# Über dropd. Source: https://dropdigital.de/ueber-uns Language: de Site: DropD., https://dropdigital.de Sections on this page: - #geschichte, Wie dropd entstand: Die Entstehung im laufenden Betrieb eines Mittelständlers. - #gruender, Die Gründer: Lucas Koch und Can Tillmann mit Hintergrund und Kennzahlen. - #officers, Operating Agent Officers: Lena und die Officers: Mandat, Modell, Betrieb, Grenze. Zwei Menschen bleiben verantwortlich. - #mission, Wofür wir stehen: Der Leitsatz: KI, die im Unternehmen läuft, nicht auf der Demo. - #haltung, Haltung: Echtbetrieb, Herstellerneutralität, Datenhoheit zuerst. - #cases, Kennzahlen: Die Zahlen hinter dem Ansatz. - #stack, Stack: Modelle, Plattformen und Werkzeuge, herstellerneutral. - #holding, Muttergesellschaft: DropDigital GmbH, ein Unternehmen der AllSet-Ventures AG. ## Über dropd. Lucas baute KI in einem Mittelständler, Can skalierte Marken. Sitz Ratingen, An der Pönt 44. KI-Beratung ab 20 Mitarbeitern. DropDigital GmbH, ein Unternehmen der AllSet-Ventures AG. Lucas baute KI in einem Mittelständler, Can skalierte Marken. Sitz Ratingen, An der Pönt 44. KI-Beratung ab 20 Mitarbeitern. DropDigital GmbH, ein Unternehmen der AllSet-Ventures AG. Über uns Zwei Praktiker. Keine Slide-Deck-Gründer. DropD. ist nicht aus einem Seminar entstanden, sondern aus Echtbetrieb. Lucas hat KI in einem Mittelständler aufgebaut, Can hat Marken und Prozesse skaliert. Zusammen bauen wir KI, die im Unternehmen läuft - nicht auf Demos. Wie DropD. entstand Nicht im Seminarraum. Im Maschinenraum. DropD. ist kein Berater-Startup, das sich KI angelesen hat. Der Ansatz ist im laufenden Betrieb eines Mittelständlers gewachsen - über Jahre, über alle Abteilungen, mit echten Zahlen und echten Fehlern. Es begann in einem echten Unternehmen. Lucas war Marketingleiter in einem Mittelständler mit 50+ Mitarbeitern und 10 Mio. € Umsatz. Ab 2022 baute er dort KI ein - nicht als Pilotprojekt für die Vorstandsfolie, sondern quer durch Marketing, Vertrieb, Logistik und Einkauf. /lucas-whiteboard.jpg Aus Projekten wurde ein System. Was funktioniert, blieb. Was nur auf der Demo glänzte, flog raus. Aus dutzenden echten Implementierungen wurde ein wiederholbares System - destilliert aus dem Betrieb, nicht aus einem Kurs. /lucas-beratung.jpg Dann kam der zweite Praktiker. Can hatte parallel eigene Brands vom Start in den siebenstelligen Umsatz gebaut - Marketing, Full-Funnel und die KI-Architektur dahinter. Zusammen wurde daraus DropDigital: eine Firma für KI, die im Unternehmen läuft. Ein Unternehmen der AllSet-Ventures AG. /founders-duo.png Wofür wir stehen Wir bauen KI, die im Unternehmen läuft - nicht auf der Demo. Herstellerneutral, aus Echtbetrieb, mit Datenhoheit zuerst. Aus Echtbetrieb, nicht aus Demos. DropD. kommt aus einem laufenden Unternehmen mit 50+ Mitarbeitern, nicht aus Berater-Folien. Was wir empfehlen, haben wir selbst im Betrieb stehen. Herstellerneutral, ohne Provisions-Agenda. Wir verkaufen kein Tool und kriegen keine Provision. Wir lösen das Problem - mit dem Werkzeug, das für das Unternehmen passt. Datenhoheit zuerst. Wo es zählt, entwickeln wir eigene KI: angepasste Open-Source-Modelle, DSGVO-konform, gehostet in Deutschland oder On-Premise. Ihre Daten bleiben Ihre Daten. Teil von AllSet-Ventures AG DropDigital GmbH ist ein Unternehmen der AllSet-Ventures AG. Geschäftsführung: Lucas Koch und Can Tillmann. Sitz An der Pönt 44, 40885 Ratingen. Die Handelsregisternummer der GmbH folgt. Die AG: Amtsgericht Düsseldorf, HRB 112775. allsetventures.de Wo wir sitzen Ratingen, Rheinland. Kein Silicon Valley, sondern mitten im Wirtschaftsraum Düsseldorf - dort, wo der Mittelstand tatsächlich arbeitet. Wir kommen vor Ort, arbeiten per Video oder hosten On-Premise bei Ihnen im Haus. Link: https://dropdigital.de/ueber-uns#geschichte Id: page-ueber-uns ## Lucas Koch, Gründer DropD. Gründer DropD. Lucas Koch Gründer DropD. Ehemaliger Marketingleiter in einem Mittelständler mit 50+ Mitarbeitern und 10 Mio. € Umsatz. Seit 2022 strategische KI-Implementierung über alle Abteilungen hinweg - Marketing, Vertrieb, Logistik, Einkauf. DropD. baut nicht nur mit fertigen Tools, sondern entwickelt eigene, auf das Unternehmen zugeschnittene KI - auf Wunsch DSGVO-konform in Deutschland gehostet. Das System ist aus echten Projekten destilliert, nicht aus Slide-Decks. 50+ Mitarbeiter im ersten Pilot, Geburtsstätte des DropD.-Systems 10 Mio.+ € Umsatzumfeld mit echten KI-Implementierungen bis 80 % weniger Zeitaufwand für ehemals manuelle Prozesse Link: https://dropdigital.de/ueber-uns#gruender Id: person-founder ## Can Tillmann, Co-Gründer DropD. Co-Gründer DropD. Can Tillmann Co-Gründer DropD. Architekturstudium, dann der Switch ins Digitale. Erst der eigene Shop, dann die Skalierung mehrerer Brands vom fünf- auf den siebenstelligen Umsatz. Sein Teil bei DropD.: Marketing, Full-Funnel und die KI-Architektur dahinter. Prozesse, die man nicht jeden Monat neu baut - Prozesse, die laufen. 0 → 7-stellig Brand-Aufbau vom Start in den siebenstelligen Umsatz 5 → 7-stellig Bestehende Brands auf siebenstellige Umsätze skaliert Full-Funnel + KI Marketing, Prozesse und KI-Architektur aus einer Hand Link: https://dropdigital.de/ueber-uns#gruender Id: person-co-founder ## Operating Agent Officers Wir betreiben dropd. mit denselben Agenten, die wir für Kunden bauen. Jede Rolle hat ein Mandat, ein Modell und eine Grenze. Die Porträts sind Personas, keine Mitarbeiter. Unterschreiben tun Lucas und Can. Lena CXO Chief eXternal Officer Schreibt in diesem Chat. Legt Termine, wenn Sie einen wollen. Beantwortet, was auf der Seite steht. Erfindet keine Preise. Rund um die Uhr. Ohne Pause, ohne Urlaub. Die Stimme nach außen. Der Chat auf dieser Seite ist ihre Oberfläche. Lena beantwortet, was auf dropdigital.de steht: Angebote, Ablauf, Datenhoheit, wer haftet. Sie führt das Gespräch und öffnet die passende Oberfläche, ein Termin, eine Anfrage. Abgeschickt wird von Ihnen, nicht von ihr. Sie kennt den öffentlichen Seitenbestand, nicht Ihre Akten. Preise erfindet sie nicht. Rund um die Uhr, ohne Pause, ohne Urlaub, und ohne die Kompetenz, etwas Verbindliches auszulösen. Website-Chat: Fragen aus dem öffentlichen Bestand, in der Sprache der Seite. Nächsten Schritt vorschlagen: Beratung, Anfrage, ein konkreter Slot. Oberflächen öffnen, in denen Sie selbst absenden. Mail, Termin, Einwilligung. Sauber an Lucas übergeben, wenn die Frage den öffentlichen Bestand verlässt. Hybrid Nicht fest verdrahtet. Hinter Lena liegt eine eigene, OpenAI-kompatible Schnittstelle: lokal über Ollama (Open-Weight, etwa Qwen) oder über eine Cloud-API, je nach Umgebung. Der Wechsel ist Konfiguration, kein Umbau, kein Anbieter-SDK. Nur der öffentliche Seitenbestand. Keine Kundendaten, keine internen Akten, kein Training auf dem Gespräch. Nichts absenden, das Geld kostet oder nach draußen geht. Keine Preise, Zusagen oder Rechtsauskünfte erfinden. Kein Zugriff auf DATEV, Verträge oder interne Übergaben. Das ist Mira, Nora, Vera. Mira COO Chief Operating Officer Die interne Entsprechung zu Lena. Hält fest, was entschieden wurde: Übergaben, Briefings, der Stand. Damit das Wissen nicht in einem Kopf sitzt. Läuft 24/7, auch wenn niemand im Büro ist. Die interne Entsprechung zu Lena. Der Stand, die Übergabe, das Briefing. Mira spricht nicht mit Besuchern. Sie hält fest, was intern entschieden wurde, damit das Wissen nicht in einem Kopf sitzt, wenn Lucas oder Can nicht im Raum sind. Übergaben, Briefings, der aktuelle Stand eines Vorgangs. Sie läuft, wenn niemand im Büro ist. Sie entscheidet nicht, sie schreibt auf. Freigaben bleiben bei den zwei, die haften. Übergaben und Briefings festhalten, sobald etwas entschieden ist. Den Stand eines Vorgangs aktuell halten, nicht die Geschichte dazu. Internes Wissen so legen, dass es auffindbar bleibt, wenn jemand ausfällt. Lena und den Menschen den nächsten internen Schritt vorlegen, nicht ausführen. Lokal Open-Weight über Ollama auf eigener Infrastruktur, Qwen-Klasse. Mira sieht interne Notizen, deshalb keine US-Cloud und kein fremdes Training. Übergaben, Briefings, der Stand. Intern, nicht öffentlich, nicht im Website-Chat. Kein Kundenkontakt. Nach außen spricht Lena, oder ein Mensch. Keine Freigabe, kein Versand, kein Termin im Namen von dropd. Kein Speichern von Besucherchats. Lenas Log bleibt Lenas Log. Nora CCO Chief Controlling Officer Liest DATEV und das ERP, bevor jemand danach fragt. Markiert die Abweichung. Nicht den Roman dazu. Eine Seite auf den Tisch. Kein Dashboard, das niemand öffnet. Gibt keine Freigabe. Die Zahl wartet auf einen Menschen. Liest DATEV und das ERP, bevor jemand danach fragt. Markiert die Abweichung. Nora rechnet nicht im Sprachmodell. Die Zahl kommt aus DATEV oder dem ERP, das Modell formuliert die Abweichung in einer Seite, die jemand lesen kann. Kein Dashboard, das niemand öffnet. Keine Freigabe: eine Rechnung, eine Budgetverschiebung, eine Auszahlung wartet auf einen Menschen. Deshalb läuft sie lokal oder auf einem Server in Deutschland, nicht in einer US-Cloud, in der Finanzdaten nichts zu suchen haben. Auszüge aus DATEV und ERP lesen, sobald sie angebunden sind. Abweichung markieren: Ist gegen Soll, ohne den Roman dazu. Eine Seite legen, die ein Mensch in einer Sitzung verwenden kann. Fragen vorbereiten, nicht entscheiden. Die Zahl wartet. Lokal Open-Weight lokal (Qwen- oder Llama-Klasse über Ollama). Das Modell schreibt die Seite. Rechnen tut DATEV. Eine Cloud-API sieht diese Zahlen nicht. Finanzauszüge und interne Steuerungszahlen. Im Haus oder auf einem Server in Deutschland. Kein Training, kein Abfluss. Keine Freigabe, keine Zahlung, keine Buchung im ERP. Kein Erfinden von Zahlen, wenn die Quelle fehlt. Dann sagt sie das. Keine Steuerberatung und keine Auskunft an Dritte. Vera CLO Chief Legal Officer Liest Verträge, bevor etwas live geht. AVV, TOM, AI-Act-Dossier. Bereitet vor, unterschreibt nichts. Kennt die Grenze zwischen Technik und Rechtsberatung. Kein Feierabend, weil Fristen auch keinen haben. Liest Verträge, bevor etwas live geht. Bereitet vor, unterschreibt nichts. Vera ist keine Anwältin und gibt keine Rechtsberatung. Sie liest, was live gehen soll: AVV, TOM, das AI-Act-Dossier zu Zweck, Datenarten, Modell, Autonomie und Eingriffspunkten. Sie legt die Lücken auf den Tisch, damit ein Mensch oder die Kanzlei entscheiden kann. Die Grenze zwischen Technik und Rechtsberatung kennt sie, und sie überschreitet sie nicht. Fristen haben keinen Feierabend, sie auch nicht. Unterschreiben tun Lucas und Can, oder Ihr Beistand. Verträge und Anhänge lesen, bevor ein System in Betrieb geht. AVV, TOM und AI-Act-Dossier vorbereiten: Zweck, Daten, Modell, Logs, Aufbewahrung. Die Lücke markieren, nicht schließen. Klassifikation bleibt beim Beistand. Die Grenze halten: Technik vorbereiten, Rechtsberatung nicht ersetzen. Lokal Open-Weight lokal über Ollama. Verträge und Dossiers sind keine Prompt-Futter für eine US-API. Strukturieren und Abgleich, nicht Unterschrift. Vertragsentwürfe, AVV, TOM, AI-Act-Akten. Lokal oder Deutschland. Kein Training auf Ihren Verträgen. Keine Rechtsberatung, keine Unterschrift, keine Vertretung vor Behörden. Keine Klassifikation nach EU AI Act. Die trifft Ihr Beistand. Kein Live-Gang ohne menschliche Freigabe, auch wenn das Dossier vollständig wirkt. Jule CKO Chief Knowledge Officer Schreibt den Wissensbereich und den KI-Radar. Recherchiert Quellen, Urteile, Zahlen. Jede Zeile mit Beleg. Veröffentlicht nichts ohne Freigabe von Lucas. Läuft 24/7, damit der Stand nie älter ist als die Woche. Schreibt den Wissensbereich und den KI-Radar. Jede Zeile mit Beleg, keine ohne Freigabe. Jule schreibt die Artikel unter /wissen und den KI-Radar: Anleitungen, belegte Einsatzfälle, die Wochenlage zu KI und Recht. Sie recherchiert Quellen, Urteile und Zahlen und legt den Beleg neben den Satz. Rechtsthemen liest Vera gegen. Veröffentlicht wird nichts, was Lucas nicht freigegeben hat; er verantwortet die Inhalte nach § 18 Abs. 2 MStV. Sie ersetzt keine Beratung und schreibt keine Referenzen, die es nicht gibt. Artikel für /wissen und den KI-Radar entwerfen, mit Quelle an jeder Zahl. Bestehende Artikel aktuell halten, wenn sich Rechtslage oder Modelle ändern. Einsatzfälle und Anleitungen aus Projekten in lesbare Schritte übersetzen. Jeden Entwurf zur Freigabe vorlegen, nicht selbst veröffentlichen. Hybrid Recherche und Entwurf über ein Frontier-Modell per API, ohne Kundendaten im Prompt. Feinschliff und Abgleich mit der Wissensbasis lokal. Öffentliche Quellen, anonymisierte Projektnotizen, die Wissensbasis der Site. Keine Kundendaten, keine Anfragen aus Formularen. Keine Veröffentlichung ohne menschliche Freigabe. Keine erfundenen Kunden, Zahlen oder Zitate. Was keinen Beleg hat, bleibt draußen. Keine Rechtsberatung. Die rechtliche Einordnung kommt von Vera und vom Beistand. Kai CISO Chief Information Security Officer Zugriffe, Protokolle, was raus darf. Prüft, bevor jemand verbindet. Schläft nicht. Angriffe auch nicht. Meldet. Greift nicht selbst in Ihren Betrieb ein. Zugriffe, Protokolle, was raus darf. Meldet. Greift nicht selbst ein. Kai prüft, bevor etwas verbunden wird: wer darf worauf, was darf das Haus verlassen, was bleibt im Log. Die eigentliche Zugriffslogik ist Code und Policy, nicht nur ein Prompt. Das Modell hilft beim Lesen von Signalen, nicht beim Entscheiden, ob Ihr Betrieb umgebaut wird. Er schläft nicht, Angriffe auch nicht. Melden tut er intern. In Ihren Betrieb greift er nicht ein, und er öffnet keine fremde Cloud, um zu urteilen, ob etwas raus darf. Zugriffe und Berechtigungen gegen die Policy halten, bevor etwas verbindet. Protokolle lesen: was raus wollte, was auffällig ist, was im Haus bleiben muss. Melden, intern und nachvollziehbar. Kein stilles Durchwinken. Least Privilege und Logs so legen, dass ein Mensch den Vorfall rekonstruieren kann. Lokal Kleineres Open-Weight-Modell lokal, plus Regeln in Code. Urteil über Zugriffe ist Policy, nicht Modellstimmung. Keine fremde Cloud für Logs. Zugriffs- und Protokolldaten im Haus. Kein Abfluss, kein Training auf Ihren Logs. Kein Eingriff in Ihren Betrieb, kein Sperren, kein Patchen ohne Menschen. Keine Pentests gegen Dritte, keine Überwachung von Personen. Kein Weggeben von Logs an einen US-Anbieter, um sie auswerten zu lassen. Ada CFE Chief Frontend Engineer Schreibt das Frontend. Komponenten, Zustände, das, was jemand anfasst. Liefert Oberflächen, spekuliert nicht über Ihr Geschäft. 24/7 am Code, ohne Sprint-Theater. Übergibt an Menschen, wenn Geschmack entschieden werden muss. Schreibt das Frontend. Komponenten, Zustände, das, was jemand anfasst. Ada liefert Oberflächen, keine Geschäftsstrategie. Komponenten, Zustände, das, was ein Mensch auf der Seite wirklich anfasst. Sie schreibt rund um die Uhr, ohne Sprint-Theater. Geschmack, Marke und der letzte Merge bleiben bei einem Menschen. Für Routine reicht ein lokales Open-Weight-Modell. Wird die Oberfläche knifflig, darf ein Frontier-Modell helfen. Deployt wird erst, wenn jemand den Diff gelesen hat. Frontend der Website und der internen Oberflächen: Komponenten, Zustände, Barrierefreiheit. Das liefern, was jemand anfasst. Nicht das, was auf einer Folie gut aussieht. An einen Menschen übergeben, wenn Geschmack, Marke oder ein Breaking Change entschieden werden muss. Kein Spekulieren über Ihr Geschäft. Ada kennt den Code, nicht Ihre Marge. Hybrid Code-Arbeit: Qwen oder DeepSeek lokal über Ollama für Routine. Frontier (Claude- oder GPT-Klasse) nur, wenn die Oberfläche das hergibt. Merge und Deploy durch einen Menschen. Code der Oberfläche, keine Kundendaten, keine DATEV-Auszüge. Der Diff bleibt im Haus, bis jemand ihn freigibt. Kein Merge, kein Deploy, kein Live-Gang ohne Review. Keine Entscheidung über Marke, Ton oder Preis. Kein Zugriff auf Finanz- oder Vertragsdaten. Das ist Nora und Vera. Beck CBE Chief Backend Engineer Schreibt das Backend. APIs, Daten, der Server in Deutschland. Hält, was Ada zeigt. Kein Dienst, der nachts umfällt, weil niemand da ist. Ändert nichts in Ihrem System, ohne dass ein Mensch es freigibt. Schreibt das Backend. APIs, Daten, der Server in Deutschland. Beck hält, was Ada zeigt: APIs, Daten, der Dienst, der nachts nicht umfällt, weil niemand da ist. Der Server steht in Deutschland, nicht in einer beliebigen Region einer US-Cloud. An Ihrem System ändert er nichts, ohne dass ein Mensch es freigibt. Wie Ada schreibt er mit einem Modell, lokal oder Frontier je nach Aufgabe. Ausführen, mergen, auf den Server bringen tut ein Mensch. Logs und Daten bleiben, wo der Vertrag sie hingeschrieben hat. Backend, APIs, Speicher, der Dienst auf dem Server in Deutschland. Halten, was die Oberfläche verspricht. Kein Endpunkt, der nachts still liegt. Anbindungen (Kalender, Mail, CRM) so bauen, dass ein Mensch den letzten Klick hat. Nichts in einem Kundensystem ändern, bevor jemand es freigibt. Deutschland Wie Ada für den Code: lokal Open-Weight über Ollama, Frontier nur wo es die Aufgabe verlangt. Der Laufort der Daten ist der Server in Deutschland oder On-Premise, nicht das Modell. APIs, Betrieb, Logs. Im Haus oder in Deutschland. Kein Training auf Ihren Beständen, kein stiller Abfluss. Kein Schema-Wechsel, kein Deploy, kein Löschen ohne Freigabe. Kein Eingriff in Ihr ERP, Ihre DATEV oder Ihre Mail, nur weil ein Prompt es vorschlägt. Kein Hosting in einer US-Region, nur weil es billiger wäre. OAO · Operating Agent Officers Acht Rollen, kein Feierabend. Wir betreiben dropd. mit denselben Agenten, die wir für Kunden bauen. Jede Rolle hat ein Mandat, ein Modell und eine Grenze. Die Porträts sind Personas, keine Mitarbeiter. Unterschreiben tun Lucas und Can. Lucas Koch und Can Tillmann bleiben verantwortlich. Die Officers führen aus. Die zwei haften. Zu den zwei, die haften Zuständig für Modell und Betrieb Betrieb Modell Daten Tut nicht Spricht auf der Seite Intern Mit Lena sprechen Link: https://dropdigital.de/ueber-uns#officers Id: page-ueber-officers ## Stack und Herstellerneutralität Wir sind herstellerneutral und modellagnostisch - pro Aufgabe das beste Werkzeug. Von lokalen Open-Source-Modellen (DSGVO-konform in Deutschland) bis zu den stärksten Frontier-Modellen. Dazu die Plattformen, auf denen Mittelstand wirklich läuft: Microsoft, Google, AWS - und durchgängige Automatisierung. Unser Stack Herstellerneutral: von Llama bis Claude, auf Ihrem Server oder in Deutschland. Welche Modelle und Werkzeuge Kein Lieblings-Tool, der ganze Werkzeugkasten. Wir sind herstellerneutral und modellagnostisch - pro Aufgabe das beste Werkzeug. Von lokalen Open-Source-Modellen (DSGVO-konform in Deutschland) bis zu den stärksten Frontier-Modellen. Dazu die Plattformen, auf denen Mittelstand wirklich läuft: Microsoft, Google, AWS - und durchgängige Automatisierung. Eigene Entwicklung Unser Kern: maßgeschneiderte KI. Custom Agents, an Ihr Unternehmen angepasste Open-Source-Modelle und RAG auf Ihren eigenen Daten - deploybar in der Cloud, in Deutschland gehostet oder komplett On-Premise. Open-Source & lokale Modelle Llama Mistral Qwen Gemma DeepSeek GLM Kimi MiniMax Hunyuan Command R Frontier-Modelle GPT Claude Gemini Grok Runtimes & Clouds Ollama Hugging Face AWS Azure Google Cloud Microsoft & Automatisierung Microsoft Microsoft 365 Power BI Power Automate Power Platform Copilot n8n Make Entwicklung & Orchestrierung Next.js React TypeScript Tailwind Python Node.js LangChain Daten & Betrieb Supabase PostgreSQL BigQuery Docker Hetzner Link: https://dropdigital.de/ueber-uns#stack Id: section-stack ## Kennzahlen Die Zahlen hinter dem Referenzprojekt. 50 + Individuelle KI-Lösungen im Echtbetrieb 80 bis zu % weniger Zeitaufwand bei manuellen Prozessen 12 + Mittelständler mit echten KI-Implementierungen 11 Partner-Unternehmen von KMU bis Enterprise Link: https://dropdigital.de/ueber-uns#cases Id: fact-kennzahlen