Was wir im Product Studio bauen
Pragmatische Umsetzung mit klarem Produktbezug.
- Copilots/Assistants & "smart flows"
- RAG/Knowledge Chat in deinem Produkt
- UX-nahe Umsetzung + Tracking
NauHow Studio
Think. Build. Now.
Aktuell mit Fokus auf AI Product Studio: KI-Features & Apps bauen, die Nutzer wirklich verwenden.
- MVP -> Produktion
- Integrationen statt Tool-Inseln
- Wirkung messbar machen
AI Product Studio
KI-Features & Apps, die Nutzer wirklich verwenden.
Unser aktueller Fokus: Product-nahe KI von der Idee bis zur produktiven Auslieferung.
AI Automation Studio
Dieses Thema folgt als nächstes.
- Roadmap in Vorbereitung
- Use Cases folgen demnächst
- Derzeit nur auf Anfrage
AI Engineering Partner
Dieses Thema folgt nach dem Product-Studio-Fokus.
- Angebotsstruktur folgt demnächst
- Inhalte werden schrittweise ausgebaut
- Aktuell begrenzte Slots
Use Cases
Typische Product-Studio Use Cases
Beispiele mit direktem Einfluss auf Produktnutzung, Aktivierung und Support-Qualität.
- Support AI Assist: Ticket-Summaries, Antwortvorschläge, Routing, Wissensartikel
- Onboarding & Aktivierung: Event-basierte Flows, Guidance, Personalisierung
- Content Ops: Briefing -> Varianten -> QA -> Freigabe
- Knowledge Chat / RAG: internes Wissen nutzbar machen, kontrolliert & logbar
- Internal Tools: Admin UIs, Prozess-Apps, "ops copilots"
Pakete
Pakete für das AI Product Studio
Klarer Scope für produktnahe KI-Features - von Validierung bis Live-Betrieb in Wochen.
Discover Sprint (1-2 Wochen)
Für wen: Wenn du Product-Use-Cases priorisieren willst, bevor Entwicklung startet.
- Audit von Produktfluss, UX, Daten und Tooling
- Use-Case Priorisierung nach Impact/Aufwand
- Zielbild für AI-Feature + KPI/Tracking-Plan
- Roadmap mit Quick Wins für die ersten Releases
Build (4-8 Wochen)
Für wen: Wenn 1-3 Product-Use-Cases produktiv ausgerollt werden sollen.
- Vom Prototyp zum produktiven AI-Feature
- Integration in Produktstack (API, Auth, Analytics, CMS)
- Qualität durch Tests, Logging und Monitoring
- Doku, Handover und Enablement für dein Team
Run (monatlich)
Für wen: Wenn AI-Features stabil laufen und kontinuierlich verbessert werden sollen.
- Monitoring und Iteration für Prompts, Models und Flows
- Guardrails und Policies entlang realer Nutzung nachziehen
- Regelmäßiges Reporting und priorisiertes Produkt-Backlog
Ablauf
So arbeiten wir im Product Studio
Schnell, strukturiert, transparent - ohne Overengineering.
- Diagnose - Ziele, Constraints, Daten & Tooling
- Design - Use Cases, Architektur, Guardrails, Messkonzept
- Build - iterativ bauen, integrieren, testen, go-live
- Optimize - messen, verbessern, skalieren, wartbar machen
Warum NauHow Studio
Warum NauHow Studio
- Outcome-first: Wirkung & KPIs vor Tool-Hype
- Integration-first: kein neues Tool-Chaos
- Delivery-first: wir bauen, messen, iterieren
- Production-ready: Logging, Monitoring, Doku
"Wenn's nicht passt, sagen wir's direkt. Kein Sales-Drama."
Kontakt
Lass uns ein kurzes Product-Studio Erstgespräch führen.
Schreib 3 Zeilen zu Ziel, Produktkontext und aktuellem Stack. Du bekommst einen konkreten Vorschlag für Sprint, Build oder Run im AI Product Studio.