KI & Automation
March 10, 2026

Claude Sonnet 4.6 Update – was ist neu und wie profitieren Prozesse im Unternehmen?

Erfahre hier, was das Update auf Claude Sonnet 4.6 bringt, wie das 1-Million-Token-Kontextfenster funktioniert und wie die Prozessoptimierung profitiert.

Claude Sonnet 4.6 Update – was ist neu und wie profitieren Prozesse im Unternehmen?

Weniger manuell, mehr automatisiert?

Lass uns in einem Erstgespräch herausfinden, wo eure größten Bedürfnisse liegen und welches Optimierungspotenzial es bei euch gibt.

Claude von Anthropic gehört ganz klar zu den bekanntesten und meistgenutzten KI-Chatbots überhaupt. Mit dem Update des Sonnet-Modells auf 4.6 möchte man Usern jetzt noch bessere Argumente bieten. Es soll gewissermaßen sogar mit dem smartesten Modell des Entwicklers, nämlich Opus 4.5, schritt halten können – und ist dabei schon im Free Plan standardmäßig integriert. Grundsätzlich gehört die Variante zu den mittelgroßen KIs – sie ist auf ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Kosteneffizienz und Leistungsfähigkeit ausgelegt.

Wie es in der betreffenden Pressemitteilung von Anthropic heißt, wurden die Fähigkeiten gegenüber Sonnet 4.5 in den Bereichen Codierung, Computernutzung, Langzeitkontext-Argumentation, Agentenplanung, Wissensarbeit und Design umfassend verbessert. Es gibt nun ein 1-Million-Token-Kontextfenster in der Beta-Version. Hervorgehoben werden insbesondere die offenbar herausragenden Fähigkeiten für KI-Automatisierung. Aber was bedeutet das alles für den praktischen Gebrauch bzw. die Prozessoptimierung im Unternehmen? Um diese Frage zu beantworten, schauen wir uns das aktualisierte Modell einmal genau an.

Übersicht: Was hat sich mit Claude Sonnet 4.6 geändert?

Das Update auf Sonnet 4.6 enthält mehrere wichtige Neuerungen, wobei es sich vor allem um Verbesserungen bestehender Fähigkeiten handelt. Die folgende Übersicht zeigt die zentralen Weiterentwicklungen und erklärt kurz, was sie praktisch bedeuten.

• Verbesserte Programmierfähigkeiten: Sonnet 4.6 versteht Code-Strukturen genauer, erkennt Fehler zuverlässiger und kann komplexe Zusammenhänge in größeren Codeprojekten besser nachvollziehen. Entwickler erhalten dadurch klarere Vorschläge für Lösungen und Optimierungen.

• Stärkeres Reasoning und strukturierteres Denken: Logische Aufgaben mit mehreren Schritten werden konsistenter verarbeitet. Das Modell behält Zusammenhänge über längere Dialoge hinweg besser im Blick und setzt Anweisungen zuverlässiger um als seine Vorgänger.

• Weiterentwickelte Computer-Use-Automatisierung: Die Fähigkeit, Programme auf einem Computer zu bedienen, wurde deutlich erweitert. Die KI kann beispielsweise flüssig durch Webseiten navigieren, Tabellen bearbeiten oder Formulare ausfüllen und mehrere Arbeitsschritte miteinander verbinden – fast wie ein menschlicher Nutzer.

• Bessere Planung von KI-Agenten und Workflows: Claude Sonnet 4.6 eignet sich stärker für automatisierte Arbeitsabläufe mit mehreren Schritten. Dadurch können Unternehmen komplexe Prozesse leichter strukturieren und teilweise automatisieren. Zu diesem Thema empfehlen wir dir auch unseren Artikel „KI‑Agenten als Teammitglieder: Orchestrierung 2026“.

• Verbessertes Dokumentenverständnis und Recherche: Große Texte, Datenbestände oder mehrere Dokumente lassen sich nun genauer analysieren und/oder zusammenführen. Das erleichtert typische Aufgaben rund um Wissensarbeit, Marktanalysen oder technische Dokumentationen.

• Mehr Unterstützung bei Konzept- und Designarbeit: Das Modell kann strukturierte Ideen für Produkte, Benutzeroberflächen oder Inhalte entwickeln. Besonders in frühen Konzeptphasen entstehen dadurch schneller umsetzbare Vorschläge.

• 1-Million-Token-Kontextfenster (Beta): In der Beta-Version kann das Modell deutlich größere Informationsmengen gleichzeitig verarbeiten. Dadurch lassen sich etwa umfangreiche Dokumente, große Codebasen oder viele Quellen innerhalb einer Sitzung effizienter analysieren. Frühere Varianten der Sonnet-Reihe arbeiteten mit deutlich kleineren Kontextfenstern von einigen hunderttausend Token.

• Stabilere Ergebnisse über lange Sitzungen hinweg: Viele Nutzer berichten laut Hersteller, dass längere Arbeitsprozesse konsistenter funktionieren. Anweisungen werden zuverlässiger umgesetzt und komplexe Aufgaben bleiben über mehrere Schritte hinweg nachvollziehbarer.

Diese Verbesserungen zeigen deutlich, dass sich Claude Sonnet 4.6 zunehmend weg vom reinen KI-Chatbot und hin zu einem praktischen Arbeitswerkzeug für komplexe digitale Aufgaben entwickelt.

Automation und Reasoning als größte Stärken

Viele Verbesserungen von Claude Sonnet 4.6 zielen auf zwei zentrale Fähigkeiten ab:

1. Der Automatisierung von Aufgaben

2. Logischem Schlussfolgern

Beide Bereiche spielen fast immer eine große Rolle, wenn es darum geht, KI in Unternehmen produktiv einzusetzen.

Computer-Use-Automatisierung

Bis heute arbeiten zahlreiche Firmen mit Software, die nur schwer automatisiert werden kann. Oft fehlen dann moderne Schnittstellen wie APIs. Befindet sich nur ein schwächelndes Programm in einer grundsätzlich automatisierbaren Prozesskette, bringt das oft den ganzen Workflow zum Scheitern. Klassische Automatisierung funktioniert dann nur mit aufwendigen Integrationen.

Hier bringt Claude Sonnet 4.6 einen „neuen“ Ansatz ins Spiel: Das Modell kann Systeme ähnlich bedienen wie ein Mensch. Es erkennt visuelle Elemente auf dem Bildschirm und führt Aktionen aus. Dazu gehören Klicks, Texteingaben oder das Navigieren durch ganze Tools.

Diese Fähigkeit wurde laut Anthropic in Benchmarks wie OSWorld getestet. Dabei muss die KI hunderte Aufgaben in realer Software lösen. Das Besondere ist, dass das Modell keine speziellen Schnittstellen oder vorbereiteten Integrationen erhält. Stattdessen sieht es nur den Bildschirm und reagiert darauf.

Die Entwicklung von Sonnet zeigt laut den Benchmarks deutliche Fortschritte. Innerhalb von rund 16 Monaten haben sich die Ergebnisse spürbar verbessert, so Anthropic. Der Entwickler führt in seinem offiziellen Statement sogar Zahlen auf, nach denen Sonnet 4.6 im Bereich Agentic-Computer-Use mit 72,5 Prozent sehr nahe am Opus 4.6-Bestewert von 72,7 Prozent liegt. GPT 5.2 ist demnach mit 38,2 Prozent weit abgeschlagen. Zudem nennt man Nutzerstimmen, nach denen die KI Aufgaben auf menschlichem Niveau erledigen könne.

Reasoning

Reasoning beschreibt die Fähigkeit einer KI, logisch zu denken, Zusammenhänge zu erkennen und mehrere Arbeitsschritte sinnvoll zu planen. Genau das entscheidet maßgeblich darüber, ob ein Modell nur einfache Antworten liefert oder tatsächlich bei der komplexen Prozessoptimierung in Unternehmen helfen kann.

Laut den Entwicklern bietet Claude Sonnet 4.6 eine starke Leistung bei unterschiedlichen Denkstrategien. Das Modell funktioniere sowohl bei schnellen Antworten als auch bei komplexeren Aufgaben zuverlässig. Entwickler können dadurch je nach Anwendung entscheiden, ob sie eher Geschwindigkeit oder besonders gründliche Analyse benötigen.

Technisch handelt es sich bei Claude Sonnet 4.6 um ein hybrides Modell. Es kombiniert generative Sprachfähigkeiten mit strukturierter Planung und logischem Schlussfolgern. Dadurch eignet es sich besonders gut für Aufgaben, bei denen mehrere Schritte aufeinander aufbauen.

Besonders wichtig ist zudem die Stabilität über längere Sitzungen. Frühere Modelle konnten bei langen Dialogen manchmal den Überblick verlieren. Nutzer berichten laut Anthropic, dass Claude Sonnet 4.6 den Kontext besser berücksichtigt, bevor Änderungen vorgenommen werden. Das zeigt sich zum Beispiel bei Programmieraufgaben. Entwickler stellten fest, dass das Modell vorhandene Code-Strukturen häufiger analysiert, bevor Anpassungen erfolgen. Dadurch werden gemeinsame Logiken eher zusammengeführt statt mehrfach neu erzeugt.

Interessant ist auch ein Ergebnis aus Nutzerbewertungen, die Anthropic anspricht. In internen Tests bevorzugten Anwender Claude Sonnet 4.6 in rund 59 Prozent der Fälle gegenüber Opus 4.5, einem deutlich größeren Modell aus der gleichen Produktfamilie.

Die Gründe dafür sind bemerkenswert. Nutzer berichten unter anderem von:

• Weniger überkomplizierten Lösungen

• Weniger falschen Erfolgsmeldungen

• Weniger Halluzinationen

• Besserer Umsetzung von Anweisungen

Gleichzeitig macht Anthropic aber klar, dass seine Top-KIs aus dem Opus-Segment für extrem anspruchsvolle Aufgaben weiterhin die erste Wahl bleiben. Das betrifft unter anderem komplexe Projekte wie umfangreiche Code-Refactorings oder große KI-Agentensysteme.

Trotzdem zeigt die Entwicklung eine wichtige Tendenz. Claude Sonnet 4.6 erreicht ein sehr gutes Verhältnis zwischen Leistungsfähigkeit und Effizienz. Genau das macht es für viele praktische Anwendungen in Unternehmen attraktiv.

Sonnet 4.6 mit 1-Million-Token-Kontextfenster: Was bedeutet das genau?

Eine der auffälligsten Neuerungen bei Claude Sonnet 4.6 ist das sogenannte 1-Million-Token-Kontextfenster, das aktuell in einer Beta-Version verfügbar gemacht wird. Für viele Nutzer klingt dieser Begriff zunächst sehr technisch, die Idee dahinter lässt sich jedoch relativ einfach erklären.

• Ein Token ist eine kleine Texteinheit, aus der KI-Systeme Informationen zusammensetzen. Das kann ein Wort, ein Teil eines Wortes oder ein Satzzeichen sein. Wenn ein Modell Text verarbeitet, arbeitet es also nicht direkt mit Wörtern, sondern mit diesen kleineren Bausteinen.

• Das Kontextfenster bestimmt, wie viele dieser Bausteine ein Modell gleichzeitig berücksichtigen kann. Je größer dieses Fenster ist, desto mehr Informationen kann die KI auf einmal analysieren.

Frühere Varianten der Sonnet-Reihe arbeiteten mit deutlich kleineren Kontextfenstern von einigen hunderttausend Token. Claude Sonnet 4.6 erweitert diesen Rahmen nun erheblich.

Ein Kontext dieser Größe kann beispielsweise enthalten:

• Eine komplette Software-Codebasis

• Mehrere umfangreiche Verträge

• Zahlreiche wissenschaftliche Artikel

• Große Datensammlungen

Wichtiger als die reine Menge ist jedoch eine andere Fähigkeit. Claude Sonnet 4.6 kann innerhalb dieser großen Informationsmenge weiterhin sinnvoll argumentieren. Das Modell erkennt Zusammenhänge zwischen verschiedenen Textstellen und nutzt sie für seine Antworten.

Gerade für Unternehmen eröffnet das neue Möglichkeiten. Teams können umfangreiche Dokumente, Datenbanken oder Produktbeschreibungen in einem einzigen Arbeitsprozess analysieren lassen, statt mehrere Einzelschritte zu benötigen. Das spart nicht nur sehr viel Zeit, sondern ermöglicht obendrein auch viel breitere Auswertungen.

Was bringt Claude Sonnet 4.6 Unternehmen im Geschäftsalltag?

Soweit zur Theorie. Für viele Verantwortliche – wahrscheinlich auch für dich – stellen sich nun aber die Fragen: Ist Sonnet 4.6 ein echter Zugewinn für meine Prozessoptimierung? Wer profitiert am meisten? Das wollen wir jetzt klären. 

Der größte Unterschied zu klassischen KI-Chatbots bzw. vorherigen Sonnet-Varianten liegt darin, dass das Modell komplexe Arbeitskontexte besser versteht und aktiv mit digitalen Tools interagieren kann. Besonders relevant ist das für Teams, die regelmäßig mit großen Datenmengen hantieren, komplexe Software entwickeln oder umfangreiche Workflows automatisieren wollen/müssen.

Übrigens: Wenn du den autonomen KI-Assistenten Open Claw mit dem neuen Claude-Modell verbinden möchtest, kann es Probleme geben. Als erweiterte Lektüre empfehlen wir dir in diesem Fall unseren Beitrag „Claude Account gesperrt: ChatGPT mit Open Claw verbinden – So geht's“ mit allen Hintergründen und Lösungsschritten.

Softwareentwicklung

Der Bereich, in dem sich die Verbesserungen besonders deutlich zeigen, ist das Development. Viele Entwickler arbeiten mit großen Codebasen, die aus hunderten Dateien bestehen. Frühere Claude-KI-Versionen konnten nur einzelne Codeabschnitte kontextsicher analysieren. Dadurch gingen wichtige Zusammenhänge verloren.

Mit dem erweiterten Kontextfenster kann Claude Sonnet 4.6 große Teile eines Projekts gleichzeitig berücksichtigen. Entwickler können beispielsweise eine komplette Codebasis hochladen und konkrete Fragen stellen. Das Modell wertet Abhängigkeiten zwischen Modulen aus, identifiziert mögliche Fehlerquellen und schlägt strukturelle Verbesserungen vor. Gerade bei Refactorings oder bei der Analyse alter Systeme spart das eine Menge Zeit.

Workflow-Automatisierung

Moderne Geschäftsprozesse bestehen heute oft aus mehreren softwaregestützten Schritten, bei denen unterschiedliche Tools zum Einsatz kommen. Ein Mitarbeiter öffnet etwa ein CRM, kopiert Daten in eine Tabellenkalkulation und überträgt anschließend Ergebnisse in ein Reporting-Tool.

Mit seinen Computer-Use-Fähigkeiten kann Claude Sonnet 4.6 solche Abläufe teilweise selbst ausführen. Das Modell erkennt Elemente auf dem Bildschirm, klickt Buttons, trägt Werte ein und navigiert durch Programme. Ein realistisches Szenario wäre beispielsweise die automatische Erstellung eines Reports. Die KI öffnet ein Analyse-Tool, exportiert Daten, bereitet sie in einer Tabelle auf und überträgt die Ergebnisse in eine Präsentation.

Umfangreiche Datenanalyse

Die Analyse großer Dokumentensammlungen kann ein sehr aufwendiger Prozess sein. Unternehmen arbeiten häufig mit umfangreichen Vertragswerken, technischen Dokumentationen oder regulatorischen Richtlinien, die es auf verschiedene Weisen auszuwerten gilt. Solche Dokumente haben schnell mehrere hundert Seiten.

Durch das große Kontextfenster kann Claude Sonnet 4.6 komplette Dokumentpakete gleichzeitig analysieren. Ein Unternehmen könnte beispielsweise mehrere Lieferantenverträge hochladen und die KI gezielt nach bestimmten Klauseln suchen lassen. Das Modell erkennt Unterschiede, hebt kritische Passagen hervor und fasst zentrale Punkte strukturiert zusammen.

Auch in den Bereichen Marktanalyse und strategische Recherche entstehen mit diesen Fähigkeiten neue Möglichkeiten. Teams müssen oft Informationen aus verschiedenen Quellen zusammenführen, etwa Studien, Branchenberichte oder Wettbewerbszahlen. Claude Sonnet 4.6 kann mehrere Dokumente vergleichen, Muster erkennen und daraus logische Schlussfolgerungen für neue Taktiken ableiten. Ein Marketingteam könnte beispielsweise verschiedene Marktberichte analysieren lassen und daraus zentrale Trends erfassen, die man dann auf die eigene Produktstrategie überträgt.

Natürlich ersetzt auch ein leistungsfähiges Modell wie Claude Sonnet 4.6 keine erfahrenen Fachkräfte. Der größte Nutzen liegt, wie bei KI häufig der Fall ist, vielmehr darin, aufwendige Analyse- und Routineaufgaben deutlich zu beschleunigen. Mitarbeiter erhalten schneller strukturierte Informationen und können sich stärker auf strategische, direkter wertschöpfende Entscheidungen konzentrieren.

Fazit

Mit dem Update auf Claude Sonnet 4.6 entwickelt sich das Modell weiter vom reinen Chatbot hin zu einem vielseitigen Arbeitswerkzeug für verschiedene Aufgaben im Geschäftsalltag. Besonders auffällig sind die Fortschritte bei Automatisierung, logischem Denken und der Verarbeitung großer Informationsmengen.

Die Kombination aus Computer-Use-Automation, verbessertem Reasoning und dem 1-Million-Token-Kontextfenster eröffnet neue Möglichkeiten für viele Unternehmensbedarfe: Softwareentwicklung, Analyse komplexer Dokumente oder strategische Recherche lassen sich deutlich effizienter unterstützen.

Gerade das ausgewogene Verhältnis zwischen Leistungsfähigkeit und Kosten macht Claude Sonnet 4.6 für viele Organisationen interessant. Es kommt in gewissen Bereichen nah an größere Modelle heran, bleibt jedoch deutlich zugänglicher.

FAQ

Wie kann ich Claude Sonnet 4.6 nutzen?

Claude Sonnet 4.6 steht laut Anthropic in allen Plänen zur Verfügung. Dazu gehören unter anderem Claude Cowork, Claude Code und die API. Auch die kostenlose Version nutzt jetzt Sonnet 4.6.

Ist Claude Sonnet 4.6 kostenlos?

Ja, das Modell ist inzwischen sogar die Standardversion im kostenlosen Plan von Claude. Wer den Dienst nutzt, arbeitet also automatisch mit Claude Sonnet 4.6. Für zusätzliche Funktionen oder umfangreichere Anwendungskontexte muss jedoch auch weiterhin ein kostenpflichtiger Tarif gebucht werden.

Was hat sich mit dem Update auf Claude Sonnet 4.6 geändert?

Das Update bringt vor allem Verbesserungen bestehender Funktionen. Dazu gehören ausgeweitete Programmierfähigkeiten, stärkeres Reasoning, stabilere Ergebnisse über längere Sitzungen hinweg und umfangreichere Automatisierungsoptionen. Außerdem führt die Beta-Version ein Kontextfenster mit bis zu 1 Million Token ein, das deutlich größere Informationsmengen gleichzeitig verarbeiten kann als die Vorgänger.

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Eure Fragen, unsere Antworten

Was macht bakedwith eigentlich?

Wir helfen B2B Marketing- und Sales-Teams dabei, KI-gestützte Workflows zu entwickeln und umzusetzen. Dazu gehören zum Beispiel Lead Enrichment, Outreach-Unterstützung, Reporting, CRM Workflows, Kampagnenprozesse, Content Workflows, interne Automationen und mehr.

Ist bakedwith eine Agentur, ein Freelancer oder ein Software Tool?

Nicht wirklich. Wir sind ein echtes Team aus Menschen, das euch als externes KI-Automationsteam unterstützt. Wir kombinieren Strategie, Automationsaufbau, KI-Implementierung und laufende Optimierung — ohne dass ihr intern neue Rollen aufbauen müsst.

Für wen ist bakedwith geeignet?

bakedwith ist für B2B-Teams, die mehr Umsatz mit weniger manueller Arbeit erzielen wollen. Wir arbeiten meist mit Foundern, Marketing-Teams, Sales-Teams, RevOps-Teams und Operations-Verantwortlichen, die bereits Prozesse haben, diese aber schneller, smarter und skalierbarer machen wollen.

Arbeitet ihr nur auf Abo-Basis?

Nein. Ihr könnt entweder mit einem einmaligen Workflow-Projekt starten oder euch für laufende monatliche Unterstützung entscheiden. Das einmalige Projekt eignet sich für einen konkreten Use Case. Die Subscription ist sinnvoll, wenn wir kontinuierlich neue Potenziale identifizieren, Workflows bauen und bestehende Systeme verbessern sollen.

Was ist im monatlichen Abo enthalten?

Das monatliche Abo umfasst einen dedizierten Automation Specialist, Workflow-Strategie, Umsetzung, Testing, Dokumentation, Wartung und laufende Optimierung. Ihr bekommt ein festes monatliches Kontingent, das für GTM- und Automationsarbeit genutzt werden kann.

Welche Workflows könnt ihr bauen?

Wir bauen Workflows rund um Lead Generierung, CRM Automation, Enrichment, Outbound, Reporting, Kampagnenprozesse, Content-Produktion, interne Handovers, Sales Follow-ups sowie KI-gestützte Recherche und Personalisierung.

Könnt ihr mit unseren bestehenden Tools arbeiten?

Ja. Wir bauen in der Regel auf eurem bestehenden Toolstack auf und ergänzen nur neue Tools, wenn sie wirklich nötig sind. Häufige Tools sind HubSpot, Pipedrive, Salesforce, Airtable, Notion, Google Sheets, Slack, Make, n8n, Zapier, OpenAI, Claude und weitere KI Tools.

Wie schnell können wir starten?

Nach dem ersten Gespräch können wir meist schnell die ersten Use Cases definieren und kurz darauf mit der Umsetzung starten. Bei einfachen Workflows können erste Ergebnisse oft innerhalb der ersten Wochen entstehen. Komplexere Systeme hängen von euren Tools, Daten und internen Freigabeprozessen ab.

Gehören uns die Workflows, die ihr baut?

Ja. Unser Ziel ist, dass euer Team die Systeme selbst verstehen, nutzen und weiterführen kann. Deshalb dokumentieren wir die Workflows sauber und übergeben sie so, dass das Know-how nicht bei uns hängen bleibt.

Wartet und verbessert ihr Workflows auch nach dem Launch?

Ja. Genau dafür ist die Subscription besonders sinnvoll. Wir bauen nicht nur Workflows und verschwinden danach, sondern überwachen, verbessern, erweitern und warten eure Systeme laufend.

Wie unterscheidet ihr euch von einer internen Automation-Rolle?

Hiring dauert und eine einzelne Person deckt selten GTM-Strategie, Automation, KI, Tooling, Testing und Dokumentation gleichermaßen ab. Mit bakedwith bekommt ihr ein spezialisiertes Team mit erprobter Workflow-Erfahrung, ohne alles intern von Grund auf aufbauen zu müssen.

Wie unterscheidet ihr euch von einem Freelancer?

Freelancer können für einzelne Aufgaben sehr gut sein. bakedwith ist besser geeignet, wenn ihr einen strukturierten Partner sucht, der Potenziale erkennt, Workflows baut, dokumentiert und eure GTM-Systeme laufend verbessert.

Was kostet die Zusammenarbeit mit bakedwith?

Für einmalige Workflow-Projekte bieten wir individuelle Preise an. Für laufende Unterstützung arbeiten wir mit monatlichen Subscription-Paketen. Welches Setup passt, hängt von euren Zielen, der Komplexität und dem benötigten Automationsumfang ab.

Was passiert im ersten Gespräch?

Wir entwickeln gemeinsam erste Ideen, schauen uns eure aktuellen Marketing- und Sales-Prozesse an und prüfen, wo KI und Automation wirklich sinnvoll sind. Danach priorisieren wir die besten Möglichkeiten und entscheiden, womit wir starten sollten.

Hast du noch Fragen? Schreib uns einfach!