Lokale Arbeitsoberfläche für Wissensarbeiter

In der heutigen Arbeitswelt scheitert Produktivität selten daran, dass es an Inhalten fehlt. Das eigentliche Hindernis ist der fragmentierte Kontext. Relevante Informationen sind über unzählige Anwendungen verteilt: Eine E-Mail liegt in Outlook, Zeitfenster im Kalender, Kennzahlen in Excel, die Strategie in PowerPoint und das Review in einem Word-Dokument. Wissensarbeiter verbringen einen Großteil ihrer Zeit damit, zwischen diesen Tools zu springen, Inhalte manuell zu kopieren und den Arbeitskontext jedes Mal neu zusammenzubauen.

Local Workbench wurde entwickelt, um diese Lücke zu schließen. Es fungiert nicht als „noch eine App“, sondern als eine intelligente Orchestration-Schicht über dem bereits vorhandenen digitalen Arbeitsplatz.

Action-basierte KI: Warum Buttons die besseren Prompts sind

Ein zentrales Problem vieler KI-Lösungen ist das leere Eingabefeld. Wer produktiv arbeiten will, möchte nicht erst lernen, wie man komplexe „Prompts“ schreibt. Deshalb verfolgt Local Workbench den Ansatz: Gute Buttons schlagen ein gutes Prompt-Feld.

Anstatt als autonomer Agent im Hintergrund ungefragt zu agieren, startet der Nutzer bei Local Workbench gezielt Aktionen. Das Produkt ist um echte Arbeitsverben herum gebaut, die den Kern der Wissensarbeit bilden:

Antworten: Schnelle Erstellung von E-Mail-Entwürfen direkt aus Outlook-Threads.
Planen: Terminvorschläge generieren und Zeitfenster im Kalender blocken.
Vergleichen: Fachliche Unterschiede zwischen zwei Excel-Dateien oder Versionen identifizieren.
Zusammenfassen: Kernaussagen und Risiken aus PowerPoint-Decks extrahieren.
Reviewen: Strukturiertes Feedback zu Word-Dokumenten geben.
Abstimmen: Zahlen zwischen Excel, PPT und Text konsistent halten.

30 % schnellere Softwareentwicklung mit KI-Agenten in der Versicherungsbranche

In einem groß angelegten Projekt mit ursprünglich 500 Personentagen zeigte sich bereits nach dem ersten Monat, dass der Aufwand höher als geplant sein würde. Der Umstieg auf KI-gestützte Softwareentwicklung hat das Blatt gewendet: Nach einer einmonatigen Vorbereitungsphase wurde das Projekt mit nur 350 Personentagen in fünf Monaten erfolgreich abgeschlossen – und lagen damit nicht nur einen Monat vor dem ursprünglichen Endtermin, sondern auch rund 30 % unter dem geplanten Aufwand.

ZUR FALLSTUDIE

Local-first AI: Maximale Sicherheit für sensible Daten

Gerade in Bereichen wie Finance, Aktuariat oder dem Versicherungswesen ist der Schutz sensibler Dokumente geschäftskritisch. Viele cloud-basierte KI-Tools sind in diesen Umgebungen nur schwer einsetzbar, da Daten nicht ohne Weiteres an externe Anbieter übermittelt werden dürfen.

Das Prinzip Local-first bedeutet bei Local Workbench, dass die Verarbeitung des Arbeitskontexts, der Verlauf und die Zwischenergebnisse auf dem lokalen Gerät bleiben. Externe Verbindungen werden nur dort hergestellt, wo sie funktional zwingend erforderlich sind. Dies macht die Plattform besonders attraktiv für regulierte Branchen, in denen Datenschutz kein „Komfort-Feature“, sondern eine Grundvoraussetzung ist.

Der Excel-heavy Wedge: Fokus auf Finance, Controlling und Aktuariat

Obwohl Local Workbench für allgemeine Wissensarbeiter konzipiert ist, liegt der strategische Fokus zum Markteintritt auf Excel-lastigen Rollen. In Abteilungen wie Finance, FP&A oder Reporting entstehen typische Probleme, die durch unsere Plattform gelöst werden:

Komplexität: Arbeitsmappen sind oft schwer zu durchschauen; Local Workbench kann Workbooks erklären und deren Struktur analysieren.
Versionschaos: Mehrere Versionen von Dateien müssen verglichen und Abweichungen fachlich (nicht nur technisch) bewertet werden.
Kommunikationslast: Ergebnisse aus Tabellen müssen in prägnante Management-Memos übersetzt werden.
Reconciliation: Kennzahlen müssen über verschiedene Dateitypen hinweg (z. B. Excel zu PPT) abgestimmt werden.

Durch diesen scharfen Fokus bietet Local Workbench sofort messbaren Zeitgewinn bei hochfrequenten und bisher manuellen Aufgaben.

Approval-first: Die Kontrolle bleibt beim Menschen

Ein entscheidendes Differenzierungsmerkmal gegenüber vollautonomen Agenten ist unser Approval-first-Modell. Wir glauben, dass Automatisierung Vertrauen braucht. Daher werden schreibende Aktionen – wie das Erstellen eines Kalendertermins oder eines E-Mail-Entwurfs – niemals stillschweigend im Hintergrund ausgeführt.

Jedes Ergebnis landet in einer Freigabeansicht, die dem Nutzer zeigt:

Welcher Kontext für den Vorschlag genutzt wurde.
Was genau in das Zielsystem zurückgeschrieben werden soll.
Welche Auswirkungen die Aktion hat.

Erst nach einer expliziten Freigabe durch den Nutzer wird der Entwurf gespeichert oder die Änderung vorgenommen.

Fazit: Die fehlende Arbeitsebene zwischen Kontext und Aktion

Local Workbench ist mehr als ein KI-Tool – es ist eine neue Art der Arbeitsoberfläche. Indem es Outlook, Kalender und Office-Dokumente in einer einzigen Bedienlogik zusammenführt, beendet es das Zeitalter des mühsamen Hin- und Herspringens zwischen Anwendungen.

Das Ziel ist klar: Wir bauen keinen weiteren Chatbot, sondern die Infrastruktur, die aus vorhandenem Kontext sofort verwertbare Arbeitsergebnisse macht.

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