Optivise Consult · boostpilot.ai

KI-Anwendungen
aus dem Baukasten.

boostpilot.ai ist das Framework, mit dem individuelle KI-Lösungen in Wochen statt Monaten entstehen. Sechs erprobte Bausteine, klare Schnittstellen zu Ihren Fachsystemen — und Claude Code als Entwicklungs-Beschleuniger, der den Custom-Code-Marathon erspart.

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Bausteine im Framework
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individuelle Anwendungen
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schnellere Entwicklung mit Claude Code
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Vendor-Lock-in beim LLM-Provider
AM

Ihr Ansprechpartner Alfred Marx

30+ Jahre Erfahrung in Software-Engineering, Prozess-Optimierung und Datenschutz — und der Macher hinter dem boostpilot.ai-Framework. Von der ersten Idee bis zum produktiven Einsatz.

CEO MEGATRON CIO Scalvio AG Advisory Board Chancental Works GmbH IT-Sachverständiger Datenschutzbeauftragter (EU-DSGVO) Boostpilot Creator
Warum boostpilot.ai

Vom KI-Prototyp zur produktiven Anwendung — ohne Custom-Code-Marathon.

Jede individuelle KI-Anwendung startet mit denselben Bausteinen: Modell-Anbindung, Daten-Zugriff, Workflow, UI, Governance. Wer jedes Mal bei Null anfängt, verbrennt Monate. boostpilot.ai liefert diese Bausteine fertig — Sie kombinieren sie zu Ihrer Lösung, statt sie zu programmieren.

Was boostpilot.ai für Sie tut

  • Liefert die Plattform-Schicht fertig — Modell-Routing, Wissens-Datenbank, Workflow-Engine, Tile-UI als wiederverwendbare Bausteine.
  • Verbindet KI mit Ihren Fachsystemen — über Tool Calls, MCP und klassische Schnittstellen zu ERP, CRM, MDM und Dokumenten.
  • Stellt Governance her — Audit-Trail, Rollen-Berechtigungen, Modell-Routing nach Sensibilität, ab Tag eins eingebaut.
  • Hält den Provider austauschbar — Claude, GPT, Google, lokale Modelle. Wechsel per Konfiguration, nicht per Re-Engineering.
  • Beschleunigt mit Claude Code — individuelle Anpassungen und Custom-Logik entstehen in Tagen, nicht in Sprints.

Was Sie sich damit ersparen

  • Glue-Code-Marathon — keine handgestrickte Integration zwischen LLM, Daten, Workflow und UI pro Use-Case.
  • Custom-GPT-Wildwuchs — keine isolierten Bots pro Abteilung ohne Governance.
  • Provider-Lock-in — keine harte Verdrahtung an einen Anbieter, dessen Preise oder Konditionen sich ändern können.
  • UI-Eigenbau pro Anwendung — keine Dashboards mit Excel-/Bootstrap-Tabellen, jedes Mal von Hand zusammengeschraubt.
  • Compliance-Lücken — keine DSGVO-, AI-Act- oder branchenspezifischen Nachbesserungen am Ende des Projekts.
Status quo vs. Framework

„Wir bauen jede KI-Anwendung von Grund auf neu."

Klingt nach Kontrolle — ist tatsächlich Zeit- und Geldverschwendung. Die immer gleichen Bausteine immer wieder neu zu erfinden ist genau das Anti-Pattern, das KI-Projekte langsam und teuer macht.

Heute: jede Anwendung neu erfunden

  • Pro Use-Case eigener LLM-Client, eigener Auth-Flow, eigene Logs
  • Wissensbasis als RAG-Eigenbau, jedes Mal mit neuen Hyper-Parametern
  • Workflow als Cron-Job + Shell-Skript, niemand kennt den Stand
  • UI als HTML-Template pro Anwendung — kein einheitlicher Look
  • Modell-Wechsel = Re-Engineering pro Anwendung
  • Sechs Monate pro Anwendung, danach Wartungs-Schmerz

Mit boostpilot.ai

  • Eine Plattform-Schicht, alle Anwendungen nutzen sie
  • Wissensbasis als wiederverwendbarer Baustein (BP Quest)
  • Workflows visuell modelliert (BP Flow), Stand jederzeit transparent
  • UI aus Tile-Bausteinen (Optivise Tiles), konsistenter Look
  • Modell-Provider als Konfiguration, nicht als Code
  • Wochen statt Monate — und vorhersehbarer Betrieb
Die sechs Bausteine

Das boostpilot.ai-Framework — auf einen Blick.

Sechs Apps, die zusammen das Fundament für individuelle KI-Anwendungen bilden. Einzeln einsetzbar, im Verbund maximal wirksam.

01 · COCKPIT

AI Console

aiconsole

Die zentrale Konsole für alle KI-Aufgaben im Unternehmen. Multi-Modell-Routing, Agent-Workflows, MCP-Anbindung und Tool Calls — eine Plattform statt Schatten-IT.

Kern: Multi-Provider-Routing · MCP · Tool Calls · Audit-Trail
02 · WISSEN

BP Quest

bpquest

Erfahrungswissen strukturiert konservieren und über Wissens-Agenten abrufbar machen. Lokale Vektor-Datenbank, DSGVO-konform — Wissen bleibt im Haus.

Kern: Strukturierte Befragung · Lokale Wissens-DB · Wissens-Agenten
03 · PROZESS

BP Flow

bpflow

Geschäftsprozesse durchgängig steuern — vom Auslöser bis zum Abschluss. Visueller Modeller, klassische Integrationen, KI-Schritte dosiert, Human-in-the-Loop fest verankert.

Kern: Visueller Modeller · ERP/CRM-Integration · KI-Steps · 4-Augen
04 · AGENTEN

BP Agentic AI Engine

optiviseai

Die Engine, die KI-Agenten produktionsreif macht. Multi-Provider-LLMs, CrewAI-basierte Multi-Agent-Crews, Postprocessing zu Mail/PDF/Strukturdaten, Schedule-Trigger.

Kern: Multi-Provider · CrewAI · Postprocessing · BP-Flow-Integration
05 · KOMMUNIKATION

BP Agentic Mail

agenticmail

Skalierbare Mail-Personalisierung: ein Briefing, mehrere AI-generierte Varianten pro Zielgruppe, pro Empfänger angereichert — mit Audience-Targeting, Test-Modus und DSGVO-tauglichem Audit-Trail.

Kern: LLM-Templates · Enrichment · Audience-Targeting · Audit
06 · UI

Optivise Tiles

optivise_tiles

Aus jeder Portal-Seite wird eine Tile. Tile-Sets als Dashboards für Anwender und Abteilungen — mit Modal-Overlay, Auto-Refresh, Cross-Tile-Messaging und einheitlichem Look.

Kern: Tileset-Renderer · Modal-Overlay · Auto-Refresh · Message-Bus
Mit Claude Code entwickelt

Individuelles wird zur Konfigurations-Aufgabe.

boostpilot.ai liefert die Plattform — Claude Code macht die individuelle Anpassung schnell. Statt jedes Custom-Feature manuell zu coden, beschreiben wir es im Dialog mit Claude Code, der direkt im Repository arbeitet: Bausteine kombiniert, neue DocTypes anlegt, Workflows verdrahtet, UI-Tiles zusammensteckt.

Das Ergebnis: vier bis sechsfach schnellere Entwicklung im Vergleich zu klassischer Custom-Implementation — bei gleicher Code-Qualität und voller Integration in Ihre bestehende System-Landschaft.

Bausteine konfigurieren statt programmieren

Claude Code arbeitet direkt mit den fünf boostpilot.ai-Apps — kennt deren DocTypes, Hooks und Schnittstellen.

Integration in bestehende Systeme

SAP, Microsoft 365, Salesforce, eigene Datenbanken — über vorgefertigte Adapter, OData-Bridges und MCP-Server.

Vom Prototyp zum Produktiv-System

Gleicher Stack — keine „erst PoC, dann Re-Engineering"-Schleife. Was im Prototyp läuft, läuft auch in Produktion.

Einführung in fünf Schritten

Vom Use-Case zur produktiven Anwendung.

Wir starten klein und kontrolliert, mit messbarem Hebel — und skalieren mit jedem zusätzlichen Use-Case ohne erneuten Plattform-Aufwand.

1

Use-Case priorisieren

Gemeinsam wählen wir den Anwendungsfall mit dem höchsten Hebel — sichtbar, messbar, ausbaubar.

2

Bausteine kombinieren

Aus AI Console, BP Quest, BP Flow, AI Engine, Agentic Mail und Tiles entsteht der Lösungs-Stack für genau diesen Fall.

3

Mit Claude Code anpassen

Custom-Logik, DocTypes, Workflow-Schritte und UI-Tiles werden im Dialog mit Claude Code direkt implementiert.

4

Fachsysteme integrieren

Tool Calls, MCP-Server und OData-Bridges binden ERP, CRM, MDM und Dokumenten-Ablagen an.

5

Skalieren ohne Plattform-Aufwand

Jeder zusätzliche Use-Case nutzt dieselben Bausteine — Time-to-Value sinkt mit jeder Anwendung.

Bereit für Ihre erste KI-Anwendung auf boostpilot.ai?

30 Minuten Erstgespräch reichen, um Use-Case, Bausteine und Roadmap grob zu sortieren — und zu klären, ob das Framework zu Ihnen passt.

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