGVO und Umsetzung wissen müssen — bevor Sie den ersten Schritt machen.
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Unsere KI-Projekte starten mit einem Festpreis ab €2.490 für den ersten KI-Piloten. Dieser Preis deckt die vollständige Entwicklung, Integration und Inbetriebnahme ab. Komplexere Projekte mit mehreren KI-Agenten oder umfangreicher Systemintegration werden individuell kalkuliert — immer als Festpreis, nie als offener Tagessatz. Nach dem kostenlosen Erstgespräch erhalten Sie ein verbindliches Angebot innerhalb von 48 Stunden.
Weil offene Tagessätze für mittelständische Unternehmen inakzeptable Budgetrisiken bedeuten. Wir kennen das Produkt, das wir bauen — deshalb können wir einen fairen Festpreis kalkulieren. Das schafft Vertrauen, eliminiert böse Überraschungen und ermöglicht Ihnen eine klare ROI-Planung. Falls sich der Scope während des Projekts ändert, sprechen wir offen darüber — kein verstecktes Scope-Creep auf Ihre Kosten.
Das hängt von der gewählten Infrastruktur ab. Externe KI-APIs (OpenAI, Anthropic etc.) werden nutzungsbasiert abgerechnet — typischerweise €50-500 pro Monat je nach Volumen. On-Premise-Lösungen haben höhere Anfangsinvestitionen, aber keine laufenden API-Kosten. Für Monitoring, Wartung und Support bieten wir optionale Servicepakete ab €299/Monat an. Wir stellen Ihnen die gesamten Folgekosten im Angebot transparent dar.
Die meisten unserer Projekte amortisieren sich innerhalb von 4 bis 6 Monaten. Der Durchschnitts-ROI im ersten Jahr liegt bei 3,2×. Das bedeutet: Aus €2.490 Investition werden durchschnittlich €7.968 Wert in 12 Monaten. Bei Projekten mit hohem manuellen Aufwand (z.B. Rechnungsverarbeitung, Support) kann die Amortisation sogar nach 8-12 Wochen eintreten. Wir berechnen Ihnen den zu erwartenden ROI im kostenlosen Erstgespräch.
Genau das empfehlen wir. Unser 5-Tage-Pilot ist so konzipiert, dass Sie mit einer klaren, abgegrenzten Aufgabe starten — und erst nach bewiesenem Erfolg das Projekt erweitern. Diese Herangehensweise minimiert Ihr Risiko, schafft schnell sichtbare Ergebnisse und gibt Ihrem Team die Möglichkeit, sich schrittweise an KI zu gewöhnen. Skalierung ist von Anfang an architektural geplant.
Wir arbeiten mit den führenden KI-Anbietern: OpenAI (GPT-4), Anthropic (Claude), Microsoft Azure AI, AWS Bedrock und Open-Source-Modellen wie Llama. Für besonders datensensible Anwendungen betreiben wir eigene In-House GPU-Kapazität, bei der Ihre Daten das Unternehmen nie verlassen. Die Wahl des Modells treffen wir gemeinsam basierend auf Ihren Anforderungen: Performance, Kosten, Datenschutz und Compliance.
Ja — das ist einer unserer Kernbereiche. Wir integrieren KI nahtlos in Ihre bestehende IT-Landschaft: ERP-Systeme (SAP, Microsoft Dynamics, Navision), CRM-Systeme (Salesforce, HubSpot), Dokumentenmanagementsysteme, individuelle Eigenentwicklungen und mehr. Über standardisierte APIs und Webhooks verbinden wir KI-Dienste mit Ihren Systemen, ohne bestehende Prozesse zu unterbrechen. Ihr Team arbeitet weiter in gewohnten Oberflächen — die KI arbeitet unsichtbar im Hintergrund.
Klassische Automatisierung folgt festen Regeln — wenn A passiert, dann mache B. Das funktioniert gut für strukturierte, gleichförmige Prozesse. KI hingegen kann mit unstrukturierten Daten (E-Mails, Dokumente, Sprache) umgehen, aus Beispielen lernen und Entscheidungen in variablen Situationen treffen. KI-Automatisierung ist deutlich flexibler und kann Aufgaben übernehmen, für die klassische Regelautomation versagt — wie das Verstehen eines Kundenschreibens oder das Prüfen einer komplexen Rechnung.
Nicht unbedingt. Moderne vortrainierte Sprachmodelle (LLMs) benötigen keine unternehmenseigenen Trainingsdaten — sie sind bereits auf riesigen Textmengen trainiert und können durch Prompting und RAG-Systeme an Ihre Domäne angepasst werden. Für spezifisches Fine-Tuning benötigen wir typischerweise 100-1.000 Beispieldaten, nicht Millionen. Wir analysieren im Erstgespräch Ihre vorhandene Datenlage und empfehlen nur Lösungen, die damit realistisch funktionieren.
Ja — wir nennen das Multi-Agent-Systeme oder Agentic AI. Dabei übernehmen spezialisierte KI-Agenten verschiedene Teilaufgaben und koordinieren sich unter der Steuerung eines Orchestrator-Agenten. Beispiel: Agent 1 empfängt und liest eine E-Mail, Agent 2 sucht die Kundeninformation im CRM, Agent 3 formuliert die Antwort, Agent 4 sendet und dokumentiert. Wir haben mehrere solcher Systeme für Kunden erfolgreich implementiert.
Ja — aber es kommt auf die richtige Implementierung an. DSGVO-Konformität ist bei Globeria kein Nachgedanke, sondern Teil jedes Projekts von Anfang an. Wir arbeiten ausschließlich mit europäischen Cloud-Anbietern oder bieten On-Premise-Lösungen an. Jedes Projekt beinhaltet eine DSGVO-Prüfung, Verarbeitungsverzeichnis-Einträge und einen Auftragsverarbeitungsvertrag (AVV). Unser zertifizierter Datenschutzbeauftragter begleitet jedes Projekt.
Standardmäßig in europäischen Rechenzentren (Deutschland, Irland, Niederlande) — niemals in den USA ohne explizite Einwilligung und geeignete Garantien. Für maximale Datenkontrolle bieten wir On-Premise-Lösungen an, bei denen alle Daten auf Ihrer eigenen Infrastruktur verbleiben. Wir dokumenieren den vollständigen Datenfluss für Ihr Verarbeitungsverzeichnis und stellen einen AVV bereit.
Der EU AI Act ist die erste umfassende KI-Regulierung der EU (gültig ab 2024, volle Anwendung ab 2026). Er klassifiziert KI-Systeme nach Risikoklassen. Die meisten KMU-Anwendungen fallen in die Kategorien 'minimal' oder 'begrenzt' Risiko — mit überschaubaren Anforderungen. Hochrisiko-KI (z.B. im HR, Kredit oder Medizin) erfordert umfangreichere Dokumentation. Wir prüfen für jedes Projekt die AI-Act-Klassifizierung und stellen Compliance von Anfang an sicher.
Ihre Daten gehören Ihnen — immer. Nach Projektabschluss erhalten Sie alle entwickelten Systeme, Modelle und Daten vollständig übertragen. Wir löschen alle Projektdaten auf unseren Systemen innerhalb von 30 Tagen nach Projektabschluss, sofern kein laufender Supportvertrag besteht. Auf Wunsch stellen wir ein Datenlöschungsprotokoll bereit.
Ja — mit der richtigen Architektur. Für sensible Daten (Finanzdaten, Personaldaten, medizinische Daten, Betriebsgeheimnisse) empfehlen wir On-Premise-Lösungen oder private Cloud-Deployments. Dabei werden alle Daten in Ihrer Infrastruktur verarbeitet — kein externer KI-Anbieter sieht Ihre Daten. Unser eigener GPU-Cluster ermöglicht leistungsstarke KI-Verarbeitung ohne externe Datenübertragung.
In vier klaren Schritten: Erstens Analyse (Woche 1): kostenloses Erstgespräch, Prozessanalyse, KI-Readiness-Assessment. Zweitens Strategie (Woche 1-2): klare Roadmap, Use-Case-Auswahl, Festpreisangebot, DSGVO-Check. Drittens Umsetzung (Woche 2-5): agile Entwicklung, wöchentliche Reviews, Integration in Ihre Systeme, Testing. Viertens Go-Live (ab Woche 5): Launch, Schulung Ihres Teams, laufendes Monitoring. Kein Blindflug, keine endlosen Meetings — strukturiert, transparent, termingerecht.
Nein — das ist einer unserer wichtigsten Vorteile für KMU. Wir übernehmen den gesamten technischen Aufwand: Entwicklung, Integration, Testing, Deployment und laufenden Betrieb. Ihr Team muss nur das fertige System bedienen — dafür schulen wir Ihre Mitarbeiter in einer 1-2 stündigen Einführungssession. Vorkenntnisse in KI oder IT sind nicht erforderlich.
Ein erster KI-Pilot ist in 5 Arbeitstagen live. Das ist unser Versprechen — und wir halten es. Komplexere Projekte mit vollständiger Systemintegration, mehreren KI-Agenten oder umfangreichen Custom-Entwicklungen dauern typischerweise 4-8 Wochen. Dabei gibt es wöchentliche Status-Updates und Sie sehen Fortschritte — kein monatelanges Schweigen.
Go-Live ist der Anfang, nicht das Ende. Nach der Inbetriebnahme bieten wir: laufendes Monitoring der KI-Performance, monatliche Reports mit KPIs, proaktive Optimierungen, technischen Support bei Fragen und kontinuierliche Weiterentwicklung. Optionale Servicepakete umfassen 24/7-Monitoring, SLA-Garantien und priorisierte Feature-Entwicklung. Sie sind nicht allein — wir bleiben Partner.
Change Management ist Teil unseres Prozesses. Wir binden Ihre Mitarbeiter von Anfang an ein: Prozessinterviews in der Analysephase, wöchentliche Reviews während der Entwicklung, Schulungen vor dem Go-Live. KI soll Ihre Mitarbeiter unterstützen, nicht ersetzen — das kommunizieren wir klar und gestalten die Lösung so, dass Ihr Team sie gerne nutzt.
Vor Projektbeginn definieren wir gemeinsam klare, messbare KPIs — zum Beispiel: Bearbeitungszeit (vorher/nachher), Fehlerquote, Kosteneinsparung in €, Kundenzufriedenheit (NPS/Sterne), Anzahl automatisierter Vorgänge. Nach dem Go-Live liefern wir monatliche Reports mit diesen Kennzahlen. Unser Ziel ist vollständige Transparenz — Sie sollen immer genau wissen, was die KI leistet und bringt.
Aus unseren abgeschlossenen Projekten: Rechnungsverarbeitung: 3 Vollzeitstellen → 0,2 FTE, Einsparung ~€120.000/Jahr. Call Center: 12 Agenten → 4 Agenten + KI, Einsparung ~€240.000/Jahr. E-Mail-Support: Team von 5 → Team von 2, Einsparung ~€90.000/Jahr. RAG-System: 2h/Tag Suchaufwand pro Berater × 20 Berater = 40h/Tag gespart. Diese Zahlen sind aus echten Projekten — Ihre konkrete Einsparung hängt von Ihrem Prozessvolumen ab.
Wir geben keine pauschalen Ergebnisgarantien — das wäre unseriös, weil jedes Unternehmen anders ist. Was wir garantieren: Erstens, dass wir ein funktionierendes KI-System liefern, das die vereinbarten Spezifikationen erfüllt. Zweitens, dass wir vor dem Projekt eine realistische ROI-Schätzung erstellen — und wenn wir keine sinnvolle KI-Lösung für Ihren Fall sehen, sagen wir das ehrlich.
Vier wesentliche Unterschiede: Erstens, Festpreise statt offener Tagessätze über Monate. Zweitens, 5-Tage-Pilot statt monatelanger Konzeptphasen. Drittens, DSGVO als Standard, nicht als Option — mit eigenem zertifizierten DSB im Haus. Viertens, wir sind Entwickler, keine Berater — wir liefern laufende Systeme, nicht PowerPoints. Bei Globeria arbeiten Sie direkt mit dem Team, das Ihre Lösung baut — kein Telefon-Stille-Post-Spiel.
Wir spezialisieren uns auf den DACH-Mittelstand und KMU mit typischerweise 10 bis 500 Mitarbeitern. Kleinere Unternehmen profitieren besonders vom Festpreismodell und der schnellen Umsetzung. Größere Mittelständler schätzen unsere Fähigkeit zur tiefen Systemintegration und komplexen Multi-Agent-Architekturen. Entscheidend ist nicht die Größe — sondern ob es repetitive Prozesse gibt, die Zeit und Kosten verursachen.
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