AI-Crafting

AI-Crafting

The systemic space for AI excellence

In the manufactory, you experience how your concrete challenge becomes a ready-to-use companion—in implementation, iteratively, with tangible momentum. You don’t work on case studies, but on your real context. Step by step, the requirement condenses into an architecture, the architecture into a specification, the specification into a living system. You don’t leave the workshop with slides

Methodical.

We analyse key topics and challenges within your business environment whether it is the development or implementation of an AI strategy, or the assessment of a project with regard to leadership, governance, and critical success factors. In doing so, we reflect on your processes, systems, and data to align them holistically and with a clear view to the future. Our particular focus lies on the strategic integration of digitalisation and artificial intelligence in order to foster sustainable impact and organisational maturity.

Impactful.

We support you with a practical, experience-based approach in conducting AI maturity assessments, developing MVPs within a protected environment, and implementing integrated AI work environments. As part of this process, we design and facilitate workshops as well as accompanying training programmes to ensure the successful system integration of AI solutions. An interdisciplinary team of experts supports us in this work particularly in defining AI governance in line with the requirements of the EU AI Act, as well as in specialised areas such as IT architecture and security.

From specification to prototyping

The starting point is not defined by technology—but by your challenge. Together, we choose the appropriate methods and translate them into a companion that understands your context. The 15 modules are an offering, not a constraint—your own methodology is always welcome.

Which process is to be supported? Which role will use it? What is at stake? Only when input, output, and value are clearly defined does the specification begin.

From the requirement emerges the Companion architecture: modules, sequence, and method. The 15 modules are an offering — your own frameworks and internal guidelines are welcome at any time.

Role, knowledge base, behaviour, and boundaries are defined in a structured way. System context, guidelines, and organisational data form the foundation on which the Companion operates.

Assistant, agent, and artefact come together. Only through this combination does a complete Companion emerge — not a prototype, but a system that becomes more precise with every use.

Your process remains your process. The Companion understands it, follows it, and evolves with it. What emerges belongs to you methodologically sound, iteratively refined, and entirely in your hands.

The companion microcosm

The system behind it.

What connects all use cases: 15 modules. Proven methods. Not by chance but by design. Every Companion process is built on the same methodological modules, flexibly combined to fit your situation.

You have seen the use cases. What lies behind them is a well-designed system of 15 modules combinable like Lego, methodical like an experienced adviser. Harvard when negotiations are at stake. Kotter and Lewin when change must be managed. Nonviolent Communication when conversations require tact. DISC when people need to be understood.

No generic AI advice but frameworks you know, can understand, and can challenge.

Flexibly combined, but not arbitrary.

The 15 modules are organised into five categories: screening, conversation, training, evaluation, and methods. Depending on the situation, the appropriate modules are combined into the right Companion chain. Some are essential across multiple use cases stakeholder management, for example, in sales as well as in transformation. Others are more specific: the Lewin module belongs to the change process, while the RFP screening module is part of the sales process.

The entry point begins with a single module. The potential for expansion is unlimited.

Explore the modules.

Each module you see here is not an abstract concept but a proven step within a real process. Methodologically sound. Transparently traceable. Exactly where it truly matters.

Klicken Sie auf einen Use Case – und sehen Sie, welche Bausteine zusammenwirken.

Screening
Gespräch
Training
Prüfung
Methoden
Screening
Gespräch
Training
Prüfung
Methoden

The companion universe

Application

Description

Workbook

Demo

Prototyp

OOS Compliance Checker

KI Reifegrad Assessment

RFP Strategischer Vertrieb

Marketing Kommunikation

Companion Development

This is where practical examples are created

What you see in the table is not a promise—it’s real developments. Companions that were created in real processes, tested, and are now in use. Each example shows what is possible when a critical process, the right method, and the appropriate context come together.

We develop your companion

One process. One role. The moment that matters. That’s all you need to start.

Was entsteht, ist Ihres – methodisch fundiert, in Ihrem Kontext verankert, mit jeder Iteration präziser

Talk to us:

Learning by Crafting

Companions are not created in a seminar room—they are created in the work. Those who build a companion learn with AI: in real processes, in a real context. Each iteration deepens the ability to act. This is how lasting AI competence emerges—because it is not taught, but made

Learning by Design

The learning platform is structured, modular, and methodical—just like the companions themselves. Workshop by workshop, a deeper understanding emerges: from the initial requirement to the finished system. No isolated knowledge, no abstract exercises—but a learning path that starts where your challenge lies.

Modul: Assistenten

From a tool to a sparring partner

Modul: Agents

From dialogue to autonomous action.

Modul: Artefakte

From components to a complete solution

en_GBEnglish

OOS Checker – Beschreibung für die Demo

Der OOS Checker ist ein KI-gestützter pharmazeutischer Qualitätsassistent, der Mitarbeiter der Qualitätskontrolle (QC) und Qualitätssicherung (QA) bei der Bearbeitung von Out-of-Specification (OOS)-Ergebnissen unterstützt – vollständig auf Basis der internen Richtlinie QRL-OOS-001.

Kernfunktionen

Dokumentenprüfung

Der OOS Checker analysiert zwei zentrale Dokumenttypen:

Analysenzertifikate (CoA): Automatischer Abgleich aller Prüfergebnisse gegen die definierten Spezifikationen, Erkennung von OOS- und OOT-Ergebnissen sowie Ableitung der nächsten Schritte gemäß Phase I.

OOS-Untersuchungsberichte: Vollständigkeitsprüfung gemäß Abschnitt 6 der Richtlinie, Bewertung von Schlussfolgerungen, CAPA-Maßnahmen und Unterschriften – mit einer klaren Freigabe-Empfehlung (Ja/Nein).

Regelbasierte Compliance-Prüfung

Prüfung aller Schritte anhand der Richtlinie QRL-OOS-001

Aktive Warnung vor regulatorisch verbotenen Praktiken (z. B. „Testing into Compliance“)

Hinweis auf fehlende Dokumentation oder Unterschriften

Automatische Berichterstellung

Nach jeder Prüfung kann der Assistent einen formatierten Prüfbericht als PDF generieren, inklusive:

Dokumentenkopf & Prüfreferenz

Detaillierte Befunde mit Statusangaben

Maßnahmen-Checkliste

Klares Fazit

 

QA-Assistent | KI Manufaktur – NexQube
QRL-OOS-001
🤖

KI-gestützte OOS-Prüfung in der Pharmaindustrie

Dieses System demonstriert, wie Künstliche Intelligenz pharmazeutische Qualitätsdokumente automatisiert analysiert, bewertet und regulatorisch konforme Prüfberichte erstellt – in Sekunden statt Stunden.

⚗️
Was ist OOS?
Out-of-Specification bedeutet: ein Messergebnis liegt außerhalb der zugelassenen Grenzwerte. Bei Arzneimitteln kann das die Patientensicherheit gefährden.
📋
Das Problem heute
OOS-Prüfungen werden manuell durchgeführt – zeitaufwendig, fehleranfällig und oft inkonsistent. Regulatoren wie FDA und EMA fordern lückenlose Dokumentation.
🚀
Die KI-Lösung
KI liest Dokumente, erkennt Abweichungen, prüft Vollständigkeit und generiert sofort GMP-konforme Prüfberichte gemäß QRL-OOS-001.

⚡ So funktioniert die Demo

1
Dokument wählen
CoA oder OOS-Bericht einreichen
2
Vorschau
Originaldaten werden angezeigt
3
KI analysiert
Automatisierte Prüfung läuft
4
Prüfbericht
GMP-konformer Output in Sekunden
ℹ️ Demo-Hinweis: Diese Simulation verwendet reale Dokumentstrukturen aus der pharmazeutischen Praxis (Lisinopril 10mg, Charge LIS-2024-0847). Die KI-Analyse ist für Präsentationszwecke gestaltet und zeigt das Potenzial eines produktiven Systems.
Powered by NexQube · KI Manufaktur
Dokument zur Prüfung einreichen
Wählen Sie den Dokumenttyp, den Sie zur automatisierten QA-Prüfung einreichen möchten.
📋
Analysenzertifikat
Certificate of Analysis (CoA)
Prüfergebnisse einer Charge mit Spezifikationsvergleich und Konformitätsbewertung.
📄 CoA-2024-00847 💊 Lisinopril 10 mg Tabletten 📦 Charge: LIS-2024-0847
Zur Prüfung einreichen →
⚠️
OOS-Untersuchung
OOS-Untersuchungsbericht
Dokumentation der Phase-I-Laboruntersuchung nach Out-of-Specification-Ergebnis.
📄 OOS-2024-0089 💊 Lisinopril 10 mg Tabletten 🔬 Gehalt: 94,2 % (OOS)
Zur Prüfung einreichen →
📋

Analysenzertifikat CoA-2024-00847

Eingereicht von: Dr. M. Schmidt  ·  Prüfdatum: 28.02.2024  ·  PharmaCorp GmbH

Produkt
Lisinopril 10 mg Tabletten
Chargennummer
LIS-2024-0847
Chargengröße
500.000 Tabletten
Verfallsdatum
02/2026
Freigabestatus
AUSSTEHEND
Artikel-Nr.
4711-LIS-010
PrüfparameterSpezifikationErgebnisStatus
AussehenWeiße bis cremefarbene TablettenEntsprichtKONFORM
Identität (HPLC)Retentionszeit entspricht StandardEntsprichtKONFORM
Identität (IR)Spektrum entspricht ReferenzEntsprichtKONFORM
Gehalt Lisinopril95,0 – 105,0 %94,2 %OOS
Gleichförmigkeit der Massemax. +/- 5%+/- 1,8 %KONFORM
Zerfallmax. 15 Minuten8 minKONFORM
Friabilitätmax. 1,0 %0,3 %KONFORM
Mikrobio. ReinheitTAMC < 1000 KBE/g< 10 KBE/gKONFORM
⚠️

OOS-Untersuchungsbericht OOS-2024-0089

Eingereicht von: Dr. M. Schmidt  ·  OOS-Datum: 28.02.2024  ·  PharmaCorp GmbH

Produkt
Lisinopril 10 mg Tabletten
Chargennummer
LIS-2024-0847
Prüfparameter
Gehalt Lisinopril (HPLC)
OOS-Ergebnis
94,2 % (Spec: 95–105%)
Status
IN BEARBEITUNG
Priorität
Hoch
Prüfpunkt (Phase I)StatusBemerkung
Berechnungen korrekt?✓ JANachrechnung durch Laborleitung bestätigt
Dokumentation vollständig?✓ JALaborjournal S. 47–48 geprüft
Geräte kalibriert?✓ JAHPLC kalibriert (15.02.2024)
Reagenzien in Haltbarkeit?✓ JAAcetonitril, Puffer geprüft
Methode korrekt befolgt?■ OFFEN
Probe korrekt vorbereitet?✓ JAPipettierfehler vermutet (P-2847)
Pipetten-Kalibrierung?■ OFFENKernverdacht – nicht geprüft
KI-Analyse läuft…
Dokument wird verarbeitet
Powered by NexQube · KI Manufaktur
Dok.-Nr.
PRB-CoA-2024-00847
Erstellt am
04.03.2026, 14:33
Erstellt von
QA-Assistent (auto)
📊 Ergebnisübersicht
PrüfparameterSpezifikationErgebnisStatus
AussehenWeiße bis cremefarbene TablettenEntsprichtKONFORM
Identität (HPLC)Retentionszeit entspricht StandardEntsprichtKONFORM
Identität (IR)Spektrum entspricht ReferenzEntsprichtKONFORM
Gehalt Lisinopril95,0 – 105,0 %94,2 %OOS
Gleichförmigkeit der Massemax. +/- 5%+/- 1,8 %KONFORM
Zerfallmax. 15 Minuten8 minKONFORM
Friabilitätmax. 1,0 %0,3 %KONFORM
Mikrobio. ReinheitTAMC < 1000 KBE/g< 10 KBE/gKONFORM

Befund: 7 von 8 Parametern konform | 1 OOS (Gehalt Lisinopril: 94,2 % liegt 0,8 % unter Spezifikationsgrenze von 95,0 %)

🔎 OOS-Details
Parameter:Gehalt Lisinopril (HPLC intern)
Spezifikation:95,0 – 105,0 %
Ergebnis:94,2 %
Abweichung:-0,8 % (unterhalb Untergrenze)

"Die Pipette war möglicherweise nicht korrekt kalibriert. Ich vermute einen Pipettierfehler bei der Probenvorbereitung." — Dr. M. Schmidt

Bewertung: Verdacht ist plausibel, muss jedoch in Phase I dokumentiert nachgewiesen werden.

📋 Erforderliche Maßnahmen gemäß QRL-OOS-001

Sofortmaßnahmen:

  • Charge LIS-2024-0847 vorläufig sperren
    QA
  • OOS-Nummer vergeben und Untersuchung eröffnen
    QA
  • Laborleitung informieren
    Analyst

Phase I – Laboruntersuchung (innerhalb 24 Stunden):

  • Berechnungen nachrechnen
    Laborleitung
  • Dokumentation / Laborjournal prüfen
    Laborleitung
  • HPLC-Kalibrierung verifizieren
    Analyst
  • Reagenzien-Haltbarkeit prüfen
    Analyst
  • Methodendurchführung bestätigen
    Laborleitung
  • Pipetten-Kalibrierprotokoll prüfen (KERNVERDACHT)
    Laborleitung
⚠️ WARNUNG: "Testing into Compliance" ist gemäß Abschnitt 5 der Richtlinie QRL-OOS-001 strengstens untersagt! Ein Retest ist nur bei dokumentiert nachgewiesenem Laborfehler zulässig.
Dok.-Nr.
PRB-2024-0089
Erstellt am
04.03.2026, 14:29
Erstellt von
QA-Assistent (auto)
📋 Vollständigkeitsprüfung gemäß QRL-OOS-001, Abschnitt 6
AbschnittStatusBefund
1. Allgemeine Informationen✓ Vollständig
2. Phase I – Laboruntersuchung■ Unvollständig2 Prüfpunkte offen
3. Beschreibung vermuteter Fehler✓ Dokumentiert
4. Schlussfolgerung Phase I✗ FehltKeine Entscheidung dokumentiert
5. Eingeleitete Maßnahmen✓ Dokumentiert
6. CAPA-Maßnahmen✗ Fehlt"noch nicht definiert"
7. Unterschriften■ Unvollständig2 von 3 fehlen
🔴 Kritische Mängel

Offene Prüfpunkte Phase I:

  • 🟠
    Methode korrekt befolgt? — Status: Offen | Kritikalität: Hoch
  • 🔴
    Pipetten-Kalibrierung? — Status: Offen | Kritikalität: Sehr hoch – betrifft Kernverdacht

Hinweis: Der Analyst vermutet einen Pipettierfehler (Pipette Ser.Nr. P-2847), jedoch wurde das Kalibrierprotokoll nicht geprüft. Ohne dokumentierten Nachweis kann gemäß Abschnitt 2.3 und 5 kein zuweisbarer Fehler festgestellt und kein Retest durchgeführt werden.

Fehlende Unterschriften:

  • 🔴Laborleitung (Dr. K. Weber) – fehlt
  • 🔴QA-Freigabe (Fr. L. Müller) – fehlt
✅ Erforderliche Maßnahmen vor Freigabe
  • 1
    Kalibrierprotokoll Pipette P-2847 prüfen und dokumentieren
    Laborleitung
  • 2
    Prüfpunkt "Methode korrekt befolgt?" abschließen
    Analyst
  • 3
    Schlussfolgerung Phase I dokumentieren (Laborfehler ja/nein)
    Laborleitung
  • 4
    CAPA-Maßnahmen definieren
    QA
  • 5
    Unterschrift Laborleitung einholen
    Dr. K. Weber
  • 6
    Unterschrift QA-Freigabe einholen
    Fr. L. Müller

Contact

Telefon: (+49) 0 151 2306 5518

Mail: Kontakt@NexQube.com

KI-Reifegrad Assessment

Das KI-Reifegrad Assessment ist ein strukturiertes Analyseverfahren, das Unternehmen dabei unterstützt, den eigenen Stand bei der KI-Einführung realistisch einzuschätzen – und darauf aufbauend eine klare, umsetzbare Entwicklungsstrategie zu definieren.

Kernfunktionen

Orientierung & Standortbestimmung

Das Assessment funktioniert wie ein GPS für Ihre KI-Transformation und bewertet sieben zentrale systemische Dimensionen Ihres Unternehmens – von Strategie und Datenreife bis hin zu Kultur und Governance. In der Demo wird dies anhand eines regelbasierten Dokumentenmanagementsystems (DMS) demonstriert.

Strukturierter Analyseprozess

Ist-Analyse: Bewertung aller sieben Dimensionen mit einem klaren Ampel-System

6-Monats-Ziele: Konkrete, realistische Entwicklungsschritte

Maßnahmenableitung: Gezielte Schritte für den Weg zur nächsten Reifegradstufe

So entsteht eine nachvollziehbare Roadmap – ohne unnötige Komplexität, aber mit hoher Wirkung.

Automatische Berichterstellung

Nach jeder Analyse kann der Assistent einen formatierten Bericht generieren, inklusive:

Übersicht des aktuellen Reifegrads je Dimension

Priorisierte Handlungsbedarfe & Quick Wins

Konkrete Maßnahmen-Roadmap

Klares Fazit mit nächsten Schritten

KIA Simulation – DMS / Generative KI im HR
⚡ Simulation

KI-Reifegrad Assessment

DMS · Generative KI im HR-Dokumentenmanagement
Statischer Use Case – Bewertungen frei wählbar

Ausgangssituation Mittelständisches Unternehmen mit HR-IS-Tool und DMS-System. Das DMS-Modul „Digitale Personalakte" nutzt KI für Archivierung & Klassifizierung. Das Modul „Dokumentenerzeugung" arbeitet aktuell 100 % regelbasiert (Vorlagen, Textbausteine, Stammdaten aus SuccessFactors o.ä.) – ohne generative KI.
Zielsetzung Erweiterung des Moduls Dokumentenerzeugung um generative KI in hybrider Kombination mit regelbasierter Verarbeitung. KI-generierte Textbausteine werden revisionssicher an das DMS übergeben und dort 100 % regelbasiert weiterverarbeitet.
Voraussetzungen & Rahmenbedingungen Parallele generative KI-Prozessstrecke · Mindestens zwei Prozessschritte (Generierung + Validierung) · Vollständige Versionierung & Protokollierung · EU AI Act & DSGVO-konform · Produktmanagement koordiniert Stakeholder und Softwareentwicklung.
Kritischer Kontext Die Geschäftsführung hat eine sehr kritische Haltung gegenüber KI.
Szenario:
0 von 20 bewertet 0%

📊 Phase 1: Systemischer Überblick

Erfassung der grundlegenden Systemelemente

1
Strategische Ausrichtung
Existiert eine klar definierte KI-Strategie für die Integration generativer KI im DMS-System?
Trifft nicht zuTrifft voll zu
2
Organisatorische Verankerung
Sind die Rollen für die Entwicklung und Implementierung der generativen KI im Projektteam klar definiert?
Trifft nicht zuTrifft voll zu
3
Operative Exzellenz
Gibt es dokumentierte Prozesse für die Erstellung und Validierung von Dokumenten mit generativer KI?
Trifft nicht zuTrifft voll zu
4
Technologische Befähigung
Verfügt das Unternehmen über die notwendige technische Infrastruktur zur Unterstützung der generativen KI-Integration?
Trifft nicht zuTrifft voll zu
5
Kollektive Wertschöpfung
Wie wird die Zusammenarbeit zwischen den verschiedenen Stakeholdern im Projektteam gefördert?
Trifft nicht zuTrifft voll zu
6
Kulturelle Reife
Wie wird die Akzeptanz für die Nutzung von KI-Technologien innerhalb des HR-Teams sichergestellt?
Trifft nicht zuTrifft voll zu

🔍 Phase 2: Vertiefende Analyse

Kontextspezifische Detailfragen zu kritischen Bereichen

7
Technologische Befähigung
Welche spezifischen KI-Tools oder -Plattformen sind geplant, um die generative KI-Integration zu unterstützen?
Trifft nicht zuTrifft voll zu
8
Operative Exzellenz
Wie häufig werden die Prozesse zur Dokumentenerzeugung und -validierung überprüft und optimiert?
Trifft nicht zuTrifft voll zu
9
Kollektive Wertschöpfung
Inwiefern werden Mitarbeitende in den Entwicklungsprozess der generativen KI einbezogen?
Trifft nicht zuTrifft voll zu
10
Organisatorische Verankerung
Gibt es Schulungsprogramme, um Mitarbeitende auf die neuen KI-gestützten Prozesse vorzubereiten?
Trifft nicht zuTrifft voll zu
11
Strategische Ausrichtung
Welche KPIs sind vorgesehen, um den Erfolg der generativen KI-Integration zu messen?
Trifft nicht zuTrifft voll zu
12
Kulturelle Reife
Wie wird die Kommunikation über die Vorteile und Herausforderungen der KI-Nutzung im HR gestaltet?
Trifft nicht zuTrifft voll zu
13
Operative Exzellenz
Wie wird die Versionierung und Protokollierung von Dokumentenänderungen im DMS sichergestellt?
Trifft nicht zuTrifft voll zu
14
Technologische Befähigung
Wie wird die Einhaltung der EU AI Act und der DSGVO bei der Nutzung der generativen KI gewährleistet?
Trifft nicht zuTrifft voll zu
15
Kollektive Wertschöpfung
Wie wird Feedback von Nutzern zur Verbesserung der generativen KI-Funktionalität erfasst?
Trifft nicht zuTrifft voll zu
16
Organisatorische Verankerung
Welche Stakeholder sind entscheidend für den Erfolg der KI-Integration und wie werden sie einbezogen?
Trifft nicht zuTrifft voll zu
17
Strategische Ausrichtung
Wie wird die strategische Ausrichtung des Unternehmens durch die Einführung generativer KI unterstützt?
Trifft nicht zuTrifft voll zu
18
Kulturelle Reife
Welche Maßnahmen werden ergriffen, um Bedenken der Mitarbeitenden hinsichtlich der KI-Nutzung auszuräumen?
Trifft nicht zuTrifft voll zu

⚡ Phase 3: Systemische Wechselwirkungen

Interdependenzen zwischen den Dimensionen bewerten

19
Strategische Ausrichtung ↔ Kulturelle Reife
Inwiefern wird die KI-Strategie des Unternehmens von der Belegschaft akzeptiert und mitgetragen?
Trifft nicht zuTrifft voll zu
20
Operative Exzellenz ↔ Technologische Befähigung
Wie gut sind die KI-gestützten Dokumentenerstellungsprozesse in die bestehenden HR-Prozesse integriert?
Trifft nicht zuTrifft voll zu

AI-Companion für strategischen Vertrieb

Der AI-Companion für strategischen Vertrieb ist ein methodischer Sparringspartner mit Prozessgedächtnis, der Vertriebsteams dabei unterstützt, komplexe Deals systematisch zu durchdringen – und in entscheidenden Momenten die richtigen Schritte zu setzen.

Kernfunktionen

Strategische Orientierung & Stakeholder-Intelligenz

Der Companion bringt branchenerprobte Methoden wie strukturierte Stakeholder-Analyse und Verhandeln nach Harvard direkt in Ihre konkrete Situation. Er antizipiert, wer wirklich entscheidet – auch wenn diese Person formal nicht in Erscheinung tritt – und durchdringt jeden Stakeholder methodisch: Interessen, Rollen und Einfluss auf den Deal.

Strukturierter Dealbegleitprozess

Vorbereitung: Einbringen des realen Falls und gemeinsame Entwicklung realistischer Szenarien, bevor sie eintreten

Durchführung: Kontinuierliche Begleitung in jeder Phase – gerade unter Zeitdruck wird sichergestellt, dass keine kritische Phase übersprungen wird

Reflexion: Jede Erfahrung wird systematisch ausgewertet und zum Fundament für den nächsten Deal

Training & Coaching ohne Risiko

Der Companion funktioniert auch als persönlicher Trainer und Coach – ohne Druck, ohne Risiko. Eine Verhandlung üben, bevor der Kunde am Tisch sitzt. Ein Gespräch vorbereiten, bevor es stattfindet.

So entsteht Vertriebskompetenz, die nicht vom Zufall abhängt – sondern von Methode.

AI-Companion für strategische Marketing-Kommunikation

Der AI-Companion für strategische Marketing-Kommunikation ist ein methodischer Sparringspartner mit Wissens- und Stilgedächtnis, der Marketing- und Kommunikationsverantwortliche dabei unterstützt, internes Organisationswissen aktivierbar zu machen, Beiträge mit Substanz zu produzieren und hochkarätige Kontakte gezielt aufzubauen – konsistent in Tonalität, Haltung und Markenstimme.

Kernfunktionen

Wissensbasiertes Arbeiten mit RAG-Zugang

Der Companion greift über eine eigene Wissensbasis (Retrieval Augmented Generation) direkt auf Ihre Leistungskataloge, Rollenmodelle und Prozessdokumente zu. So wird latentes Organisationswissen arbeitsfähig: Mitteilungen, Anerkennungsschreiben, Schulungsunterlagen oder strategische Reflexionen entstehen aus Ihrem eigenen Sprachgut – fundiert, konsistent und mit nachvollziehbarem Quellenbezug. Wo Wissen fehlt, weist der Companion aktiv darauf hin und macht Lücken transparent.

Beitragserstellung nach LinkedIn-Standard mit definierter Tonalität

Jeder Beitrag folgt einer fest verankerten Methodik: Hook, Einstieg, ausgewogener Hauptteil, Überleitung, Call-to-Action und passende Hashtags – in der Sie-Form, mit aktiver Sprache und austariertem Satzlängen-Mix. Statt Buzzword-Bingo entstehen Beiträge mit strategischer Tiefe und Mut zur Haltung

 Drei Stufen sichern Qualität:

Entwurf: Aus Stichworten, Rohtexten oder Studien-Auszügen entsteht ein vollständiger, sofort kopierbarer Post

Schärfung: Auf Wunsch liefert der Companion strategische Analyse, Reflexion oder alternative Versionen – als Sparringspartner, nicht als bloßer Generator

Konsistenz: Einheitliche Markenstimme über alle Beiträge hinweg, weil Persona und Positionierung in jedem Output mitlaufen

Strukturierter Beziehungsaufbau & Profilanalyse

Der Companion analysiert LinkedIn-Profile methodisch, erkennt inhaltliche und biografische Anknüpfungspunkte zur eigenen Positionierung und übersetzt diese in personalisierte Erstnachrichten – ohne Floskeln, ohne Vorlagen, ohne austauschbare Standardformeln.

Analyse: Profilauswertung mit Anknüpfungspunkten, konkreten Gemeinsamkeiten und Formulierungsvorschlägen

Ansprache: Erstnachricht auf Basis spezifischer Schnittmengen – authentisch, persönlich und auf Augenhöhe

Anschluss: Begleitung über die Erstnachricht hinaus – Follow-up bei ausbleibender Antwort, Gesprächseinstieg für den ersten Call oder Kommentar-Strategie für nachhaltige Sichtbarkeit

So entsteht Markenkommunikation, die nicht vom Zufall abhängt – sondern von Methode.

 

Marketing Companion · SIMULATOR · NexQube KI Manufaktur
⚠️ SIMULATOR  ·  Dies ist eine Demonstration ohne echte KI-Anbindung  ·  Antworten stammen aus vordefinierten Beispieldialogen
RAG simuliert · 3 Dokumente
📚 Demo-Speicher aktiv
← Wähle zuerst einen Agenten
SIMULATOR-MODUS  ·  keine Server- oder API-Verbindung  ·  Modell-Verhalten: claude-sonnet-4-6  ·  NexQube / KI Manufaktur

KI Assistenten

Einstieg in die KI-Praxis: KI-Assistenten

Hier machen Sie die ersten Schritte vom KI-Tool zum methodischen Sparringspartner. Sie lernen, wie Sie Assistenten entlang klarer Kriterien steuern und mit strukturiertem Wissen versorgen. Vom KI-Kriterien-Check für präzise Prompts über den gezielten Wissenstransfer bis hin zum Einsatz methodischer Modelle für Analyse, Reflexion und Bewertung erfahren Sie, wie KI als triadischer Partner mit Ihnen fundiert arbeitet und nachvollziehbare Ergebnisse liefert.

Kurzbeschreibung:

Dieser Einstiegsworkshop vermittelt Mitarbeitenden die Grundlagen der Arbeit mit KI-Assistenten wie ChatGPT, Claude oder Microsoft Copilot. Sie lernen, durch systematisches Prompt Engineering präzise, nachvollziehbare und qualitativ hochwertige Ergebnisse zu erzielen. Dabei erfahren Sie, wie Sie der KI gezielt Wissen, Methoden und Frameworks zur Verfügung stellen – von SWOT-Analysen über Business Model Canvas bis hin zu systemischen Fragetechniken. So wird die KI zum strategischen Partner, der nicht nur ausführt, sondern methodisch fundiert mit Ihnen arbeitet.

Nach Abschluss können Teilnehmer:

  • KI-Assistenten eigenständig und zielgerichtet für ihre Arbeit einsetzen
  • Professionelle Prompts nach dem KI-Kriterien-Check formulieren
  • Der KI gezielt Methoden, Frameworks und Fachwissen als Arbeitsgrundlage vermitteln
  • KI-Assistenten als methodischen Sparringspartner für Analyse, Beratung und Entscheidungsvorbereitung nutzen
  • Ergebnisse kritisch bewerten, iterativ verbessern und verifizieren
  • Erste Anwendungsfälle im eigenen Arbeitsbereich identifizieren und umsetzen

KI Agenten

Vom Dialog zum autonomen Handeln: KI-Agenten

Hier gehen Sie von der dialogbasierten Unterstützung eines Assistenten den nächsten Schritt zur echten Prozessautonomie. KI-Agenten führen mehrstufige Aufgaben selbstständig durch, und treffen autonome Entscheidungen. Von der Einzelagenten-Architektur mit ReAct-Prinzipien bis zu Multi-Agenten-Systemen, hier erfahren Sie, wie autonome Systeme komplexe Geschäftsprozesse übernehmen.

Kurzbeschreibung

KI-Agenten sind autonome Systeme, die mehrstufige Geschäftsprozesse selbstständig planen, Entscheidungen treffen und durchführen – ohne ständige menschliche Anleitung. Dieser Lernnugget befähigt Sie, den fundamentalen Unterschied zwischen Assistenten und Agenten zu verstehen, einzelne Agenten strategisch zu konzipieren und komplexe Multi-Agenten-Systeme (Master-Slave-Architekturen) für orchestrierte Prozesse zu designen. Der Fokus liegt auf praxisnahen Use Cases mit klaren Governance-Strukturen.

Nach Abschluss können Sie:

  • Den konzeptionellen und operativen Unterschied zwischen KI-Assistenten und KI-Agenten präzise erklären und in Geschäftskontexten anwenden
  • Eine vollständige Agenten-Architektur (Systemprompt, Planung, Tool-Use, Evaluation) eigenständig entwerfen
  • ReAct-Prinzipien (Reasoning + Acting) praktisch anwenden
  • Multi-Agenten-Systeme nach dem Master-Slave-Prinzip konzipieren: Aufgabenverteilung, Orchestrierung, Koordination
  • Memory- und Context-Management für komplexe Aufgabenstellungen implementieren
  • Konkrete Einzel- und Multi-Agenten-Prototypen für Ihre Fachbereiche entwickeln
  • Risiken, Kontrollmechanismen und Compliance-Anforderungen bei autonomen Systemen einschätzen

KI Artefakte

Vollständige KI-Systeme aufbauen: Von der Komponente zur Artefakte

Hier schlüpfen Sie in die Rolles eines KI-Architekten und orchestriere alle Bausteine von einem Prototypen hin zur produktionsreifen Unternehmenslösungen. Von RAG-Systemen, die Firmenwissen intelligent nutzbar machen, über die strategische Wahl zwischen Cloud, On-Premise und Hybrid-Architekturen bis zur governance-konformen Integration in deine IT-Landschaft – hier lernst du, wie Assistenten, Agenten und Prozesse zu skalierbaren Gesamtsystemen zusammenwachsen, die echten Business-Impact liefern.

Kurzbeschreibung

In diesem Modul fügen Sie alle erlernten Bausteine – Assistenten, Agenten, Artefakte und Prozesse – zu produktionsreifen, skalierbaren KI-Gesamtlösungen zusammen. Sie lernen, wie RAG-Systeme Firmendaten intelligent nutzbar machen, welche Plattformarchitekturen (Cloud, On-Premise, Hybrid) für Ihre Anforderungen geeignet sind und wie Sie komplette Lösungen governance-konform in Ihre Unternehmensinfrastruktur integrieren.

Nach Abschluss können Sie:

  • RAG-Systeme konzipieren und in bestehende Systemlandschaften integrieren
  • Plattformarchitekturen (Cloud/On-Premise/Hybrid) bewerten und auswählen
  • Vollständige KI-Lösungen unter Berücksichtigung von Governance, Compliance und Skalierbarkeit designen
  • Verschiedene Komponenten (Assistenten, Agenten, Artefakte, Prozesse) zu funktionierenden Gesamtsystemen orchestrieren