Eine Werkstatt-Reportage über produktionsreife KI in DACH — von Telefon-Hotlines mit 14.000 Anrufen im Monat bis zu 86.000-Artikel-Bauwerken auf einem Tablet. Keine Slides. Keine Promises. Nur ausgelieferter Code. A workshop report on production-grade AI across DACH — from phone hotlines handling 14,000 calls a month to 86,000-article construction systems on a tablet. No slides. No promises. Just shipped code.
Click → Detail. Stack, Stat, Audio. Click → details. Stack, stat, audio.
Klick einen Knoten für Details Click a node for details
Sechs Kapitel. Eines erklärt die Werkstatt. Drei zeigen Cases, die heute in Produktion laufen — auf Wiener Hotlines, auf DACH-Tablets, auf Bauleiter-Schreibtischen. Eines listet das Vokabular. Eines lässt einen Termin buchen. Six chapters. One explains the workshop. Three show cases running in production today — on Vienna hotlines, on DACH tablets, on site-manager desks. One lists the vocabulary. One lets you book a slot.
Die meisten KI-Pitches reden über die Zukunft. Diese hier redet über das, was diese Woche live gegangen ist. Neun Bausteine sitzen auf den Werkbänken, jeder einzelne irgendwo bei einem zahlenden Kunden in DACH — eine Telefon-AI mit 14.000 Anrufen pro Monat, eine Bau-Kalkulation mit 86.000 Artikeln, ein Wasserzähler-PWA mit drei OCR-Engines parallel.
Was sie verbindet, ist weniger das Modell darunter — Bedrock, Claude, ein lokales Llama wenn DSGVO es verlangt — als die Disziplin: Briefing am Montag, Spezifikation als Test am Dienstag, Code am Mittwoch, Go-Live am Donnerstag, Korrektur am Freitag. Keine Workshop-Wochen. Keine Discovery-Phase mit drei Powerpoints und einer Excel.
Ein Senior-Engineer würde sagen: das ist trivial. Genau das soll es sein. Software, die ein Bauleiter ohne Schulung bedient. Software, die ein Hotline-Anrufer nicht als Roboter erkennt. Software, die offline weiterläuft, wenn der Tablet-WLAN auf der Baustelle ausfällt. Die Werkstatt baut keine generische KI — sie baut acht sehr spezifische Werkzeuge, die sich beliebig kombinieren lassen.
Workshops sind Zeittheater. Definiert klar, was geliefert sein soll — und liefert es. Workshops are time theatre. Define clearly what shall ship — and ship it.
Wie eine Wiener Holding-Hotline binnen 48 Stunden eine Telefon-AI bekam, die heute 14.000 Anrufe im Monat abwickelt — ohne Account-Manager dazwischen. How a Vienna holding hotline got a phone AI in 48 hours that today handles 14,000 calls a month — with no account manager in the middle.
Wenn Markus Kellner vom Donau-Hotline-Briefing erzählt, fängt er bei einer einfachen Zahl an: einundzwanzig. So viele unbeantwortete Anrufe waren am Montagabend in der Wiener Hotline aufgelaufen. Einundzwanzig potenzielle Kunden, die kein Mensch zurückgerufen hatte. "Das war keine Marketing-Frage mehr", sagt er. "Das war Umsatz, der unter dem Tisch verschwindet." Mittwoch saß ich mit ihm und seinem Operations-Lead in einem Wiener Café, donnerstagnacht waren CRM-Sync, Calendar-Hook und Bedrock-Prompt fertig, freitagvormittag nahm Kira das erste Live-Gespräch an. Das ist keine Heldengeschichte — das ist die Konsequenz, wenn man Workshops weglässt.
Die Architektur ist absichtlich einfach: Retell als Voice-Layer, AWS Bedrock Frankfurt als LLM-Gehirn (DSGVO-konform, Daten verlassen den EU-Raum nicht), EspoCRM als Lead-Speicher, Google Calendar für Termine, Zadarma als SIP-Routing zur Original-Nummer. Jede dieser Komponenten ist ein Standard-Baustein. Die Arbeit lag im Prompt, im Persona-Tuning, im "wann eskaliere ich an einen Menschen". Genau dort, wo eine Agentur acht Workshop-Stunden buchen würde, liegt das eigentliche Handwerk.
Der entscheidende Moment kam zwei Wochen später. Ein Anrufer wollte einen sehr spezifischen Liefertermin verhandeln, der außerhalb der KI-Logik lag. Statt eine schlechte Antwort zu geben, übergab Kira sauber an einen Menschen — und zwar den richtigen, weil sie das Anliegen schon strukturiert in EspoCRM abgelegt hatte. Der Mensch begann das Gespräch nicht bei Null. Er begann bei Schritt vier von sechs. Das war der Beweis, dass die Lösung nicht "KI ersetzt Mensch" hieß, sondern "KI bereitet Mensch vor". Bis heute laufen 14.000+ Anrufe pro Monat über diese Pipeline. Der Mensch dahinter macht das, was er gut kann: verhandeln. Den Rest macht die Maschine.
Was würde ein Senior-Engineer hier kritisieren? Vermutlich die Direkt-Kopplung an Retell. Eine ordentliche Voice-Abstraktion (Vapi als Alternative, Twilio als Fallback) liegt schon im Branch. Eingebaut wird sie, wenn ein zweiter Kunde die gleiche Pipeline will. Nicht früher. Karpathy würde sagen: keine Abstraktion für einen Use-Case. Die Werkstatt sagt das auch.
Wir hatten Mittwoch das Briefing. Freitagvormittag lief unsere KI live. So schnell hat noch keine Agentur ausgeliefert. We had the briefing Wednesday. By Friday morning our AI was live. No agency has ever shipped that fast.
Wie eine Multi-Mandanten-PWA für Wasserzähler offline weiterläuft, wenn die Baustelle keinen Empfang hat — und warum drei Engines mehr lesen als eine. How a multi-tenant PWA for water meters keeps running offline when the site loses signal — and why three engines read more than one.
Eine Wasserzählerablesung sieht von außen banal aus: Ablese-Mensch geht zum Hauswirtschaftsraum, schreibt Ziffern ab, geht weiter. In Wirklichkeit ist es eine der hartnäckigsten Datenqualitätsbaustellen im Versorgungs-Mittelstand. Sechs ist eine Acht, neun ist eine vier, das Display spiegelt, der Keller hat keine Empfangsstärke, das Foto wackelt, das Backend kennt den Mandanten nicht. WaterMeter ist die Antwort darauf — eine Blazor-WASM-PWA, die diese sechs Probleme nacheinander zerlegt, alle auf einem Tablet, alle offline-fähig.
Der erste Schritt sitzt im Bild selbst. Der Field-Worker zieht ein 4-Punkt-Polygon um das Display und einen Finger-Brush um die Meter-ID. Beides wird beibehalten, beim nächsten Foto vorgeschlagen, lernend optimiert. Erst danach geht das Bild in die OCR-Stufe — und zwar nicht in eine Engine, sondern in drei. Tesseract liefert den Standard. PaddleOCR liefert die schwierigen Fonts. Claude Vision liefert das Sanity-Check-Voting. Die drei Antworten kommen in eine Confidence-Voting-Logik, und nur wenn sich zwei der drei einig sind, gilt der Wert als sicher. Sonst landet der Datensatz in der Supervisor-Queue.
Der zweite Schritt sitzt im Netzwerk-Annahmen-Modell. Die App nimmt nie an, dass es Empfang gibt. Jede Erfassung wird zuerst lokal in IndexedDB gequeue't. Synced wird, sobald wieder Connectivity da ist — mit einem Sync-Resolver, der Konflikte (zwei Worker am gleichen Zähler am gleichen Tag) sauber auflöst. Der Field-Worker merkt davon nichts. Auf dem Tablet sieht es aus wie Online-Software, im Hintergrund ist es eine sehr disziplinierte Offline-First-Architektur.
Der dritte Schritt ist die Multi-Tenancy. Drei Setup-Wizards — Admin, Supervisor, Field-Worker — sorgen dafür, dass ein neuer Mandant in unter zwanzig Minuten produktiv ist. PostgreSQL-Schema-Pro-Tenant, Wizard-Progress in DB plus LocalStorage, Wizard-Guard im MainLayout. Wieder: keine Abstraktion, die nicht gebraucht wird. Aber jede Abstraktion, die mehrere Mandanten gleichzeitig leben lässt, ohne dass einer den anderen sieht.
Field-Worker fotografieren den Zähler — die App liest, queue't offline, synct sauber. Drei Engines lesen, was eine übersieht. Field workers photograph the meter — the app reads, queues offline, syncs cleanly. Three engines see what one would miss.
Wie aus Aufmaß per Tablet ein GAEB-konformes Leistungsverzeichnis wird, ohne dass der Bauleiter eine Schulung gebraucht hätte. How a tablet measurement turns into a GAEB-compliant bill of quantities — without the site manager ever attending a training.
Bauleiter sind die unsichtbare Klasse der DACH-Wirtschaft. Sie tragen Tabletts, Handys, alte Nokias, Aufmaßbögen, Bleistifte und ein Handwerker-Gedächtnis, das aus dreißig Jahren Erfahrung gespeist ist. Was sie nicht tragen, ist Lust auf neue Software. Genau hier setzt die Bau-Kalkulation an: Aufmaß auf Tablet aufnehmen, Position automatisch gegen 86.000 Artikel-Datensätze matchen, Leistungsverzeichnis als GAEB-konformes Output ausspucken — alles in unter zwei Minuten, alles ohne Schulung.
Die Architektur ist bewusst konservativ: .NET 9 Blazor Server, MSSQL als Stamm-DB, PDF-Revisionsmodul für Angebots-Versionierung. Kein React. Keine Microservices. Kein gRPC, das ein Bauleiter erklären müsste. Was Magie wirkt, ist ein simpler Pipeline-Schritt im Hintergrund: ein Embedding-Index über die Artikel-DB, ein Re-Ranker auf Position-Beschreibung, ein Confidence-Threshold, ab dem das System nicht ratet sondern fragt. "Schaffen Sie Beton C25/30 oder C30/37?" — und der Bauleiter tippt, weil er es weiß.
Der Knackpunkt war GAEB. Der Standard ist über Jahrzehnte gewachsen, eckig dokumentiert, voller Sonderfälle. Eine ordentliche Implementation kostet zwei Wochen — eine schlampige kostet jedes spätere Audit. Wir haben uns für die zwei Wochen entschieden. Das Ergebnis: ein Export, den jedes deutsche Architekturbüro ohne Rückfragen einliest, plus ein PDF-Revisionsmodul, das jede Änderung am LV mit Diff darstellt, weil Generalunternehmer das einfordern.
Was tun wir nicht? Wir bauen kein zweites SAP. Wir bauen nicht "alles in einer Plattform". Wir nehmen das, was bereits im Unternehmen läuft (CRM, Buchhaltung, vielleicht ein altes BMD oder Datev) und docken sauber an. Karpathy: "no abstraction for a single use case". Mittelstand: "ich will das gleiche Excel, nur dass es funktioniert". Beide haben Recht.
Aufmaß per Tablet, automatische Position-Zuordnung, GAEB-konformer Export. Aus dreißig Minuten werden zwei. Tablet measurement, auto position matching, GAEB-compliant export. Thirty minutes become two.
Wenn ein Kunde fragt, mit welchen Werkzeugen wir bauen, ist die ehrliche Antwort: mit den Werkzeugen, die zu dem Problem passen. Es gibt keinen Standard-Stack. Es gibt einen Stamm aus etwa fünfzehn Begriffen, der sich in fast jedem Projekt wiederfindet. Hier ist er — als Glossar, nicht als Buzzword-Wolke. When a client asks which tools we build with, the honest answer is: the tools that fit the problem. There is no standard stack. There is a trunk of roughly fifteen terms that recurs in almost every project. Here it is — as a glossary, not as a buzzword cloud.
Founder & Lead Architect der AI-Crafters. Geburtsname Kampczyk. Maurermeister-Hintergrund (DQR/EQF Level 6, "Bachelor Professional"), seit drei Jahrzehnten in IT, seit 2024 Sole Proprietor in den Philippinen, Made in DACH, Made for DACH. Direkter Draht ist die einzige Anti-Sales-Strategie, die er kennt. Founder & lead architect of AI-Crafters. Birth name Kampczyk. Master mason background (DQR/EQF level 6, "bachelor professional"), three decades in IT, sole proprietor in the Philippines since 2024, Made in DACH, made for DACH. Direct line is the only anti-sales strategy he knows.
Dreißig Minuten, direkt mit mir. Ich höre zu, schaue rein, sage offen, ob KI Ihr Problem löst — und wenn nicht, was stattdessen hilft. Kein Funnel, kein Pitch-Deck, keine Disqualifizierung im ersten Satz. Antwort meistens in unter vier Stunden. Thirty minutes, directly with me. I listen, look at your stack, tell you straight whether AI solves your problem — and if not, what does. No funnel, no pitch deck, no disqualification in the first sentence. Reply usually within four hours.
Meistens unter 4 Stunden — oft viel schneller, falls ich am Whiteboard stehe. Usually under 4 hours — often much faster, if I happen to be at the whiteboard.
Ich höre zu, schaue rein, baue. I listen, look, build.
— Olaf Stolle Magbanua, AI-Crafters · Quarterly №01
Set in Fraunces & Inter. Gesetzt in Negros Occidental. Gedruckt nirgendwo — diese Ausgabe ist 100% Bytes. Set in Fraunces & Inter. Composed in Negros Occidental. Printed nowhere — this issue is 100% bytes.
AI-Crafters · Sito A.T.H., Brgy Malatas, 6126 Calatrava, Negros Occidental, Philippines
O. Stolle c/o allinformatix e.K., Bismarckstr. 66–68, 41061 Mönchengladbach
ai-crafters.io · linkedin.com/company/110188747 · DTI registriert
