Praktische KI-Systeme heute,ein Unternehmen, das morgen besteht.

Wir entwickeln KI-Systeme*, die Ergebnisse und Entscheidungen messbar verbessern. Zudem klären wir mit Ihnen, was KI für Ihre Kunden und für die Zukunft Ihres Unternehmens verändert.

*Wenn KI nicht die richtige Antwort ist, sagen wir es Ihnen offen.

Jutro ist Polnisch für morgen. Die Arbeit beginnt heute.

Wir sagen das Morgen nicht voraus. Wir lösen, was heute zählt, und bereiten Sie auf das vor, was sich als Nächstes verändert.

Heute

Das Geschäft besser laufen lassen.

Abläufe und Entscheidungen verbessern, vermeidbare Hürden beseitigen und das einfachste System bauen, das messbaren Nutzen schafft.

Morgen

Den Wert des Geschäfts bewahren.

Erkennen, wo KI die Erwartungen Ihrer Kunden verändern oder eine Fähigkeit leichter kopierbar machen kann, und dann die Möglichkeiten testen, die sich lohnen.

Den Blick auf morgen erproben wir gerade in bezahlten Kundenprojekten. Als Standardangebot gibt es ihn noch nicht.

Sie arbeiten mit zwei Menschen, vom ersten Gespräch bis zur letzten Entscheidung.

  • Philip Müller mit langen Haaren und leichtem Lächeln

    Philip Müller

    Partner

    Begleitet neue Kunden beim Start und führt jedes Projekt bis zum Go-live.

    Mario
    Er sorgt dafür, dass der zugesagte Termin eingehalten wird.

    Projektplan8 Wochen

    Pilot: Angebotsassistent · Jutro-Kunde

    Woche12345678910DiscoveryUmsetzungTestGo-live
    1. Philip hat den Go-live auf Fr, 27. Feb., gesetzt.
    oder ziehen
  • Mario Leśniewski lächelt, das Kinn auf die Hand gestützt

    Mario Leśniewski

    Gründer

    Leitet jedes Projekt: Discovery, Umsetzung, Test und die Entscheidung zu skalieren, anzupassen oder zu stoppen.

    Philip
    Er fragt fünfmal „Warum?“. Das spart Ihnen Geld.

    Aufnahme00:12

    Erstgespräch · Jutro-Kunde

    Thema: Wir brauchen KI in unserem Unternehmen.

    1. Kunde

      Wir brauchen KI in unserem Unternehmen.

    2. Mario

      Warum?

    3. Kunde

      Weil unsere Wettbewerber sie nutzen und wir das Gefühl haben, den Anschluss zu verlieren.

    4. Mario

      Warum?

    5. Kunde

      Sie gewinnen Kunden, die früher zu uns kamen.

    6. Bis hierhin verläuft der Weg in den meisten Unternehmen gleich. Wählen Sie eine Branche:
    7. Mario

      Warum?

    8. Kunde

      Die bieten ein neues Teil in zwei Tagen an. Wir brauchen zwei Wochen.

    9. Mario

      Warum?

    10. Kunde

      Jede Zeichnung wartet darauf, dass Thomas die Maschinenzeit schätzt.

    11. Mario

      Warum?

    12. Kunde

      Nur er weiß noch, welche alten Teile dem neuen ähneln.

    13. Gesprächszusammenfassung: nächster Schritt

      KI findet die ähnlichsten früheren Teile und ihre echten Maschinenzeiten. Thomas prüft die Schätzung und zeichnet sie ab.

    PhilipZwei Wochen → zwei Tage. Habe ich doch gesagt.

Mehr über Mario und Philip

Die üblichen KI-Versprechen, durchgestrichen:

  • Entfesseln Sie die transformative Kraft der KI für Ihr Unternehmen.
  • Beschleunigen Sie jeden Workflow mit autonomen Agenten.
  • In 90 Tagen zum AI-first-Unternehmen.
  • Verzehnfachen Sie Ihre Produktivität mit GenAI.
  • Machen Sie Ihr Unternehmen zukunftssicher mit einer maßgeschneiderten KI-Plattform.

MarioOkay, aber welches Problem löst das eigentlich?

Signal to System

Von einem echten Geschäftsproblem zu einem System, dessen Nutzen messbar ist.

Jedes Projekt beginnt mit dieser Frage. Wir finden das Problem, das sich zu lösen lohnt, testen die einfachste Lösung, die funktionieren kann, und skalieren nur, was sich als nützlich erweist.

Ein Anliegen, Schritt für Schritt. Ein Beispiel zur Veranschaulichung, kein Kundenprojekt.

  1. Sie sagen

    „Wir brauchen KI in unserem Unternehmen.“

  2. Das eigentliche Problem verstehen

    Auftragsfreigaben dauern zu lange.

  3. Signal und Ausgangswert finden

    Eine Auftragsfreigabe dauert 6 Tage.
    Ziel: 2 Tage.

  4. Die einfachste Lösung wählen, die ausreicht

    Eine gemeinsame Auftragswarteschlange und einfache Prioritätsregeln. KI übernimmt eine Aufgabe: die Aufträge lesen, die als E-Mails und PDFs eingehen.

  5. Im Arbeitsalltag testen

    Ein Team, vier Wochen. Stopp, wenn Freigaben weiterhin länger als 4 Tage dauern.

  6. Entscheiden, wie es weitergeht

    Ergebnis: 2,5 Tage. Jetzt führen wir es in allen Teams ein.

    SkalierenAnpassenStoppenEntscheidung: skalieren.

    Freigabezeit in Tagen. Weniger ist besser.

Mal ist ein System die Antwort, mal eine einfachere Änderung, mal die Entscheidung, nichts zu bauen.

So arbeitet Jutro

Klein anfangen. Sie entscheiden nach jedem Schritt.

Sie müssen sich nicht von Anfang an auf ein großes Vorhaben festlegen. Am Ende jedes Schritts nennen wir Ihnen unsere Empfehlung und den Preis für den nächsten.

  1. Phase 0, optionalSignal Check

    2.000 EuroWird vollständig auf Discovery angerechnet, wenn Sie innerhalb von 30 Tagen damit beginnen.

    Sie stehen kurz davor, ein KI-Tool einzuführen oder ein Projekt zu starten? Dann prüfen wir zuerst drei Ihrer abgeschlossenen Vorgänge und sprechen in zwei kurzen Gesprächen mit den Beteiligten. Danach vergleichen wir Ihr Vorhaben mit einer einfacheren Lösung und empfehlen Ihnen einen Weg.

    Sie erhaltenEine Signal Card mit unserer Antwort, belegt durch Zahlen aus Ihren Vorgängen. Sie zeigt, welche Schritte Sie in welcher Reihenfolge gehen sollten und was Sie prüfen sollten, bevor Sie mehr Geld ausgeben.

    UmsetzenNoch nichtVereinfachen

    Beispiel einer Signal Card ansehen
  2. Phase 1Discovery

    Ab 7.500 Euro

    Wir beginnen mit Gesprächen mit den Beteiligten. Daraus entsteht eine Ontologie Ihres Unternehmens, also eine Landkarte seiner Prozesse, Menschen, Daten und Entscheidungen. Auf dieser Grundlage zeigen wir, wo KI schon heute messbaren Nutzen bringt oder Ihr Unternehmen für morgen stärkt, und wo nicht.

    Sie erhaltenEine KI-Implementierungsstrategie für Ihre Organisation mit Umfang, Tech-Stack, Erfolgskriterien und geschätzten Kosten.

  3. Phase 2Vom Pilot zur Entscheidung

    Preis nach der Discovery

    Zuerst ein schneller Pilot an einem Prozess, danach eine erste einsatzfähige Version (MVP) im Arbeitsalltag. Beides vergleichen wir mit dem Ausgangswert aus der Discovery.

    Dann entscheiden Sie

    SkalierenAnpassenStoppen

Was wir bisher gebaut haben.

Sechs Probleme aus der Praxis, aus fünf Branchen. Zu jedem: das Problem, was wir gebaut haben und wo es heute steht.

  1. 01Gesundheitswesen

    Onkologinnen und Onkologen mussten die schnell wachsende Studienlage zu Lungenkrebs aus verstreuten Quellen zusammentragen.

    Gebaut
    Ein Navigator für Studienbelege: Jede Antwort verlinkt auf ihre Quelle, Unsicherheit ist sichtbar und die Qualitätsgrenzen sind klar benannt. Ein MIT-Teamprojekt mit sechs Personen. Mario leitete Strategie und Deployment und baute die App.
    Stand heute
    Im Einsatz. Jede Antwort lässt sich bis zur Quelle zurückverfolgen. Der behandelnde Arzt ist für die klinische Beurteilung und die Entscheidungen verantwortlich.

    MVP im EinsatzÖffentliches Abschlussprojekt

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  2. 02Marketing und Events

    Verträge und Auszahlungen liefen über E-Mail, Tabellen und unverbundene Tools. Das Outsourcing kostete etwa 30 % zusätzlich zum Wert jedes Vertrags.

    Das haben wir gebaut
    Ein interner Prozess vom Vertrag bis zur Auszahlung, von freigegebenen Vorlagen über Unterschriften bis zur Zahlung.
    Stand heute
    Abgeschlossen. Die externe Firma ist vollständig ersetzt, und Menschen prüfen die Schritte mit Risiko.

    AbgeschlossenAnonymisiert

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  3. 03Kundenforschung

    Schwache Produkt- und Marketingkonzepte landeten in teuren Verbraucherstudien oder wurden allein nach Intuition aussortiert.

    Das haben wir gebaut
    Eine KI-gestützte erste Bewertung von Produkt- und Marketingkonzepten, die schwächere Vorschläge vor der bezahlten Forschung aussortiert.
    Stand heute
    Abgeschlossen. Über 100 Konzepte gescreent, bei 98 % geringeren Kosten als ein Panel. Menschliche Panels bleiben der Maßstab.

    AbgeschlossenVertraulich

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  4. 04Gastgewerbe und Unterhaltung

    Manager planten den Personaleinsatz nach Erfahrung, Kalendern und unvollständigen Nachfragesignalen.

    Wir bauen
    Eine Nachfrageprognose aus Besucherzahlen, Wetter und lokalen Events, die einen Personaleinsatz zur Prüfung durch Manager empfiehlt.
    Stand heute
    In Arbeit. Sie muss einfache Vergleichswerte übertreffen, bevor ein Live-Pilot startet. Die Entscheidung bleibt bei den Managern.

    In Arbeit

    Projekt lesen
  5. 05Gastgewerbe und Unterhaltung

    Für ein Gruppenevent prüfte das Team 15 bis 20 Minuten lang die Verfügbarkeit, Aktivität für Aktivität.

    Das haben wir gebaut
    Ein Planungsboard, das die Verfügbarkeit des ganzen Tages auf einen Blick zeigt und den Ablauf aufbaut, während das Team Slots wählt.
    Stand heute
    Im Einsatz. Im September: 353 Reservierungen und geschätzt 58 bis 87 gesparte Stunden.

    Im EinsatzVertraulich

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  6. 06E-Commerce für Wohnaccessoires

    Wer Vorhänge nach Maß wollte, musste selbst messen, zur Stoffauswahl fahren und auf eine Visualisierung warten.

    Das haben wir gebaut
    Ein Assistent, der die Wand aus einem Handyfoto ausmisst und die Vorhänge darauf zeigt, samt Preis und bereit zum Bestellen.
    Stand heute
    Abgeschlossen. Die ganze Bestellung läuft in einem Zug, von zu Hause, ohne Maßband.

    Abgeschlossen

    Projekt lesen
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