Use Cases & Lösungen

Der Unterschied zwischen einem Use Case und einer Kompetenz

Eine Kompetenz beschreibt, was Context Studios technisch leisten kann — etwa Retrieval-Augmented Generation oder Multi-Agent-Orchestrierung. Ein Use Case beschreibt, wofür diese Technik konkret eingesetzt wird — etwa ein Booking-System für eine Zahnarztpraxis, ein Angebotsgenerator für einen Installateur oder eine mehrsprachige Produktbeschreibungs-Pipeline für einen Shopify-Shop. Diese Hub-Seite sammelt die häufigsten Use Cases, die wir in den letzten vierundzwanzig Monaten ausgeliefert haben, jeweils mit dokumentierter Architektur, erwartbarem Investment und belastbaren Referenzmetriken. Für Produktmanager und Use-Case-Owner bedeutet das: Sie müssen nicht mit einer offenen Fragestellung in ein Discovery-Gespräch gehen, sondern können unsere Zielseiten als Startpunkt nutzen und Abweichungen diskutieren. Wir verzichten bewusst auf generisches Marketing-Vokabular; jeder Use Case ist mit konkreten Technologien hinterlegt. Ein Beispiel: Unsere Seite zum Thema „Automatisierte Angebotserstellung" nennt explizit die verwendeten Bausteine — Claude Opus für Textgenerierung, Puppeteer für PDF-Export, Convex als Datenlayer, Stripe für Zahlungsabwicklung. Der MVP-Festpreis von 18.000 Euro greift für die meisten Use Cases der Kategorie „Single-Function-Assistant"; komplexere Szenarien mit Multi-Agent-Koordination bewegen sich zwischen 35.000 und 70.000 Euro.

Welche Use Cases wir nicht umsetzen

Ehrlich gesagt: Nicht jeder Use Case ist bei uns richtig. Wir lehnen regelmäßig Aufträge ab, die entweder technisch keinen Mehrwert aus KI ziehen oder die ein klassisches Software-Projekt in KI-Sprache verkleiden. Reine CRUD-Anwendungen ohne sprachbasierte Eingabe, ohne Dokumentenverarbeitung und ohne autonomes Verhalten sind bei einer traditionellen Softwareagentur besser aufgehoben — wir empfehlen dann Partnerbetriebe aus unserem Netzwerk. Ebenso kritisch sehen wir Deepfake-Anwendungen, automatisierte Bewerberfilter ohne Human-in-the-Loop und jede Form von dark patterns. Unsere Zielgruppe sind Use Cases, bei denen ein LLM oder Agent einen messbaren Produktivitätsgewinn liefert: Zusammenfassung langer Dokumente, mehrsprachige Content-Produktion, semantische Suche in firmeneigenen Wissensbasen, Voice-Interfaces für Feldservice-Mitarbeiter, automatisierte Angebotsgenerierung. Jede dieser Kategorien ist auf einer eigenen Zielseite dokumentiert, inklusive einer offenen Diskussion von Einschränkungen. Wenn Sie Ihren Use Case hier nicht finden, aber glauben, er liegt im Grenzbereich, schreiben Sie uns eine Zeile — wir antworten innerhalb von 48 Stunden mit einer ehrlichen Go-/No-Go-Einschätzung.

Vom Use Case zur produktiven Architektur

Jede Use-Case-Seite folgt einer festen Struktur, damit Sie sich schnell orientieren können. Nach dem Hero mit Entity-Definition folgt ein Kapitel zur typischen Architektur — inklusive einer Skizze, welche Komponenten lokal, welche in der Cloud und welche als SaaS betrieben werden. Danach beschreiben wir den Integrationspfad: mit welchen Systemen der Use Case üblicherweise verbunden wird, etwa ERP (DATEV, Sage, Odoo), CRM (HubSpot, Pipedrive, Salesforce) oder E-Commerce-Plattformen (Shopify, Shopware, WooCommerce). Abschließend gibt es einen Preisrahmen und einen Zeitplan — meist vier Wochen für den MVP, anschließend zwei bis drei Iterationen à je zwei Wochen. Für Product Manager besonders relevant: Wir liefern für jeden Use Case eine Liste an Metriken, die Sie zur Erfolgsmessung verwenden können (etwa First-Response-Time, Durchlaufzeit, Qualitäts-Scores). Diese Metriken schreiben wir vorab gemeinsam fest und exportieren sie nach Grafana oder in Ihr vorhandenes Monitoring. Wenn Sie einen Einstieg suchen, sortieren Sie die Liste nach Branche oder nach technischer Tiefe — und buchen Sie einen halbstündigen Slot, um den passenden Use Case zu konkretisieren.