KI im Unternehmen einführen: Wie eine 10-Personen-Agentur Entwicklung, Vertrieb und Buchhaltung auf KI umgestellt hat. Ehrlicher Bericht, Teil 1.
Vor zwei Jahren waren wir eine ganz normale Software-Agentur. Zehn Leute in Salzburg, solide Projekte in Angular, React Native und NestJS, zufriedene Enterprise-Kunden im DACH-Raum. Es lief gut. Und genau das war das Problem: Es lief gut genug, um nichts ändern zu müssen.
Heute ist Honeyfield ein anderes Unternehmen. Nicht, weil wir uns ein neues Logo verpasst und "AI" in die Tagline geschrieben haben. Sondern weil wir jeden einzelnen Bereich der Firma auseinandergenommen und mit KI neu zusammengesetzt haben: die Softwareentwicklung selbst, den Vertrieb, das Marketing, die Buchhaltung, die Rechnungslegung, die Zeiterfassung. Und weil aus diesem Umbau eigene Produkte entstanden sind, die wir heute an Unternehmen verkaufen, die denselben Weg gehen wollen.
Dieser Artikel ist der Auftakt zu einer achtteiligen Serie darüber, wie man KI im Unternehmen wirklich einführt. Nicht als Erfolgsgeschichte aus dem Marketing-Baukasten, sondern so, wie unsere KI-Transformation tatsächlich gelaufen ist: mit Umwegen, mit Dingen, die nicht funktioniert haben, und mit den Zahlen und Werkzeugen dahinter.
Die ehrliche Antwort: nicht aus Weitsicht, sondern aus Neugier. Wir haben angefangen, KI-Tools in der Entwicklung auszuprobieren, weil wir wissen wollten, ob das Werkzeug hält, was der Hype verspricht. Die ersten Ergebnisse waren durchwachsen. Die zweiten auch. Aber irgendwann kam der Punkt, an dem eine Aufgabe, für die wir früher eine Woche eingeplant hätten, an einem Nachmittag fertig war. In Produktionsqualität.
Ab diesem Moment war die Frage nicht mehr, ob wir umbauen, sondern wie schnell wir es schaffen, bevor es unsere Mitbewerber tun.
Und dann kam die zweite Erkenntnis, die eigentlich wichtigere: Die Entwicklung war nur der Anfang. Wenn ein KI-Assistent Code schreiben kann, kann er auch Rechnungen prüfen, Zeiterfassungen auswerten, Angebote strukturieren, Kampagnen analysieren und Verträge vorbereiten. Vorausgesetzt, er kommt an die richtigen Daten. Genau daran arbeiten wir seitdem.
Websites und Anwendungen, die früher als Custom-Lösung Wochen oder Monate gedauert haben, bauen wir heute in Stunden bis Tagen. Das ist keine Übertreibung, sondern gelebter Alltag. KI-Tools wie Claude sind bei uns fester Bestandteil des Entwicklungsprozesses, vom ersten Architekturentwurf bis zum Deployment.
Was dabei gerne unterschlagen wird: Schneller bauen heißt nicht automatisch besser bauen. Wir mussten unsere Qualitätssicherung, unsere Code-Standards und unsere Review-Prozesse komplett neu denken, damit die Geschwindigkeit nicht auf Kosten der Qualität geht. Wie das aussieht, zeigen wir in Teil 2 der Serie.
Das ist der Teil, bei dem Geschäftsführer-Kollegen regelmäßig hellhörig werden. Unsere Buchhaltung, Rechnungslegung und Zeiterfassung laufen heute KI-gestützt. Der Monatsabschluss, der früher ein zäher Nachmittag voller Copy-Paste zwischen Zeiterfassung, Buchhaltungssoftware und Banking war, ist heute ein Dialog mit Claude: Stunden aus Clockify ziehen, Rechnungen in sevDesk anlegen, Gutschriften für Freelancer erstellen, Überweisungslisten generieren.
Möglich machen das sogenannte MCP-Server, kleine Verbindungsstücke, die KI-Assistenten sicher an bestehende Systeme anbinden. Wir haben sie für unsere eigenen Tools entwickelt und implementiert. Teil 3 der Serie zeigt den Workflow im Detail.
Inbound wie Outbound: Content-Erstellung, SEO-Analysen, Google-Ads-Steuerung, Reporting. Auch hier gilt, die KI ersetzt nicht die Strategie, aber sie erledigt die Fleißarbeit, die früher den Großteil der Zeit gefressen hat. Teil 4 geht ins Detail.
Aus dem Umbau ist etwas entstanden, das wir so nicht geplant hatten: ein eigenes Produktportfolio. Weil wir jedes Problem, das wir für uns selbst gelöst haben, irgendwann auch für Kunden lösen konnten.
Das Honeyfield AI Gateway. Viele Unternehmen im DACH-Raum, gerade im Finanzsektor oder in kritischer Infrastruktur, dürfen die neuesten KI-Modelle schlicht nicht direkt nutzen: DSGVO, DORA, NIS2, KRITIS. Unser AI Gateway löst genau das. Alle KI-Anfragen laufen über EU-Infrastruktur, kein Datenabfluss an US-Server, volle Kontrolle und Nachvollziehbarkeit: DSGVO-konforme KI, ohne auf die besten Modelle zu verzichten. Damit können auch regulierte Unternehmen mit den aktuellsten Modellen arbeiten, ohne Konsequenzen fürchten zu müssen. Teil 5.
MCP-Server für echte Daten. Wir haben unter anderem MCP-Server für das österreichische Rechtsinformationssystem (RIS) und für EUR-Lex, das europäische Rechtsportal, entwickelt. Das Ergebnis: Rechtsrecherche direkt aus Claude oder ChatGPT heraus, mit der eigenen Subscription, ohne zusätzliche Token-Kosten, ohne Medienbruch. Teil 6.
Der Agent Hub. Unsere Plattform, mit der wir moderne KI-Chatbots in Tagen statt Monaten entwickeln, zum Beispiel den GPAI-Checker, der für die Gewerkschaft GPA arbeitsrechtliche Erstinformation mit verifizierten Gesetzesquellen liefert. Alle Chats laufen automatisch über das AI Gateway und sind damit von Haus aus DSGVO-konform. Teil 7.
Damit hier kein falscher Eindruck entsteht: Der Umbau war kein gerader Weg. Wir haben Workflows gebaut, die nach zwei Wochen wieder in der Tonne gelandet sind. Wir haben KI-Output ungeprüft übernommen und es bereut. Wir haben gelernt, dass die Technologie schneller ist als die eigenen Gewohnheiten, und dass der schwierigste Teil der Transformation nicht die Tools sind, sondern die Frage, wann man der KI vertraut und wann besser nicht.
Genau darüber sprechen wir in dieser Serie offen. Weil wir glauben, dass genau diese Ehrlichkeit gerade fehlt: zwischen den KI-Hype-Predigern auf der einen Seite und den Bedenkenträgern auf der anderen.
Wenn Sie sich in einem der Themen wiederfinden, ob Sie Ihre eigenen Prozesse modernisieren wollen oder als reguliertes Unternehmen einen sicheren Weg zu den neuesten KI-Modellen suchen: Sprechen Sie mit uns. Wir haben den Weg selbst hinter uns und wissen, wo die Stolpersteine liegen.
Honeyfield GmbH ist eine Software- und AI-Agentur aus Salzburg. Wir entwickeln individuelle Softwarelösungen, KI-Agenten und DSGVO-konforme KI-Infrastruktur für Unternehmen im DACH-Raum.
Zwei Jahre KI-Automatisierung im eigenen Unternehmen: was messbar besser wurde, was gescheitert ist und was wir heute anders machen würden. Das Serien-Finale.
Einen KI-Chatbot erstellen, der wirklich hilft: Wie der Honeyfield Agent Hub Chatbots für Unternehmen in Tagen liefert – automatisch DSGVO-konform.
Was ist ein MCP Server? Wie das Model Context Protocol Claude und ChatGPT an echte Datenquellen anbindet – von RIS und EUR-Lex bis Buchhaltung und Zeiterfassung.