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Projekte · anonymisiert

Was wir in Unternehmen umgesetzt haben.

Ausgewählte Beispiele aus dem Portfolio von HR CodeLabs: Ausgangslage, Umsetzung, eingesetzte Werkzeuge und Ergebnis. Namen nennen wir nicht, teils wegen Vertraulichkeitsvereinbarungen.

01Ausgewählte Projekte

Alle Projekte sind anonymisiert. Angaben zu Dauer und Wirkung sind projektbezogene Erfahrungswerte von HR CodeLabs, keine allgemeine Ergebnis- oder Termingarantie.

01 · Kundenservice & Erreichbarkeit

Mandantenportal mit Telefon-KI

Die Ausgangslage

Standardanfragen banden zwei Mitarbeiter komplett.

Fristen, Belegfragen, Terminwünsche: Ein Großteil der Anrufe und Mails drehte sich um dieselben Themen. Wir haben das Fachwissen des Teams in ein Mandantenportal mit Wissensbasis überführt, das auf einem eigenen Server läuft. Die Telefon-KI beantwortet Standardfragen, legt Rückrufe an und bucht Termine. Ein Website-Chat greift auf dieselbe Wissensbasis zu.

Unsere Umsetzung
  • Mandantenportal mit Wissensbasis
  • Telefon-KI für Anrufe und Termine
  • Chat auf der Website
Ergebnis

Setup in 4 Wochen

Eingesetzte Werkzeuge
AnythingLLMFonioOllamaHetzner
02 · Geschäftsführung & Prozesse

Firmeninterne KI-Softwaresteuerung

Die Ausgangslage

Der Geschäftsführer verbrachte über drei Stunden täglich mit E-Mails, Kalender und Routinearbeit in der Firmensoftware.

Angebotsanfragen, Lieferantenmails, Termine und wiederkehrende Eingaben in der Firmensoftware liefen alle über den Geschäftsführer. Der Hermes-Agent steuert die firmeninterne Software direkt (welche, bleibt vertraulich), sortiert eingehende Mails, fasst sie morgens in einem Briefing zusammen und bereitet Antwortentwürfe im Tonfall des Geschäftsführers vor. Die wichtigsten Kennzahlen zeigt ein eigens mit React und Next.js entwickeltes Dashboard live.

Unsere Umsetzung
  • Hermes-Agent steuert die firmeninterne Software
  • E-Mail-Triage und Prozessautomatisierung
  • Eigenes Kennzahlen-Dashboard
Ergebnis

Laufendes Projekt · aktuell 6 Monate

Eingesetzte Werkzeuge
HermesReactNext.jsHetzner
03 · Content & Medien

KI-Plattform für Erklärvideos

Die Ausgangslage

Jedes Erklärvideo war Handarbeit: Skript, Sprecher, Bilder, Schnitt.

Erklärvideos sollten nicht mehr Stück für Stück von Hand entstehen. Wir haben eine KI-basierte Plattform gebaut, die über verschiedene Systeme hinweg Erklärvideos erstellt: Verschiedene KI-Modelle liefern Skript, Bilder, Stimme und Szenen, Render-Engines setzen daraus das fertige Video zusammen.

Unsere Umsetzung
  • Plattform, die Erklärvideos mit KI erstellt
  • Mehrere KI-Modelle für Text, Bild, Stimme und Video
  • Ausgabe über Render-Engines
Ergebnis

Umgesetzt in rund 8 Wochen

Eingesetzte Werkzeuge
KI-ModelleRender-EnginesIndividualentwicklung
Passende Leistungen

Individualentwicklung →

04 · Mitarbeiterorganisation

Eigene Chat-Oberfläche mit Wissensbasis

Die Ausgangslage

Mitarbeiter suchten Regeln, Abläufe und Ansprechpartner in verstreuten Unterlagen.

Das Unternehmen brauchte für die Organisation seiner Mitarbeiter eine eigene Chat-Oberfläche statt eines fremden Chat-Tools. Wir haben sie mit React und Next.js gebaut, die Daten liegen in einer Postgres-Datenbank, die Sprachmodelle sind über das Vercel AI SDK angebunden. Mitarbeiter fragen im Chat und bekommen Antworten aus der eigenen Wissensbasis.

Unsere Umsetzung
  • Eigene Chat-Oberfläche fürs Team
  • Wissensbasis zur Mitarbeiterorganisation
  • Anbindung über das Vercel AI SDK
Ergebnis

Umgesetzt in 2 bis 3 Wochen

Eingesetzte Werkzeuge
ReactNext.jsPostgresVercel AI SDK
05 · Social Media

Automatisierte Produktion von Instagram Reels

Die Ausgangslage

Reels regelmäßig zu produzieren kostete jede Woche viele Stunden.

Regelmäßige Reels sind für Reichweite wichtig, die Produktion frisst aber Zeit. Wir haben eine Plattform mit Next.js entwickelt, die per API und MCP mit einem angeschlossenen Agentensystem kommuniziert. Die Agenten produzieren die Reels, die Plattform steuert und überwacht den gesamten Ablauf. Was vorher Handarbeit war, läuft jetzt als automatisierter Prozess.

Unsere Umsetzung
  • Eigene Plattform mit Next.js
  • Anbindung an ein Agentensystem per API und MCP
  • Reels werden komplett automatisiert produziert
Ergebnis

Umgesetzt in rund 3 Wochen

Eingesetzte Werkzeuge
Next.jsAPIMCPKI-Agenten
06 · Wissensmanagement · 80 Mitarbeiter

Firmenweite KI-Wissensplattform

Die Ausgangslage

Informationen verstreut in Dokumenten, Wikis und SharePoints.

Handbücher, Prüfprotokolle und Projektwissen lagen in mehreren Systemen. Wir haben eine zentrale Chat-Oberfläche mit Open WebUI aufgebaut, die auf alle freigegebenen Quellen zugreift und Zugriffsrechte nach Rolle beachtet. Alle 80 Mitarbeiter wurden geschult. Das Team berichtet von vier bis sechs Stunden weniger Suchzeit pro Person und Woche.

Unsere Umsetzung
  • Zentrale Chat-Oberfläche
  • Rollenbasierte Zugriffsrechte
  • Schulung für alle 80 Mitarbeiter
Ergebnis

Berichtet: 4 bis 6 Std. weniger Suchzeit pro Woche

Eingesetzte Werkzeuge
Open WebUIOllamaHetzner
Passende Leistungen

Wissensbasis →Schulung →

07 · Medien & Video

KI-Videoarchiv mit Personenerkennung

Die Ausgangslage

Stundenlange Videoarchive, jede Suche lief manuell.

Wer taucht in welchem Clip auf? Diese Frage kostete das Team Stunden. Wir haben eine Pipeline entwickelt, die Archivmaterial analysiert, Personen erkennt und die Ergebnisse durchsuchbar ins Media-Asset-Management schreibt. Ein eigenes Dashboard dient zur Prüfung und Korrektur.

Unsere Umsetzung
  • Face-Recognition-Pipeline
  • Eigenes Verwaltungs-Dashboard
  • Anbindung an Media-Asset-Management
Ergebnis

6 Wochen Individualentwicklung

Eingesetzte Werkzeuge
PythonOpenCVML-Pipeline
Passende Leistungen

Individualentwicklung →

02Was die Projekte gemeinsam haben

Erst das Problem. Dann das Werkzeug.

Jedes Projekt startete mit einem klar abgegrenzten Anwendungsfall, lief auf Infrastruktur unter Kontrolle des Kunden und endete mit einer Schulung des Teams. Erweiterungen kamen erst, als der erste Baustein lief.

Bereiche, in denen wir ansetzen
KanzleiVertriebSupportITHRFinanceProduktionMarketingBeratungGeschäftsführungOperationsTraining

Für dein Unternehmen messen wir die Ausgangslage gesondert: Erreichbarkeit, Bearbeitungszeit, Suchaufwand und zuverlässig erledigte Aufgaben.

03Kundenstimmen

Ihre Worte. Nicht unsere.

Kundenstimme 1/2
Die Zusammenarbeit mit Herrn Hees ist für uns äußerst wertvoll. Das von ihm entwickelte, umfangreiche Mandantenportal bietet uns eine professionelle Plattform zur Verwaltung unserer KI-Lösungen. Ergänzt wird diese erstklassige Software durch einen Support, der in Sachen Reaktionsgeschwindigkeit und Fachkompetenz unschlagbar ist. Ein Partner, auf den man sich technisch blind verlassen kann
Diana Gündogan
Geschäftsführerin · OnlineSteuern GmbH
Kundenstimme 2/2
Als Unternehmer habe ich mich intensiv mit den Möglichkeiten von KI beschäftigt – umso mehr weiß ich zu schätzen, was Oliver Hees mitbringt: hohe Kompetenz, immer lösungsorientiert und definitiv kein Anbieter von der Stange. Statt unsere über Jahrzehnte gewachsenen Systeme zu ersetzen, bindet er KI direkt daran an. Allein in der Auftragsabwicklung erwarten wir dadurch eine spürbare Entlastung jeden Tag. Und das ist erst der erste Schritt: Wir haben große Pläne, die uns Möglichkeiten bis hin zu neuen Geschäftsmodellen eröffnen – Dinge, die wir ohne KI nie angegangen wären. Genau das ist der Vorteil für den Mittelstand: KI nutzen, ohne teure Neueinführung und ohne bewährte Abläufe auf den Kopf zu stellen.
Rudolf Beichler
Geschäftsführer · CONCEPTFORM Offsetdruck + Verlags GmbH
04Fragen

Fragen zu den Projekten.

Deine Frage ist nicht dabei? Stell sie Oliver im Erstgespräch oder schreib an info@hr-codelabs.de.

Warum sind die Projekte von HR CodeLabs anonymisiert?

Ein Teil der Projekte unterliegt Vertraulichkeitsvereinbarungen (NDA), und viele Kunden arbeiten mit sensiblen Daten. Deshalb beschreiben wir die Projekte nach Art der Lösung und nennen weder Kunden noch Branchen. Die beschriebenen Ausgangslagen, Werkzeuge und Zeiträume stammen aus den jeweiligen Projekten.

Lassen sich die Ergebnisse auf mein Unternehmen übertragen?

Nicht eins zu eins. Die Angaben sind projektbezogene Erfahrungswerte und keine Ergebnis- oder Termingarantie. Für dein Unternehmen messen wir die Ausgangslage gesondert, zum Beispiel Erreichbarkeit, Bearbeitungszeit oder Suchaufwand, und vergleichen nach dem Pilot.

Wie lange dauert ein KI-Projekt im Mittelstand?

In den gezeigten Projekten mit Zeitangabe dauerte die Einrichtung drei bis sechs Wochen, je nach Umfang und Anteil an Individualentwicklung. Eine einzelne Telefon-KI ist im Festpreis-Paket nach 5 bis 10 Werktagen live.

Arbeitet HR CodeLabs nur mit großen Unternehmen?

Nein. HR CodeLabs arbeitet vor allem für Selbstständige und kleine bis mittlere Unternehmen, vom Familienbetrieb bis zum Dienstleister mit 80 Mitarbeitern. Entscheidend ist ein klar abgegrenzter Anwendungsfall, nicht die Unternehmensgröße.

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Oliver Hees
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