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KI-Projekte & Referenzen – Künstliche Intelligenz
KI-Projekte · GPT-4 & RAG · DSGVO-konform

KI-Referenzen – Chatbot-, Wissensdatenbank- und KI-Automatisierungsprojekte aus der Praxis

Unsere KI-Referenzen umfassen Chatbot-, Wissensdatenbank- und KI-Automatisierungsprojekte aus der Praxis: So setzen Teams KI erfolgreich ein – für Wissensbewahrung, Prozessautomatisierung und Mitarbeiterentlastung.

OpenAI GPT-4·RAG·Vector Databases·On-Premise möglichMade in Germany
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Unsere KI-Expertise

KI, die Probleme löst – nicht nur beeindruckt

Wir entwickeln keine KI um der KI willen. Jedes Projekt startet mit einer konkreten Herausforderung: Wissen bewahren, Prozesse automatisieren, Entscheidungen unterstützen. Ob RAG-Wissensdatenbank, Sprachassistent oder Machine Learning: Die Technologie ist Mittel zum Zweck – der Mehrwert für Ihr Unternehmen steht im Fokus.

Chatbots & Assistenten

Intelligente Dialogsysteme für Kundenservice, internes Wissen und Prozessautomatisierung

Wissensdatenbanken

RAG-Systeme, die Unternehmenswissen durchsuchbar und nutzbar machen

Machine Learning

Vorhersagemodelle, Klassifizierung und Mustererkennung für Geschäftsprozesse

Sprachverarbeitung

NLP für Textanalyse, Zusammenfassungen und automatische Kategorisierung

Prozessautomatisierung

KI-gestützte Workflows für wiederkehrende Aufgaben und Entscheidungen

Datenschutz-konforme KI

DSGVO-konforme Lösungen, auch mit lokalen Modellen ohne Cloud-Anbindung

Ausgewählte KI-Projekte

RankFlowr – KI-Content-Automatisierung für SEO
KI & SEO-SaaS

RankFlowr – KI-Content-Automatisierung für SEO

Eigenentwicklung von Groenewold IT Solutions: RankFlowr plant, schreibt, prüft und veröffentlicht SEO-Artikel – mit KI-Strategie, GSC-Lernen, 34 SEO-Checks, Pre-Publish-QA und GEO für Google und KI-Suche. Live unter rankflowr.de.

Highlights:

40+ KI-FeaturesClosed-Loop GSCProgrammatic SEOMade in Germany

Technologien:

Next.jsTypeScriptKI / LLMGoogle Search ConsoleSaaS
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KI-Wissensdatenbank für Maschinenbauer
Künstliche Intelligenz

KI-Wissensdatenbank für Maschinenbauer

Entwicklung einer KI-gestützten Wissensdatenbank für einen mittelständischen Maschinenbauer. Das System erfasst und strukturiert das Expertenwissen langjähriger Mitarbeiter und macht es über einen intelligenten Chatbot für alle Mitarbeiter zugänglich – auch nach deren Ausscheiden.

Highlights:

Wissenserhalt bei Mitarbeiterwechsel24/7 verfügbarNatürliche Spracheingabe

Technologien:

OpenAI GPT-4RAGVector DatabaseNext.js
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Thorsten Frieling – Projektmanager Groenewold IT Solutions

Von der Idee bis zum Go-live – mit klarem Fahrplan

Wir strukturieren Backlog, Meilensteine und Stakeholder-Kommunikation, damit Ihr KI-Projekt planbar bleibt: Proof-of-Concept, Integration in bestehende Systeme und Übergabe ans Betriebsteam – ohne leere Versprechen.

Thorsten Frieling – Projektmanagement

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Chop-E KI-Kochassistent App
KI & Ernährung

Chop-E KI-Kochassistent App

Entwicklung eines innovativen KI-Kochassistenten namens Chop-E, der Nutzern hilft, neue Rezepte zu entdecken und ihre Kochfähigkeiten zu verbessern. Die App bietet verschiedene Suchmodi wie Suche nach Zutaten, nach Gericht oder Zufallsgericht. Mit einer freundlichen Benutzeroberfläche und personalisierten Empfehlungen macht Chop-E das Kochen zu einem interaktiven und lehrreichen Erlebnis.

Highlights:

Personalisierte EmpfehlungenSuche nach ZutatenInteraktives Lernen

Technologien:

FlutterOpenAI APIFirebaseiOSAndroid
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Lullio Babyphone App mit KI-Geräuscherkennung
KI & IoT

Lullio Babyphone App mit KI-Geräuscherkennung

Die Lullio Babyphone App verwandelt Smartphones in eine sichere Baby-Überwachungslösung mit HD Live-Video- und Audio-Übertragung, Nachtsichtmodus und Zwei-Wege-Kommunikation. Mit KI-gestützter Geräuscherkennung unterscheidet die App automatisch zwischen verschiedenen Baby-Lauten (Weinen, Lachen, Schlaf) und alarmiert Eltern intelligent.

Highlights:

KI-Geräuscherkennung50.000+ NutzerEnde-zu-Ende Verschlüsselung

Technologien:

Machine LearningAudio-AnalyseiOSAndroid
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KI-Telefonassistent für die Hausverwaltung
KI & Sprachassistenten

KI-Telefonassistent für die Hausverwaltung

Illustratives Szenario: Ein DSGVO-konformer KI-Telefonassistent nimmt für eine Hausverwaltung Routineanrufe – Schadensmeldung, Zählerstand, Terminkoordination und Fragen zur Betriebskostenabrechnung – rund um die Uhr in natürlicher Sprache entgegen und leitet dringende Fälle sofort an den Notdienst.

Highlights:

62 % Anrufe automatisiertWartezeit 12 min → 90 sDSGVO-konform (EU)

Technologien:

GPT-4oSpeech-to-TextRAGSIP-Telefonie
Details ansehen
KI-Bildverarbeitung für die Qualitätskontrolle
KI & Computer Vision

KI-Bildverarbeitung für die Qualitätskontrolle

Illustratives Szenario: KI-Bildverarbeitung an der Verpackungslinie eines ostfriesischen Lebensmittelherstellers erkennt Produkt- und Verpackungsfehler in Echtzeit direkt am Band – per Edge-Kamera, ohne Cloud-Zwang und ohne den Produktionstakt zu bremsen.

Highlights:

100 % statt Stichprobe98 % ErkennungsgenauigkeitEdge / On-Premise

Technologien:

Computer VisionPyTorchYOLOv8Edge AI (Jetson)
Details ansehen
Björn Groenewold – Geschäftsführer Groenewold IT Solutions

Ihr KI-Projekt – als nächste Referenz?

Von RAG-Wissensdatenbank bis KI-Telefonbot: Wir klären Anwendungsfall, Datenlage und DSGVO-taugliche Architektur – und setzen MVP und Skalierung pragmatisch um (Made in Germany, Leer/Ostfriesland).

Björn Groenewold – Geschäftsführer

KI-Projekt besprechen
Thorsten Frieling – Projektmanager Groenewold IT Solutions

Ihr KI-Projekt

KI für Ihr Unternehmen – wo starten?

Ob Chatbot, Wissensdatenbank oder Prozessautomatisierung – wir beraten Sie, welche KI-Lösung den größten Mehrwert für Ihr Unternehmen bringt. Kostenlos und unverbindlich.

Kostenlose BeratungKI-Leistungen

Wissen & Antworten

Häufige Fragen zu KI-Projekten

Einstieg & Machbarkeit

Ist KI für mein Unternehmen sinnvoll?
KI lohnt sich, wenn Sie wiederkehrende Aufgaben automatisieren, Wissen zugänglich machen oder datenbasierte Entscheidungen verbessern möchten. Typische Einstiege sind KI-Chatbots, Wissensdatenbanken oder Prozessautomatisierung. Im Erstgespräch prüfen wir, ob und wo KI bei Ihnen den größten Hebel hat – manchmal ist eine einfachere Lösung die bessere Wahl.
Brauche ich zuerst eine KI-Strategie?
Nicht zwingend als 100-Seiten-Konzept – aber eine klare Zielsetzung spart Budget und Zeit. In einem Discovery-Workshop oder über unsere KI-Einführung klären wir Use Case, Datenlage und Erfolgskriterien. Wer bereits mehrere Ideen hat, profitiert von einer strukturierten KI-Beratung, bevor Entwicklung startet.
Brauche ich große Datenmengen für KI?
Nicht unbedingt. Moderne LLMs wie GPT-4 bringen bereits breites Sprachwissen mit. Für Chatbots und Textverarbeitung reichen oft Ihre Handbücher, FAQs und Prozessdokumente. Eine RAG-Wissensdatenbank nutzt genau diese Quellen – wie in unserer Maschinenbau-Referenz. Nur für spezifisches Machine Learning brauchen Sie relevante Trainingsdaten.
Was kostet ein KI-Projekt?
Ein einfacher Chatbot/FAQ-Bot: ab 15.000 € zzgl. MwSt. Eine KI-Wissensdatenbank mit RAG: 30.000–80.000 € zzgl. MwSt. Komplexe ML-Projekte mit eigenem Modell: ab 50.000 € zzgl. MwSt. Dazu kommen laufende API-Kosten – typisch 100–500 €/Monat zzgl. MwSt. Den Business Case können Sie mit unserem KI-ROI-Rechner und der Übersicht Kosten Künstliche Intelligenz gegenrechnen.
Welche KI-Referenz passt zu meinem Anwendungsfall?
Für internes Expertenwissen und Wissensbewahrung eignet sich unsere KI-Wissensdatenbank im Maschinenbau. Consumer-Apps mit personalisierter KI zeigen wir am Chop-E Kochassistenten. On-Device-ML und Geräuscherkennung demonstriert die Lullio Babyphone-App – auch als Mobile-App-Referenz. Im Erstgespräch ordnen wir Ihr Szenario einer passenden Architektur zu.
Björn Groenewold – Geschäftsführer Groenewold IT Solutions

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In 30 Minuten klären wir, ob und wie KI Ihnen helfen kann.

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Technologie & Datenschutz

Welche KI-Technologien setzen Sie ein?
Je nach Anwendungsfall: OpenAI GPT-4/GPT-4o für Textverarbeitung, Claude für komplexe Analysen, Open-Source-Modelle (Llama, Mistral) für datenschutzkritische On-Premise-Lösungen. Für Embeddings und RAG nutzen wir Pinecone, Weaviate oder pgvector – typisch in Wissensdatenbank-Projekten. Sprachassistenten und Voicebots setzen wir über KI-Telefonbots um; autonome Workflows über KI-Agenten.
Was ist RAG und wann lohnt es sich?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) verbindet ein Sprachmodell mit Ihrer Unternehmenswissensbasis: Relevante Dokumente werden per Vektorsuche gefunden und fließen in die Antwort ein. Das lohnt sich, wenn Antworten fachlich korrekt, aktuell und nachvollziehbar sein müssen – z. B. bei Service-Handbüchern, internen Richtlinien oder technischer Dokumentation. Unsere KI-Wissensdatenbank-Leistung und die Maschinenbau-Case-Study zeigen das in der Praxis.
Ist das DSGVO-konform?
Ja – Datenschutz ist bei uns Projektgrundlage, nicht Nachrüstung. Für sensible Daten gibt es mehrere Optionen: OpenAI mit EU-Datenverarbeitung, Azure OpenAI in deutschen Rechenzentren oder komplett lokale Lösungen mit Open-Source-Modellen. Wir planen Architektur und Verträge so, dass sie zu Ihrer Branche passen – ergänzt durch DSGVO-konforme Softwareentwicklung und bei Bedarf EU-AI-Act-Beratung.
Können unsere Daten zum Training verwendet werden?

Nein, bei korrekter Konfiguration nicht.

OpenAI API und Azure OpenAI verwenden Ihre Daten nicht zum Training. Bei besonders sensiblen Daten empfehlen wir lokale Modelle, die komplett in Ihrer Infrastruktur laufen – ohne externe API-Aufrufe.

Wie gehen Sie mit dem EU AI Act um?
Wir klassifizieren Use Cases nach Risikoklasse, dokumentieren Datenherkunft und setzen Human-in-the-Loop dort, wo Transparenz gefordert ist. Bei Chatbots und Assistenzen prüfen wir Kennzeichnungspflichten und technische Absicherung gegen Halluzinationen – etwa durch RAG mit Quellenangabe. Unsere EU-AI-Act-Beratung unterstützt Sie bei Risikoanalyse, Prozessanpassung und dokumentierter Umsetzung Made in Germany.

Umsetzung & Integration

Wie lange dauert ein KI-Projekt?
Ein MVP-Chatbot: 4–6 Wochen. Eine vollständige KI-Wissensdatenbank: 2–4 Monate. Komplexe ML-Projekte mit Datenaufbereitung: 3–6 Monate. Wir starten mit einem kleinen Proof-of-Concept – oft im Rahmen eines MVP, um schnell belastbare Ergebnisse zu zeigen, bevor wir skalieren.
Lässt sich KI in bestehende Systeme integrieren?
Ja – das ist oft der Kernnutzen. Wir integrieren KI in Website, CRM, ERP, Intranet oder als eigenständige Lösung. APIs ermöglichen Anbindung an SAP, Odoo oder Individualsoftware – die technische Basis ist unsere Schnittstellenentwicklung. So fließen KI-Antworten direkt in bestehende Workflows.
Lassen sich KI-Lösungen auch telefonisch einsetzen?
Ja. KI-Telefonbots übernehmen Erstanfragen, Terminbuchung oder Statusabfragen – rund um die Uhr und entlasten Ihr Serviceteam. Sie lassen sich an CRM, Kalender und Ticket-Systeme anbinden. Für komplexe Fälle übergeben sie nahtlos an Mitarbeitende.
Wer pflegt die KI nach dem Launch?
Wir bieten Wartungsverträge für kontinuierliche Verbesserung: Wissensbasis aktualisieren, Prompts optimieren, Nutzerfeedback einarbeiten. Alternativ schulen wir Ihr Team in unseren KI-Schulungen, damit Sie die Lösung selbst weiterentwickeln können.
Björn Groenewold – Geschäftsführer Groenewold IT Solutions

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Lassen Sie uns über Ihre KI-Idee sprechen und die nächsten Schritte planen.

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Referenzen & Erfolgsmessung

Wie messe ich den Erfolg eines KI-Projekts?
Definieren Sie messbare KPIs vor dem Start: z. B. reduzierte Bearbeitungszeit im Support, Anteil automatisch beantworteter Anfragen oder eingesparte Suchzeit in der Dokumentation. Wir dokumentieren Baseline und Zielwerte im Discovery und gleichen sie nach dem Go-Live ab. Den wirtschaftlichen Nutzen können Sie mit dem KI-ROI-Rechner gegen die Projektkosten halten.
Aus welchen Branchen stammen Ihre KI-Referenzen?
Unsere Projekte reichen von Produktion und Maschinenbau (Wissensdatenbank) über Consumer-Apps bis zu IoT-Anwendungen mit On-Device-ML. Viele KI-Features laufen in Mobile Apps. Branchenspezifische Anforderungen – etwa in Gesundheitswesen oder Handwerk – fließen in Architektur und Datenschutz ein.
Was unterscheidet Ihre KI-Referenzen von Standard-Chatbot-Demos?
Alle Projekte auf dieser Seite sind produktiv im Einsatz oder wurden für echte Nutzer entwickelt – keine Mockups. Die Maschinenbau-Wissensdatenbank sichert Expertenwissen langfristig, Chop-E personalisiert Rezepte in einer App und Lullio nutzt ML direkt auf dem Gerät. Entwicklung und Betrieb erfolgen Made in Germany aus Ostfriesland.
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Weitere Referenzen & Leistungen

Alle Referenzen

250+ erfolgreiche Projekte aus verschiedenen Branchen.

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KI-Wissensdatenbank

Unsere Leistungen rund um KI-gestützte Wissenssysteme.

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KI-Übersicht

Alle KI-Leistungen und -Lösungen im Überblick.

Zur KI-Übersicht

KI-Telefonbots

Sprachbasierte KI für Erstanfragen, Terminbuchung und Kundenservice.

Zu KI-Telefonbots

KI-Projekte aus Deutschland: Praxiserfahrung statt Theorie

Künstliche Intelligenz ist kein abstraktes Zukunftsthema mehr – sie ist eine produktionsreife Technologie, die in immer mehr Unternehmen messbaren Mehrwert schafft. Bei Groenewold IT Solutions haben wir in den letzten Jahren zahlreiche KI-Projekte erfolgreich umgesetzt: von intelligenten Chatbots über RAG-basierte Wissensdatenbanken bis hin zu spezialisierten Machine-Learning-Modellen für industrielle Anwendungen. Auf dieser Seite zeigen wir Ihnen ausgewählte Projekte, die exemplarisch für unsere Arbeitsweise stehen.

Was unsere KI-Projekte auszeichnet, ist der konsequente Fokus auf Geschäftswert. Die KI-Wissensdatenbank für einen Maschinenbauer entstand aus der Notwendigkeit, das Wissen langjähriger Mitarbeiter zu bewahren. Der KI-Kochassistent Chop-E bietet personalisierte Kocherfahrung über einfache Rezeptsuchen hinaus. Die Lullio Babyphone-App zeigt, wie KI-basierte Geräuscherkennung einen echten Sicherheitsmehrwert schaffen kann – auch als Mobile-App-Referenz.

Technologisch setzen wir auf leistungsfähige Sprachmodelle, moderne RAG-Architekturen und bewährte Vektordatenbanken. Besonders wichtig ist uns der Datenschutz: Alle Lösungen sind DSGVO-konform – für sensible Daten bieten wir On-Premise-Varianten ohne externe API-Aufrufe. Bei regulierten Branchen unterstützt unsere EU-AI-Act-Beratung bei Risikoklassifizierung und dokumentierter Umsetzung.

Unsere Erfahrung zeigt, dass der größte Erfolgsfaktor bei KI-Projekten nicht die Technologie selbst ist, sondern die Qualität der Daten und die Klarheit der Zielsetzung. Deshalb starten wir jedes Projekt mit einem strukturierten Discovery-Workshop, in dem wir gemeinsam definieren, welches Problem gelöst werden soll, welche Daten verfügbar sind und wie Erfolg gemessen wird. Erst danach wählen wir die passende Technologie – oft beginnend mit einem MVP oder KI-Einführungsprojekt. Den wirtschaftlichen Nutzen können Sie vorab mit dem KI-ROI-Rechner gegen die Investition halten.

Transparenz zu diesen Referenzprojekten

Auf dieser Seite stehen Ergebnisse aus unterschiedlichen Projektarten nebeneinander. Damit die Zahlen einzuordnen sind, legen wir offen, welche Falltypen vorkommen, worauf die Angaben beruhen und wer sie fachlich geprüft hat. Wie wir Projekte planen, messen und abnehmen, beschreibt unser Projektvorgehen.

Falltypen in dieser Liste

  • Kundenprojekt mit benanntem Auftraggeber: Auftraggeber, Umsetzung und Zeitraum sind real; der Veröffentlichungsumfang ist im Referenzdatensatz dokumentiert.
  • Kundenprojekt, anonymisiert oder unter Projektnamen dargestellt: Reales Projekt; Firmenname, Branchendetails oder Einzelwerte sind auf Wunsch des Auftraggebers verallgemeinert.
  • Eigenentwicklung von Groenewold IT Solutions: Produkt aus eigener Entwicklung: Betrieb, Kennzahlen und Roadmap liegen vollständig bei uns.
  • Illustrative Szenario-Fallstudie – kein benanntes Kundenprojekt: Modellhafte Darstellung auf Basis vergleichbarer Projekte. Genannte Zahlen sind gerechnet, nicht bei einem benannten Kunden gemessen.

Welcher Typ auf ein Projekt zutrifft, steht auf der jeweiligen Detailseite im Abschnitt „Transparenz zu dieser Case Study“.

Ergebnismethodik
Trefferquoten, Antwortzeiten und Automatisierungsgrade werden an einem festen Satz Testfragen bzw. echten Vorgängen gemessen und regelmäßig gegen manuelle Bewertung gehalten. Bei Szenario-Fallstudien sind die Werte gerechnet, nicht bei einem benannten Kunden gemessen.
Datenquelle
Auswertungen aus den produktiven KI-Systemen, Bewertungsrunden mit den Fachbereichen und – bei Szenarien – Rechenmodelle aus vergleichbaren Projekten.
Einordnung
KI-Ergebnisse hängen von Datenqualität und Anwendungsfall ab. Kein Wert auf dieser Seite ist eine Zusage für ein anderes Unternehmen.
Fachliche Prüfung
Björn Groenewold, Geschäftsführer der Groenewold IT Solutions GmbH und der Hyperspace GmbH –

Änderungshistorie

  • Unterscheidung zwischen gemessenen KI-Kennzahlen und gerechneten Szenariowerten deutlicher ausgewiesen.
  • Projektbeschreibungen und Ergebnisaussagen der KI-Referenzen überarbeitet und mit der englischen Fassung abgeglichen.
  • Seite der KI-Referenzen in der heutigen Struktur veröffentlicht.