Angewandte KI für Unternehmen

Wir automatisieren Anfragen und Angebote, machen Firmenwissen auffindbar, verbinden Ihre Systeme und bringen KI kontrolliert in den Betrieb. Wählen Sie den Engpass – die konkrete Lösung steht direkt darunter.

Nachweisbare KI-Kompetenz.

Gründer Zino Lang ist unter anderem durch Anthropic, AWS und Microsoft zertifiziert. Weitere Nachweise finden Sie auf seiner Profilseite.

Alle Qualifikationen ansehen

AWS Certified AI Practitioner Zertifikat, ausgestellt an Zino Lang, gültig bis 18. Juli 2029
Microsoft Certified: AI Transformation Leader Zertifikat, ausgestellt an Zino Lang, erworben am 23. Juli 2026
Claude Certified Architect - Professional Zertifikat von Anthropic, ausgestellt an Zino Lang, gültig bis 13. September 2027

Zertifikate sind der Unterbau. Wie Zino KI bei Avolang einsetzt →

Avolang löst klar abgegrenzte Arbeitsprobleme im Mittelstand. Wir verbinden die Systeme, Daten und Freigaben hinter dem Prozess. Vor dem Pilot legen wir fest, was danach schneller, vollständiger oder sicherer funktionieren soll.

Erst den Fit prüfen. Dann mit klarem Umfang starten.

1. Sie schildern kurz die aktuelle Entscheidung oder das konkrete Problem.

2. Avolang prüft, welches Paket oder welcher Umsetzungsbereich dazu passt.

3. Sie erhalten vor der Beauftragung einen klaren Leistungsumfang und Preis.

4. Avolang führt Analyse, Workshop oder Umsetzung durch.

5. Sie erhalten ein dokumentiertes Ergebnis und einen konkreten nächsten Schritt.

Kostenlosen Fit prüfen
Warum Avolang

Klare Entscheidung vor technischer Umsetzung.

Avolang beginnt nicht mit einem Werkzeug, sondern mit Geschäftsproblem, Nutzen, Daten und Risiken. Erst wenn eine Lösung wirtschaftlich sinnvoll ist, wird die technische Umsetzung geplant.

01

Herstellerneutral entscheiden

Avolang empfiehlt kein bestimmtes Tool zuerst. Nutzen, Datenlage, Risiken und Alternativen werden bewertet, bevor überhaupt ein Werkzeug zur Sprache kommt.

Herstellerneutral Bedarfsorientiert Kein Overselling
02

Klarer Umfang, klarer Preis

Sie erfahren Umfang und Preis, bevor Sie sich entscheiden. Jedes Ergebnis erhalten Sie schriftlich dokumentiert, ohne versteckte Folgekosten.

Preis vor Beauftragung bekannt Schriftliches Ergebnis Keine Erfolgsgarantie behauptet
03

Direkt mit dem Gründer

Sie sprechen vom ersten Gespräch bis zum Ergebnis direkt mit Zino Lang. Datenschutz und Risikofragen sind von Beginn an mitgedacht, technische Umsetzung kann danach aus einer Hand erfolgen.

Persönlicher Ansprechpartner Datenschutz von Anfang an Umsetzung aus einer Hand
Optionaler nächster Schritt

Wenn aus Klarheit ein System werden soll.

Nach einer positiven Entscheidung kann Avolang die Umsetzung übernehmen: Anfragen- und Angebotsabläufe, interne Wissenssysteme, Systemanbindungen oder Kampagnenprozesse. Optional, und erst nach der Entscheidung.

Alle konkreten Abläufe ansehen →
Zino Lang, Gründer von Avolang
Zino Lang Gründer & Geschäftsführer
Ihr direkter Ansprechpartner
Zino Lang
Gründer & Geschäftsführer, Avolang
„Sie sollen nach unserem Gespräch klarer entscheiden können als vorher."

Ich bin Zino Lang und begleite Sie persönlich vom Erstgespräch bis zum Ergebnis. Ich verbinde Datenanalyse, KI und technische Umsetzung, damit aus Möglichkeiten konkrete, wirtschaftlich sinnvolle nächste Schritte werden.

Meine KI-Kompetenz ist von Anthropic, OpenAI, AWS und Microsoft belegt, darunter AWS Certified AI Practitioner und Microsoft Certified: AI Transformation Leader. Entscheidend ist für mich trotzdem nicht das Zertifikat, sondern ob eine Empfehlung in Ihrem Betrieb funktioniert. Profil und Nachweise ansehen →

Passung

Für wen Avolang geeignet ist.

Avolang arbeitet für mittelständische Unternehmen, die eine konkrete Entscheidung vorbereiten wollen und dafür Prozesse, Daten und Risiken offen prüfen lassen. Wer nur eine bestimmte Software bestätigt bekommen möchte oder eine rechtliche Einzelfallprüfung erwartet, benötigt einen anderen Partner.

Maschinenbau

Typisches Beispiel: Technische Dokumente, wiederkehrende Servicefragen und vorhandene Wissensbestände werden auf einen sinnvollen KI-Einsatz untersucht.

Logistik

Typisches Beispiel: Statusabfragen, Disposition und Dokumentenprüfung werden nach Automatisierungspotenzial, Datenlage und notwendiger menschlicher Kontrolle bewertet.

Handel

Typisches Beispiel: Produktdaten, Kundenanfragen und Bestände werden strukturiert, um geeignete Assistenz- oder Analysefunktionen zu priorisieren.

Die Beispiele zeigen mögliche Aufgabenstellungen und sind keine erfundenen Kundenreferenzen. Ob ein Anwendungsfall sinnvoll ist, entscheidet sich erst anhand des konkreten Prozesses, der Daten und des wirtschaftlichen Ziels.

Die Fragen hinter den Engpässen

Kurze Antworten. Die konkrete Lösung steht auf der jeweils verlinkten Leistungsseite.

Kann KI aus einer E-Mail automatisch ein Angebot erstellen?

Ja, wenn Kunden-, Produkt- und Preisdaten zuverlässig erreichbar sind. Sinnvoll ist zuerst ein geprüfter Entwurf mit sichtbaren Unsicherheiten. Ablauf ansehen →

Kann ein interner KI-Assistent SharePoint, Teams und Laufwerke durchsuchen?

Ja. Entscheidend sind freigegebene Quellen, bestehende Zugriffsrechte, Antwortbelege und ein sauberer Umgang mit veraltetem oder widersprüchlichem Wissen. Company OS ansehen →

Müssen wir unsere bestehenden Systeme ersetzen?

Meist nicht. Wir prüfen zuerst Standardintegrationen, Microsoft Graph, APIs oder kontrollierte Exporte. Eine neue Plattform kommt nur infrage, wenn der Ablauf sie wirklich braucht. Anbindungen ansehen →

Wie wird der Nutzen einer KI-Automatisierung gemessen?

Vor dem Pilot vereinbaren wir Ausgangswert und Zielkorridor, zum Beispiel Reaktionszeit, Bearbeitungsminuten, Fehler, Antwortqualität oder Kosten je qualifizierter Anfrage.

Was kostet die Umsetzung?

Das hängt von Prozess, Systemen, Datenqualität, Ausnahmen und Betrieb ab. Nach dem kostenlosen Fit-Check erhalten Sie einen abgegrenzten Umfang und ein individuelles Angebot, bevor entwickelt wird.

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