Das Problem
AI-Projekte starten vielversprechend, versanden aber im Alltag
Euer Team experimentiert mit ChatGPT, testet Copilot, baut interne Demos. Aber nichts davon ist an eure echten Systeme angedockt. Die AI weiß nichts über eure Kunden, eure Prozesse, eure Daten.
AI ohne Kontext
Generische Modelle beantworten generische Fragen. Sobald es um euer ERP, euer Ticketsystem oder eure Kundendaten geht, ist Schluss. Jede Antwort braucht manuelles Copy-Paste.
Insel-Lösungen statt System
Abteilung A nutzt Tool X, Abteilung B Tool Y. Kein einheitlicher Zugang zu Unternehmensdaten, keine Governance, kein wiederverwendbares Pattern.
Wettbewerbsvorteil, der verfällt
Während ihr noch evaluiert, haben andere bereits AI in ihre Kernprozesse integriert. Jeder Monat ohne strukturierte Integration ist ein Monat, den eure Konkurrenz nutzt.
Was wir bauen
Vier Hebel, um AI in euren Alltag zu bringen
Keine generische 'AI-Strategie', kein Foliensatz. Wir bauen konkrete Integrationen, die ab Tag eins arbeiten und die euer Team danach allein weiterentwickelt.
MCP-Server & Skills
Maßgeschneiderte MCP-Server, die eure Systeme für AI-Modelle zugänglich machen. Kontrolliert, auditierbar, mit klaren Berechtigungen. Das offene Protokoll verhindert Vendor Lock-in.
AI-Agents
Autonome Agents, die mehrstufige Aufgaben eigenständig ausführen: Daten prüfen, Workflows anstoßen, Entscheidungen vorbereiten. Nicht als Black Box, sondern mit transparentem Audit-Trail.
Workplace-Automatisierung
AI direkt in Slack, Microsoft 365, Jira und eure internen Apps. Kein Tab-Wechsel, kein Copy-Paste. AI als natürlicher Teil der täglichen Werkzeuge.
AI-gestützte Analyse
Automatisierte Auswertung von Geschäftsdaten, Prozess-Logs und Dokumenten. Muster erkennen, Anomalien aufdecken, Entscheidungsgrundlagen liefern, ohne manuelles Reporting.
Vorher vs. Nachher
Was sich konkret ändert
Keine abstrakten Versprechen. Drei echte Szenarien, wie AI-Integration den Arbeitsalltag verändert.
Kundenanfrage bearbeiten
CRM öffnen, Kundennummer suchen, ins ERP wechseln, Auftragsstatus kopieren, Antwort manuell formulieren. 12 Minuten.
Agent prüft CRM und ERP automatisch, formuliert Antwortvorschlag mit allen relevanten Daten. Euer Team prüft und sendet. 2 Minuten.
Monatliches Reporting
Daten aus 4 Systemen exportieren, in Excel zusammenführen, Diagramme bauen, Abweichungen manuell kommentieren. 2 Arbeitstage.
AI aggregiert Daten automatisch, erkennt Abweichungen, liefert kommentierten Report-Entwurf. Review und Freigabe: 2 Stunden.
Neue Mitarbeitende onboarden
Zugänge manuell anlegen, Wikis durchforsten, im Team herumfragen, wochenlang Kontext aufbauen.
MCP-Server gibt AI Zugriff auf Wikis, Prozessdoku und Tooling. Neue Mitarbeitende fragen die AI und bekommen kontextbezogene Antworten ab Tag 1.
So arbeiten wir
Vom Use Case zum produktiven System
Kein Monats-Projekt im Blindflug. Wir arbeiten in schnellen Iterationen mit sichtbaren Zwischenergebnissen, mit ehrlichem Feedback, wenn etwas nicht funktioniert.
Use-Case-Check
30 Minuten, kostenfrei. Wir prüfen gemeinsam, ob und wo AI-Integration in eurem Setup den größten Hebel hat.
PoC & iterativer Ausbau
Funktionierender Prototyp in 1–2 Wochen an euren echten Systemen. Danach schrittweiser Ausbau: Jede Iteration liefert einen produktiven Baustein, nicht nur eine Demo.
Wissenstransfer & Übergabe
Euer Team übernimmt. Dokumentation, Pair Programming, Code Reviews: Ihr seid nach der Zusammenarbeit eigenständig arbeitsfähig.
Von der Idee zur produktiven AI-Integration
Bei Dimacon haben wir genau diese Methodik umgesetzt: MCP-Server an ERP- und CRM-Systeme angedockt, Agent Skills für Auftragsbearbeitung und Kundenkommunikation gebaut, Workplace-Automatisierung in den täglichen Workflow integriert. Die Lösung läuft heute produktiv, und Dimacons Team entwickelt sie eigenständig weiter.
Was unsere Kunden sagen
Langfristige Partnerschaften, keine einmaligen Projekte.
Miragon liefert mehr als exzellente Softwareentwicklung. Die Architekten und Entwickler hören genau hin, stellen die richtigen Fragen und zerlegen komplexe Anforderungen in präzise, handhabbare Bausteine. Besonders begeistert hat mich das offene, konstruktive Miteinander.
CTO, pyck
Miragon bringt nicht nur technisches Know-how mit, sondern auch ein tiefes Verständnis für unsere Herausforderungen. Gemeinsam haben wir eine Plattform aufgebaut, die unsere Systeme sinnvoll miteinander verknüpft. Besonders schätze ich den offenen Austausch und das vertrauensvolle Miteinander.
Landeshauptstadt München
Großes Vertrauen, offene Kommunikation und Austausch auf Augenhöhe. Das umfassende Fachwissen und hohe Engagement von Miragon sind entscheidende Faktoren bei der erfolgreichen Entwicklung unseres Lagerverwaltungssystems.
dmTech
FAQ
Häufige Fragen zur AI-Integration
Was ihr wissen wollt, bevor ihr ein AI-Integrationsprojekt startet.
Was ist ein MCP-Server?
MCP (Model Context Protocol) ist ein offener Standard, der AI-Modellen kontrollierten Zugriff auf eure Systeme gibt, ähnlich wie eine API, aber speziell für AI-Interaktionen optimiert. Statt Daten manuell zu kopieren, kann die AI direkt auf CRM, ERP oder Datenbanken zugreifen, mit klaren Berechtigungen und vollständigem Audit-Trail.
Wie lange dauert eine typische AI-Integration?
Der erste Proof of Concept steht in 1–2 Wochen. Er zeigt an echten Daten und Systemen, ob und wie AI-Integration bei euch funktioniert. Der iterative Ausbau danach hängt vom Scope ab, typischerweise 2–4 weitere Iterationen à 2 Wochen.
Was passiert mit unseren Daten?
Eure Daten bleiben in eurer Infrastruktur. MCP-Server laufen in eurer Umgebung und geben der AI nur die Informationen weiter, die ihr freigebt. Wir setzen auf Zero-Trust-Prinzipien: jeder Zugriff ist explizit autorisiert und wird protokolliert.
Können wir das danach selbst weiterentwickeln?
Ja, das ist das Ziel. Wir übergeben nicht nur Code, sondern befähigen euer Team durch Pair Programming, Code Reviews und Dokumentation. Nach der Zusammenarbeit könnt ihr neue MCP-Server und Agent Skills eigenständig bauen und anpassen.
Was unterscheidet euch von einer AI-Beratung?
Wir liefern keine Slide-Decks und Strategiepapiere. Wir bauen funktionierende Systeme: MCP-Server, die an euren Daten hängen, Agents, die echte Aufgaben erledigen, Integrationen, die im Alltag genutzt werden. Am Ende steht produktiver Code, kein Konzept.
Was kostet eine AI-Integration?
Das hängt vom Scope ab. Der Use-Case-Check ist kostenfrei und gibt euch eine realistische Einschätzung. Danach scopen wir gemeinsam: ein einzelner MCP-Server mit Agent Skill ist ein überschaubares Projekt, eine unternehmensweite Integration ein größeres. Wir arbeiten transparent und iterativ, keine versteckten Kosten.
04. Mai 2026Das passt zu deiner AI-Integration
Innerhalb eines Tages weißt du, wo du stehst.
Kein Verkaufsgespräch, sondern eine ehrliche Einschätzung, ob und wie Automatisierung dir hilft.
Erstgespräch vereinbarenKein Commitment. Kein Pitch-Deck. Nur Klarheit.