63%
weniger Zeit bis zur ersten Reaktion
Support-Triage-Workflow, in Produktion gemessen.
Praxisnah eingesetzte KI-Workflow-Systeme
KI in messbare Ergebnisse verwandeln.
Wir finden den Workflow, in dem KI messbaren Hebel schafft, und integrieren ihn in Ihre Tools, Daten, Freigaben und Metriken.
Für produktionsorientierte Teams gebaut
Gebaut von Ingenieuren aus Meta, Amazon und D. E. Shaw.
Produktionssysteme • Workflow-Neugestaltung • Governance und Zuverlässigkeit
Proof Snapshot
Die Arbeit wird an operativen Ergebnissen gemessen, nicht daran, wie eindrucksvoll eine Demo aussieht.
Diese Beispiele zeigen die Art von Veraenderung, an der wir jedes Engagement messen: Reaktionszeit, Queue-Qualitaet und Durchsatz in echter Arbeit.
4×
weniger Tickets mit Eskalations-Nacharbeit
Die Routing-Qualitaet stieg, sobald der Kontext direkt am Ticket lag.
~70%
der Routine-NDAs am selben Tag freigegeben
Der Legal-Intake wechselte von Warteschlange zu policy-basierter Triage.
Nicht sicher, was passt?
Fragen Sie nach Ihrem Workflow.
Sagen Sie uns, was Ihr Team ausbremst. Der Copilot zeigt Ihnen die passende Leistung, das naechste Beispiel oder den richtigen naechsten Schritt.
Lieber asynchron? Senden Sie uns den Workflow per E-Mail. hello@operatingleverage.org
So arbeiten Sie mit uns
Zuerst entscheiden, wo KI passt. Dann das richtige System bauen. Danach sauber skalieren.
Die schnellste Art, das Geschaeft zu verstehen, ist einfach: Wir helfen Unternehmen, den richtigen Workflow auszuwaehlen, ihn produktiv umzusetzen und die passenden Kontrollen darum zu legen.
Entscheiden
Den ersten Workflow mit echtem Hebel auswaehlen und die Stakeholder ausrichten, die ihn tragen muessen.
Bauen
Den Workflow in Produktion bringen – mit Retrieval, Integrationen, Kontrollen und Messung.
Kontrollieren
KI im groesseren Umfang nutzbar machen – mit Governance, Freigaben und klaren Betriebsgrenzen.
Vorkonfigurierte Workflows
Starten Sie mit einem Workflow, den das Team jede Woche spürt.
Die besten ersten Einführungen sind leicht zu erkennen: Es gibt manuelle Arbeit, echten Kontext zum Verknüpfen und ein Vorher/Nachher, das das Team tatsächlich messen kann.
KI-Support-Triage-Agent
Für Unternehmen mit hohem Support- und Betriebsvolumen.
Verwandelt unübersichtliche Eingangs-Queues in priorisierte, zugewiesene Aufgaben mit dem nötigen Kontext.
Internes Unternehmensgedächtnis
Für Teams mit verstreuten Dokumenten, Slack-Entscheiden, SOPs und Kundenkontext.
Macht Betriebswissen im richtigen Moment nutzbar, statt es in Tools zu vergraben.
Engineering-Backlog-Agent
Für Produkt- und Engineering-Teams unter konstantem Lieferdruck.
Beseitigt den Engineering-Overhead bei Recherche, Entwurf und Review-Vorbereitung.
So arbeiten wir
Von einem schmerzhaften Workflow zu einem produktionsbereiten Betriebsmuster.
Das erste Engagement sollte dem Team mehr als einen Prototyp hinterlassen. Es sollte die nächste Entscheidung offensichtlich machen: aufbauen, erweitern oder sicher stoppen.
01
Den Workflow einbringen
Starten Sie mit einer Queue, Übergabe oder Entscheidungspfad, der teuer, repetitiv oder durch fehlenden Kontext verlangsamt ist.
02
Die Betriebsebene kartieren
Wir definieren den Agenten, das Retrieval, die Berechtigungen, Freigaben und die Erfolgskennzahl, die nötig sind, um diesen Workflow sicher und messbar zu machen.
03
Dort einführen, wo die Arbeit stattfindet
Wir bauen den ersten Workflow in der echten Umgebung, damit das System in den Tools läuft, die das Team bereits verwendet.
04
Mit der nächsten Entscheidung abschliessen
ROI verfolgen, Zuverlässigkeit verbessern und entscheiden, ob das Muster in den nächsten Workflow skaliert oder mit Sicherheit gestoppt wird.
“Demos sind keine Produktionssysteme. Kontext ist das Produkt.”
Wir bauen dort, wo Autonomie Grenzen braucht.
So wirkt es in der Praxis
Was sich ändert, sobald ein Workflow eine Betriebsebene erhält.
Jedes folgt der Form eines echten Engagements: was vorher war, was wir gebaut haben und was sich geändert hat – gemessen auf dieselbe Weise wie jeder Pilot.
Technologie
Ein 40-köpfiges Support-Team bei einem Series-B-SaaS-Unternehmen
Eingehende Tickets lagen stundenlang in einer gemeinsamen Queue, bevor sich jemand darum kümmerte. Ein Agent liest nun jedes Ticket im Moment seines Eingangs, fügt Kontohistorie und Richtlinienkontext hinzu und leitet es mit einem vorgeschlagenen ersten Antworttext an die richtige Person weiter.
63%
weniger Zeit bis zur ersten Reaktion
Fallstudie lesen→
Technologie
Ein 12-köpfiges Produkt-Team bei einer wachsenden B2B-Plattform
Jeder Fehlerbericht begann gleich: ein Ingenieur musste ihn reproduzieren, Logs durchsuchen, den relevanten Code finden. Ein Hintergrundagent übernimmt nun diesen ersten Schritt automatisch – mit Analysezusammenfassung, wahrscheinlicher Ursache und einem Fix-Entwurf, bereit zur Überprüfung.
~15 Std.
Engineering-Zeit pro Monat zurückgewonnen
Fallstudie lesen→
Venture Capital
Ein 9-köpfiges Investmentteam bei einem frühen Wachstumsfonds
Deal-Historie, Due-Diligence-Notizen und Portfolio-Updates lagen verteilt über Notion, ein CRM, geteilte Laufwerke und monatelange E-Mail-Threads. Ein interner Agent beantwortet die Frage «Was wissen wir über dieses Unternehmen?» nun direkt, mit Quellen, in Sekunden.
~80%
weniger Zeit mit der Rekonstruktion von Deal- und Portfolio-Historie
Fallstudie lesen→
Versicherung
Ein regionaler Versicherungsmakler mit Privatkundengeschäft und Service für rund 14’000 Versicherungsnehmer
Die meisten Anrufe kamen nach Geschäftsschluss oder in der Mittagszeit und landeten auf dem Anrufbeantworter. Ein Sprachagent nimmt nun jeden Anruf live entgegen, erstellt eine strukturierte Erstmeldung, prüft den Versicherungsstatus und vereinbart Termine – und übergibt sofort an einen Menschen, wenn ein Anruf Urteilsvermögen erfordert.
~35% → ~95%
eingehender Anrufe live beantwortet, kein Anrufbeantworter
Fallstudie lesen→
Gesundheitswesen
Eine Gesundheitsgruppe mit mehreren ambulanten Standorten und rund 180 Mitarbeitenden
Drei KI-Piloten liefen bereits still – einer mit Zugriff auf Patientenakten, einer mit Schreibzugriff auf Terminplanung und Abrechnung, einer mit Entwürfen von Patientennachrichten – keiner davon gleich geregelt, protokolliert oder überprüft. Wir haben alle drei unter eine einzige Sandbox-basierte, berechtigungsgesteuerte und vollständig auditierfähige Ebene gebracht.
100%
der Agentenaktionen protokolliert, genehmigt und überprüfbar
Fallstudie lesen→
Technologie
Eine 25-köpfige Produkt- und Engineering-Organisation bei einem Series-A-Startup
Ein konstanter Strom kleiner «Könnte jemand...»-Anfragen floss durch Slack – und alle landeten bei denselben zwei oder drei Personen mit dem richtigen Zugang. Ein Agent sitzt nun im Slack des Teams als Teammitglied: beantwortet direkt, arbeitet bei grösseren Anfragen im Hintergrund und meldet sich im Thread zurück.
~25/Woche
Ad-hoc-Anfragen direkt in Slack erledigt, ohne jemanden von der Arbeit abzuziehen
Fallstudie lesen→
Fintech
Das Compliance-Team eines Zahlungs-Fintechs, das Transaktionsaktivitäten für rund 120’000 aktive Konten überwacht
Ein Compliance-Team war von Transaktionsüberwachungs-Alarmen überwältigt – die meisten harmlos, aber jeder erforderte echte Nachforschungen. Ein Agent zieht nun im Moment des Alarms Kontohistorie, KYC-Daten und frühere Alarme und übergibt dem Analysten ein fertiges Untersuchungspaket mit einer Empfehlung.
~50%
der täglichen Alarme ohne vollständige manuelle Untersuchung geklärt
Fallstudie lesen→
Rechtswesen
Ein 4-köpfiges internes Rechtsteam, das ein Unternehmen mit rund 300 Mitarbeitenden mit einem stetigen Strom eingehender NDAs und Lieferantenverträge unterstützt
Jede eingehende NDA sass in derselben Queue wie Verträge, die wirklich einen Anwalt benötigten – auch wenn sie mit den Standardbedingungen des Unternehmens fast exakt übereinstimmte. Ein Agent prüft nun jedes eingehende Dokument im Moment des Eingangs gegen das Rechts-Playbook, klärt was passt, und übergibt dem Anwalt nur die abweichenden Klauseln.
~70%
der eingehenden NDAs am selben Tag ohne Anwaltsbegutachtung freigegeben
Fallstudie lesen→
Erster Einstieg
KI-Workflow-Potenzialanalyse
Ein fokussiertes erstes Engagement, um den Workflow zu identifizieren, bei dem KI den klarsten Hebel erzeugen kann, die Betriebsebene darum zu gestalten und dem Team einen umsetzbaren Plan zu hinterlassen.
Was wir liefern→Das nehmen Sie mit
Ein Workflow, der zuerst getestet wird
Eine klare ROI-Hypothese
Architektur- und Governance-Grenzen
Eine konkrete Empfehlung für den nächsten Schritt
Das Team
Konzipiert von Ingenieuren aus den anspruchsvollsten Systemen der Welt.
Wir haben verteilte Systeme in grossem Massstab gebaut und wissen, was es braucht, um KI von einer Demo zu einem produktionstauglichen Workflow zu bringen.
Rishabh Garg
Co-Founder • ex-Meta, Amazon, D. E. Shaw
Hat KI- und Backend-Systeme bei Meta, Amazon und D. E. Shaw aufgebaut, mit Fokus auf Produktionszuverlässigkeit, Experimentation, Datenpipelines und die Umwandlung komplexer Workflows in langlebige Produkte. Bei Meta arbeitete er an Anzeigen- und Unternehmenssystemen, bei denen Korrektheit, Skalierbarkeit und operatives Vertrauen nicht verhandelbar waren.
Generative KI & LLMsVerteilte SystemeBackend Engineering
Sumati Pareek
Co-Founder • Ehemalige Associate Director bei UBS mit Erfahrung in Enterprise-Workflow-Transformation, regulatorischer Lieferung und funktionsübergreifender Programmleitung
Sumati verbrachte über sechs Jahre bei UBS in Zürich, zuletzt als Associate Director, und arbeitete in strategischen Regulierungsprogrammen, HR-Transformation und funktionsübergreifender Lieferung in Hochverantwortungsumgebungen. Ihr Hintergrund umfasst Workflow-Design, Planung, Reporting und Ausführung über komplexe Multiprogramme. Bei Operating Leverage fokussiert sie sich auf Workflow-Analyse, Ausführungsgestaltung und die Begleitung von Unternehmen bei einer KI-Einführung, die praktisch, messbar und in echten Betriebsumgebungen verwendbar ist.
KI-StrategieWorkflow-OptimierungOperations
Klein starten, ernsthaft bauen