Frequently Asked Questions

FAQ

On this page, you will find some of the most frequently asked questions about all topics related to Business AI and its application areas.

Unique Selling Proposition (USP), Product, and Architecture

Yes, the HainzelProtocol is completely compatible with MCP and A2A and follows the standards.

Hainzelman offers "thinking AI agents"that act as digital team members and go far beyond conventional automation tools. Instead of merely delivering chat responses, the platform automates complete work steps and tackles complex, cross-system challenges:

Orchestration: It coordinates processes across multiple departments and IT systems (e.g., ERP, CRM). 

Data Utilization: Its strength lies in processing large amounts of unstructured data and broadly utilizing corporate knowledge as a foundation for sophisticated, automated workflows. 

The HainzelStack is an open and modular architecture framework for AI workflows. It breaks down the automated process into clearly defined, independent layers. 

This modularity secures unrestricted technological independence:

Interchangeability: Building blocks can be exchanged or expanded at any time, whether it is an AI model, a cloud provider, or a database. 

Investment Protection: The clear separation of the layers protects investments in workflows and agent logic, even if the underlying technologies change. 

The Hainzelman Platform is the immediately usable and secure reference implementation of the HainzelStack architecture framework. It delivers all components in a single solution. 

As a core component for a quick start, the platform offers apps like the Knowledge ExplorerThe Knowledge Explorer solves the problem of fragmented knowledge and inaccessible documentation by transforming company internal knowledge into a usable, secure, and intelligent resource. Employees can query policies, processes, or project details, and the AI finds and explains the relevant information from all documents. The app often serves as a central entry pointbecause it delivers measurable added value within a few weeks. 

The unique selling proposition lies in the unique combination of immediate productivity and guaranteed technological independence.Companies no longer have to choose between fast, but binding complete solutions from large providers (vendor lock-in) or complex, fragmented in-house developments. With Hainzelman, SMEs receive a ready-to-use, user-friendly platform for the rapid deployment of AI while simultaneously retaining full control and the freedom to exchange or expand components at any time. 

The platform is model-agnostic. The most important proprietary models (OpenAI, Anthropic, Google) and models hosted in the GDPR-compliant EU Cloud are available as standard. Furthermore, models hosted in private clouds (e.g., via Azure) and locally hosted or on-premise models can be integrated.

Data Security, Sovereignty, and Compliance

No. The corporate data provided are naturally not used for training the AI models.

The system uses a fine-grained role and rights model.This ensures that a user can never retrieve information via the platform that they would be denied access to in the source system (e.g., SharePoint). 

The Hainzelman Platform is ISO/IEC 27001 certified.Further measures include: 

Isolation: Clear client and workflow isolation. 

Encryption: End-to-end encryption in transit (TLS) and at rest (e.g., AES-256). 

Access Control: Strict authentication and authorization (RBAC). 

Hainzelman is designed to be GDPR compliant.The platform allows operation either in European data centers or on-premises (in the company's own network).This gives companies full control over their sensitive data. It is ensured that no AI models are trained with the provided data

Technology, Flexibility, and Integration

Hainzelman uses Retrieval-Augmented Generation (RAG) in combination with intelligent knowledge refinement.This refinement is a multi-stage process that includes, among other things: 

1. Pre-processing: Removal of irrelevant content (such as HTML code) from documents. 

2. OCR: Use of Optical Character Recognition for difficult formats like scanned PDFs to extract text. 

3. Post-processing: Automated agent workflows condense, aggregate, and structure raw data to create higher-value assets.

Hainzelman seamlessly integrates into existing processes and authorization models. Integration is done via standardized interfaces and connectors to common systems such as DMS (Document Management Systems), ERP (Enterprise Resource Planning), CRM (Customer Relationship Management), email, databases, cloud services, ticketing systems (Jira), and code repositories (GitHub).

HainzelProtocol: Is the binding "rule of the game" or common "language" for the agents, which defines how tasks are handed over, results are reported back, and errors are handled. It enables the seamless cooperation of heterogeneous agents across organizational boundaries. 

HainzelML: Is a declarative, human-readable language (YAML-based) that serves as a simple "construction manual" for workflows. It allows domain experts to describe workflows without needing programming knowledge..

The system is model-agnostic.It allows for the free choice of AI models used: 

• Proprietary models (e.g., OpenAI, Anthropic, Google). 

• Models hosted in a private cloud (e.g., Azure EU) or On-Premise. 

• Self-hosting of open-source models like Llama or Gemma is possible, ensuring that no data flows back to the original corporations.

Deployment, Start, and Application Areas

The solution is universally applicable but is especially well-suited for: 

Knowledge-intensive fields (Legal, Administration, Consulting). 

Regulated sectors such as maritime industry, finance, and healthcare. 

• Companies with complex cross-system process orchestration (ERP, CRM) and a high risk of knowledge loss.

Hainzelman offers ready-to-use apps and agent teams based on the Workflow Engine: 

Knowledge Management: Knowledge Explorer, Assistant (Chat)

Specialized Apps: Hainzelman Expert Companion for utilizing expert knowledge, apps for Contract Management (e.g., Contract Wizard), and certification processes. 

Core Component: A scalable Workflow Engine.

Companies can start quickly and efficiently: 

• A GDPR-compliant AI chat solution and the Knowledge Explorer are available immediately

Thanks to the ready-to-use reference implementation and pre-configured "Hainzel Teams," standard processes (like document processing or customer communication) can be automated within days

• Customer-specific processes are usually implemented within a few weeks .

About Hainzelman and Commercial Aspects

Customers have full control over the costs for AI models (tokens): 

1. Included Contingent: The license fee includes a predefined contingent of tokens. 

2. Customer API Key (BYO - Bring Your Own): The customer provides their own API key. The token costs are billed directly by the model provider (e.g., Azure), which offers full transparency and control over data policies (such as opting out of model training).

The business model is based on the combination of an immediately usable platform and a flexible architecture: 

Platform as a SaaS Subscription

Licenses for on-premise operation, optionally with support contracts. 

Access to pre-built agent teams/apps

Individual projects (Custom Agents, integrations, tools) and consulting.

The name alludes to the legend of the diligent, invisibly working helpers (Heinzelmännchen), modernized with the "AI" in the name. The platform follows this principle: AI that assists in the background—reliably and unobtrusively —while companies retain control over data and processes.

Hainzelman is a technology company from Halstenbek that develops practical, secure, and scalable AI products for European mid-sized companies. The team consists of experienced AI and enterprise architecture experts.

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Discover what AI can do for you.

Collin MüllerManaging Director
© 2025 Hainzelman GmbH

KI in Vertrieb und Ausschreibungen

Im Detail: Was Sie lernen:

Ausschreibungen analysieren: Schnelle Erfassung von Anforderungen, Rahmenbedingungen und kritischen Punkten mit KI-Unterstützung.

Ressourcen optimal nutzen: Intelligente Suche in bestehenden Angeboten, Projekten und Referenzen für die passgenaue Wiederverwendung.

Angebote strukturieren: KI-gestützte Entwicklung überzeugender Argumentationsketten und USP-Herausarbeitung.

Qualität sichern: Systematische Prüfung auf Vollständigkeit, Konsistenz und Erfüllung der Anforderungen.

Prozesse optimieren: Aufbau eines effizienten, KI-gestützten Workflows von der Ausschreibung bis zur finalen Angebotsabgabe. 

KI in der Qualitätssicherung

Im Detail: Was Sie lernen:

Dokumentenmanagement optimieren: Wie KI bei der Analyse, Klassifizierung und Aktualisierung von QM-Dokumentation unterstützt
.
Prozessanalyse automatisieren: Einsatz von KI zur Identifikation von Prozessschwächen und Verbesserungspotenzialen.

Audit-Vorbereitung beschleunigen: Intelligente Tools für Gap-Analysen, Dokumentenprüfung und Maßnahmen-Tracking.

Compliance sicherstellen: Kontinuierliche Überwachung von Standards und automatische Erkennung von Abweichungen.

Change Management unterstützen: KI-gestützte Analyse von Änderungen und deren Auswirkungen auf das QM-System. 

Rechtssichere KI-Nutzung

Im Detail: Was Sie lernen:

Regulierung verstehen: Der EU AI Act und seine praktischen Auswirkungen auf KI-Projekte – von der Entwicklung bis zum Betrieb.

Anforderungen umsetzen: Wie Sie die rechtlichen Vorgaben in konkrete Maßnahmen übersetzen – Dokumentation, Testing, Monitoring.

Datenschutz gestalten: DSGVO-konforme Nutzung von KI-Systemen, von der Datenverarbeitung bis zum Modell-Training.

Governance etablieren: Aufbau praktikabler Prozesse für die kontinuierliche Überwachung und Verbesserung Ihrer KI-Systeme. 

KI-Projekte erfolgreich umsetzen

Im Detail: Was Sie lernen:

Die richtigen Projekte finden: Systematische Bewertung von KI-Potenzialen – welche Use Cases sind reif für KI und welche (noch) nicht?

Besonderheiten verstehen: Die wichtigsten Unterschiede zu klassischen IT-Projekten – von der Datenstrategie bis zum Qualitätsmanagement.

Risiken managen: Umgang mit den spezifischen Herausforderungen von KI – Datenqualität, Modell-Drift, Erklärbarkeit und Kontrolle.

PM-Tools neu denken: Wie KI klassische Projektmanagement-Methoden verändert – von der Planung bis zum Reporting.

Erfolg messen: Wie Sie realistische KPIs definieren und den Projekterfolg trotz KI-typischer Unsicherheiten bewerten. 

KI verstehen

Im Detail: Was Sie erwartet:

Faszination KI: Die erstaunlichen Prinzipien hinter modernen KI-Systemen – und warum sie jetzt diese Durchbrüche erzielen.

Revolution der Arbeit: Wie KI bereits heute Branchen umkrempelt und was das für die Zukunft bedeutet.

Blick in die Zukunft: Die spannendsten Entwicklungen der KI-Technologie und ihre wahrscheinlichen Auswirkungen auf unsere Arbeitswelt.

Die große Perspektive: Chancen und Herausforderungen einer Technologie, die unsere Gesellschaft grundlegend verändert. 

KI-gestütztes Marketing

Im Detail: Was Sie lernen:

Marketing mit KI verstehen: Grundlegende Konzepte und strategische Möglichkeiten – was die Systeme können und wie sie Ihre Arbeit verändern.

Strategische Planung: Von der Zielgruppen-Analyse über Themenrecherche bis zur Content-Strategie – wie KI Ihre Entscheidungen unterstützt.

Content-Konzeption: Entwicklung von Content-Plänen und Formatstrategien mit KI-Unterstützung. Systematische Ansätze für verschiedene Kanäle.

Effektive Umsetzung: Prinzipien für hochwertige KI-gestützte Texte und Visuals. Fokus auf Qualität, Markenstimme und Zielgruppenansprache.

Workflows etablieren: Praktische Arbeitsabläufe, die Strategie und Umsetzung verbinden. Integration in bestehende Marketing-Prozesse.

Qualität und Kontrolle: Standards für die Zusammenarbeit mit KI. Von der Qualitätssicherung bis zur rechtssicheren Nutzung. 

KI-Systeme entwickeln

Im Detail: Was Sie lernen:

Architektur verstehen: Einblick in den Aufbau moderner KI-Systeme – von einzelnen Modellen bis zu komplexen Anwendungen.

Integration meistern: Verschiedene Integrationsansätze für KI-Dienste, ihre Vorund Nachteile, typische Architekturmuster.

Praxiswissen KI-APIs: Implementierung, Optimierung und effiziente Nutzung verschiedener KI-Dienste. Mit Fokus auf Kosten, Performance und Zuverlässigkeit.

Eigene Datenkontexte: Techniken zur Integration von Unternehmensdaten in KI-Workflows – von Embeddings bis zu Vektordatenbanken.

Qualität sichern: Methoden für Testing, Monitoring und Evaluation von KI-Komponenten.

Production-Ready: Best Practices für Sicherheit, Skalierung und Wartbarkeit von KI-Systemen. 

KI-Strategie für Entscheider

Im Detail: Was Sie lernen:

KI im Unternehmenskontext: Ein klares Bild der Technologie, ihrer Möglichkeiten und Grenzen für Ihr Unternehmen.

Entscheidungsgrundlagen: Die wichtigsten Kriterien für Make-or-Buy, Technologieauswahl und Projektpriorisierung.

Anbieter und Lösungen: Überblick über den KI-Markt und seine Akteure – was gibt es, was passt, was kostet es?

Kompetenzen aufbauen: Welche Fähigkeiten braucht Ihr Unternehmen und wie entwickeln Sie diese systematisch?

Change Management: So führen Sie KI-Projekte erfolgreich ein und nehmen Ihre Mitarbeiter mit.

Risiken managen: Rechtliche und organisatorische Aspekte, die Sie von Anfang an beachten sollten. 

KI professionell nutzen

Im Detail: Was Sie lernen:

Grundlagen, die Durchblick schaffen: Verstehen Sie, wie moderne KI-Assistenten denken und arbeiten – und nutzen Sie dieses Wissen für bessere Ergebnisse.
Professionelles Prompting: Klare Anweisungen, die zu verlässlichen Ergebnissen führen. Mit praktischen Vorlagen für Ihren Arbeitsalltag.

Qualität sichern: Wie Sie die Ausgaben prüfen und typische Fallstricke elegant umgehen.
Workflows optimieren: Entwickeln Sie standardisierte Abläufe für wiederkehrende Aufgaben.
Best Practices & Standards: Lernen Sie bewährte Unternehmensstandards für den produktiven und rechtssicheren KI-Einsatz kennen.

Ihre Toolbox: Eine kuratierte Sammlung von Techniken und Vorlagen für Ihre tägliche Arbeit.

Making knowledge usable

Your AI turns dusty mountains of documents into living knowledge. Employees simply ask for guidelines, processes or project details - AI finds and explains the relevant information from all your documents. Like an omniscient colleague who never goes on vacation.

Reports & evaluations

Data mountains become clear recommendations for action. AI evaluates your business data, creates management reports and identifies trends. Instead of rummaging through Excel, you can make well-founded decisions based on current analyses.

Helpdesk & Support

With the workflow engine, Hainzelman automates recurring support processes such as ticket routing, prioritisation and escalation, enabling requests to be processed more quickly.

The Expert Companion preserves the knowledge of experienced support staff and makes it available at any time as a digital colleague – ideal for first-level support and training new team members.
The Assistant (chat) provides customers and internal teams with immediate, accurate answers to frequently asked questions, while the Knowledge Explorer and Research Agent Team search through complex documentation or knowledge bases and present the information in an understandable way.

Distribution

Your AI sales assistants qualify leads, send personalized follow-ups and remind customers of expiring offers. They analyze customer histories and suggest next-best-actions. Your sales become more systematic and successful.

HR & Recruiting

AI searches applications according to your criteria, conducts initial interviews via chat, coordinates interview appointments and creates candidate profiles. Your HR team makes better decisions faster - and never misses out on top talent in the application mountain again.

Quotation processing

Your AI assistants analyze incoming requests, check feasibility, create cost calculations and prepare draft offers. What used to take hours, AI does in minutes - around the clock. Your sales staff can concentrate on the essentials: personal customer contact.