Diese Website wurde mit KI im plugnpl.ai Launchpad erstellt
plugnpl.ai
Use Cases

Enterprise-KI, die echte messbare Ergebnisse liefert

Ein Einblick in Kundenprojekte aus Versicherung, Logistik, Fertigung und Pflege, anonymisiert, mit echten Ergebnissen und ehrlichen Stolpersteinen.

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Aus Kundenprojekten

Was Teams wirklich gebaut haben

Eine Auswahl, nicht die ganze Liste. Jedes Projekt ist anonymisiert, was bleibt, sind der Prozess, das Vorgehen und das Ergebnis.

Logistik

Überhang-Disposition: Ein Agenten-Team bereitet die Entscheidung vor

Eine Empfehlung je Überhang, fertig vor Arbeitsbeginn.

Entscheidungsvorbereiter
Versicherung

Prüf-Assistent: Vertragsdaten automatisch gegen die Police abgleichen

Der ganze Vertragsbestand wird prüfbar statt nur eine Stichprobe.

Abgleich-Agent
Versicherung

Vertriebsassistent: Das Jahresgespräch in einer Minute vorbereitet

Fünf Quellsysteme in einem Briefing zusammengeführt.

Briefing-Agent
Fertigung

Reklamationen: 30 % mehr Fälle bei gleicher Teamgröße

Hunderte Mails am Tag werden zu strukturierten, nachvollziehbaren Fällen.

Posteingang zu Daten
Pflege

Antragsportal: Eigene Anwendung gebaut statt Standardsoftware angepasst

Freigabeketten, die keine Standardsoftware ohne teures Customizing abbildet.

Bauen statt kaufen
Pflege

Mängel-App: Gesetzliche Prüfungen lückenlos und digital nachweisen

38 Standorte auf einen Blick, die Haftung abgesichert.

Bauen statt kaufen
LogistikEntscheidungsvorbereiterUmgesetzt mit Multi-Agent-Workflow

Überhang-Disposition: Ein Agenten-Team bereitet die Entscheidung vor

Stückgut-Kooperation mittelständischer Speditionen

Ausgangslage

  • Sternstrukturnetz mit 6 Umschlag-HUBs und rund 600 Linienverkehren zu Partnerdepots
  • Jeden Morgen je HUB: Ware, die nachts nicht mehr auf die Linie passte. Mitgeben, Zusatz-LKW oder bündeln?
  • Hallenbestand und Linienhistorie liegen in getrennten Systemen, Zusatzfahrten laufen oft mit negativem Deckungsbeitrag

Die Lösung

  • Ein koordinierender Agent steuert zwei Daten-Agenten, einen für den Live-Bestand und einen für die Linienhistorie
  • Ein festes Regelwerk: Relevanz, dann Kapazität, dann Wirtschaftlichkeit, mit Saisonlogik über den Vorjahresmonat
  • Je Überhang genau eine Empfehlung: reguläre Linie, Kostenreferenz für eine Zusatzfahrt oder manuell prüfen

Ergebnisse

~7 Min.

Analyse pro HUB, fertig vor Arbeitsbeginn

≤ 50

Ziel-Depots pro HUB und Tag, Ergebnis trotzdem in Minuten

1

begründete Empfehlung je relevantem Überhang

Learnings

  • Kein Big Bang: ein HUB, ein Sendungstyp, dann schrittweise ausbauen
  • Akzeptanz entsteht durch Nachvollziehbarkeit: Kapazität, Deckungsbeitrag und Datenbasis liegen jeder Empfehlung bei
  • Nichts erfinden: Fehlende Daten werden gekennzeichnet, nie geschätzt
VersicherungAbgleich-AgentUmgesetzt mit Microsoft Copilot in Teams

Prüf-Assistent: Vertragsdaten automatisch gegen die Police abgleichen

Industrieversicherungsmakler, Transport und Logistik

Ausgangslage

  • Vertragsdaten werden im Bestandssystem von Hand erfasst, maßgeblich ist die Police, beides muss übereinstimmen
  • Die Qualitätssicherung prüft Feld für Feld von Hand, Policen teils auf Englisch und mit anderen Datums- und Betragsformaten
  • Sechsstelliger Vertragsbestand, von Hand sind nur Stichproben möglich

Die Lösung

  • Vertragsnummer rein, konsolidierte Abgleichstabelle raus, direkt in Teams
  • 12 feste Prüffelder mit Zuordnung von Dokumentbegriff zu Systemfeld, englische Synonyme inklusive
  • Normalisierung vor dem Vergleich, Status je Feld: Übereinstimmung, Abweichung mit beiden Werten oder fehlend

Ergebnisse

In Sekunden

je Vertrag, statt die Police zu lesen und die Maske zu vergleichen

12

Prüffelder, immer gleich, immer normalisiert

Ganzer Bestand

prüfbar statt nur Stichproben, Datenlücken werden sichtbar

Learnings

  • Harte Regel: nie raten. Fehlendes oder Unleserliches wird als NULL ausgewiesen
  • Ein Nebeneffekt, mit dem niemand gerechnet hat: Der Agent deckt systematische Datenlücken auf
  • Der Mensch entscheidet, was folgt: Korrektur im System oder Nachtrag beim Versicherer
VersicherungBriefing-AgentUmgesetzt mit Microsoft Copilot Studio

Vertriebsassistent: Das Jahresgespräch in einer Minute vorbereitet

Industrieversicherungsmakler, Transport und Logistik

Ausgangslage

  • Vor jedem Jahresgespräch: Verträge, Prämien, offene Posten, Tickets und Schriftwechsel aus 5 und mehr Systemen zusammensuchen
  • Der Schriftwechsel liegt oft ohne Vertragsbezug ab, das Suchen verschlingt Stunden
  • Kundenwissen steckt in Köpfen und geht beim Betreuerwechsel verloren

Die Lösung

  • Ein Agent in Microsoft Copilot Studio, direkt in Teams und M365 Copilot
  • Die Vollständigkeit kommt aus der Datenbank, das Sprachmodell priorisiert und fasst zusammen
  • Zwei Skills, Jahresgespräch-Briefing und Kundenschnellcheck, dazu sechs Einstiegs-Prompts

Ergebnisse

1 Min.

Laufzeit statt 2 bis 3 Tagen Vorbereitung je Kundengespräch

≤ 1 Tag

Datenstand statt bis zu 12 Monate alter Exporte

5+

Quellsysteme in einem Briefing zusammengeführt

Learnings

  • Der größte Hebel waren aktuelle Daten, nicht das Modell
  • Im ersten Test fehlte der prämienstärkste Vertrag, seitdem ist die Arbeitsteilung zwischen Datenbank und Modell klar geregelt
  • Der Fachbereich war die Testgruppe, mit wöchentlichem Abgleich an echten, manuell vorbereiteten Gesprächen
FertigungPosteingang zu DatenUmgesetzt mit plugnpl.ai

Reklamationen: 30 % mehr Fälle bei gleicher Teamgröße

Küchenhersteller mit über 1.000 Mitarbeitenden

Ausgangslage

  • Jede vierte Stunde im Verkaufsinnendienst ging für Reklamationen drauf
  • Hunderte E-Mails täglich, in Dutzenden Formaten und Sprachen, an unterschiedliche Postfächer
  • Erfassung von Hand, oft unvollständig, Pflichtangaben mussten nachgefordert oder ergänzt werden

Die Lösung

  • Ein zentrales Postfach, alle Reklamationen laufen an einem Punkt zusammen
  • Die KI liest die E-Mails aus und überführt die Inhalte in ein Standardlayout
  • Fehlende Pflichtfelder werden erkannt, die Rückfrage entsteht KI-generiert und geht erst nach Prüfung raus
  • Eine Reklamationsdatenbank baut sich automatisch auf, Text und Bild

Ist der Prozess kaputt? So viele bearbeitete Reklamationen an einem Tag hatten wir noch nie.

Qualitätssicherung, Küchenhersteller

Ergebnisse

+30%

Reklamationen bearbeitet, bei gleicher Teamgröße

−80%

manuelle Dateneingabe durch Standardisierung

100%

Nachvollziehbarkeit jeder KI-Interaktion

Learnings

  • Human-in-the-Loop bei jeder Rückfrage, die den Kunden erreicht
  • Jede KI-Interaktion wird getrackt, die Nachvollziehbarkeit bleibt lückenlos
  • Fachkräfte gewinnen Zeit für kritische Fälle statt repetitiver Erfassung
Die Plattform dahinter ansehen
PflegeBauen statt kaufenUmgesetzt mit Launchpad

Antragsportal: Eigene Anwendung gebaut statt Standardsoftware angepasst

Pflegegruppe mit rund 3.000 Mitarbeitenden an 38 Standorten

Ausgangslage

  • Anträge für Anschaffungen, Personal, Fuhrpark und IT laufen per Mail, Freigaben kommen als Antwort im Thread zurück
  • Den Überblick geben Excel-Listen einzelner Abteilungen, mit jedem Zukauf kommen eigene Wege dazu
  • Bis zu 4 Freigabestufen je nach Kategorie, Standort und Betrag, bei rund 160 Anträgen im Monat

Die Lösung

  • Bauen statt kaufen, mit Launchpad, unserem Framework für KI-gestütztes Coding
  • Ein Portal auf Azure mit eigener SQL-Datenbank, Rollen und Rechte über Entra ID
  • Freigabeketten nach Kategorie, Standort und Betrag, mit standortübergreifender Sicht auf alle offenen Vorgänge

Ergebnisse

1 bis 2

Personen in wenigen Wochen, statt 3 bis 4 Beteiligter über Monate

Stunden

für Änderungen an der Freigabelogik statt eines Change Requests

5.000 auf 500 €

Schwelle für Stufe 4, vom CEO selbst angepasst

Learnings

  • Standardsoftware bildet firmenspezifische Freigaben nur mit teurem Customizing ab
  • Der Kunde arbeitet von Anfang an mit und entwickelt die Anwendung selbst weiter
  • Eigene Schnittstellen statt Herstellergrenzen, keine zusätzlichen SaaS-Lizenzen
So baut Launchpad das
PflegeBauen statt kaufenUmgesetzt mit Launchpad

Mängel-App: Gesetzliche Prüfungen lückenlos und digital nachweisen

Pflegegruppe mit rund 3.000 Mitarbeitenden an 38 Standorten

Ausgangslage

  • Hausmeister und Facility Manager führen Wochen- und Monatsprotokolle für Brandschutz, Elektrik, Wasser und Gebäudepflege
  • Dokumentation auf Papier vor Ort, anschließend Übertrag in Excel
  • Die Prüfungen sind Pflicht und der Betreiber haftet, der Nachweis war verteilt und nicht standortübergreifend einsehbar

Die Lösung

  • Eine mobile Anwendung, KI-gestützt gebaut auf eigener Infrastruktur
  • Handy-App mit Foto-Dokumentation, Statusverfolgung jedes Mangels und digitaler Unterschrift
  • Facility Manager sehen standortübergreifend, welche Protokolle offen sind

Ergebnisse

0

Medienbrüche, kein Übertrag mehr von Papier nach Excel

38

Standorte auf einen Blick, mit offenen Protokollen und Mängeln

4

Prüfbereiche: Brandschutz, Elektrik, Wasser, Gebäudepflege

Learnings

  • Einmal aufgebaut, trägt das Vorgehen über den ersten Prozess hinaus
  • Klare Verantwortlichkeit je Standort und je Protokoll
  • Der Nutzen liegt hier vor allem in Haftung und Compliance, nicht nur in der Zeitersparnis
So baut Launchpad das

Alle Kundenprojekte sind anonymisiert. Die Inhalte stammen aus dem Vortrag „KI im Mittelstand: Use Cases aus der Praxis“ beim AI Circle Mittelstand, Düsseldorf, 24. September 2026. Umgesetzt von just experts, dem Team hinter plugnpl.ai.

Übertragbar

Fünf Muster, und wo sie in Deinem Unternehmen passen

Die Branche wechselt, das Muster bleibt. Finde Deins und starte dort.

Entscheidungsvorbereiter

Passt, wenn wiederkehrende operative Entscheidungen auf Daten aus getrennten Systemen beruhen: Tourenplanung, Bestandsdisposition, Schichtplanung, Wartungspriorisierung

Zum Case

Abgleich-Agent

Passt, wenn Systemdaten und Dokumente übereinstimmen müssen: Rechnung gegen Bestellung, Stammdaten gegen Lieferantenunterlagen, Compliance-Nachweise

Zum Case

Briefing-Agent

Passt, wenn vor einem Termin Informationen aus mehreren Systemen zusammengesucht werden: Kunden- und Lieferantengespräch, Service-Einsatz, Übergabe an Kollegen

Zum Case

Posteingang zu Daten

Passt, wenn unstrukturierte E-Mails zu strukturierten Fällen werden sollen: Reklamationen, Serviceanfragen, Auftragseingang

Zum Case

Bauen statt kaufen

Passt, wenn firmenspezifische Prozesse nur mit teurem Customizing in Standardsoftware passen: Freigaben, Anträge, Prüfprotokolle

Zum Case

Voraussetzungen: strukturierte Daten, ein Fachexperte mit Zeit für Feedback und ein klar abgegrenzter erster Use Case.

Learnings

Sechs Faktoren, die über den Erfolg eines KI-Projekts entscheiden

Aus Kundenprojekten, anwendbar lange vor der ersten Zeile Code.

01

Mit einem konkreten Prozess starten

Das Jahresgespräch, der Überhang, die Reklamation. Nicht „wir brauchen KI“.

02

Den Fachbereich von Anfang an einbinden

Eine Testgruppe, kurze Feedbackschleifen, ein wöchentlicher Abgleich mit echten Arbeitsergebnissen.

03

Daten sind der größte Hebel

Aktuelle, freigegebene Daten bringen für das Ergebnis mehr als das bessere Modell.

04

Nichts erfinden

Die Vollständigkeit kommt aus der Datenbank. Fehlendes wird ausgewiesen, nie geschätzt.

05

Die KI bereitet vor, der Mensch entscheidet

Human-in-the-Loop bei jeder Empfehlung, jeder Rückfrage und jeder Freigabe.

06

Auf Vorhandenem aufbauen

Teams, M365, Azure, die Plattform, die schon läuft. Kein neues Tool für die Nutzer.

Quer durchs Unternehmen

Eine Plattform, zahllose kontrollierte Use Cases

Filtere nach Deiner Branche, um die relevantesten Anwendungsfälle zu sehen.

Kundenservice-Automatisierung

Kontrollierte Assistenten, die Tickets lösen, Antworten formulieren und das richtige Wissen zeigen — verankert in Deinen Systemen, mit vollständigem Audit-Trail.

Enterprise-Wissenssuche

Fragen über SharePoint, SQL, Dynamics 365 und SAP stellen. Berechtigungsbasiertes RAG hält jede Antwort in Deinen Daten verankert.

Finanzen & Buchhaltung

Rechnungsverarbeitung, Reporting und Abstimmung automatisieren. Menschliche Freigabe für jeden sensiblen Schritt einbauen.

Multi-Agent-Workflows

Komplexe Geschäftsprozesse abteilungsübergreifend mit vorgefertigten, kontrollierten Agents orchestrieren.

Software- & App-Entwicklung

KI-gestütztes Coden mit dem Launchpad zur kontrollierten Fähigkeit machen — interne Apps in Stunden statt Monaten liefern.

Compliance & Dokumentenprüfung

Verträge zusammenfassen, Risiken markieren und Richtlinien prüfen — mit vollständiger Transparenz für Rechts- und Compliance-Teams.

Bringen wir KI auf Deinen Use Case.

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