Wir reden nicht nur von KI.
Wir setzen es um.

Copilot und ChatGPT sind Assistenten in der Oberfläche — gut für Zusammenfassungen, Recherchen und Textgenerierung, wenn jemand sie aktiv öffnet. Helvetiq OS operiert dagegen im Prozess: liest eingehende Mails, legt Termine an, erstellt Protokolle, verteilt Aufgaben, führt Folge-Mails aus — mit Freigabe-Logik, Rollen und Audit-Trail. Copilot und ChatGPT beantworten Fragen. Wir erledigen Arbeit.

Schreib-Aktionen laufen standardmässig mit Freigabe-Gate. Der Agent bereitet die E-Mail vor, Sie klicken „senden". Nur für vordefinierte, unkritische Vorgänge (z.B. Terminbestätigung in bekanntem Format) aktivieren wir Auto-Send — individuell pro Kunde konfigurierbar.

Erste messbare Zeitersparnis meist in Woche 2–3 nach Go-Live — sobald die Automation das Tagesvolumen stabil abdeckt. Bei E-Mail- und Kalender-Automationen sind 2–5 Stunden pro Woche und Mitarbeitendem realistisch. Konkrete Zahlen ermitteln wir im Assessment.

Die meisten Projekte scheitern, weil niemand die Adoption plant. Wir liefern nicht ein Modell, sondern eine integrierte Umgebung — mit Schulung, Monitoring, Betriebsverantwortung. Kein Workshop-Demo, sondern Live-Betrieb ab Tag X.

Betrieb auf Schweizer Servern, eigene Datenbank pro Mandant. Kein Training auf Ihren Inhalten. Zugriff durch unser Team nur mit explizitem Mandat. Auf Wunsch On-Premise oder in Ihrer eigenen Cloud. DSG-konform, Auftragsverarbeitungsvertrag inklusive.

Nein. Wir betreiben und monitoren das System. Updates, neue Modelle, Erweiterungen laufen im Service-Vertrag. Ihre Aufgabe: definieren, was automatisiert werden soll — unsere: dass es läuft.

Ehrlich gesagt: nein. Make und n8n sind Automationsplattformen für Trigger-Aktion-Ketten: „wenn neue Zeile in Sheets, dann Mail versenden". Gut für einfache, klar umrissene Workflows. Ein operatives KI-System ist eine andere Kategorie: Mehrschritt-Agenten mit Planung und Rückfragen, Freigabe-Gates, Rollen und Rechte pro Tool, manipulationssicherer Audit-Trail, Sprach- und Text-Interface in Echtzeit, Konflikterkennung über mehrere Tools hinweg, Self-Healing bei Fehlern. Auch ein erfahrenes Entwicklerteam baut das nicht in einem Sprint — realistisch sind 6–12 Monate bis zum ersten stabilen Stand. Und dann beginnt erst der laufende Betrieb: Modell-Wechsel, Sicherheits-Patches, Monitoring, Weiterentwicklung. Als Laie schlicht nicht machbar — und auch mit IT-Team selten wirtschaftlich.