Sales
Täglicher Sales Report
Report suchen, Zahlen analysieren, Abweichungen erklären und eine kurze Zusammenfassung zustellen.
- 7:00 Uhr Zusammenfassung
- Drive oder SharePoint als Quelle
- Status und Ergebnis nachvollziehbar
KI-Automationen
Morgens ist die Arbeit schon vorbereitet.
2342.ai soll wiederkehrende Wissensarbeit mit Unternehmensdaten ausführen: Dateien suchen, Reports lesen, Inhalte zusammenfassen, Ergebnisse zustellen und Fortschritt sichtbar machen.
Der konkrete Demo-Use-Case
Jeden Morgen um 7:00 Uhr liegt der Sales Report bereit.
Die Automation sucht im SharePoint oder Google Drive nach dem Sales Report vom Vortag, analysiert die Zahlen, erstellt eine Zusammenfassung und liefert sie ans Team. Während sie läuft, bleibt der Status im Produkt und auf mobilen Oberflächen nachvollziehbar.
workspace.open()
mode.private_or_business()
knowledge.connect()
automation.run()
budget.meter_usage()
Management
Wöchentliche Zusammenfassung
Neue Dokumente, KPIs, Kundenfeedback oder interne Updates zu einer Management-Notiz verdichten.
- Wöchentlicher Rhythmus
- Mehrere Quellen
- Klare Ergebnisdatei
Operations
Dokumente prüfen und vorbereiten
Neue Dateien im Drive erkennen, Inhalte prüfen, Kundenunterlagen vorbereiten oder Policies zusammenfassen.
- Neue Dateien prüfen
- Meeting-Vorbereitung
- Policy-Zusammenfassungen
Automationsideen
Wiederkehrende Wissensarbeit gehört nicht jeden Morgen neu angefangen.
Quelle und Ziel festlegen
Welche Dateien werden gesucht, welches Ergebnis soll entstehen, wer bekommt es?
Zeitplan und Rechte setzen
Automation läuft mit klarer Identität, Rollenlogik und nachvollziehbarer Ausführung.
Ergebnisse prüfen
Runs, Status, Fehler und erzeugte Inhalte bleiben sichtbar.
Ist das nur ein Agent?
Der Begriff ist egal. Wichtig ist: wiederkehrende Arbeit läuft mit freigegebenen Daten, klaren Rechten und sichtbarem Ergebnis.
Kann eine Automation Unternehmensdaten nutzen?
Ja, wenn die passende Wissensquelle und Rollenlogik freigegeben sind.
Warum ist das ein Hero-Use-Case?
Weil der Nutzen sofort verständlich ist: morgens ist eine konkrete Arbeit erledigt, nicht nur ein abstrakter Workflow gebaut.