Executive Summary
Das Vorhaben in einem Satz
Section titled “Das Vorhaben in einem Satz”Wir bauen und betreiben massgeschneiderte AI-Agenten fuer KMUs im DACH-Raum — Plug & Play, Schweizer Hosting, persoenlicher Support.
Problem
Section titled “Problem”KMUs im DACH-Raum (Immobilienverwaltungen, Treuhandbueros, Dienstleister) versinken in repetitiven Aufgaben: Mieteranfragen beantworten, Belege sortieren, Handwerker koordinieren, Fristen tracken. AI koennte helfen — aber:
- Datenschutz-Unsicherheit: Wo landen meine Daten? Ist das DSGVO/DSG-konform?
- Kein technisches Know-how: Keine IT-Abteilung, kein Entwickler im Haus
- Ueberforderung: Hunderte AI-Tools, keiner weiss was passt
- Vertrauensproblem: Angst vor Kontrollverlust und Abhaengigkeit
Die grossen Player (Microsoft Copilot, Google) bieten generische Loesungen fuer Grossunternehmen. KMUs mit 5-50 Mitarbeitenden fallen durch das Raster.
Loesung
Section titled “Loesung”Wir sind der Managed AI Agent Provider fuer KMUs. Wir uebernehmen alles:
- Bedarfsanalyse: Wir verstehen den Betrieb und seine Workflows
- Agent-Konfiguration: Aus unserer kuratierten Skill-Bibliothek stellen wir den passenden Agent zusammen
- Betrieb & Support: Der Agent laeuft auf unserer Infrastruktur in der Schweiz. Wir monitoren, optimieren und supporten.
Der Kunde benutzt einfach — ueber WhatsApp, E-Mail oder andere Kanaele die er schon kennt.
Differenzierung gegenueber Big Tech:
- Branchenspezifisch statt generisch
- Persoenlicher Ansprechpartner statt Ticketsystem
- Schweizer Hosting statt US-Cloud
- KMU-Preise statt Enterprise-Kosten
- TAM (DACH): ~CHF 3 Mrd./Jahr (alle Dienstleistungs-KMUs)
- SAM (Fokus-Branchen): ~CHF 570 Mio./Jahr
- SOM (Jahr 1): CHF 120k-300k (20-50 Kunden in der Deutschschweiz)
Der globale AI-Agents-Markt waechst von USD 7.6 Mrd. (2025) auf USD 183 Mrd. (2033) — CAGR 49.6%.
Einstiegsmarkt: Immobilienverwaltungen in Zuerich / Deutschschweiz. Persoenliches Netzwerk vorhanden.
Geschaeftsmodell
Section titled “Geschaeftsmodell”| Modell | SaaS / Managed Service (High-Touch) |
| Setup-Gebuehr | CHF 800 - 1’500 einmalig |
| Abo | Ab CHF 499/Mt (Starter) bis CHF 999+/Mt (Enterprise) |
| Bruttomarge | ~90% |
| Break-Even | Monat 4 (1 zahlender Kunde) |
- Linus (Gruender/CEO/CTO): IT-Softwareentwickler, eigene GmbH, baut MVP selber mit AI-Tools. 50% der Arbeitszeit fuer das Projekt, finanziert durch bestehende Einnahmen.
- Sergio (Wirtschaftsinformatiker): Informell beteiligt, erhaelt Zugang zur AI-Infrastruktur. Moeglicher spaeterer Einstieg als Sales/Berater.
- Ursin (potenzieller Investor): CHF 100k Angebot. Entscheid offen — aktuell nicht benoetigt.
Finanzen
Section titled “Finanzen”| Kennzahl | Jahr 1 | Jahr 2 |
|---|---|---|
| Kunden (Ende Jahr) | 15 | 40 |
| Umsatz | CHF 49’000 | CHF 178’000 |
| EBITDA | CHF 20’000 | CHF 56’000 |
| Kapitalbedarf | CHF 0 | CHF 0 |
Bootstrap-Strategie: Kein externes Kapital noetig. Bestehende GmbH traegt den Gruender. Fixkosten des AI-Produkts: ~CHF 100/Mt. Extrem kapitaleffizient.
Naechste Schritte
Section titled “Naechste Schritte”- MVP Agent “Immobilienverwaltung” bauen
- Interner Pilot in eigener Firma (eigene Liegenschaften)
- Ergebnisse dokumentieren → Case Study
- Erste Kunden: Nora Immobilien AG & Stockag Immobilien-Treuhand AG
- Validieren, iterieren, wachsen
Risiken
Section titled “Risiken”- Groesste Gefahr: Grosse Player bringen KMU-taugliche AI-Loesungen → Schutz durch Naehe, Branchenfokus, Datensouveraenitaet
- Kritischstes Risiko: Datenleak zwischen Kunden → Strikte Mandantentrennung ab Tag 1
- Kill Criterion: Kein zahlender Kunde nach 6 Monaten → Pivot oder Stop