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Managed AI Services

KI, die im Betrieb immer besser wird.

Wir betreiben eure KI in HubSpot: Agents pflegen, Governance sichern, Wirkung messen, Neues einführen. Damit aus dem gelungenen Start ein dauerhafter Ertrag wird.

zur AI-Checkliste
  • HubSpot Platinum Partner
  • Etappen S und E im LOTSE-Modell
  • Fester Ansprechpartner

Die Ausgangslage

Der schwierigste Teil der KI-Transformation kommt nach dem Piloten. Wissensbasen veralten, Prompts und Regeln brauchen Pflege, neue Features erscheinen im Monatstakt. Ohne klaren Betrieb sinkt die Qualität leise, das Vertrauen der Teams gleich mit. KI ist kein Projekt mit Enddatum. KI ist ein Betriebsmodell.

Managed AI Services

Eure Etappe im LOTSE-Modell

Managed AI Services tragen die Etappen S und E: Skalierung und Ertrag. Wir halten Kurs, wenn der Alltag zurückkommt: Bewährtes ausweiten, Qualität sichern, Outcomes belegen. Und jeder gemessene Ertrag speist das nächste Lagebild.

  1. L Lagebild
  2. O Orientierung
  3. T Testlauf
  4. S Skalierung
  5. E Ertrag

Unser Ansatz

Betrieb mit Verantwortung

Agents, Automationen und Wissensbasen haben bei uns einen Kümmerer. Qualität bleibt hoch, auch wenn bei euch niemand Zeit hat.

Governance gelebt

Rollen, Freigaben und Kontrollen sind eingerichtet und werden geprüft. KI handelt nachweisbar in euren Grenzen.

Ertrag belegt

Wir messen Outcomes quartalsweise im Vorher-nachher-Format: gesparte Zeit, gesenkte Kosten, mehr Umsatz.

Vorsprung gehalten

Neue HubSpot-KI-Features prüfen wir für eure Use Cases und führen ein, was trägt. Ihr bleibt vorn, ohne selbst zu forschen.

Das bekommt ihr.

  • Laufende Pflege von Agents, Prompts, Regeln und Wissensbasen
  • Qualitäts-Monitoring mit definierten Schwellwerten und Alerts
  • Governance-Betrieb: Rollen, Freigaben, Audit-Fähigkeit
  • Quartalsweiser Outcome-Report für die Geschäftsführung
  • Rollout neuer Use Cases über Teams und Abteilungen
  • Feature-Radar: Bewertung neuer HubSpot-KI-Funktionen

Managed AI Services

So läuft es ab

  1. Übernahme Bestehende KI-Setups aufnehmen und Baseline messen

    Ergebnis: ein Betriebsplan mit Startwerten

  2. Betrieb Pflegen, monitoren, sichern

    Ergebnis: gleichbleibend hohe Qualität

  3. Ausbau Bewährtes skalieren, Neues pilotieren

    Ergebnis: wachsender Nutzen Quartal für Quartal

  4. Nachweis Outcomes berichten und nächsten Zyklus planen

    Ergebnis: Ertrag, der das neue Lagebild speist

Mark Lotse X Du

Für wen das passt.

  • Für Unternehmen mit produktiver KI in HubSpot, die Qualität und Tempo halten wollen.
  • Für Teams nach dem LOTSE-Einstiegsprojekt, die den Retainer als logische Fortsetzung nutzen.

FAQ

Häufige Fragen.

Was kostet der Managed AI Retainer?

Das richtet sich nach Umfang und Anzahl der Use Cases. Den Rahmen benennen wir transparent im ersten Gespräch, noch vor dem Einstiegsprojekt.

Wie weisen wir den Nutzen von Managed AI Services intern nach?

Der Outcome-Report weist den Nutzen nach: Jeder Use Case hat Startwerte und aktuelle Werte. Gesparte Zeit, Reaktionszeiten und Umsatzeffekte stehen quartalsweise schwarz auf weiß.

Behalten wir die Kontrolle bei AI Managed Services?

Ja, ihr behaltet die volle Kontrolle. Governance heißt bei uns: Ihr definiert die Grenzen, wir setzen sie technisch durch und berichten. Jede Ausweitung entscheidet ihr.

 

Können wir den Betrieb aus den AI Managed Services später selbst übernehmen?

Ja, das ist ausdrücklich vorgesehen. Ein Center of Excellence in eurem Haus bauen wir in der Skalierung mit auf. Der Retainer passt sich eurem Reifegrad an.

Macht KI zum Betriebsmodell.

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