Case Studies: KI im Mittelstand

mindmelt AI, der KI-Bereich der Werbeagentur mindmelt in Frankfurt, baut KI-Lösungen für Kunden und für den eigenen Betrieb. Hier stehen zehn davon, jeweils mit Ausgangslage, Technik und Ergebnis. Das eigene Backoffice von mindmelt braucht mit KI 1,5 statt 9 Stunden pro Woche.

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Case Study 01

Wirtschaftsprüfung: Neumandanten kommen über die Online-Suche

Ausgangslage

Eine Wirtschaftsprüfungsgesellschaft mit enger Nische im Aufsichtsrecht. Wer einen solchen Spezialisten sucht, fragt eine Suchmaschine oder einen KI-Assistenten wie ChatGPT. Die Website sollte für beide lesbar sein.

Lösung

mindmelt hat 132 Seiten mit strukturierten Daten nach Schema.org ausgezeichnet und eine llms.txt angelegt. Ein laufendes GEO-Monitoring beobachtet, wie KI-Suchen die Gesellschaft nennen.

Technik

Schema.org-Auszeichnung, llms.txt für KI-Crawler und ein eigenes Monitoring, das Antworten von ChatGPT und Google AI regelmäßig abfragt.

Ergebnis

Seit der Auszeichnung der 132 Seiten kommen regelmäßig Neumandanten, die die Gesellschaft über die Online-Suche gefunden haben. Im Schnitt sind es zwei bis drei Neumandanten pro Quartal.

Für Ihr Unternehmen heißt das

Jedes erklärungsbedürftige B2B-Angebot lässt sich so aufbereiten, dass KI-Assistenten es verstehen und nennen können. Diese Arbeit bündelt mindmelt in mindmelt Boost.

Case Study 02

Modehandelsagentur: Ein Altsystem ohne Schnittstelle wird für KI lesbar

Ausgangslage

Eine Modehandelsagentur verwaltet ihre Assets in einem Altsystem ohne Schnittstelle. Andere Programme und KI-Assistenten kommen an die Daten nicht heran.

Lösung

mindmelt baut die Asset-Datenbank neu. KI-Assistenten greifen über MCP auf den Bestand zu, und ein nächtlicher Prüflauf kontrolliert, ob die Daten stimmen.

Technik

Neue Datenbank mit eigener Programmierschnittstelle, ein MCP-Server für den KI-Zugriff und ein automatischer Prüflauf jede Nacht.

Ergebnis

Ziel: Ein Bild oder Datenblatt ist in unter einer Minute gefunden, bisher dauert die Suche rund 15 Minuten.

Für Ihr Unternehmen heißt das

Archive, Bildbestände und Produktdaten in Altsystemen lassen sich neu aufsetzen und für KI-Assistenten öffnen. Mehr dazu auf der Seite KI-Wissensdatenbank.

Case Study 03

Distributor: 48.000 Artikel als Bestand und Konfigurator

Ausgangslage

Ein Distributor für Steckverbinder führt rund 48.000 Artikel in seinem ERP. Bestand und Varianten sollen für Kunden abfragbar werden.

Lösung

mindmelt baut Bestandsanzeige und Konfigurator aus dem Bestandsexport, den das ERP bereits liefert.

Technik

Der ERP-Bestandsexport wird eingelesen, aufbereitet und als Bestandsanzeige und Konfigurator ausgegeben.

Ergebnis

Bestandsanzeige und Konfigurator zeigen rund 48.000 Artikel aus der vorhandenen Bestandsdatei. Ziel: Eine Verfügbarkeitsanfrage ist in Sekunden beantwortet, bisher dauert sie rund 10 Minuten.

Für Ihr Unternehmen heißt das

Händler und Hersteller mit großem Katalog können mit der Exportdatei starten, die ihr ERP heute schon erzeugt. Wie Website und ERP zusammenkommen, steht unter ERP-Schnittstelle.

Case Study 04

Firmenwissen aus allen Projekten per Frage abrufbar

Ausgangslage

Wissen aus Kundenprojekten seit 2002 lag bei mindmelt verteilt in Ablagen. Wer einen ähnlichen Fall suchte, musste wissen, wo er steht.

Lösung

mindmelt hat eine interne Wissensdatenbank aus den Projekten aufgebaut. Das Team stellt eine Frage in eigenen Worten und bekommt die passenden Fundstellen.

Technik

Hybrid-Suche aus Stichwortsuche und Bedeutungssuche auf eigenen Servern in Deutschland, abrufbar per Frage.

Ergebnis

Rund 2.000 Einträge sind abfragbar. Eine Antwort kommt in unter einer Minute, die Suche in Ordnern und E-Mails dauerte rund 15 Minuten.

Für Ihr Unternehmen heißt das

Im Projektgeschäft, im Service und im Vertrieb sieht jeder im Team selbst, wie frühere Fälle gelöst wurden, auch neue Mitarbeitende.

Case Study 05

mindmelt ist für KI-Assistenten direkt lesbar

Ausgangslage

KI-Assistenten müssen Leistungen und Referenzen einer Firma meist aus Seiten herauslesen, die für Menschen geschrieben sind.

Lösung

mindmelt betreibt einen öffentlichen MCP-Server mit reinem Lesezugriff, maschinenlesbare Dateien unter /ai/ und eine eigene Seite für KI-Agenten. Ein Cockpit zeigt, welche KI-Bots zugreifen, und prüft, ob sie echt oder gefälscht sind.

Technik

MCP-Server und JSON-Dateien mit Leistungen und Referenzen, dazu ein Cockpit, das echte von gefälschten KI-Bots unterscheidet.

Ergebnis

Rund 3.000 verifizierte KI-Bot-Zugriffe pro Monat.

Für Ihr Unternehmen heißt das

Jede Firma, die von ChatGPT und anderen Assistenten genannt werden will, kann ihre Angaben in dieser Form bereitstellen.

Case Study 06

Vorbereitet ins Erstgespräch mit einem Briefing aus öffentlichen Quellen

Ausgangslage

Vor einem Erstgespräch braucht es ein Bild vom Unternehmen. Die Angaben dafür liegen verstreut auf Website, im Handelsregister und in Stellenanzeigen.

Lösung

Eine KI stellt vor jedem Erstgespräch ein Briefing aus öffentlichen Quellen zusammen: Website, Handelsregister, Stellenanzeigen, Wettbewerb und Suchdaten.

Technik

Recherche-Agent, der öffentliche Quellen abfragt und das Ergebnis als Briefing mit Quellenangaben ausgibt.

Ergebnis

Ein Briefing dauert rund 10 Minuten, die Recherche von Hand dauerte etwa 2 Stunden.

Für Ihr Unternehmen heißt das

Vertrieb, Key Account und Geschäftsführung gehen mit denselben Grundlagen in jedes Erstgespräch. Mehr auf der Seite KI in Marketing & Vertrieb.

Case Study 07

Besprechung rein, Word-Protokoll raus

Ausgangslage

Protokolle von Besprechungen und Kundenterminen schrieb bisher jemand von Hand.

Lösung

Aufnahmen werden mit Sprechertrennung transkribiert. Aus dem Text entsteht ein Protokoll mit Teilnehmern, Absprachen und nächsten Schritten.

Technik

Spracherkennung mit Sprechertrennung auf eigener GPU-Infrastruktur, Ausgabe als Word-Dokument.

Ergebnis

Rund 15 Minuten nach dem Ende eines 60-Minuten-Termins liegt das fertige Protokoll vor.

Für Ihr Unternehmen heißt das

Besuchsberichte, Protokolle und Interviews liegen kurz nach dem Termin vor und lassen sich ins CRM übernehmen.

Case Study 08

Auftrag per E-Mail bis CMS-Eintrag in unter zehn Minuten

Ausgangslage

Aufträge für Website-Inhalte kamen per E-Mail und wurden von Hand ins CMS übertragen.

Lösung

Ein Ticketsystem nimmt Aufträge per E-Mail an. Mehrere KI-Agenten teilen sich die Arbeit: ein Teamchef verteilt, ein Konzepter plant, ein Umsetzer baut, eine Qualitätsprüfung kontrolliert das Ergebnis.

Technik

Python-Dienst, der das Postfach liest, Aufträge an spezialisierte Agenten verteilt und Ergebnisse direkt ins REDAXO-CMS schreibt.

Ergebnis

Vom Auftrag bis zum CMS-Eintrag vergehen unter zehn Minuten, vorher waren es zwei Stunden.

Für Ihr Unternehmen heißt das

Anfragen, interne Aufträge und Content-Wünsche laufen in einen festen Ablauf mit Prüfung, und jeder Schritt ist protokolliert.

Case Study 09

Verwaltung von 9 auf 1,5 Stunden pro Woche

Ausgangslage

Angebote, Rechnungen und Kundendaten wurden von Hand gepflegt. Die Verwaltung kostete rund neun Stunden pro Woche, eine Rechnung 45 Minuten.

Lösung

mindmelt hat ein eigenes Backoffice gebaut: Angebote, Rechnungen nach ZUGFeRD und Kundendaten in einer Anwendung.

Technik

Eigene Anwendung, die Rechnungen im ZUGFeRD-Format erzeugt.

Ergebnis

Verwaltung von rund 9 auf rund 1,5 Stunden pro Woche. Eine Rechnung braucht unter 5 Minuten, vorher 45 Minuten. Das System läuft seit März 2025.

Für Ihr Unternehmen heißt das

Dienstleister und kleine Verwaltungen führen Angebote, Rechnungen und Kundendaten an einer Stelle, und die Rechnungen kommen im ZUGFeRD-Format, das Buchhaltungsprogramme einlesen können.

Case Study 10

Energieversorger: Website-Pflege per KI direkt im CMS

Ausgangslage

Ein Energieversorger lässt seine Website von mindmelt betreuen. Änderungen an Inhalten kommen regelmäßig.

Lösung

Eine Schnittstelle verbindet die KI mit dem CMS des Kunden. Änderungen an Texten und Inhalten setzt die KI direkt im Redaktionssystem um.

Technik

Eigene Schnittstelle zwischen KI-Assistent und CMS, über die Inhalte gelesen und geschrieben werden.

Ergebnis

Eine Textänderung dauert rund 5 Minuten, im Backend waren es rund 30 Minuten.

Für Ihr Unternehmen heißt das

Websites lassen sich per Nachricht pflegen, auch wenn im Haus niemand das CMS bedient.

Was können wir für Sie bauen?

30 Minuten am Telefon. Danach wissen Sie, welcher dieser Fälle Ihrem Ablauf am nächsten kommt und wie der erste Schritt aussieht.

Stand: Oktober 2026 · Ingo Krumm, Inhaber mindmelt

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mindmelt Frankfurt
hallo@mindmelt.de