Contextell AI

KI ist nur so gut wie ihr Kontext.

On-Premise· Modellagnostisch· Europäisch

„Unternehmen, die ‚Context Engineering' meistern, also der KI das implizite Wissen füttern, das ihr Geschäft einzigartig macht, werden den Wert abschöpfen. Wer KI nur als generisches Tool behandelt, verliert seinen Wettbewerbsvorteil."

Satya Nadella

CEO, Microsoft

KI hat keinen Kontext

Ohne internes Wissen bleiben Antworten generisch und für die tägliche Arbeit wertlos.

Fast ein Fünftel (19 %) der wertvollen Arbeitszeit geht durch die ineffiziente Suche nach internen Daten und Informationen verloren.

McKinsey Global Institute

The social economy

Wissen ist verstreut

Dokumente, Mails, Wikis, Köpfe. Überall verteilt und nirgends auffindbar.

Erfolgreiche KI-Transformationen bestehen zu 10 Prozent aus Algorithmen, zu 20 Prozent aus Technologie und zu 70 Prozent aus der Transformation von Menschen und Geschäftsprozessen.

Boston Consulting Group

BCG

KI-Enablement scheitert

Tools werden eingeführt, aber nicht genutzt. Ohne Kontext, Training und Prozesse bleibt der ROI aus.

Ein unbemerkter Datenabfluss durch Schatten-KI ist kein IT-Problem mehr, sondern ein direktes Compliance- und Haftungsrisiko für die Geschäftsführung.

EU AI Act & DSGVO

Regulatorischer Rahmen

Unstrukturierte Daten

KI baut ihren Kontext in US-Clouds. Unternehmen kontrollieren nichts.

Contextell AI

Drei Schichten. Ein System.

Claude

Mistral

GPT

Open Source

Personal Brain

Individueller Arbeitskontext je Mitarbeiter.

Company Brain

Zentrales Firmenwissen. On-Premise.

Kontext für alle

KI & die Mitarbeiter bekommen Kontext. Lösungen werden direkt gespeichert.

19 % Suchzeit? Vorbei.

Die KI sagt dir, wo dein Wissen ist – oder sucht es direkt selbst heraus.

Onboarding & Enablement

Mitarbeiter erweitern ihren Wissens-Stack Schritt für Schritt.

Datensouveränität

Alle Daten bleiben auf dem Firmenserver. 0 % Datenabfluss möglich.

Minimale Exposition

Die KI sieht nie mehr als nötig. Finden und Entschlüsseln sind getrennt.

Stufe 1 · Metadaten

Relevante Dokumente über Index aus Tags und Berechtigungslabels. Inhalte bleiben verschlüsselt (AES-256).

Stufe 2 · Entschlüsselung

Nur relevante Ausschnitte werden entschlüsselt und übergeben. Nach der Antwort verworfen.

Anfrage

Index

Berechtigung

Entschlüsselung

Antwort

Lokale Modelle: 0 % Datenabfluss TEE (Intel SGX)

Je länger im Einsatz, desto besser.

Contextell baut pro Unternehmen einen einzigartigen Knowledge Graph. Nicht kopierbar.

Tag 1

Semantische Suche

Dokumente werden vektorisiert. Das System findet passende Textpassagen.

Monat 3

Knowledge Graph

Beziehungen zwischen Projekten, Personen und Prozessen. Kontext, den Textsuche nie findet.

Monat 12+

Lernender Graph

Lernt aus Nutzung. Jede Anfrage macht das Retrieval präziser.

Standard-RAG ist kein Burggraben. Der Knowledge Graph schon.

Was ist neu?

Drei-Schichten-Architektur

Company Brain, Personal Brain und austauschbare KI. Kein Wettbewerber vereint alle drei.

Betriebssystem für KI

Nicht das Modell, die Plattform. Intelligenz ist austauschbar, Kontext bleibt.

Natives KI-Enablement

KI-Kompetenz als Nebenprodukt der täglichen Arbeit. Kein separates Training.

Struktureller Lock-in

Je länger im Einsatz, desto wertvoller. Wechselkosten durch echten Mehrwert.

Proof of Concept produktiv seit Monaten

Alleinstellungsmerkmale

	Contextell	Dust.tt	Glean	MS Copilot	Qontext
On-Premise	Ja	Nein	Nur Dell	Nein	Nein
KI-unabhängig	Ja	Ja	Nein	Nein	Ja
Personal Brain	Ja	Nein	Nein	Nein	Nein
Europäisch	DE	FR	Nein	Nein	DE
Berechtigungen	Ja	Ja	Ja	Ja	Ja

Kein Wettbewerber vereint alle fünf Eigenschaften.

Dust.tt: 16M Series A · Qontext: 2,7M Pre-Seed

Proof of Concept produktiv seit Monaten

Architektur

Zentraler Wissensserver (NAS oder lokaler Server)
Obsidian Vaults je Mitarbeiter
Claude API mit vollem Firmenkontext
Steuerungsdatei für Verhalten und Berechtigungen

> Wie ist der aktuelle Stand beim Projekt Mainova?

Basierend auf dem Company Brain:
Projekt Mainova ist in Phase 2 (Pilotierung).
Ansprechpartner: M. Weber. Nächster Meilenstein:
Compliance-Audit am 15.05. Status: On Track.

Nächster Schritt: Webapp mit Berechtigungssystem und Multi-Tenant-Architektur.

Team

Niels Schwarz

Gründer

BWL, HTW Berlin, 9. Semester. Bachelorarbeit zu organisationaler Resilienz in der Energiewirtschaft. Direkter Zugang zu Entscheidern bei Energieversorgern. Eigenes Webdev-Business. Täglicher Power User des Workflows, der Contextell zugrunde liegt.

Business Development KI-Integration Vibe Coding Produktstrategie

Geplante Verstärkung

Technischer Co-Founder aus dem HTW-Netzwerk im Gespräch. Backend-Engineering und Systemarchitektur. Ziel: innerhalb der ersten 3 Monate.

YFN Entract (HTW)

Zielmarkt

Europäischer Mittelstand. 100 bis 2.000 Mitarbeiter.

Energieversorger

KRITIS, Compliance, implizites Wissen. Direkter Zugang über BA.

Kanzleien

Vertrauliche Mandantendaten. Hohe DSGVO-Sensibilität.

Finanzdienstleister

BaFin-reguliert. Sensible Kundendaten und Prozesse.

Ingenieure

Projektbasiert. Grosser Wissensverlust bei Fluktuation.

Erster Pilotkunde: Stadtwerk oder Kanzlei in Berlin.

Marktpotenzial

TAM

~0 Mrd. USD

Enterprise Knowledge Management, global. 20% CAGR.

SAM

~0 Mrd. EUR

Europäischer Mittelstand, regulierte Branchen.

SOM
0 bis 0 Mio. EUR ARR
10 bis 30 Kunden in 2 Jahren.

EU AI Act + Schrems III = günstiges Timing

Geschäftsmodell

Recurring

~0 EUR

pro Seat und Monat

Setup

0 bis 0 k EUR

Onboarding und Konfiguration

Premium

Upselling

Features, Templates, Support

Kontext-Komprimierung senkt die API-Kosten für Kunden.

PoC produktiv contextell.com Pipeline: Energieversorger Pre-Revenue

Finanzplanung

Kosten

	Jahr 1	Jahr 2
Personal	0	0
Infrastruktur	0	0
Marketing, Recht	0	0
Gesamt	~0	~0

Jahr 1: Gründer förderfinanziert.

MRR-Entwicklung

Kumuliert: ~0 EUR

Meilensteine

8 Monate ab Juni 2026

Monat 1 bis 2

Fundament

MVP, Pilotkundengespräche, GmbH-Gründung.

Monat 3 bis 4

Pilot

Erster Pilotkunde live, Feedback, Berechtigungssystem.

Monat 5 bis 6

Marktstart

Zahlende Kunden, Pricing validieren, Marketing.

Monat 7 bis 8

Skalierung

3 bis 5 Kunden, Vertrieb, Anschlussfinanzierung.

3+ Kunden Validiertes Modell 2 bis 3 Personen Anschlussfinanzierung