Bringt KI in euer ganzes Team – mit voller Kontrolle

Gebt allen im Team Spitzenmodelle wie GPT, Claude und Gemini – und behaltet dabei Kosten und Daten im Griff: planbare Kosten je Konto, DSGVO-konforme Verarbeitung in der EU, nachvollziehbarer Verbrauch.

Vier Dinge, die im Alltag zählen.

Kostenkontrolle je Konto

  • Jedes Konto mit eigenem Plan: Pro für 20 € im Monat inkl. 10 € Nutzung, Ultimate für 60 € inkl. 40 €
  • Mehr nur mit aufgeladenem Guthaben – nichts läuft ins Minus
  • Wird es knapp, wird die Antwortlänge gekürzt; ist alles aufgebraucht, wird abgelehnt

DSGVO-konform in der EU

  • EU-Datenresidenz: Speicherung und Modellverarbeitung in der EU
  • Zero Data Retention, kein Training mit euren Daten
  • Verschlüsselt übertragen und gespeichert
  • Registrierung nur aus dem EWR und der Schweiz

Nachvollziehbarer Verbrauch

  • Statistik nach Modell und Zeitraum mit Kostenverlauf
  • CSV-Export für Excel, mit Semikolon und Dezimalkomma
  • Keine Chatinhalte in der Statistik

Ein Werkzeug statt vieler Abos

  • Rund 390 Modelle vieler Anbieter, wechselbar mitten im Gespräch
  • Assistenten, Skills, Flows und HTML Apps für Wiederkehrendes
  • Kein API-Schlüssel je Person, keine Einrichtung

Einmal gut gelöst, immer wieder genutzt.

KI bringt einem Unternehmen erst dann dauerhaft etwas, wenn nicht jede Anfrage bei null beginnt. Meteor-AI ist darauf gebaut: Was sich bewährt, legt ihr als festen Baustein in der Library ab – mit Modell, Rolle, Regeln und Wissen.

So wird aus einzelnen Versuchen ein verlässlicher Ablauf, den man jeden Tag gleich startet. Das ist die Grundlage, um KI nicht nur auszuprobieren, sondern konstant einzusetzen.

  • Assistenten: Modell, Kreativität, System-Prompt, Skills und Wissen einmal eingestellt – danach genügt ein Klick, und jede Antwort folgt denselben Vorgaben.
  • System Prompts: Rolle, Ton und Regeln als feste Ansage ans Modell. Auf Wunsch schreibt ein Modell den Entwurf, ihr bessert im selben Fenster nach.
  • Skills: ein erprobter Prompt für eine bestimmte Aufgabe, etwa „Angebot im Hausstil formulieren“ – an jede Nachricht anhängbar.
  • Knowledge Items: Produktinfos, Richtlinien oder Preislisten als Text und Dokument, damit Antworten auf eurem Stand beruhen statt auf allgemeinem Wissen.
  • User Prompts: die Vorlage einer Frage, damit eine Aufgabe jedes Mal vollständig gestellt wird.
  • Flows: mehrstufige Abläufe wie Entwurf, Prüfung und Übersetzung – jeder Schritt mit eigenem Modell und Prompt, eine Eingabe löst alle aus.
  • HTML Apps: kleine Werkzeuge wie Rechner oder Checklisten, einmal gebaut und in der Library griffbereit.

Gleichbleibende Ergebnisse sind echte Produktivität.

Eine einzelne gute Antwort spart Minuten. Ein Baustein, der jedes Mal eine gute Antwort liefert, spart sie bei jeder Nutzung – und macht Ergebnisse planbar.

Konstante Ergebnisse

Dieselbe Aufgabe läuft mit denselben Vorgaben, demselben Modell und demselben Wissen. Ergebnisse werden vergleichbar und hängen weniger davon ab, wie jemand an einem Tag formuliert.

Qualität, die wächst

Ein Baustein wird einmal sorgfältig ausgearbeitet, getestet und verbessert. Jede Verbesserung wirkt ab der nächsten Nutzung – statt dass gute Formulierungen im Chatverlauf verloren gehen.

Weniger Nacharbeit

Kein Neu-Erklären, kein Suchen nach dem richtigen Prompt, weniger Korrekturschleifen. Die Zeit geht in die eigentliche Arbeit – der Gewinn wiederholt sich bei jeder Aufgabe.

Je fester KI im Ablauf steckt, desto größer der Gewinn.

Der Nutzen von KI wächst nicht mit der Zahl der Chats, sondern damit, wie fest sie in die Arbeit eingebunden ist. Drei Stufen, die man in fast jedem Unternehmen wiederfindet:

  1. Einzelne Versuche. Jeder fragt, wie er gerade kann. Die Ergebnisse schwanken, der Gewinn bleibt klein und zufällig.
  2. Wiederverwendbare Bausteine. Assistenten, Skills und Wissen machen gute Antworten wiederholbar – der Gewinn wiederholt sich bei jeder Nutzung.
  3. KI in allen Prozessen. Flows verbinden Schritte zu Abläufen in Vertrieb, Service und Verwaltung. Aus vielen kleinen Ersparnissen wird ein spürbarer Ertrag.
KI-Einsatz und Produktivität
  • Mit KI
  • Ohne KI
Einzelne Versuche: kleiner, zufälliger Gewinn Wiederverwendbare Bausteine: Gewinn bei jeder Nutzung KI in allen Prozessen: spürbarer Ertrag

Schematische Darstellung, keine Messwerte. Gemessene Effekte stehen weiter unten.

In jedem Unternehmensprozess steckt Potenzial.

Überall, wo Texte entstehen, Dokumente gelesen oder Entscheidungen vorbereitet werden, kann KI einen Teil der Arbeit übernehmen. Ein paar Beispiele, wie das mit Meteor-AI aussieht:

Vertrieb und Marketing

Angebote, Mailings und Produkttexte im Hausstil – mit einem Skill für den Ton und euren Produktinfos als Wissen.

Kundenservice

Antwortentwürfe auf Anfragen, gestützt auf eure FAQ und Richtlinien. Ein Assistent sorgt dafür, dass jede Antwort denselben Regeln folgt.

Einkauf und Verträge

Angebote und Verträge lesen, vergleichen und Risiken auflisten. PDFs werden vollständig ausgelesen.

Personal

Stellenanzeigen, Onboarding-Unterlagen und Gesprächsleitfäden aus einer gemeinsamen Vorlage statt jedes Mal von vorn.

Finanzen und Controlling

Auswertungen erklären, Formeln und Berichte entwerfen, kleine Rechner als HTML App bauen – ohne Server.

IT und Entwicklung

Code erklären, prüfen und dokumentieren, mit dem Modell, das für die Aufgabe am besten passt.

Was das in Euro bedeutet.

Gewonnene Zeit ist Geld: Sie fließt in Aufgaben, die liegen geblieben sind, in mehr Kundenkontakt oder in schnellere Abschlüsse. Wie groß der Effekt sein kann, zeigen unabhängige Studien.

Was Studien gemessen haben
  • Software-Entwicklung55,8 %

    weniger Zeit für eine Programmieraufgabe 1

  • Texte im Beruf40 %

    weniger Zeit, dazu 18 % bessere Qualität 2

  • Beratung25,1 %

    schneller erledigt, 12,2 % mehr Aufgaben 3

  • Kundenservice14 %

    mehr gelöste Anfragen je Stunde, bei Neulingen 34 % 4

Zeitgewinn, unabhängig gemessen

Vier Studien aus Software-Entwicklung, Text, Beratung und Kundenservice: Mit KI wird Arbeit schneller erledigt – und es wird mehr geschafft.

  1. Peng u. a., The Impact of AI on Developer Productivity, 2023
  2. Noy, Zhang, Science 381, 2023
  3. Dell’Acqua u. a., Navigating the Jagged Technological Frontier, 2023
  4. Brynjolfsson, Li, Raymond, Generative AI at Work, 2023
RechenbeispielBeispiel, keine Zusage
Gewonnene Stunden im Jahr
1.840
Wert der Zeit im Jahr
92.000 €

Was gewonnene Zeit wert ist

Setzt eure eigenen Annahmen ein – das Ergebnis rechnet sich sofort neu.

Beispiel mit 20 Personen, 2 Stunden je Woche und 50 € je Stunde. Gerechnet mit 46 Arbeitswochen im Jahr. Ein Beispiel, keine Zusage: Wie viel Zeit ihr gewinnt, hängt von euren Aufgaben ab. Dem gegenüber stehen die Nutzungskosten, die Meteor-AI unter jeder Antwort zeigt.

So startet euer Team mit Meteor-AI.

  1. Bedarf klären

    Wer arbeitet womit, welche Modelle sind gewünscht, welcher Plan passt zu wem? Wir besprechen das kurz mit euch.

  2. Konten und Pläne

    Jede Person legt ihr Konto an und wählt ihren Plan. Wer viel verbraucht, nimmt Ultimate oder fragt Enterprise an: Dort wird der Verbrauch am Monatsende in einer Summe abgerechnet.

  3. Losarbeiten, Hilfe inklusive

    In der App erklären Anleitungen und Begriffe das Wichtigste. Bei Fragen hilft das Supportformular – mit sichtbarem Bearbeitungsstand.

Wofür Teams Meteor-AI nutzen.

Sechs Aufgaben, die in fast jedem Team anfallen – und der Baustein von Meteor-AI, der dafür da ist.

  • Wissensarbeit

    Dokumente lesen, zusammenfassen, vergleichen, Fragen dazu stellen. PDFs werden vollständig ausgelesen.

  • Wiederkehrende Aufgaben

    Ein Assistent mit Rolle, Ton und Wissen – so bekommt jeder im Team Antworten nach denselben Regeln.

  • Mehrstufige Abläufe

    Entwurf, Prüfung, Übersetzung: Ein Flow reiht die Schritte auf, jeder mit dem passenden Modell.

  • Kleine interne Werkzeuge

    Rechner, Checklisten, Formulare als HTML App – im Chat gebaut, ohne Server, abgeschottet ausgeführt.

  • Bilder und Entwürfe

    Bilder aus Text erzeugen und schrittweise anpassen, mit Stilvorgaben aus der Library.

  • Recherche mit Quellen

    Web-Suche mit Belegen unter der Antwort – zum Nachprüfen statt Nachglauben.

Was bei euch bleibt.

Meteor-AI ist ein Werkzeug. Wie ihr es einsetzt, bleibt eure Entscheidung – und eure Verantwortung.

Eingaben

Was in einen Prompt gehört, entscheidet ihr. Geschäftsgeheimnisse Dritter und personenbezogene Daten ohne Rechtsgrundlage gehören nicht hinein.

Modellwahl

Alle Modelle rechnen in der EU. Welches Modell zu welcher Aufgabe passt, legt ihr fest – wir helfen bei der Einordnung.

Ergebnisse

Modelle können erfundene Inhalte liefern, die überzeugend klingen. Wichtiges gehört geprüft, bevor es weitergegeben wird.

Für Entscheider und IT.

Wie werden die Kosten begrenzt?

Jedes Konto hat seinen eigenen Plan. Pro kostet 20 € im Monat und enthält 10 € Nutzung, Ultimate kostet 60 € und enthält 40 €; darüber hinaus wird nur verbraucht, was als Guthaben aufgeladen ist. Enterprise gibt es auf Anfrage; es rechnet den Verbrauch ohne festes Limit am Monatsende in einer Summe ab. Alle Pläne stehen auf der Preisseite.

Gibt es einen Auftragsverarbeitungsvertrag?

Ja. Den Auftragsverarbeitungsvertrag nach Art. 28 DSGVO schließt ihr per E-Mail an info@meteor-ai.com ab, ohne Papier. Er enthält die technischen und organisatorischen Maßnahmen und die Liste der Unterauftragsverarbeiter.

Werden Eingaben zum Training von Modellen genutzt?

Nein. Meteor-AI trainiert keine Modelle, und für die Modellverarbeitung gilt Zero Data Retention: Eingaben und Antworten werden weder gespeichert noch zum Training genutzt.

Lasst uns herausfinden, was KI für euch leisten kann.

Schreibt uns kurz, was ihr vorhabt – Teamgröße, Aufgaben, Anforderungen an Datenschutz. Wir melden uns persönlich. Oder ihr testet Meteor-AI vorab selbst, kostenlos.