Case Study · RPM Gebäudemonitoring

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AI, die dein Unternehmen wirklich versteht

pinedock verbindet Wissen, Systeme und Kontext, damit AI wirklich arbeitet.

Deine verstreuten Daten fließen in unserer zentralen Datenbank zusammen und jedes Team bekommt einen AI-Workspace mit vollem Kontext: für Antworten, Analysen und Reports aus deinem eigenen Geschäft.

EU-Hosting oder On-Premises · GDPR-konform · Gebaut für NIS-2-regulierte Unternehmen

E-Mail
Excel / ERP
DMS / Dokumente
Felddaten
Data Warehouse
strukturiert · versioniert · berechtigungsbewusst
pinedock workspace Logo
pinedock workspace
Claude Logo
Claude
Gemini Logo
Gemini
ChatGPT Logo
ChatGPT

Ein Fundament, jedes Interface: arbeite mit deinen Daten im AI-Workspace oder im Modell deiner Wahl.

Kontext. Über Gespräche, Meetings, Dokumente und Teams hinweg.

Systeme. Integriert in die Tools, auf denen dein Geschäft läuft.

Berechtigungen. Sicherer, berechtigungsbewusster Zugriff, von Tag eins an.

Effizienz. Vorverbundener Kontext senkt Token-Verbrauch und die Kosten, AI zu skalieren.

Das Problem

Es scheitert nicht am Modell.Es scheitert am Kontext.

Softwareentwickler profitieren von AI wie keine andere Berufsgruppe. Nicht, weil ihre Arbeit besser zu AI passt, sondern weil ihr gesamter Arbeitskontext an einem Ort liegt: strukturiert, versioniert, abfragbar im Repository. AI mit vollem Kontext macht aus einem Entwickler ein Vielfaches seiner selbst. Der Rest des Unternehmens hat dieses Fundament nie bekommen.

Software Engineering arbeitet mit einem Repository: strukturiert, versioniert, abfragbar. Der Rest des Unternehmens arbeitet ohne dieses Fundament: E-Mails, Excel, Dokumente und Felddaten liegen verstreut.

Software Engineering
ein Repository

strukturiert · versioniert · abfragbar

Der Rest des Unternehmens
kein Repository

verstreut · ohne Fundament

Das Produkt

Ein Repository für das ganze Unternehmen

pinedock ist beides: das verwaltete Data Warehouse und der AI-Workspace darauf. Die Datenbasis gehört bei uns zum Produkt. Wir bauen sie auf und betreiben sie, statt eine AI-Schicht über bestehende Systeme zu legen.

01

Kontext aufbauen.

Dokumente, E-Mails, ERP- und Felddaten fließen in ein strukturiertes, versioniertes und berechtigungsbewusstes Datenmodell.

02

Mit vollem Kontext arbeiten.

AI-Agenten arbeiten gegen das Warehouse und hinterlegtes Domänenwissen: im Chat, in wiederholbaren Workflows (Loops), in Reports.

03

Verifiziert ausliefern.

Jeder Output trägt Provenance: welche Daten, welche Version, wer hat geprüft und freigegeben.

Für jedes Team

Sales

bekommt, was das Software Engineering längst hat: AI mit dem vollen Bild statt AI mit Anhang.

Sicherheit

Deine Daten bleiben deine Daten.

Der häufigste Grund, warum Unternehmen AI nicht ausrollen, ist nicht fehlender Nutzen. Es ist das Risiko. Unternehmenskontext, der bei US-Hyperscalern landet, erzeugt Nachweispflichten gegenüber Aufsicht und Betriebsrat, die kaum ein Projekt überlebt. pinedock räumt diesen Einwand aus dem Weg: Deine Daten liegen in Europa oder in deinem eigenen Haus.

EU-Hosting oder Private Deployment.

Deine Daten verlassen Europa nicht. Auf Wunsch läuft pinedock in deiner eigenen Infrastruktur, ohne Verbindung nach außen.

GDPR-konform.

Datenminimierung, Löschkonzepte und Auftragsverarbeitung sind Teil der Architektur, nicht nachgerüstet.

Gebaut für NIS-2-regulierte Unternehmen.

Berechtigungsmodell, Audit-Trail und Nachvollziehbarkeit unterstützen deine Nachweispflichten gegenüber Aufsicht und Lieferkette.

Belastbare Outputs.

Jede Antwort dokumentiert Herkunft, Version und Freigabe. Outputs, die du im Audit vorlegen kannst.

Berechtigungen, Audit-Trail, Provenance: Sicherheit, die du dir zeigen lassen kannst, nicht glauben musst.

Mehr zur Sicherheit

Praxis

pinedock in der Praxis

Case Study · RPM Gebäudemonitoring

Befunde werden vor Ort strukturiert am Dachplan erfasst, AI-Agenten bauen daraus prüffertige Berichte, der Sachverständige prüft und gibt frei.

4-6 h
vorher: Schreibtischarbeit
30-45 min
heute: Review durch den Sachverständigen
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FAQ

Häufig gestellte Fragen

Nächster Schritt

Bring AI dorthin, wo die eigentliche Arbeit passiert

Demo entlang deiner eigenen Use Cases, Onboarding gemeinsam mit deinem Team.