PROJECTFUZE

Mach dein Team AI-native

Wir installieren das Backbone, das dein Team AI-native macht.

Ein Product Architect und ein Engineering Leader — einer auf jeder Seite des Systems. Wir bauen es, übergeben es, und das System bleibt.

Das Problem

Dein Team hat AI-Tools.
Kein System, das sie verbindet.

  • Entscheidungen leben in Slack-Threads. AI Agents finden sie nicht.
  • Niemand weiß, welcher Output verifiziert ist und welcher geraten.
  • Alle experimentieren. Nichts summiert sich.

Der Shift

Vorher & Nachher.

Vorher

Nachher

Entscheidungen vergraben in Slack

Strukturierter Product Intent, auf den AI handeln kann

AI-Tools isoliert im Einsatz

Verbundene Workflows mit fließendem Kontext

Output, dem niemand vertraut

Verified Output mit automatisierten Quality Gates

Der Beweis

Gleiche Qualität. Bruchteil der Zeit.

Echte Beispiele aus aktuellen Engagements.

Tiefe Product-Analyse

Vollständiges Metabase-Audit — Datenmodell, Nutzungsmuster, Lücken

Vorher3 Tage
Nachher2 Stunden

Bug-Behebung

Finden → Melden → Priorisieren → QA → PM → Eng → gefixt

Vorher2–3 Tage
Nachher30 Min

Tägliches Team-Briefing

Personalisierter täglicher Kontext pro Teammitglied — aus Slack, Kalender, E-Mail

Vorher30–45 Min/Person
NachherAuto-generiert
0 manueller Aufwand

Das System

Ein Backbone. Drei Layer.

01

Product Intent

Entscheidungen strukturiert, damit Agents darauf handeln können

02

AI Agents

Verbundene Workflows mit fließendem Kontext

03

Verified Output

Quality Gates, die schlechte Arbeit automatisch abfangen

Das Duo

Zwei Operateure. Ein System.

David Fuesser

David Fuesser

Product Architect

  • Product Lead in drei High-Growth-Startups — weiß, wo Entscheidungen verloren gehen
  • Gründer einer Product-Consulting-Firma (Mercedes-Benz, Quora, 30+ Orgs)
  • Designt Decision Frameworks und Priority-Strukturen, auf die Agents handeln können
Lucas

Lucas

Engineering Lead

  • Engineering-Quality-Fundament eines Startups von Seed auf $200M aufgebaut
  • Kritische Bugs um 80% reduziert durch bessere Automation und smartere Pipelines
  • Quality Gates, die Agents nicht umgehen können — automatisierte Checks, die Output zu Intent beweisen

So arbeiten wir

Scannen. Bauen. Übergeben.

Scannen

2 Wochen · $4.000

Reibungspunkte deiner Org kartieren. Du bekommst einen ehrlichen Readiness-Report.

Bauen

2 Monate · $15–25k/Mo

Das System architektieren. Den Engineering-Quality-Layer bauen.

Übergeben

Dein Team betreibt es

Das System bleibt. AI shipped als normaler Teil des Betriebs.

Jedes Engagement startet mit dem Scan.

Die Lücke wächst täglich.

30-Minuten-Call. Wir sagen dir, ob deine Org bereit ist, AI-native zu werden — oder was sie davon abhält.

AI-Readiness prüfen

2 freie Plätze im Oktober