Anwendungen, die per Dialog
bedient werden.
Software mit eingebauter KI. Mitarbeiter führen Dialog mit dem Tool, statt Knöpfe zu klicken. Mit Anbindung an Claude, ChatGPT oder eigene KI auf eurem Server. DSGVO-konform, EU-Hosting per Default oder eigener Server bei euch.
- Bestehende Software bekommt Dialog-Bedienung
- Anbindung an Claude, ChatGPT oder eigene KI
- Mitarbeiter sprechen mit dem Tool statt zu klicken
- Klare Tool-Definition: was die KI darf, was nicht
- Zugriffs-Kontrolle pro Rolle und Aktion
- Log aller KI-Aktionen für Compliance
- EU-Hosting per Default oder eigener Server bei euch
- Erste KI-Funktion in zwei bis vier Wochen, danach Schritt für Schritt mehr
In einem Satz: KI mit echten Daten statt Halluzinieren.
MCP steht für Model Context Protocol. Es ist ein offener Standard, mit dem KI-Modelle wie Claude oder ChatGPT verlässlich auf eure Werkzeuge zugreifen können. Datenbank-Abfragen, Schnittstellen, Datei-Operationen.
Übersetzt: statt dass die KI rät, holt sie sich echte Daten aus eurer Welt. Mit klaren Berechtigungen, Audit-Spur und menschlicher Freigabe vor kritischen Entscheidungen. Ergebnis: weniger Halluzinieren, mehr verlässliche Antworten, und ihr behaltet die Kontrolle, was die KI sehen und tun darf.
Vier Fragen, ehrliche Antworten.
Vier Fragen, die jeder Geschäftsführer vor einer KI-Investition stellt, und ehrliche Antworten ohne Hype.
Wann lohnt sich KI in der Software, wann reicht ChatGPT im Browser?
ChatGPT im Browser reicht für isolierte Aufgaben. Texte schreiben, recherchieren, brainstormen. Software mit eingebauter KI lohnt, wenn (1) die KI auf eure echten Daten zugreifen muss (Datenbank, ERP, Kunden-Akten), (2) wiederkehrende Abläufe automatisiert werden sollen, (3) mehrere Mitarbeiter gleiche Aufgabe machen und Konsistenz wichtig ist, (4) Audit-Spur und Compliance gefragt sind, (5) ihr Kunden- oder Mitarbeiter-Portale habt wo KI als Assistent läuft. Faustregel: wenn die KI mehr als „besser googeln" können soll, lohnt der Aufwand.
Wer kümmert sich um die KI-Anwendung im Betrieb?
Drei Modelle. (1) Kauf und Übergabe: einmalige Bau-Kosten plus Hosting plus laufende KI-Kosten (Anbieter-Verbrauch nach tatsächlicher Nutzung, transparent). (2) Software-Service-Vertrag: monatliche Pauschale für Wartung, Modell-Updates, neue KI-Anbieter, Audit-Spur-Pflege. Stufen nach Größe. Planbar, wir kümmern uns um KI-Anbieter-Wechsel und Sicherheits-Patches. (3) Software zur Miete: alles inklusive als monatliche Pauschale. Konkrete Konditionen klären wir im Erstgespräch, und denkt dran: „jeder Mitarbeiter hat ChatGPT Plus" skaliert linear mit Anzahl Mitarbeiter, ohne dass die KI eure Daten kennt, ohne Audit-Spur, ohne dass sich Wissen aufbaut.
Was muss ich als Geschäftsführer beitragen?
Drei Sachen. Erstens: Anwendungs-Fall-Klärung mit dem Fach-Team, welche Aufgabe soll KI lösen, was ist heute der Aufwand, was wäre der Nutzen. Wir moderieren, ihr liefert die fachliche Tiefe. Zweitens: Datenzugang oder Test-Daten, wir können nicht aus dem Nichts entwickeln. Drittens: Review-Termine an den Sprint-Enden, typisch zwei Stunden alle zwei Wochen. Vierter optionaler Punkt: Compliance-Klärung mit eurem Datenschutz-Beauftragten, wir liefern die Vorlagen.
Was wenn die KI-Anbieter sich ändern oder verschwinden?
Genau dafür ist MCP gemacht, der offene Standard, der KI-Modelle und eure Software entkoppelt. Wenn ihr heute Claude nutzt und morgen wechselt: die KI-Schicht bleibt gleich, nur der Modell-Anbieter ändert sich. Plus: für maximale Datenschutz-Sensibilität läuft Open-Source-KI auf eurem eigenen Server (Llama, Mistral), keine Daten verlassen euer Netzwerk, kein Anbieter-Risiko. Code gehört euch durchgehend, jeder andere Entwickler kann einsteigen.
Eingebaute KI vs ChatGPT im Browser.
Acht Dimensionen, die in der Investitions-Entscheidung zählen. Ehrlich gegenübergestellt. ChatGPT im Browser ist für viele Aufgaben die richtige Wahl, die Tabelle zeigt, wann eingebaute KI strukturell überlegen ist.
Hinweis: ChatGPT im Browser ist für isolierte Aufgaben die schnellere Wahl. Die Tabelle zeigt strukturelle Unterschiede für den dauerhaft-eingebauten KI-Einsatz.
Wo eingebaute KI konkret hilft.
Sechs typische Anwendungs-Fälle für Software mit eingebauter KI, alle mit echten Daten, ohne Halluzinieren.
Buchhaltungs-Assistent
Kontierung per Dialog statt Eingabemaske. Beleg fotografieren, KI klassifiziert, du bestätigst, fertig. Mit klaren Berechtigungen, die KI darf nur was sie darf.
Kunden-Service-Agent
KI mit echtem Zugriff auf eure Bestelldaten, Tickets, Kunden-Historie. Kein Halluzinieren, keine Standard-Antworten, der Bot zieht echte Daten und schlägt Lösungen vor.
Wissens-Suche über interne Dokumente
PDFs, Confluence, SharePoint, Wiki. KI durchsucht, fasst zusammen, zitiert mit Quellenangabe. Alles läuft lokal, keine Daten verlassen euer Netzwerk.
Beiträge per Dialog erfassen
Vorstand erzählt was passiert ist, KI strukturiert, schlägt Bilder vor, optimiert Texte für Sichtbarkeit, postet in Site und Instagram. Pattern aus Reiterverein-Salzkotten.
Reporting und Analyse
KI zieht echte Daten aus Datenbank, ERP, Analytics, baut Reports. Statt Marketing-Floskeln kommen echte Zahlen mit Begründung, und der Bot kann Folge-Fragen beantworten.
Onboarding und Schulung
Neuer Mitarbeiter bekommt einen KI-Coach mit Zugriff auf Dokumente, Prozesse, Tools. Antwortet auf Fragen, führt durch Abläufe, erinnert an Schritte.
Skalierbar, was später dazukommen kann.
Eine KI-Anwendung startet selten als finales Produkt. Acht Erweiterungen, die später dazukommen können, ohne Neubau. Klein anfangen, gemeinsam wachsen.
KI-Mitarbeiter über thorly.io
Anna macht Buchhaltung, Bernd Vertrieb, Lisa Backoffice, virtuelle Mitarbeiter die in eure Software eingebunden sind. Plattform startet 2026 als Tochter-Unternehmen.
Mehrere KI-Modelle parallel
Claude für lange Inhalte, ChatGPT für Web-Recherche, Open-Source-KI auf eigenem Server für sensible Daten, pro Anwendungs-Fall das passende Modell.
Mehrere KI-Agenten arbeiten zusammen
Komplexe Aufgaben werden zwischen mehreren spezialisierten Agenten aufgeteilt, einer recherchiert, einer prüft, einer formuliert. Live-Übergabe zwischen Agenten möglich.
Eigene KI auf eigenem Server
Open-Source-Modelle (Llama 3.3, Qwen 2.5, Mistral) self-hosted in deutschen Rechenzentren oder bei euch im Haus, null Daten-Egress.
Heartbeat-Trigger für 24/7-Betrieb
Anna prüft alle 15 Min DATEV auf neue Belege, Bernd checkt alle 5 Min neue Anfragen. KI läuft im Hintergrund, nicht nur auf Knopfdruck.
Approval-System für kritische Entscheidungen
Wenn ein Beleg über einen Schwellwert geht oder eine Bestellung ungewöhnlich aussieht: Lauf pausiert, Notification an euch, ihr entscheidet, dann läuft es weiter.
Konnektoren zu DATEV, M365, HubSpot, ERP
Pro Drittsystem eine eigene Brücke mit Auth-Flow, Schema-Mapping und Rate-Limit-Handling. Phase-1-Standard plus Custom-Konnektoren auf Anfrage.
Permanente Sichtbarkeit gemeinsam
KI-Anwendung bleibt aktuell, neue Modelle, neue Anbieter, neue Sicherheits-Patches werden im Software-Service-Vertrag automatisch eingespielt. Wir kümmern uns gemeinsam darum.
Plus individuelle Wünsche.
Was hier nicht steht, kannst du dir trotzdem wünschen. Branchen-spezifische Assistenten, eigene Tool-Anbindungen, Workflow-Automatisierung mit Genehmigungs-Stufen, KI-gesteuerte Reporting-Bots, Onboarding-Coaches für neue Mitarbeiter. Wir bauen, was dein Geschäft braucht, klären wir im Erstgespräch.
Eine KI-Anwendung passt, wenn …
- Du willst ein Tool, das per Dialog bedient wird, nicht per Klick-Maske
- Du hast strukturierte Daten und willst sie sprachlich bedienbar machen
- Du brauchst KI-Antworten mit echten Daten, nicht halluziniert
- Du willst Claude, ChatGPT oder Gemini mit deinen internen Tools verbinden
- Du planst einen KI-Assistenten für Kunden, Mitarbeiter oder einen konkreten Ablauf
- Du willst als Mittelstand früh in der KI-Welle sein, ohne Bullshit-Buzzword-Bingo
Was oft dazu kommt.
Redaktions-MCP
Vorgefertigte KI-Anbindung für Site-Pflege. Blog schreiben, Site pflegen direkt aus dem KI-Chat. Konkrete Anwendung des MCP-Standards.
Webanwendung als Basis
Klassische Webanwendung mit Login, Rollen und Datenbank als Fundament, KI-Schicht als Aufsatz. Saubere Trennung.
Warum MCP jetzt
Ausführlicher Hintergrund-Beitrag: warum MCP der entscheidende Schritt für Mittelstand-KI ist, was es löst, was die Kosten sind.
Häufige Fragen.
Was ist MCP überhaupt?
Was kostet eine KI-Anwendung?
DSGVO-konform mit KI-Modellen?
Halluziniert das nicht?
Was sind typische Anwendungs-Fälle?
Kann ich das in eine bestehende Anwendung einbauen?
Welche Technik kommt zum Einsatz?
Wie schnell ist man live?
Du planst Software mit eingebauter KI?
Im 30-Min-Erstgespräch klären wir Anwendungs-Fall, Modell-Wahl und DSGVO-Setup. Kostenlos, mit Substanz.
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