Fallstudien

Sichtbare Arbeit. Nutzbare Systeme.

Entdecken Sie unsere veröffentlichten Kundenwebsites, die Umsetzung beispielhafter Softwareprojekte und die Software, mit der wir MomentumQ selbst betreiben.

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01Kundenprojekte

Gestaltet und gebaut – von A bis Z.

Zwei aktuelle Kundenwebsites — von der ersten Skizze bis zur Veröffentlichung.

Invora Immobilien AG · Unternehmens-Website

Invora

Eine klare Adresse für ein Schweizer Immobilienunternehmen.

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Monzarié · Marken-Website

Monzarié

Ein durchdachtes digitales Zuhause für ein Strickwarenlabel.

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02So entsteht die Arbeit

Drei Builds, jeweils zwei Zeitachsen.

Jeder Fall steht für ein typisches Projekt, nicht für einen konkreten Kunden. Links: so lief der Build früher. Rechts: derselbe Build, bei dem KI die repetitive Arbeit übernimmt. Die Zeitangaben sind realistische Richtwerte, keine Garantien.

Datenpipeline

Verstreute Quellen in einem abfragbaren Warehouse

Workflow ansehen 02

Internes Tool

Das Spreadsheet, das endlich eine App wurde

Workflow ansehen 03

Migration

Ein Legacy-System modernisieren — ohne das Rewrite-Risiko

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01Datenpipeline

Verstreute Quellen in einem abfragbaren Warehouse

Eine Handvoll SaaS-Exporte, eine Produktionsdatenbank und zwei Drittanbieter-APIs — alles an einem Ort, nächtlich aktualisiert und belastbar genug, um darauf Reporting aufzubauen. Bremsklotz war nie die Idee, sondern das mühsame Konnektor-für-Konnektor-Geschäft.

Klassischer Ansatz~3–4 Monate

Für jede Quelle einen Ingestion-Konnektor von Hand schreiben
Uneinheitliche Schemata manuell mappen und abgleichen
Transformationen schreiben — und dann Tests für die Transformationen
Orchestrierung und Backfill-Logik aufsetzen

KI-gestützt~3 Wochen

KI gerüstet Konnektoren direkt aus der Doku jeder API
Transform-Modelle und ihre Tests werden in einem Zug entworfen und anschliessend geprüft
Schema-Mapping-Boilerplate wird generiert, nicht getippt
Die gewonnene Zeit fliesst in Datenmodell und Edge Cases

KI verdichtet

Die repetitive Oberfläche — Konnektor-Boilerplate, erste Transform-Entwürfe, Test-Coverage. Die 80 %, die Tippen sind, nicht Denken.

Bleibt menschlich

Das Datenmodell, die Definition von „korrekt" pro Feld, der Umgang mit Fehlern — und der Abgleich der Zahlen mit der Realität, bevor irgendjemand ihnen vertraut.

02Internes Tool

Das Spreadsheet, das endlich eine App wurde

Ein wachsendes Team, das den gesamten Betrieb in einem gemeinsamen Spreadsheet abwickelt — fragile Formeln, keine Zugriffskontrolle, jede Woche ein neuer Bug. Ein echtes internes Tool war überfällig — aber ein monatelanger Build liess sich gegenüber einem Spreadsheet, das „irgendwie funktionierte", kaum rechtfertigen.

Klassischer Ansatz~6–8 Wochen

CRUD-Screens für jede Entität bauen
Eine API-Schicht von Hand verdrahten
Authentifizierung, Rollen und Audit-Trail ergänzen
Jedes Chart aus dem Spreadsheet neu nachbauen

KI-gestützt~1 Woche

KI gerüstet CRUD-UI und API-Routen direkt aus dem Datenmodell
Charts und Filter werden aus einer beschriebenen Spezifikation verdrahtet
Authentifizierung und Rollensteuerung kommen aus einem erprobten Muster
Der Engineer verantwortet das Datenmodell und wer was sehen darf

KI verdichtet

Das Grundgerüst — Screens, Routen, Formulare, Chart-Verdrahtung. Arbeit, die klar verstanden ist und einfach erledigt werden muss.

Bleibt menschlich

Das Datenmodell, die Berechtigungsgrenzen — und die Abwägung, welche Spreadsheet-Gewohnheiten bleiben und welche stillschweigend korrigiert werden.

03Migration

Ein Legacy-System modernisieren — ohne das Rewrite-Risiko

Ein in die Jahre gekommenes System, das noch lief — aber niemand wollte es anfassen. Ein kompletter Rewrite war das offensichtliche Risiko; eine vorsichtige, schrittweise Migration der richtige Weg — und traditionell der langsame, weil das Kartieren dessen, was der alte Code wirklich tut, mühsame Kleinarbeit ist.

Klassischer Ansatz~4–6 Monate

Den Legacy-Code lesen, um zu kartieren, was er wirklich tut
Charakterisierungstests schreiben, um das aktuelle Verhalten festzunageln
Das System Modul für Modul von Hand portieren
Den Produktiv-Cutover planen und durchspielen

KI-gestützt~5 Wochen

KI kartiert die Legacy-Oberfläche und markiert die dunklen Ecken
Charakterisierungstests werden gegen das aktuelle Verhalten generiert
Migrationsskripte und neue Modulgerüste werden entworfen
Der Engineer verantwortet den Cutover-Plan und jede Risikoabwägung

KI verdichtet

Die Archäologie — alten Code lesen, Tests schreiben, die das heutige Verhalten festhalten, den Port entwerfen. Der zähe, volumenstarke Teil.

Bleibt menschlich

Die Reihenfolge des Cutovers, die Risikoeinschätzung — und die Verifikation, dass sich das neue System dort exakt wie das alte verhält, wo es muss.

03Die eigene Firma darauf

MomentumQ läuft auf VorenQ.

Keine Kundengeschichte, sondern unser eigener Betrieb. VorenQ ist der Agenten-Arbeitsbereich, den wir bauen — und MomentumQ ist sein erster Kunde. An diesen zwei Stellen trägt er die Last bereits, mit echten Zahlen aus unserer eigenen Woche.

04Buchhaltung · Bexio

Die Buchhaltung in 15 Minuten pro Woche.

Lieferantenrechnungen kommen per E-Mail, Verkaufsrechnungen gehen aus Bexio raus, Zahlungen wollen abgeglichen werden, und die MwSt. hat Meinungen. Früher kostete das jede Woche einen halben Tag. Heute erledigt ein VorenQ-Agent die Fleissarbeit — wir geben frei.

Klassischer Ansatz~4 Std. / Woche

Jede Rechnung aus dem Postfach ziehen, herunterladen, umbenennen, ablegen
In Bexio abtippen — Lieferant, Daten, Beträge, MwSt.-Code
Zahlungseingänge von Hand offenen Rechnungen zuordnen
Fälligkeiten nachhalten und am Monatsende abstimmen

Mit VorenQ≤ 15 Min. / Woche

Ein Agent liest jede Rechnung aus dem Postfach und erstellt die Bexio-Buchung als Entwurf — Konto, Daten und MwSt.-Methode geprüft
Duplikate und falsche Rechnungsempfänger werden automatisch abgewiesen
Ein Mensch gibt jede Buchung frei — nichts wird ungesehen verbucht
Zahlungsabgleich und ein wöchentlicher Abstimmbericht laufen nach Plan

KI verdichtet

Die Fleissarbeit: PDFs lesen, Buchungen tippen, Zahlungen zuordnen, Originale ablegen — der Teil, der die Buchhaltung zum wöchentlichen Nachmittag machte.

Bleibt menschlich

Jede Buchung wird vor dem Verbuchen von einem Menschen freigegeben, und die Steuer-Entscheide bleiben bei uns. Die 15 Minuten sind das Freigeben — nicht das Tippen.

05Marketing & Vertrieb

80 % automatisiert, 100 % geprüft.

Content-Entwürfe, Social-Media-Posts, Lead-Recherche und Follow-ups laufen als geplante VorenQ-Workflows. Rund 80 % des Volumens produzieren Agenten; Strategie, Geschmack und das letzte Ja bleiben menschlich — genau deshalb hält die Qualität.

Klassischer Ansatz~2 Tage / Woche

Jeden Post und Newsletter von Hand planen und schreiben
Interessenten Tab für Tab recherchieren
Jedes Follow-up neu formulieren
Der Ausstoss hängt davon ab, wer diese Woche Zeit hatte

Mit VorenQ~80 % automatisiert

Agenten entwerfen Posts und Newsletter nach Redaktionsplan — in unserer Tonalität
Lead-Recherche und Qualifizierung laufen als Workflows
Follow-ups liegen als Entwurf in der Freigabe-Warteschlange
Ein Mensch prüft alles Ausgehende — die 20 %, die über Qualität entscheiden

KI verdichtet

Das Volumen: erste Entwürfe, Recherche, Formatierung, Planung — rund 80 % der Stunden, die Marketing und Vertrieb früher kosteten.

Bleibt menschlich

Positionierung, Tonalität und die letzte Freigabe für alles, was Kunden sehen. Nichts geht ungeprüft raus — das ist der Deal, der die Qualität hält.

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04Die Methode

Schnell dank Urteilsvermögen — nicht an seiner Stelle.

Die Beschleunigung ist weder Zauberei noch Pfusch. Es ist dieselbe Engineering-Disziplin — die repetitiven 80 % übernimmt die KI, die entscheidenden Weichenstellungen bleiben fest in menschlicher Hand.

Klar umrissen, bevor eine Zeile entsteht

Jeder Build beginnt mit einem präzisen, schriftlichen Scope. KI beschleunigt die Umsetzung — sie entscheidet nicht, was gebaut wird. Das bleibt ein Gespräch.

KI übernimmt das Volumen

Boilerplate, Grundgerüste, erste Testentwürfe, repetitive Transformationen. Arbeit, die klar verstanden ist und nur noch getippt werden muss — in einem Bruchteil der Zeit erledigt.

Korrektheit bleibt beim Menschen

Architektur, Datenmodelle, Sicherheitsgrenzen und Verifikation bleiben beim Engineer. KI entwirft — Review und Urteilsvermögen liefern.

05Loslegen

Liegt bei Ihnen etwas zu lange auf Eis?

Wenn ein Projekt immer wieder verschoben wird, weil es nach Monaten Arbeit aussieht — heute vielleicht nicht mehr. Ein 30-minütiges Gespräch, kostenlos, und Sie hören ehrlich, was es wirklich brauchen würde.

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