KI-Assistenten für KMU – die Ihre Welt kennen.

DSGVO-konforme KI-Assistenten für KMU auf RAG-Basis: Antworten aus Ihrem Wissen, EU-Hosting, klare Aufgaben. Jetzt kostenlose Erstberatung in Deggendorf.

Maßgeschneiderte KI-Assistenten für kleine und mittlere Unternehmen (KMU), die mit Ihren echten Daten arbeiten: Handbüchern, Verträgen, Produktdaten oder internen Wikis. DSGVO-konform, mit klar abgegrenzten Aufgaben und nachvollziehbaren Antworten – statt 'das macht halt jetzt KI'. Tila Tech plant, baut und betreibt Ihre KI-Lösung aus deutschen Rechenzentren – mit festem Ansprechpartner aus Deggendorf.

KI mit Verantwortung statt KI als Showcase

Allgemeines ChatGPT ist beeindruckend – aber für ernsthafte Geschäftsprozesse oft zu generisch, zu wenig nachvollziehbar und für sensible Daten nicht geeignet. Die Antworten basieren auf Internet-Wissen, nicht auf Ihren Produktdaten, Verträgen oder internen Prozessen. Mitarbeitende verlieren Zeit beim Nachprüfen, oder schlimmer: Sie übernehmen falsche Auskünfte ungeprüft.

Wir bauen KI-Assistenten mit klar definiertem Aufgabenbereich, eigener Wissensbasis (RAG – Retrieval-Augmented Generation) und harten Kontroll-Mechanismen gegen Halluzinationen. Die Antworten stammen aus Ihren kuratierten Inhalten, Quellenangaben sind Pflicht, und das gesamte Setup läuft DSGVO-konform in deutschen Rechenzentren oder bei EU-Cloud-Anbietern. Statt KI-Theater entstehen Assistenten, die konkrete Aufgaben zuverlässig erledigen – messbar und übergabefähig.

Typische Probleme aus der Praxis

  • ChatGPT halluziniert bei spezifischen Fragen — Allgemeine Sprachmodelle erfinden plausibel klingende Antworten, wenn sie etwas nicht wissen. Bei Produktdetails, Preisen oder rechtlichen Fragen ist das gefährlich – Mitarbeitende und Kunden bekommen falsche Auskünfte.
  • Sensible Daten dürfen nicht in US-Clouds — DSGVO, Berufsgeheimnis und Geschäftsgeheimnis verbieten den ungeprüften Upload sensibler Daten an OpenAI oder andere US-Anbieter. Trotzdem nutzen viele Mitarbeitende ChatGPT-Webfrontends mit echten Kundendaten.
  • Wissen liegt verstreut in Wikis, PDFs und Mailpostfächern — Mitarbeitende suchen täglich Minuten bis Stunden nach Informationen, die irgendwo dokumentiert sind. Neue Kolleginnen brauchen Wochen, bis sie wissen, wo welche Info zu finden ist.
  • KI-Initiativen versanden ohne Use Case — Viele KMU starten mit 'Wir machen jetzt was mit KI' – ohne klaren Auftrag, ohne Erfolgsmessung und ohne Übergabe an den Fachbereich. Nach drei Monaten ist Showcase-Modus, danach kommt nichts mehr.
  • Keine Kontrolle über Antwortqualität — Ohne Logging, Auswertung und Feedback-Schleife weiß niemand, ob der Assistent gute oder schlechte Antworten gibt. Probleme fallen erst auf, wenn ein Kunde sich beschwert.

Was ist ein KI-Assistent mit RAG?

Ein KI-Assistent kombiniert ein großes Sprachmodell (Large Language Model, LLM) wie GPT-4, Claude oder Mistral mit einer eigenen Wissensbasis aus Ihren Unternehmensinhalten. Auf eine Frage hin sucht das System zunächst in Ihren Dokumenten nach relevanten Passagen (Retrieval), übergibt diese als Kontext an das Sprachmodell und lässt aus den gefundenen Quellen eine Antwort formulieren (Augmented Generation). Quellenangaben sind dabei Pflicht – jede Aussage lässt sich auf das Originaldokument zurückverfolgen.

Diese RAG-Architektur unterscheidet sich grundlegend von 'ChatGPT mit eigenen Daten'. Das Sprachmodell wird nicht neu trainiert (das wäre teuer, langsam und intransparent), sondern bekommt zur Laufzeit den passenden Kontext eingeflüstert. Vorteil: Sie können Dokumente jederzeit ergänzen, ändern oder entfernen, ohne ein neues Modell zu trainieren. Quellen sind nachvollziehbar, Datenschutz bleibt im Griff, und das System bleibt aktuell.

Im Unterschied zu klassischen Chatbots versteht ein KI-Assistent natürliche Sprache, kann Nachfragen interpretieren und liefert formulierte Antworten statt fester Antwortbäume. Im Unterschied zu allgemeinen Sprachmodellen bleibt er in seinem Aufgabenbereich, kennt die Grenzen seines Wissens und kennzeichnet Unsicherheiten. Damit eignet er sich für klar abgegrenzte Einsatzfelder – interner Wissens-Helfer, Vertragsprüfung, Produktberatung, Onboarding – statt als Allzweck-Spielzeug.

Für wen eignen sich KI-Assistenten von Tila Tech?

Unsere KI-Lösungen sind auf die Realität von kleinen und mittleren Unternehmen zugeschnitten – pragmatisch, mit klarem Use Case und ohne KI-Theater.

  • Kleine und mittlere Unternehmen (KMU, 20 – 500 Mitarbeitende) — Mit großen Wissensbeständen in Wikis, SharePoint, PDFs oder Datenbanken – wo Mitarbeitende täglich Zeit mit Informationssuche verlieren.
  • Service- und Support-Organisationen — Helpdesk, Kundenservice und technischer Support, wo immer wieder ähnliche Fragen kommen und schnelle, fundierte Antworten den Unterschied machen.
  • Steuerberatung, Recht und Compliance — Mit umfangreichen Regelwerken, Mandantenakten und Vertragsdatenbanken – wo Recherche zeitintensiv und Fehler teuer sind.
  • Maschinenbau, Industrie und produzierendes Gewerbe — Mit technischer Dokumentation, Handbüchern, Wartungsanleitungen und Konstruktionsdaten – wo Wissen oft in PDF-Bergen und Köpfen erfahrener Mitarbeiter steckt.
  • Online-Händler und produktintensive B2B-Vertriebe — Mit umfangreichen Produktkatalogen, Spezifikationen und Anwendungsbeispielen – wo Vertrieb und Service Antworten brauchen, die Kataloge nicht hergeben.
  • Personal- und Onboarding-intensive Unternehmen — Mit häufigen Neueinstellungen, vielen internen Tools und Prozessen – wo neue Mitarbeitende Wochen brauchen, bis sie produktiv sind.

Unsere Leistungen im Detail

  • RAG mit Quellenangabe — Antworten basieren auf Ihrem kuratierten Wissen, jede Aussage ist auf das Originaldokument rückverfolgbar – kein Internet-Geplapper.
  • DSGVO-konformes Setup — EU-Hosting, klare Datenflüsse, definierte Aufbewahrungsfristen und Auftragsverarbeitungsverträge – auditierbar und versicherungsfähig.
  • Aufgaben-Spezialisierung — Pro Use Case ein Assistent mit klarer Persona, definierten Grenzen und festen Sicherheitsregeln – statt Wildwuchs an Allzweck-Bots.
  • Transparente Auswertungen — Sie sehen, was gefragt wird, was gut läuft und wo nachgebessert werden muss – mit Logging, Bewertung und Feedback-Schleife.
  • Anbindung an Ihre Systeme — Integration in Microsoft Teams, Slack, Website, CRM oder Helpdesk – Anwender greifen dort zu, wo sie ohnehin arbeiten.
  • Modellwahl nach Datenschutz — Von Azure OpenAI EU über Mistral bis zu lokalen Open-Source-Modellen (Llama, DeepSeek) – wir wählen passend zu Ihrem Datenschutzniveau.

Anwendungsfälle aus der Praxis

Interner Wissens-Assistent

Ausgangssituation: Mitarbeitende suchen täglich Minuten bis Stunden nach Informationen in Wiki, SharePoint und Handbüchern. Lösung: RAG-Assistent über alle internen Wissensquellen, in Teams oder Slack integriert. Ergebnis: Konkrete Antworten in Sekunden mit direktem Link zur Quelle.

Vertragsprüfer

Ausgangssituation: Eingehende Verträge müssen gegen interne Standards geprüft werden – zeitintensiv und fehleranfällig. Lösung: Assistent vergleicht hochgeladene Verträge mit Ihren Standardklauseln und markiert Abweichungen. Ergebnis: Vorprüfung in Minuten, Juristen konzentrieren sich auf echte Risiken.

Onboarding-Helfer

Ausgangssituation: Neue Mitarbeitende brauchen Wochen, bis sie wissen, wo welche Info steht und wer für was zuständig ist. Lösung: Onboarding-Assistent mit Wissen zu Tools, Prozessen, Ansprechpartnern und FAQs. Ergebnis: Schnellere Einarbeitung, weniger Last für Buddys und Vorgesetzte.

Service- und Support-Assistent

Ausgangssituation: Service-Teams beantworten täglich ähnliche Fragen, oft mit Recherche in mehreren Systemen. Lösung: Support-Assistent mit Produktwissen, Bedienungsanleitungen und gelösten Tickets als Wissensbasis. Ergebnis: Schnellere Antworten, konsistente Qualität, weniger Eskalation an Spezialisten.

Produkt- und Vertriebsberater

Ausgangssituation: Vertrieb braucht Antworten zu technischen Details, Anwendungsfällen und Preisen – Spezifikationen liegen verstreut in Katalogen und PDFs. Lösung: Vertriebsassistent mit Produktwissen und Anwendungsbeispielen, im CRM integriert. Ergebnis: Schnellere Angebotserstellung und kompetentere Kundengespräche.

Auswertung technischer Dokumente

Ausgangssituation: Engineering muss in Hunderten Seiten technischer Dokumentation gezielt Informationen finden. Lösung: Spezialisierter Assistent mit semantischer Suche über CAD-Beschreibungen, Normen und Konstruktionsrichtlinien. Ergebnis: Recherche von Stunden auf Minuten verkürzt.

Welche Daten und Systeme binden wir an?

Wir arbeiten herstellerneutral und integrieren KI-Assistenten in nahezu jede gewachsene Wissens- und Software-Landschaft – on-premise, Cloud oder hybrid.

  • Wissensquellen (SharePoint, Confluence, Notion, Wiki.js) — Automatische Indexierung mit inkrementellen Updates – Änderungen in der Originalquelle werden zeitnah übernommen.
  • Dokumenten-Ablagen (PDF, Word, OneDrive, Google Drive, Dateifreigaben) — Volltext-Extraktion auch aus gescannten Dokumenten (OCR), Tabellen-Verständnis und strukturierte Aufbereitung.
  • Datenbanken und Data Warehouses (PostgreSQL, MySQL, MS SQL) — Anbindung an strukturierte Daten – der Assistent kann gezielt Datensätze abfragen, statt nur Text zu durchsuchen.
  • CRM- und ERP-Systeme (HubSpot, Salesforce, SAP, Dynamics) — Live-Zugriff auf Kunden-, Auftrags- und Produktdaten – Antworten beziehen aktuelle Informationen ein, nicht nur statisches Wissen.
  • Chat- und Kollaborations-Plattformen (Microsoft Teams, Slack, MS Copilot) — Der Assistent lebt dort, wo Anwender ohnehin arbeiten – als Bot, App oder über Adaptive Cards.
  • Helpdesk- und Service-Systeme (Zendesk, Freshdesk, JIRA Service Management) — Vorschläge für Antworten direkt im Ticket, mit Quellenangabe – Service-Teams behalten die Kontrolle.
  • Sprachmodelle (Azure OpenAI EU, OpenAI, Anthropic Claude, Mistral, lokale Llama- und DeepSeek-Modelle) — Modellwahl nach Datenschutzanforderung, Antwortqualität und Kostenrahmen – statt Lock-in auf einen Anbieter.

So gehen wir vor

  1. 1. Use-Case-Workshop und Risiko-Analyse — Welche konkrete Aufgabe, welche Datenquellen, welche Risiken? Ohne klaren Use Case bauen wir nichts – Showcase-Projekte machen wir bewusst nicht.
  2. 2. Wissensbasis aufbauen und kuratieren — Wir indexieren, bereinigen und strukturieren Ihre Inhalte – schlechte Wissensbasis erzeugt schlechte Antworten, deshalb investieren wir hier bewusst Zeit.
  3. 3. Assistent-Konfiguration und Sicherheitsregeln — Aufbau von Persona, Antwortmustern, Sicherheitsregeln gegen Halluzination und definierten Eskalationspfaden – mit Logging und Auswertung von Anfang an.
  4. 4. Modell- und Hosting-Auswahl — Auswahl des passenden Sprachmodells und Hosting-Setups – nach Datenschutz, Antwortqualität und Budget, herstellerneutral kalkuliert.
  5. 5. Pilot mit echten Nutzern — Begleiteter Pilot mit ausgewählten Nutzern, systematischem Feedback und Qualitäts-Tests – nicht 'das Modell ist live, viel Spaß'.
  6. 6. Betrieb, Auswertung und Weiterentwicklung — Tägliches Monitoring, monatliche Qualitäts-Reviews und kontinuierliche Erweiterung der Wissensbasis und Sicherheitsregeln.

Was kosten KI-Assistenten?

Pauschalpreise sind bei KI-Projekten unseriös – die Kosten hängen stark von Use Case, Datenvolumen, Modellwahl und Integrationstiefe ab. In der kostenlosen Erstberatung kalkulieren wir transparent auf Basis der folgenden Faktoren.

  • Use Case und Komplexität — Ein einfacher Wissens-Assistent über ein Wiki ist in Tagen aufgesetzt, ein spezialisierter Vertragsprüfer mit Risiko-Klassifikation braucht deutlich mehr Aufwand.
  • Datenmenge und Datenqualität — Tausend gepflegte Seiten sind günstiger zu indexieren als zehntausend ungeordnete PDFs mit OCR-Bedarf und Tabellen.
  • Sprachmodell und Hosting-Modell — Azure OpenAI EU, OpenAI, Anthropic, Mistral oder lokale Open-Source-Modelle (Llama, DeepSeek) haben sehr unterschiedliche Preisprofile – pro Anfrage und für Infrastruktur.
  • Anzahl Nutzer und Anfragen pro Monat — Token-Kosten der Sprachmodelle skalieren mit Anfragevolumen – wir kalkulieren das transparent pro Monat und schätzen Bandbreiten realistisch.
  • Integrationstiefe — Standalone-Webfrontend ist günstig, Integration in Teams, CRM und Helpdesk mit Single Sign-On und Berechtigungslogik aufwendiger.
  • Datenschutz und Compliance-Tiefe — Basis-DSGVO ist Standard, vollständige Auditierbarkeit, PII-Maskierung und ISO-konforme Dokumentation sind zusätzliche Aufwände.
  • Auswertung und Qualitäts-Sicherung — Logging, Feedback-System, monatliche Qualitäts-Reviews und kontinuierliche Verbesserung gehen über die einmalige Implementierung hinaus.
  • Schulung und Change Management — Damit der Assistent angenommen wird, brauchen Anwender klare Anleitung, Erwartungsmanagement und Feedback-Möglichkeiten.

Typische KMU-Pilotprojekte starten im niedrigen vierstelligen Bereich für Aufbau plus überschaubare monatliche Betriebskosten. Wir nennen Ihnen nach dem Erstgespräch eine belastbare Spanne – statt Phantasie-Pauschale.

RAG-Assistent vs. ChatGPT direkt nutzen

Die Frage 'Brauchen wir das, wir haben doch ChatGPT?' hören wir oft. Hier der direkte Vergleich.

Wissensbasis

Modern mit Tila Tech: Ihre eigenen Dokumente, gepflegt und versioniert.
Klassisch / gewachsen: Allgemeines Internet-Wissen mit Stand vor Monaten.

Quellenangabe

Modern mit Tila Tech: Jede Antwort mit Link zum Originaldokument.
Klassisch / gewachsen: Keine Quelle, keine Nachprüfbarkeit, häufig erfunden.

Datenschutz

Modern mit Tila Tech: EU-Hosting, DSGVO-konform, Auftragsverarbeitung sauber.
Klassisch / gewachsen: Daten landen in US-Cloud, oft entgegen interner Richtlinien.

Halluzinationen

Modern mit Tila Tech: Stark reduziert durch RAG, harte Regeln und Fallback-Antworten.
Klassisch / gewachsen: Häufige plausibel klingende Falschauskünfte.

Aktualität

Modern mit Tila Tech: Wissensbasis aktualisiert sich automatisch aus den Originalquellen.
Klassisch / gewachsen: Modell-Trainingsstand, oft Monate alt.

Integration

Modern mit Tila Tech: Im Teams, Slack, CRM oder Helpdesk – wo Anwender ohnehin arbeiten.
Klassisch / gewachsen: Eigener Web-Tab, oft nicht in den Arbeitsfluss eingebettet.

Kontrolle

Modern mit Tila Tech: Logging, Auswertung, Feedback-Schleife – Sie sehen die Qualität.
Klassisch / gewachsen: Black Box ohne Auswertung der Anfragen und Antworten.

Übergabefähigkeit

Modern mit Tila Tech: Saubere Architektur, dokumentiert, in Ihrer Hand.
Klassisch / gewachsen: Abhängigkeit von einem SaaS-Anbieter und dessen Preismodell.

Ihre Vorteile auf einen Blick

  • Konkrete Antworten aus Ihrem eigenen Wissen statt generisches KI-Geplapper
  • Volle Datenkontrolle und DSGVO-Konformität durch EU-Hosting
  • Klar abgegrenzte Aufgaben pro Assistent – kein KI-Wildwuchs
  • Messbare Qualität durch Logging, Feedback und Auswertung
  • Spürbare Zeitersparnis bei Wissenssuche, Onboarding und Support
  • Konsistente Antwortqualität – unabhängig von Mitarbeiter-Erfahrung
  • Skalierbar ohne zusätzliches Personal – mehr Anfragen, gleiche Qualität
  • Übergabefähig und ohne Vendor-Lock-in auf einen Modellanbieter

Warum KI-Assistenten mit Tila Tech?

  • Feste Ansprechpartner aus Deggendorf — Sie sprechen mit denselben Menschen, die Ihren Assistenten konzipiert und gebaut haben – auch bei Anpassungen nach sechs Monaten.
  • Full-Service aus einer Hand — Use-Case-Workshop, Wissensaufbereitung, Implementierung, Integration und laufender Betrieb – ohne Schnittstellen-Pingpong zwischen Beratung und Umsetzung.
  • Deutsche Rechenzentren, DSGVO-konform — Auf Wunsch komplette Verarbeitung in deutschen Rechenzentren oder mit Azure OpenAI EU – klare Rechtslage, kein unkontrollierter US-Datenabfluss.
  • Herstellerneutrale Modellwahl — Wir wählen Sprachmodell und Plattform passend zu Datenschutz und Anforderung – OpenAI, Azure, Anthropic, Mistral oder lokale Open-Source-Modelle.
  • Ehrlicher Umgang mit KI-Grenzen — Wir versprechen keine 100% Halluzinations-Freiheit – sondern bauen Sicherheitsregeln, Quellenangaben und Eskalationspfade ein, die das Risiko real beherrschen.
  • Langfristiger Betrieb statt Showcase — Wir bleiben verantwortlich – mit monatlicher Qualitäts-Auswertung, Pflege der Wissensbasis und schrittweiser Erweiterung des Einsatzbereichs.
  • 30 Minuten kostenlose Erstberatung — Ehrliche Einschätzung Ihres KI-Potenzials und konkrete nächste Schritte – ohne Verkaufsdruck und ohne KI-Buzzword-Bingo.

Häufige Fragen (FAQ)

Welche Sprachmodelle nutzen Sie?

Je nach Use Case Azure OpenAI in EU-Regionen, OpenAI direkt, Anthropic Claude, Mistral oder Open-Source-Modelle wie Llama 3 und DeepSeek – auch lokal auf Ihrer Hardware. Die Wahl richtet sich nach Datenschutzanforderung, gewünschter Antwortqualität, Sprache und Budget. Für streng vertrauliche Daten empfehlen wir lokal gehostete Open-Source-Modelle, für höchste Antwortqualität meist GPT-4-Klasse.

Erfindet die KI trotzdem Antworten?

Wir minimieren Halluzinationen durch RAG mit Quellenangabe, harte Sicherheitsregeln, definierte Fallback-Antworten ('das weiß ich nicht') und Prüfschritte. 100 % Halluzinations-Freiheit gibt es bei generativer KI nicht – aber ein pragmatisch nutzbares Niveau, das in vielen Use Cases deutlich besser ist als der bisherige Recherche-Aufwand. Sie erkennen Unsicherheiten und können bei Bedarf eskalieren.

Wie aufwendig ist die Pflege?

Gering, sobald die Pipelines stehen. Die Wissensbasis aktualisiert sich aus den Originalquellen automatisch – ein neues Dokument im SharePoint ist innerhalb von Stunden im Assistenten verfügbar. Inhaltlich braucht es einen klaren Owner, der gemeldete schlechte Antworten prüft und die Wissensquellen ergänzt. Typisch ein bis zwei Stunden pro Woche.

Was kostet ein KI-Assistenten-Projekt?

Ein Pilotprojekt mit einem klar definierten Use Case startet im niedrigen vierstelligen Bereich für Aufbau plus überschaubare monatliche Betriebs- und Token-Kosten. Größere Setups mit mehreren Assistenten, Live-Integration in CRM und ERP sowie Auditfähigkeit liegen entsprechend höher. Wir nennen Ihnen nach dem Erstgespräch eine belastbare Spanne.

Wo werden die Daten verarbeitet?

Auf Wunsch ausschließlich in EU-Rechenzentren oder in deutschen Rechenzentren. Wir nutzen Azure OpenAI EU, EU-Mistral-Hosting oder lokale Open-Source-Modelle. Datenflüsse, Speicherorte und Aufbewahrungsfristen sind dokumentiert, Auftragsverarbeitungsverträge liegen vor – auditierbar für Datenschutzbeauftragte und Wirtschaftsprüfung.

Kann der Assistent auf Live-Daten zugreifen?

Ja. Über Tool-Use bzw. Function Calling kann der Assistent gezielt Datenbanken, CRM- oder ERP-Systeme abfragen – zum Beispiel den Lagerbestand eines Artikels, den Status eines Tickets oder Kundeninformationen. Berechtigungen werden dabei strikt geprüft, sodass jeder Nutzer nur die Daten sieht, die er sehen darf.

Wie wird die Antwortqualität gemessen?

Wir loggen alle Anfragen und Antworten DSGVO-konform und werten Bewertungen der Nutzer aus (Daumen hoch/runter, Freitext-Feedback). Im monatlichen Review analysieren wir typische Schwachstellen, ergänzen die Wissensbasis und schärfen die Sicherheitsregeln. Qualität wird so messbar und kontinuierlich besser.

Was, wenn die KI etwas Sensibles falsch beantwortet?

Wir definieren pro Use Case Eskalationspfade – bei rechtlichen, medizinischen oder kritischen Fragen verweist der Assistent explizit an Menschen. Die Antwort ist nie der letzte Schritt, sondern Teil eines Prozesses mit klaren Verantwortlichkeiten. Risiko-Klassifikation und Disclaimer sind Pflicht-Bestandteile.

Müssen wir alle Daten erst neu strukturieren?

Nein. Wir arbeiten mit Ihren bestehenden Dokumenten, indexieren PDFs, Word-Dateien, SharePoint-Inhalte und Datenbanken in ihrem aktuellen Zustand. Schlechte Wissensbasis erzeugt zwar schlechtere Antworten – aber wir liefern im Pilot direkt Hinweise, welche Quellen besonders pflegebedürftig sind. Sie verbessern die Inhalte schrittweise.

Können wir mit einem kleinen Pilot starten?

Ja, das empfehlen wir sogar ausdrücklich. Wir starten mit einem fokussierten Use Case und einer überschaubaren Wissensbasis, sammeln Erfahrungen und entscheiden gemeinsam, ob und wie wir ausweiten. So vermeiden Sie monatelange Konzeptphasen ohne sichtbares Ergebnis.

Wer darf was im Assistenten sehen?

Wir setzen rollenbasierte Berechtigungen um – ein Vertriebsmitarbeiter sieht andere Wissensquellen als jemand aus dem Service oder aus der Geschäftsleitung. Bei Live-Daten-Zugriff prüft das System die Identität jedes Nutzers und liefert nur Informationen, die diese Person ohnehin sehen darf.

Was passiert mit unseren Daten beim Vertragsende?

Alle Wissensindizes, Konfigurationen, Logs und Modell-Anbindungen gehören Ihnen. Wir liefern bei Beendigung vollständige Exporte und übergeben die Plattform an Sie oder Ihren neuen Dienstleister. Wir bauen bewusst ohne Vendor-Lock-in – Sie bleiben jederzeit handlungsfähig.

Sprechen Sie mit uns über Ihr Vorhaben — 30 Minuten kostenlose Erstberatung, ehrlich und ohne Verkaufsdruck. Telefon +49 991 492-2852-0, E-Mail info@tila-tech.de oder direkt online buchen.