Die 10 besten KI-Tools für Ad-hoc-Reports in 2026: Ein ehrlicher Vergleich

Dienstagmorgen, der Geschäftsführer geht an deinem Schreibtisch vorbei und fragt: „Kurze Frage, was haben wir eigentlich in Q3 auf die Region Westfalen verdient?“ Die Zahl liegt irgendwo zwischen DATEV, einer HubSpot-Pipeline-Ansicht und einer Tabelle, die deine Controllerin auf ihrem Laptop pflegt. Ein KI-Tool für Ad-hoc-Reports soll diese Frage beantworten, bevor der Kaffee kalt wird. Die meisten beantworten nur die Hälfte davon.

Die Dashboard-Hälfte, Daten im Warehouse in einen Chart verwandeln, ist heute weitgehend gelöst: Power BI, Tableau, ThoughtSpot und Qlik haben alle einen Copilot oder einen Spotter oder ein Answers, das aus einem Prompt in natürlicher Sprache einen Chart schreibt. Die schwierigere Hälfte, in die Systeme zu greifen, in denen die Zahlen wirklich liegen, sie zu holen, den Report zu entwerfen und ihn vor dem Versand freigeben zu lassen, ist der Punkt, an dem sich die Tools unterscheiden. Dies ist ein ehrlicher Käufervergleich der zehn echten KI-Tools, die 2026 Ad-hoc-Reports produzieren, für Controller, Finanzteams und Abteilungsleiter in kleinen Unternehmen und im Mittelstand.

Wir nennen echte Produkte, echte Preise, wo sie veröffentlicht sind, und die konkrete Grenze, die jedes Tool offenlässt, auch die, die Superkind schließen soll. Kein Tool gewinnt jede Zeile, weil ein Ad-hoc-Report in Wahrheit zwei Aufgaben sind: die Frage stellen und die Daten sammeln.

Was ist ein KI-Tool für Ad-hoc-Reports?

Ein KI-Tool für Ad-hoc-Reports ist Software, die als Antwort auf eine konkrete Frage einen einmaligen Bericht erzeugt, in natürlicher Sprache statt per Vorlage oder festem Zeitplan. Du fragst „Wie war der Rohertrag in der Region Westfalen in Q3?“ oder „Welche fünf Kunden haben letzten Monat verspätet gezahlt?“ und das Tool liefert die Zahl, einen Chart oder einen kurzen Text und zieht die Daten aus den Systemen, mit denen es verbunden ist.

Das ist etwas anderes als ein Dashboard, das als stehende Sicht nach Zeitplan läuft, und etwas anderes als eine klassische Report-Anfrage, die an die Controllerin geht und nächste Woche zurückkommt. Die besten Ad-hoc-Tools machen drei Dinge: Sie verstehen die Frage in natürlicher Sprache, sie holen die Zahlen aus der richtigen Quelle und sie schicken das Ergebnis dorthin, wo der Fragende ist, E-Mail, Chat, geteilter Ordner. Die Trennlinie ist die Reichweite: Fragt das Tool nur ein modelliertes Warehouse ab, oder kann es sich über die Finanz-, CRM-, Dokumenten- und Tabellen-Systeme bewegen, in denen die Daten tatsächlich liegen?

Die 10 besten KI-Tools für Ad-hoc-Reports im Überblick

Hier sind die zehn, die 2026 eine Prüfung wert sind, sortiert danach, wie viel Arbeit sie Controllern tatsächlich abnehmen. Die Preise sind Richtwerte und ändern sich oft, also prüfe jede Zahl auf der Anbieterseite. Die Hosting-Spalte ist nur aus den Angaben der Anbieter gefüllt; wo ein Anbieter EU-Datenverortung nicht klar sagt, steht „laut Anbieter prüfen“.

Die 10 Tools im Detail

Jeder Eintrag nennt die ehrliche Grenze und die Stärke. Die Preise sind Stand Oktober 2026 und ändern sich oft, also behandle jede Zahl als Startpunkt zum Prüfen auf der Anbieterseite.

1. Superkind: Beste Gesamtlösung für Teams in Deutschland und der EU

Superkind hat auf dieser Liste die andere Form. Es ist kein Dashboard, das du öffnest, um Charts zu ziehen. Es ist ein KI-Mitarbeiter, dem du in Outlook, E-Mail, Microsoft Teams, Slack und der Superkind-Web-App schreibst, wie einem Kollegen. Für Ad-hoc-Reports übernimmt es die langsame Hälfte: die Zahlen aus den Systemen zu holen, in denen sie wirklich liegen, und den Bericht darum zu entwerfen, gehostet in Europa, DSGVO-konform, mit 1.500+ Integrationen in DATEV, SAP Business One, HubSpot, SharePoint, Microsoft Excel, Google Sheets, Power BI, Snowflake und BigQuery. Es fragt dich nach Freigabe, bevor etwas versendet oder geteilt wird. Das Urteil stützt sich auf diese prüfbaren Kriterien:

• Arbeitet, wo du arbeitest - Outlook, Gmail, Teams, Slack, Web-App.
• Erledigt die Aufgabe in deinen Programmen - 1.500+ Integrationen in DATEV, SAP, HubSpot, Excel, SharePoint und das Warehouse.
• Fragt nach Freigabe - Approve oder Reject, bevor ein Report rausgeht.
• Hält euer Firmenwissen - lernt eure KPIs, Kostenstellen und Report-Regeln in einem Company Brain, das Fluktuation übersteht.
• Gehostet und verarbeitet in Europa - DSGVO-konform, am EU AI Act ausgerichtet, kein Training auf euren Daten, AVV über das Trust Center.
• Unbegrenzt Nutzer ab 50 EUR/Monat - ein Business-Tarif fürs ganze Unternehmen, kein Pro-Platz-Tool, das Controller horten.
• Wächst zu eurer eigenen App - aus wiederkehrenden Reports werden Routinen, später eine eigene Reporting-App auf der Superkind-Plattform.

Funktionen

• Holt aus euren Systemen - zieht Zahlen aus DATEV, SAP Business One, HubSpot, SharePoint, Excel und Google Sheets, damit der Bericht aus echten Daten gebaut wird, nicht per Hand kopiert.
• Entwirft den Bericht - schreibt die Zahl, den Kontext und einen kurzen Kommentar und schickt ihn dorthin, wo du ihn haben willst (E-Mail, Teams, Slack, Ordner).
• Fragt, bevor etwas rausgeht - Approve- oder Reject-Schritt, damit kein Entwurf ohne Freigabe beim Vorstand oder beim Kunden landet.
• Lernt eure Regeln und euer Wissen - folgt Regeln wie „Deckungsbeitrag immer ohne Intercompany“ und merkt sich KPI-Definitionen, Kostenstellen und Segment-Zuordnungen, damit der nächste Bericht weiter vorn startet.

Geeignet für

• Controller und CFOs, die drei Ad-hoc-Anfragen pro Tag bekommen
• Abteilungsleiter in Vertrieb, Operations und HR, die vor einem Meeting eine Zahl brauchen
• Teams in Deutschland und der EU, die einen AVV und EU-Hosting brauchen
• Unternehmen, die schon DATEV, SAP, HubSpot oder lexoffice nutzen und für eine Frage kein neues Warehouse aufsetzen wollen

So läuft es in der Praxis, an einer Marge-Frage am Dienstagmorgen.

1. 1

   Du schreibst die Aufgabe

   In Outlook, Teams oder Slack schreibst du Superkind wie einem Kollegen und beschreibst den Report, den du brauchst, in natürlicher Sprache. Keine Report-Vorlage, keine Filter-Assistenten.

2. 2

   Superkind sammelt und entwirft

   Es zieht die Zahlen aus DATEV, SAP, HubSpot oder Excel über seine 1.500+ Integrationen, wendet eure KPI-Definitionen an, schreibt die Zahl plus einen kurzen Kommentar und bereitet die E-Mail oder die Chat-Nachricht vor.

3. 3

   Du gibst frei

   Superkind zeigt dir den Entwurf und bittet um Freigabe. Du passt die Formulierung an, gibst frei, und der Bericht geht an die Person, die gefragt hat, oder in den geteilten Ordner.

4. 4

   Es wird zur Routine

   Beim nächsten Mal fängst du nicht neu an. „Schick mir den regionalen Deckungsbeitrag jeden Montag 8 Uhr“ läuft als Routine, und Superkind kennt eure Regeln schon.

Von der ersten Aufgabe zur eigenen App

Superkind wächst mit der Aufgabe. Für Ad-hoc-Reports sieht das so aus:

• Start - kostenlos anmelden, einen Report in Teams oder per E-Mail anfragen und zusehen, wie Superkind die Zahlen sammelt und in Minuten zurückschickt.
• Entlastung - die drei Fragen, die immer wiederkommen, werden Routinen. Was du einmal erklärt hast, läuft weiter, und Superkind fragt vor jedem Versand nach Freigabe.
• Wissen - jeder Report macht Superkind schlauer. Es lernt eure KPI-Definitionen, eure Kostenstellen, eure Segmente, und dieses Wissen (euer Company Brain) geht nie verloren, auch wenn jemand das Unternehmen verlässt.
• Wachstum - wenn das Reporting komplexer wird, fängst du nicht neu an. Bau eure eigene Reporting-App auf der Superkind-Plattform, auf dem, was Superkind schon weiß. Eure eigene Super App. Alles gehört euch.

2. Microsoft Power BI mit Copilot - der Microsoft-Standard

Power BI ist das Dashboard-Tool, das die meisten Finanzteams schon haben. Copilot ergänzt ein Chat-Panel, das aus einem Prompt Reports, DAX-Measures und kurze Textzusammenfassungen erzeugt, in Power BI Desktop, dem Service und Microsoft Fabric.

• Prompt-zu-Report - beschreib, was du willst, und bekomm eine Entwurfsseite mit Visuals und Zusammenfassung.
• DAX- und Modellhilfe - Copilot schreibt und erklärt DAX-Measures, das spart Analysten Stunden.
• Fabric-Integration - derselbe Prompt funktioniert über Fabric-Lakehouses und -Warehouses, sobald deine Daten modelliert sind.
• Ehrliche Grenze - Copilot braucht eine bezahlte Fabric-Kapazität zusätzlich zu Power BI Pro, EU-Verarbeitung hängt vom Fabric-EU-Data-Boundary-Setting ab, und die Qualität der Antwort ist die Qualität eures Semantikmodells: Es holt euch keine frische Rechnung aus DATEV.

3. Tableau Pulse - proaktive Kennzahl-Digests

Tableau Pulse ist Salesforces KI-Schicht auf Tableau. Statt einer Frage abonnierst du eine Kennzahl, und Pulse schickt kurze Digests mit Highlights und Anomalien per E-Mail oder in Slack.

• Kennzahl-Digests - automatische wöchentliche oder tägliche Snapshots der KPIs, die du verfolgst.
• Insight-Erzeugung - hebt die größten Bewegungen hervor und erklärt sie in natürlicher Sprache.
• Zustellung dort, wo gearbeitet wird - Slack und E-Mail, nicht nur die Tableau-Seite.
• Ehrliche Grenze - läuft am besten für stehende Kennzahlen auf einer Tableau-Datenquelle, weniger für eine Einzelfrage über Systeme hinweg, und wird als Add-on zu Tableau-Lizenzen verkauft, sodass die Gesamtkosten (Creator, Explorer, Viewer, Pulse) bei Teamgröße steigen.

4. ThoughtSpot (Spotter) - such-getrieben und Prompt-zu-Chart

ThoughtSpot hat Such-BI geprägt und liefert jetzt Spotter, einen KI-Agenten, der Fragen in natürlicher Sprache gegen ein Semantikmodell beantwortet und das Ergebnis erklärt.

• Spotter-KI-Agent - Fragen in natürlicher Sprache werden zu Charts mit Drill-down.
• SpotIQ-Anomalien - automatische Erkennung ungewöhnlicher Bewegungen.
• Sauberes Embedding - die Suchleiste passt in eure eigenen Apps oder Portale.
• Ehrliche Grenze - die Antwortqualität hängt davon ab, wie gut eure Worksheets modelliert sind, und Spotter ist nicht im Essentials-Tarif bei etwa 25 USD/Nutzer enthalten; es startet bei Pro um etwa 50 USD/Nutzer, mit Query-Grenzen, die bei schwerem Einsatz schmerzen, und fragt weiterhin ein modelliertes Warehouse ab, nicht DATEV oder eure E-Mails.

5. Qlik (Qlik Answers) - assoziative BI mit Chat

Qlik Answers ist der KI-Assistent in Qlik Cloud Analytics. Er nutzt die assoziative Qlik-Engine, um Fragen im Kontext zu beantworten, mit den gewohnten Qlik-Stärken in Exploration und Governance.

• Chat in natürlicher Sprache - stell Fragen gegen eure Qlik-Apps und -Dokumente.
• Insight Advisor - automatische Chart- und Insight-Vorschläge.
• Governance-Enterprise - starkes Lineage- und Rechte-Modell.
• Ehrliche Grenze - Qlik Answers wird nach Frage-Volumen abgerechnet statt günstig pro Platz, Enterprise-Preise sind nur auf Anfrage, und wie andere BI-Stacks antwortet es gegen eine Qlik-App, nicht über operative Systeme hinweg.

6. Pyramid Analytics (GenBI) - europäische Plattform mit Chat

Pyramid ist eine europäisch-geführte Analytics-Plattform mit einer GenBI-Chat-Oberfläche. Sie fragt Daten direkt an der Quelle ab, sodass Ergebnisse aus der Quelldatenbank kommen statt aus einer Kopie.

• GenBI in natürlicher Sprache - Fragen in Alltagssprache liefern Charts und kurze Texte.
• Direct Query - In-DB-Verarbeitung vermeidet das Verschieben sensibler Daten.
• Planung obendrauf - kombiniert Reporting mit leichter Planung und Simulation.
• Ehrliche Grenze - Pyramid ist nur auf Anfrage ohne kostenlose Stufe, die Einführung ist Enterprise-dimensioniert, und der Chat sitzt auf dem Modell, das ihr baut, nicht auf DATEV out of the box.

7. Zoho Analytics (Ask Zia) - Self-Service-BI für den Mittelstand

Zoho Analytics ist eine der wenigen Mittelstands-BI-Plattformen, die bezahlbar ist, einen KI-Assistenten hat (Ask Zia) und ein EU-Rechenzentrum anbietet.

• Ask Zia - natürliche Sprache und Auto-Insights.
• Preis pro Konto - abgerechnet nach Zeilen und Nutzern, nicht nur pro Platz.
• EU-Rechenzentrum - Zoho EU hält Daten in Europa.
• Ehrliche Grenze - Ask Zia reicht in der Tiefe nicht an die Such-Leader heran, Zoho glänzt vor allem innerhalb der Zoho-Suite, und Reports entstehen im Analytics-Tool, nicht als weiterleitbare E-Mail.

8. Looker Studio (Gemini) - kostenlose Dashboards mit KI

Looker Studio ist Googles kostenloses Dashboard-Tool. Gemini sitzt im Seitenpanel und hilft dir, Charts zu bauen, Formeln zu wählen und zusammenzufassen, was das Dashboard zeigt.

• Kostenloser Einstieg - für die meisten Dashboards kein Bezahl-Tarif.
• Gemini-Hilfe - Help me create, Textzusammenfassungen, Formelhilfe.
• Google-Daten-Stack - natürliche Passung für Sheets, BigQuery und Google Analytics.
• Ehrliche Grenze - Gemini-Funktionen für Enterprise-Looker sind in der Preview kostenlos, wechseln aber ab 1. Oktober 2026 zur Abrechnung pro Million Token, und Looker Studio ist ein Dashboard-Tool: es greift nicht von sich aus auf DATEV, SAP oder Outlook zu.

9. Sisense - Embedded Analytics mit Sisense Intelligence

Sisense ist eher als Embedding-Plattform für Produkt-Analytics bekannt als als Controller-Werkzeug. Sisense Intelligence ergänzt natürliche Sprache, Forecasts und Anomalie-Erkennung.

• Natürliche Sprache - Sisense Intelligence liefert Charts und Erklärungen.
• In-Chip ElastiCube - schnelle Abfragen über große Datensätze.
• Embedding first - gebaut, um in einem anderen Produkt zu leben.
• Ehrliche Grenze - Sisense ist nur auf Anfrage, Cloud-Preise starten laut Dritt-Schätzungen bei etwa 21.000 USD/Jahr für fünf Nutzer, und die Tiefe der natürlichen Sprache variiert nach Edition; bestätige mit dem Vertrieb, was allgemein verfügbar ist.

10. Domo (Domo AI) - Cloud-BI mit kreditbasierter KI

Domo ist eine Cloud-BI-Plattform mit einer breiten Konnektor-Bibliothek und einem kreditbasierten KI-Modell, sodass KI-Nutzung pro Token zu einem Vertragstarif abgerechnet wird.

• Domo AI Chat - natürliche Sprache, Agents und Workflows.
• 1.000+ Konnektoren - breite Abdeckung von SaaS- und Warehouse-Quellen.
• Mobile Cards - die Dashboard-auf-dem-Handy-Erfahrung ist stark.
• Ehrliche Grenze - Domo ist ein großer Plattform-Vertrag (Mittelstand 50-250k USD/Jahr laut Vendr-Benchmarks), KI-Token-Kosten kommen obendrauf, und Controller zahlen für Konnektoren, die sie in einem günstigeren Stack vielleicht schon haben.

Datenschutz und EU-Hosting

Ein Ad-hoc-Report trifft meistens das Sensible: Kundennamen, Umsätze, Margen, Gehälter, offene Rechnungen. Sobald du das in ein Tool kippst, hört die Verarbeitungs-Region auf, ein Detail zu sein. Die meisten globalen BI-Anbieter in dieser Liste haben ihren Sitz in den USA und bieten EU-Regionen als Option, deshalb steht in der Tabelle oben „laut Anbieter prüfen“ überall da, wo ein Anbieter EU-Datenverortung nicht klar sagt.

Sicher ab Werk

Deine Daten bleiben in Europa, unter einem AVV, ohne Training mit deinen Daten.

• In Europa gehostet und verarbeitet
• DSGVO-konform
• Ausgerichtet am EU AI Act
• Kein Training mit deinen Daten
• AVV über das Trust Center

Für einen einmaligen Report mit echten Deckungsbeitrags- oder Kundendaten ist diese Kombination der Grund, warum euer Datenschutzbeauftragter freigibt. Bei jedem anderen Tool auf dieser Liste: holt den unterschriebenen AVV, prüft, in welcher Region die Daten liegen, und seht euch die KI-Trainings-Bedingungen an, bevor ihr es an DATEV, HubSpot oder euer Warehouse hängt. EU-Hosting ist notwendig für sensible Inhalte, aber der Vertrag macht es real.

So wählst du das richtige Tool

Pass das Tool zu der Hälfte des Problems, das du hast. Diese sechs Kriterien trennen einen schnellen Erfolg von einem Tool, das in einem Monat liegen bleibt.

Wo liegen die Zahlen schon?

Wenn eure Daten schon in Fabric, Snowflake, BigQuery oder einer Qlik-App modelliert sind, liefert ein Dashboard-first-Tool mit Copilot oder Spotter schnelle Antworten. Wenn die Zahl in DATEV, HubSpot, SharePoint und drei Tabellen liegt, braucht ihr ein Tool, das sich über diese Systeme bewegen kann, nicht nur ein Warehouse abfragen.

Wer schreibt die Anfrage?

Wenn eure Controller sie schreiben, reicht ein BI-Tool mit Semantikmodell. Wenn die Geschäftsführung, Abteilungsleiter und Vertriebsleiter in natürlicher Sprache fragen, wollt ihr ein Tool, das diese Sprache in Outlook, Teams oder Slack annimmt und das Sammeln übernimmt, damit die Controller nicht zur Ticket-Schlange werden.

Fragt es nach Freigabe, bevor etwas rausgeht?

Ein Ad-hoc-Report, der mit einer falschen Zahl im Vorstandspostfach landet, ist schlimmer als gar kein Report. Wählt ein Tool mit eingebautem Approve- oder Reject-Schritt für alles, was das Team verlässt, nicht als nachgereichten Haken.

Ist es ein Einzelfall oder eine getarnte Routine?

Die meisten „Ad-hoc“-Anfragen wiederholen sich. Das richtige Tool sollte zulassen, dass ein einmaliger Report mit einem Satz zur Routine wird („schick das jeden Montag 8 Uhr“), nicht nächsten Montag ein neues Ticket.

Wie sensibel sind die Daten?

Für Kunden-, HR- und Finanzdaten sind EU-Hosting, ein unterschriebener AVV und kein Training auf euren Daten harte Anforderungen, nicht nice-to-have. Das reduziert das Feld schnell, und alles andere gehört beim Anbieter nachgefragt.

Was kostet es wirklich bei eurer Teamgröße?

Pro-Platz-Preise bei Power BI, Tableau und ThoughtSpot summieren sich schnell, sobald Viewer dazukommen. Ein Tool mit unbegrenzten Nutzern wie Superkinds Business-Tarif (ab 50 EUR pro Monat, Stand: Oktober 2026) rechnet anders als ein 50-USD-pro-Platz-Tool über ein 30-Personen-Team.

6 Tipps für bessere Ad-hoc-Reports

1. Definiere die KPI, bevor du das Tool kaufst

„Rohertrag“ bedeutet in den meisten Firmen drei verschiedene Zahlen. Schreib die Definition jeder KPI einmal auf, mit Formel und Ausschlüssen, und lass das Tool sie lesen. Sonst startet jeder Ad-hoc-Report wieder einen E-Mail-Faden darüber, welche Zahl richtig ist.

2. Frag, wie du einen Kollegen fragst

Vage Prompts geben vage Charts. „Report“ ist schlecht. „Deckungsbeitrag nach Region für Q3, gesplittet nach Produktlinie, ohne Intercompany“ ist gut. Die besten Tools machen das billig, weil du den vollen Satz in Teams oder Outlook tippen kannst.

3. Halt einen menschlichen Freigabe-Schritt ein

Behandle jede Ad-hoc-Zahl als Entwurf, bis ein Mensch sie freigegeben hat. Tools, die Approve oder Reject einbauen, wie Superkind, machen das zum Standard statt zum Nachgedanken. Das ist auch das, worauf der EU AI Act Artikel 4 (KI-Kompetenz) hinweist: Eine Person, die das Ergebnis versteht, ist dafür verantwortlich.

4. Mach aus der wiederkehrenden Frage eine Routine

Wenn die Geschäftsführung drei Montage hintereinander dieselbe Zahl haben will, ist das kein Ad-hoc-Report mehr. Macht daraus eine geplante Routine, damit die Daten gesammelt und der Entwurf bereit sind, bevor er fragt, und ihr nur noch prüft und schickt.

5. Prüf den Datenschutz, nicht nur das Ergebnis

Bevor ihr ein Tool an DATEV, HubSpot oder euer Warehouse anschließt: Bestätigt, wo die Daten verarbeitet werden, ob mit euren Daten auf geteilten Modellen trainiert wird, und ob ihr einen unterschriebenen AVV habt. Unter dem EU AI Act brauchen eure Nutzer außerdem KI-Grundkompetenz (Artikel 4). Ein sauberer Report ist keinen Datenschutzvorfall wert.

6. Verfolg drei Zahlen, um zu sehen, ob es wirkt

Zeit von der Frage bis zum freigegebenen Report, Anteil der wiederkehrenden Anfragen, die zur Routine geworden sind, und Zahl der KPIs mit einer einzigen dokumentierten Definition. Wenn alle drei drei Monate in die richtige Richtung gehen, trägt sich das Tool selbst.

Fazit

Die ehrliche Antwort auf „Was ist das beste KI-Tool für Ad-hoc-Reports?“ ist „für welche Hälfte der Aufgabe?“. Für einen Chart auf einem modellierten Warehouse sind Power BI mit Copilot, Tableau Pulse und ThoughtSpot Spotter alle stark, und das richtige Tool ist meist das, zu dem euer Daten-Stack schon passt. Für die langsamere Hälfte, die Zahlen aus DATEV, HubSpot, SharePoint und Excel zu holen, den Bericht zu entwerfen, ihn dorthin zu schicken, wo der Fragende ist, und vor dem Versand nach Freigabe zu fragen, hilft ein Dashboard-Tool nicht, und genau da passt Superkind: ein KI-Mitarbeiter in Outlook, Teams und Slack mit 1.500+ Integrationen wie DATEV, SAP, HubSpot, SharePoint und Excel, gehostet in Europa.

Wählt euer Dashboard-first-Tool aus den zehn oben. Beim nächsten Mal, wenn der Geschäftsführer mit einer „kurzen Frage“ an deinem Schreibtisch vorbeigeht, schick die Anfrage an Superkind und sieh, wie viel von der Sammel-Hälfte dir abgenommen wird.

Häufige Fragen

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Henri Jung

Mitgründer von Superkind, dem KI-Mitarbeiter, dem Teams in Outlook, Teams und Slack schreiben. Henri hilft Unternehmen, vom kleinen Team bis zum Mittelstand, ihre Routinearbeit an KI abzugeben - ohne neue Tools, Berater oder eigenes KI-Team.