Use Cases

Der Intelligence Layer hinter entscheidungsstarken Unternehmen.

Konzerne und Mittelständler im DACH-Raum führen ihre Intelligence-Bereiche mit AI-Mitarbeitern: außen beobachtet, mit den eigenen Zahlen verknüpft, im ganzen Unternehmen abrufbar. Vom Produktmanagement im Maschinen- und Anlagenbau über den Nachtlauf bei Morningstar bis zum Vertrieb von gastromatic, dazu Projekte, die wir anonymisiert zeigen.

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Lernen Sie unsere Kunden kennen.

Konzerne und Mittelständler zeigen, welche Aufgaben ihre AI-Mitarbeiter heute übernehmen. Teils anonymisiert, jede Angabe trägt Quelle und Datum.

Finanzwesen Morningstar: Depots gegen die Zielausrichtung geprüft, Vorschläge mit Begründung. Auf Basis der Morningstar-Daten prüfen zwei AI-Mitarbeiter Depots gegen die Zielausrichtung, bereiten Umschichtungsvorschläge mit Begründung vor und entwerfen die Pflichtdokumente. In einer Woche vom Konzept zum lauffähigen Prototyp für das KI-Bootcamp in Frankfurt. Case Study lesen

Maschinen- und Anlagenbau Wettbewerber und Kunden jeden Morgen mit Quelle und Datum. Zwei AI-Mitarbeiter beobachten für das Business- und Market-Intelligence-Team die Unternehmen aus Kunden- und Wettbewerbsportfolio: Preise, Produkteinführungen, Zukäufe, Standorte. Das Produktmanagement arbeitet auf einer Grundlage, und jede Angabe lässt sich bis zur Fundstelle aufklappen. Anonymisiert.

Software und Dienstleistung gastromatic: Jede Anfrage kommt vorbereitet in den Vertrieb. Der AI-Mitarbeiter für Lead Intelligence recherchiert Zielkunden wie Golf- und Hotel-Resorts, reichert Ansprechpartner in HubSpot an und bereitet jedes Erstgespräch vor. Die Sales Development Representatives rufen vorbereitet an, statt zu suchen. Case Study lesen

M&A-Beratung KERN Unternehmensnachfolge: Rechnungen, Angebote und NDAs aus einer Teams-Nachricht. Drei AI-Mitarbeiter erfassen am Standort Essen Aufwände, erstellen daraus Rechnungen, bauen Angebote auf und setzen Geheimhaltungsvereinbarungen auf. Bedient werden sie über Microsoft Teams und per E-Mail, das Team arbeitet in seinen gewohnten Werkzeugen weiter. Case Study lesen

Tierernährung Rohstoffe, Regulierung und Handelsströme, eingeordnet statt gemeldet. Ein AI-Mitarbeiter für Market Intelligence beobachtet Rohstoffpreise, neue Vorgaben in den Zielmärkten, Handelsströme und Nachfragesignale und ordnet sie gegen die eigene Planung ein. Das Ergebnis kommt als wöchentlicher Newsletter in die Fachbereiche. Anonymisiert.

Personalmarketing hearthunting: Recherche und Erstansprache für ein Ein-Personen-Vertriebsteam. Zwei AI-Mitarbeiter recherchieren Kontakte aus der Zielgruppe Spedition und Logistik, prüfen offene Stellen auf den Karriereseiten und führen die personalisierte Erstansprache per E-Mail und LinkedIn. Positive Antworten werden zu vereinbarten Erstgesprächen. Case Study lesen

Netzwerk und Weiterbildung · Projekt Leaders of AI: 60 Fachleute bauen an einem Tag fünf spezialisierte AI-Teams. Mit Leaders of AI, EY, ThynkAI und Virtual Identity entwickelte scoreprise.AI ein funktionsfähiges Multiagentensystem. Beim eintägigen Leaders Lab im EY Wave Space am 21. Februar 2025 bauten 60 Fachleute daraus fünf spezialisierte AI-Teams. Case Study lesen

Pharma Zielpraxen für den medizinischen Außendienst recherchiert und validiert. Ein AI-Mitarbeiter für Lead Intelligence recherchiert und validiert Arztpraxen nach den Kriterien des Außendienstes, je Vertriebsregion in Deutschland und Österreich. Jeder Datensatz trägt seine Signalkette, der Außendienst erhält ihn vor dem Besuch. Anonymisiert.

Hochschule und Forschung · Projekt Leuphana: Wie menschlich darf ein Chatbot wirken? Eine Studie mit 500 Studierenden. Vier Chatbot-Varianten in einem 2x2-Design, schnell oder langsam, persönlich oder unpersönlich. scoreprise.AI hat die Studie von Prof. Dr. Monika Imschloss und Dr. Lennart Seitz technisch begleitet; über 500 Studierende nahmen teil. Case Study lesen

Medien und Bildung · Projekt campus a: Journalistisches Feedback für Österreichs erste bundesweite Schülerzeitung. Ein maßgeschneiderter Chatbot gibt 12- bis 18-Jährigen Rückmeldung zu ihren Texten, etwa zu fehlender Gegenseite, Passivsätzen oder vermischten Fakten und Meinungen. Gebaut in gemeinsamer Lernarbeit mit Gründer Bernhard Salomon. Case Study lesen

Finanzwesen Fondscockpit mit Peer-Positionierung im Wochentakt. Ein AI-Mitarbeiter für Institutional Asset Management stellt die Kennzahlen der eigenen Fonds wöchentlich gegen die Vergleichsgruppe, mit Quelle an jeder Zahl. Die Einordnung und jede Entscheidung bleiben beim Portfoliomanagement. Beispielszenario.

Mittelstand Quartalsreport aus den Systemen statt aus Nachfragen. Ein AI-Mitarbeiter für OKR-Management holt den Fortschritt zu Zielen und Kennzahlen aus CRM, ERP und Projekttools, fragt bei Verantwortlichen nach, wo Angaben fehlen, und stellt das Quartalsreporting mit der Quelle an jeder Zahl zusammen. Geschäftsführung und Teams sehen denselben Stand. Beispielszenario.

Was Intelligence-AI-Mitarbeiter möglich machen.

„Eine reine Grenz- und Compliance-Prüfung kann heute jede Software. Echte KI muss mehr leisten: eine eigene, begründete Einschätzung, an der man merkt, dass wirklich Intelligenz dahintersteckt.“

Kathryn Kexun Hengst-Li

Director Business Development, Morningstar

„Je genauer ich Carl sagen kann, wonach er suchen soll, desto besser sind die Ergebnisse. Für uns war das ein wichtiger Schritt, um mit den vorhandenen Ressourcen effizienter zu arbeiten. Carl ist dabei mehr als nur ein Tool: Er ist ein echter Kollege, der das Team spürbar entlastet.“

Christian Fuchs

Head of Sales, gastromatic

„Aufwandserfassung, Rechnungen, Angebote und NDAs laufen bei uns über AI-Mitarbeiter in Teams und per E-Mail. Was früher Nachmittage gekostet hat, ist heute eine Nachricht.“

Dr. Peter Slawek

Partner, KERN Unternehmensnachfolge

„Wir bringen die Erfahrung aus Transformationsprojekten im Finanzwesen ein, scoreprise.AI die AI-Mitarbeiter. Als Partnerunternehmen entwickeln wir gemeinsam Lösungen, die im geregelten Betrieb bestehen und nicht im Pilotprojekt enden.“

Ralf Temporale

Country Lead und Managing Director, Projective Group

„Die sind nicht belehrend an die Sache herangegangen, um zu demonstrieren, was sie alles wissen, sondern sie sind lernend daran herangegangen.“

Bernhard Salomon

Gründer, campus a

Der Weg

Vom Erstgespräch in den Regelbetrieb, in fünf Stufen.

Der Einstieg bleibt bewusst klein · monatlich kündbar

Erstgespräch Dialogisch geführt und ohne Präsentation. Geklärt wird, wo Intelligence-Arbeit heute von Hand entsteht und welcher Fall die höchste Priorität trägt.

Scoping-Workshop Die erste kostenpflichtige Schwelle, gemeinsam mit dem technischen Leiter. Ergebnis ist ein fertiges Rollenprofil aus Zielprofil, Signalen, Mengengerüst und Lieferformat. Die Commitment-Fee wird mit dem Angebot verrechnet.

Angebot Zwei bis drei Tage später. Aufgebaut aus nummerierten Bausteinen mit festen Preisen und fortlaufend nummerierten Leistungsmerkmalen, auf die über die gesamte Laufzeit verwiesen wird.

Aufbau In zwei bis drei Gruppen, jede mit einem prüfbaren Ergebnis: erst für einen Fall bauen, mit dem Fachverantwortlichen validieren, dann skalieren. Wöchentliche Abstimmung, geteiltes Board.

Regelbetrieb Quellenpflege, Support und Modellwechsel, monatliches Review, quartalsweise Optimierung. Monatlich kündbar, der erste Monat ist eine gemeinsame Kalibrierungsphase.

Nächster Schritt

Ihr Anwendungsfall, an einem vergleichbaren Fall gezeigt.

Erstgespräch anfragen Monatlich kündbar · Betrieb in der EU