PeakPrivacy

Als wir mit PeakPrivacy begannen, war der Markt bereits voller KI-Tools. Das Problem war nicht der Zugang, sondern die Sicherheit. Schweizer Unternehmen wollten KI nutzen, mussten aber wissen, was mit ihren Daten passiert.

Sie wollten verstehen, wohin ihre Daten gehen, ob sie auf Schweizer Servern bleiben, wer darauf zugreifen kann und welche Modelle sicher genug für sensible Aufgaben sind. Außerdem mussten sie sicherstellen, dass Mitarbeitende nicht versehentlich vertrauliche Informationen in einem gewöhnlichen KI-Chat preisgeben.

Deshalb haben wir PeakPrivacy so gestaltet, dass Teams die KI-Werkzeuge bekommen, die sie im Arbeitsalltag brauchen, während die Daten in einer kontrollierten Umgebung bleiben, mit klaren Regeln für den Umgang mit sensiblen Informationen.

Das Produkt bestand anfangs aus unverbundenen Bausteinen. Erkenntnisse kamen aus Kundengesprächen, internen Workshops, Feedback aus dem Vertrieb, Onboarding-Gesprächen und Prototyp-Reviews mit dem Team. Meine Aufgabe war es, daraus ein stimmiges Produktsystem zu machen: mit klarer Logik, einer einheitlichen Designsprache und einer durchgängigen User Journey.

Die Analyse zeigte, dass die größte Hürde nicht nur das Interface war, sondern die Einführung. Unternehmen konnten eine KI-Plattform bereitstellen, doch die Mitarbeitenden nutzten sie nicht automatisch im Arbeitsalltag. Sie brauchten klare Anwendungsfälle, Schulungen, interne Verantwortliche und einen einfachen Weg, um zu erkennen, welcher Pfad für sie der richtige ist.

Das prägte meine Arbeit an der Produktstrategie: Ich habe die Journey von der ersten Aufmerksamkeit bis zum Onboarding abgebildet und mit drei Reifegrad-Pfaden für Kunden verknüpft. Das Ergebnis war ein klareres System, das Teams zeigte, wo sie stehen, wie viel Unterstützung sie brauchen und ob der richtige nächste Schritt der AI Readiness Pilot, der Growth Plan oder der Sovereign Plan ist.

Als Teams PeakPrivacy zu nutzen begannen, wurde eines schnell klar: Die Arbeit mit KI blieb nicht im Chat. Antworten wurden in Slack kopiert, Zusammenfassungen mit Kolleginnen und Kollegen geteilt, Ergebnisse in Meetings besprochen, und gute Prompts sollten zu wiederholbaren Team-Workflows werden.

Das veränderte unseren Blick auf das Produkt. PeakPrivacy konnte keine reine Chat-Oberfläche bleiben. Also haben wir es an der tatsächlichen KI-Nutzung von Teams ausgerichtet: gemeinsame Assistenten, wiederverwendbare Workflows, internes Wissen, Meeting-Zusammenfassungen und Kontext, der im ganzen Unternehmen wiederverwendet werden kann.

Manche Ideen funktionierten nicht. Ursprünglich haben wir Gruppen-Videocalls mit KI-Transkription direkt in die App eingebaut, in der Annahme, Teams würden ihre Meetings in PeakPrivacy abhalten. Doch die Nutzerinnen und Nutzer blieben bei Slack, Teams und Google Meet. Das Problem war nicht der Call selbst. Der eigentliche Bedarf entstand nach dem Meeting: festhalten, was gesagt wurde, daraus brauchbare Zusammenfassungen machen und das Ergebnis leichter weiterverwenden. Also haben wir die Call-Funktion entfernt und stattdessen Meeting-Bots gebaut, die externen Calls beitreten. Daraus wurde Meetings, heute einer der meistgenutzten Bereiche des Produkts.

Datenschutz war eine der größten Sorgen von Schweizer Unternehmen, die KI einführen wollten. In Gesprächen mit CEOs, CTOs und internen Teams kamen immer wieder dieselben Fragen: Wohin gehen die Daten, wer verarbeitet sie, und können Mitarbeitende KI sicher für sensible Aufgaben nutzen?

Ich habe die Modellauswahl so gestaltet, dass diese Informationen sichtbar sind, bevor man etwas an die KI sendet. Jedes Modell zeigte eine klare Sicherheitsstufe und den Ort der Verarbeitung — Schweiz, EU oder außerhalb Europas — so einfach formuliert, dass alle Mitarbeitenden es verstehen, nicht nur Technik- oder Rechtsteams.

Unterstützt wurde das durch Onboarding und Schulungen, damit Teams wussten, wie sie das passende Modell für die Sensibilität ihrer Aufgabe wählen und KI nicht im falschen Kontext einsetzen.

Das Ziel war einfach: Datenschutz im Moment der Nutzung verständlich machen, nicht nur im Rechtstext oder im Verkaufsgespräch.

KI wird deutlich nützlicher, wenn sie mit dem eigenen Kontext eines Unternehmens arbeiten kann, nicht nur mit allgemeinen Prompts. Ich habe die Wissensstruktur rund um Core Context und Knowledge Bases aufgebaut: Grundlegendes Unternehmenswissen steht im gesamten Workspace zur Verfügung, während Teams eigene Dokumente und Quellen für unterschiedliche Anwendungsfälle organisieren können.

Dieses Wissen lässt sich direkt im Chat nutzen oder mit Constructors verbinden — wiederverwendbaren KI-Assistenten mit vordefinierten Anweisungen, Modelleinstellungen, Datenschutzstufe und Datenquellen. So konnten Teams Assistenten für bestimmte Rollen, Abteilungen oder Workflows erstellen, ohne jedes Mal bei null anzufangen.

Berechtigungen sind fest im System verankert: Knowledge Bases und Constructors lassen sich mit dem ganzen Unternehmen, einem Team oder nur ausgewählten Mitarbeitenden teilen. Statt denselben Kontext in jedem Chat neu aufzubauen, konnten Teams wiederverwendbare Wissenssysteme einmal anlegen und in Chats, Assistenten und Workflows einsetzen.

PeakPrivacy bestand anfangs aus mehreren unverbundenen Oberflächen: einem KI-Chat, einem Dashboard und einer Marketing-Website, die aus unterschiedlichen Prototypen und Tools stammten. Meine Aufgabe war es, sie zu einer stimmigen Produktsprache zusammenzuführen — visuell, strukturell und funktional.

Ich habe das erste gemeinsame UI-Kit und Designsystem aufgebaut und damit Layouts, Komponenten, Zustände und Interaktionsmuster im gesamten Produkt vereinheitlicht. Das war mehr als eine optische Bereinigung: Ich habe auch Abläufe vereinfacht, unnötige Schritte gestrichen und das Zusammenspiel von Dashboard, Workspace, Abrechnung, Nutzung und Chat verständlicher gemacht.

Im Lauf der Zeit durchlief das System zwei große Iterationen und trug den Weg zu einem einheitlicheren Workspace. Neben Standard-UI-Komponenten umfasste es KI-spezifische Muster wie Modell-Labels, Anzeigen zum Sicherheitsstatus, Nachrichtenzustände, Chat-Aktionen und Skeleton Loader.

Bevor ich die Website gestaltet habe, habe ich die Customer Journey abgebildet: wie verschiedene Zielgruppen PeakPrivacy entdecken, welche Fragen sie haben und welcher Pfad sie zum passenden Angebot führt — Team, Growth, Sovereign, AI Readiness Pilot, Core Context Build oder Schulungsprogramme.

Die Website war nicht immer der erste Kontaktpunkt. Interessierte kamen über Marketingkampagnen, Empfehlungsprogramme, Vertriebsgespräche oder persönliche Empfehlungen. Meine Aufgabe war es, die Website zu einer klaren erzählerischen Ebene innerhalb dieser Journey zu machen: das Produkt erklären, Bedenken zu Vertrauen und Sicherheit aufgreifen und unterschiedliche Käufertypen zum nächsten Schritt führen.

Struktur, Texte und Seitenabfolge habe ich auf Basis von Kunden-Personas und typischen Einwänden aufgebaut. Schweizer Unternehmen wollten nicht nur KI-Funktionen; sie mussten verstehen, wo Daten gespeichert werden, wie der Datenschutz funktioniert, welche Unterstützung sie bekommen und welches Angebot zu ihrem Reifegrad passt.

Daraus entstanden Startseite, Preise, Produktseiten, Sicherheitsinhalte, Modellseiten, Academy, Feature-Katalog und Kontaktstrecke — Produktpositionierung, Vertrauensaufbau und Verkaufswege in einem klaren Erlebnis verbunden.

Außerdem habe ich Marketing- und Vertriebsmaterialien in derselben Designsprache erstellt: LinkedIn-Visuals, Kampagnenmaterial, Plakate, Werbebanner, Kundenpräsentationen, Onboarding-Unterlagen und Unterlagen für den Vertrieb. So blieb die Produktgeschichte in Werbung, Social Media, Website und Vertriebsgesprächen durchgängig gleich.

Ich habe die Produktion des Promo-Videos für die Startseite geleitet: das Konzept entwickelt, das Drehbuch geschrieben, den Regisseur gefunden, Referenzen gesammelt und die kreative Richtung bis zur fertigen Fassung gesteuert. Ziel war es, PeakPrivacy in drei Minuten direkt im Hero-Bereich zu erklären — mit dem Produkt, den wichtigsten Funktionen und der Unterstützung bei der Einführung, damit potenzielle Kunden schnell einschätzen konnten, ob es für sie relevant ist.

In über zwei Jahren hat sich PeakPrivacy von einem frühen Prototyp zu einem produktiven Produkt entwickelt, das Schweizer Unternehmen aus dem Enterprise- und Mittelstandssegment nutzen.

Die Arbeit an PeakPrivacy hat eines deutlich gemacht: Menschen zögern, wenn sie nicht verstehen, was die KI tut. Sie wollen wissen, welches Modell sie nutzen, wohin ihre Daten gehen und was als Nächstes passiert. Ist das unklar, wirkt das Produkt riskant.

KI-gestütztes Prototyping hat uns schneller gemacht. Wir konnten eine Idee in einen groben Prototyp verwandeln, ihn dem Team zeigen und rasch sehen, ob sie trägt oder nicht.