Die Antworten stecken längst in euren Daten. LocustLearn holt sie raus.

Das sind Assistenten. Ihr fragt, sie antworten, und ob die Antwort zu eurem Unternehmen passt, müsst ihr selbst prüfen. Wir bauen Prozesse, die fertige Arbeit liefern. Der Ablauf steht fest, bevor gearbeitet wird, und er läuft jedes Mal gleich.

Die Werte kommen aus euren eigenen Unterlagen und aus dem Wissen eurer Branche, jeder mit Fundstelle. Am Ende steht ein fertiges Arbeitsergebnis, das ihr freigebt.

Ihr. Jedes Ergebnis geht durch eine Freigabe, bevor es weiterverwendet wird. Dabei seht ihr, worauf jede Aussage beruht, und könnt jede Zahl bis zu ihrer Quelle zurückverfolgen. Ohne euren Blick geht nichts raus.

Eher das Gegenteil. Jedes Ergebnis zeigt, wie es zustande gekommen ist: die Quellen, die Rechenwege und die Stellen, an denen die Lage dünn ist. Wer freigibt, muss es verstanden haben, und wer damit ein paar Wochen arbeitet, kennt den eigenen Prozess besser als vorher.

Ein Werkzeug, das euch die Arbeit abnimmt, nimmt auch das Wissen mit. Deshalb steht Learn im Namen. Mehr dazu unter Warum Learn?

Aus einem echten Pilotfall. Jede Zahl trägt dabei ihren Status, damit ihr wisst, was ihr vor euch habt.

Gemessen heißt, sie stammt aus den Daten der Kampagne. Berechnet heißt, sie ergibt sich aus Maßnahmen, die sofort umgesetzt wurden. Modelliert heißt, sie ist über das Budget-Timing der folgenden Wochen entstanden.

Am ehesten dort, wo ein Prozess regelmäßig läuft und viel Geld bindet. In unserem Pilotfall lief eine Kampagne sechs Wochen ins Minus, bevor jemand sagen konnte, woran es lag. Solche Stellen gibt es in jedem Unternehmen. Sie fallen nur nicht auf, weil niemand danach sucht.

Die meisten fangen mit dem Prozess an, der am meisten kostet. Danach finden sie im selben Team weitere, die genauso laufen. Jede Woche, in der so ein Prozess unverändert bleibt, kostet weiter.

Das ist eher die Regel als die Ausnahme und kein Ausschlussgrund. Vor der Arbeit wird geprüft, ob die Lage für eine Aussage überhaupt reicht. Wo sie nicht reicht, steht das im Ergebnis als offene Stelle, mit dem Hinweis, was fehlt. Es wird nichts ergänzt, um eine Lücke zu schließen.

Nebenbei zeigt der erste Durchlauf oft genauer als jede Bestandsaufnahme, wo eure Ablage wirklich dünn ist.

Für den Einstieg nicht mehr als die Unterlagen, die ihr ohnehin habt, und jemanden, der erklären kann, wie der Prozess heute abläuft. Die Einrichtung übernehmen wir, die Nutzung läuft über den Browser, und euer Team braucht kein Wissen über KI. Eine Anbindung an eure Systeme kommt erst, wenn ein Anwendungsfall in den Betrieb geht.

Das hängt am Fall. Eine Auswertung, für die die Unterlagen schon vorliegen, ist deutlich schneller fertig als ein Prozess, für den erst Branchen- und Firmenwissen aufgebaut werden muss. Deshalb nennen wir hier keine Pauschale. Zeigt uns einen konkreten Fall, dann sagen wir euch, woran es bei euch hängt.

Was ihr zahlt, wird vorher vereinbart. Es gibt keine Abrechnung, die euch am Monatsende überrascht.

Heute arbeiten wir mit festen Paketen für einen vereinbarten Umfang. Wächst die Nutzung darüber hinaus, legen wir den neuen Rahmen vorher gemeinsam fest. Wie hoch der Preis ausfällt, hängt davon ab, wie viele Prozesse ihr abdeckt und wie viel Wissen dafür aufgebaut werden muss. Eine belastbare Zahl bekommt ihr, sobald wir einen Fall von euch gesehen haben.

Die Verarbeitung findet in der EU statt. Mit euch schließen wir einen Auftragsverarbeitungsvertrag. Mit unseren Anbietern ist vertraglich ausgeschlossen, dass eure Daten für das Training von Modellen verwendet werden. Eure Daten liegen getrennt von denen anderer Kunden. Wenn ihr aufhört, bekommt ihr sie zurück und wir löschen sie.

Wir sind auf kein einzelnes Modell festgelegt. Je nach Aufgabe nutzen wir das, was dafür am besten geeignet ist, aktuell unter anderem von Anthropic und OpenAI. Für euch ändert das nichts, weil der Ablauf und die Prüfung gleich bleiben. Und weil wir wechseln können, hängt ihr nicht an einem einzelnen Anbieter.