Dokumentenerstellung & Textverarbeitung: KI-gestützte Texterstellung aus Freitext verwandelt Stichpunkte oder gesprochene Notizen in vollständige, professionelle Dokumente. Branchenspezifische Vorlagen-Bibliothek mit fertigen Templates für juristische Schriftsätze, Arztbriefe und Beratungsberichte. Automatische Protokollerstellung aus hochgeladenen Audio-Dateien oder Live-Aufnahmen von Besprechungen mit strukturierten Kernpunkten, To-dos und Zeitstempeln.
Zusammenarbeit & Workflow: Kollaboratives Echtzeit-Editing ermöglicht mehreren Teammitgliedern gleichzeitiges Arbeiten an Dokumenten mit integriertem Change-Tracking. Rollen- und Rechteverwaltung trennt klar zwischen Erstellern, Reviewern und Freigabeberechtigten. Versionskontrolle dokumentiert alle Änderungen vollständig mit Audit-Logs.
Sprache & Kommunikation: KI-Übersetzung in über 20 Sprachen mit fachspezifischen Glossaren für juristische und medizinische Terminologie. Domain-spezifische Sprachmodelle, vortrainiert für Rechts-, Medizin- und Beratungssprache.
Integration & Vernetzung: REST-API und Webhooks für Anbindung an bestehende CRM-, ERP- oder Dokumentenmanagementsysteme. Office- und Chat-Tool-Plugins für direkte Integration in MS Office, Google Workspace, Slack und MS Teams.
Sicherheit & Compliance: DSGVO-Reporting und Compliance-Checks mit automatischer Prüfung und Dokumentation für Datenschutz-Audits. ISO 27001-zertifiziertes System mit professionellem Informationssicherheitsmanagement. End-to-End-Verschlüsselung mit TLS 1.2+ für Übertragung, AES-256 für gespeicherte Daten, Single Sign-On per SAML/OAuth2.
Analysen & Steuerung: Analytics-Dashboard bietet Überblick über Nutzungsmuster, Zeitersparnis und Team-Performance. ROI-Dashboard liefert konkrete Messgrößen für die Wirtschaftlichkeit der Software.
Flexibilität: Hybrid-Bereitstellung mit Wahl zwischen Cloud-SaaS, Private Cloud oder On-Premise per Docker/Kubernetes. Modulares Lizenzmodell ermöglicht Buchung nur der tatsächlich benötigten Funktionen.
Branchen-Fine-Tuning mit nachweislicher Qualitätssteigerung unterscheidet die Plattform deutlich von generalistischen KI-Tools. Die Sprachmodelle sind speziell auf Rechts-, Medizin- und Beratungssprache trainiert durch kontinuierliche Kooperationen mit deutschen Universitäten und Fachexperten. Diese Spezialisierung führt zu bis zu 30 Prozent weniger Fehlinformationen gegenüber allgemeinen KI-Lösungen. In der praktischen Anwendung bedeutet dies spürbar reduzierten Korrekturaufwand bei Arztbriefen, Schriftsätzen oder Beratungsdokumenten.
Vollständige Transparenz durch AI-Audit-Logs erfüllt besondere Anforderungen regulierter Branchen. Jeder Generierungsschritt wird lückenlos dokumentiert, sodass Anwender jederzeit nachvollziehen können, wie die KI zu einem bestimmten Textvorschlag gelangt ist. Diese Transparenz stellt einen wesentlichen Unterschied zu Closed-Source-Lösungen großer Anbieter dar und ermöglicht die Erfüllung berufsrechtlicher Dokumentationspflichten.
Echte Hybrid-Flexibilität ohne Vendor-Lock-in bietet Wahlfreiheit bei der Datenhaltung. Die Lösung funktioniert in der deutschen Cloud, in einer Private Cloud oder komplett on-premise. Entscheidend ist die Möglichkeit zum späteren Wechsel zwischen diesen Optionen ohne proprietäre Formatbindungen. Für Praxen mit strengen Datenschutzauflagen bedeutet dies echte Gestaltungsfreiheit bei der technischen Umsetzung.
Embedded AI statt neue Oberfläche integriert die KI-Funktionen direkt in gewohnte Arbeitsumgebungen. Die Technologie arbeitet dort, wo Anwender bereits täglich arbeiten – keine separate Oberfläche, keine doppelte Datenhaltung, minimale Einarbeitungszeit für das Team. Dieser Ansatz reduziert Akzeptanzhürden erheblich.
Einschränkungen: Direkte Anbindungen an spezifische Praxisverwaltungssysteme wie CGM, medatixx oder Turbomed sowie Schnittstellen zu BeA oder ePA sind nicht als Standardfunktion verfügbar. Diese Integrationen erfordern individuellen Entwicklungsaufwand über die API. Stark grafiklastige Dokumente mit komplexen Layouts liegen außerhalb der Kernkompetenz der textbasierten KI. Bei sehr seltenen Spezialgebieten außerhalb der Kernbranchen Recht, Medizin und Beratung kann die KI-Leistung auf generalistischem Niveau liegen.
Rechtsanwaltskanzleien und Notariate mit 10 bis 200 Mitarbeitenden profitieren besonders von der Automatisierung wiederkehrender Schriftsätze, der strukturierten Protokollierung von Mandantengesprächen und der standardisierten Vertragserstellung mit hoher juristischer Terminologiegenauigkeit. Die vollständigen Audit-Logs erfüllen berufsrechtliche Dokumentationspflichten und ermöglichen lückenlose Nachvollziehbarkeit aller KI-generierten Inhalte. Die Kombination aus Fachsprach-Präzision und Compliance-Funktionen adressiert zentrale Anforderungen dieser Branche.
Medizinische Praxen und Therapiezentren ab fünf Mitarbeitenden finden in der Lösung ideale Unterstützung für Arztbriefe, Befundberichte und Therapiedokumentation. Die DSGVO-konforme Verarbeitung sensibler Gesundheitsdaten kombiniert mit der Möglichkeit zum deutschen On-Premise-Hosting erfüllt höchste Datenschutzanforderungen. Zeitersparnis bei Routinedokumentation schafft nachweislich mehr Zeit für die Patientenbetreuung. Die Spezialisierung auf medizinische Terminologie reduziert den Korrekturaufwand erheblich.
Steuerberatungs- und Wirtschaftsprüfungskanzleien nutzen besonders die strukturierte Erstellung von Mandantendokumenten, Checklisten und standardisiertem Berichtswesen. Die Integration mit bestehenden Dokumentenmanagementsystemen über REST-APIs ermöglicht nahtlose Workflows ohne Medienbrüche. Compliance-Features und Versionskontrolle unterstützen die hohen Qualitäts- und Nachweisanforderungen dieser Branchen.
Beratungsunternehmen und Agenturen ab zehn Mitarbeitenden beschleunigen die Erstellung von Briefings, Kampagnen-Reports und Angeboten deutlich. Die mehrsprachige KI-Übersetzung mit Fachterminologie ist besonders wertvoll für international tätige Teams. Die Kollaborationsfunktionen mit Echtzeit-Editing unterstützen die typischerweise projektbasierte Arbeitsweise dieser Organisationen.
Entscheidende Auswahlkriterien:
Die Lösung eignet sich weniger für Organisationen, die hauptsächlich grafiklastige Dokumente erstellen, deren Fachsprache sehr spezialisiert außerhalb der Kernbranchen liegt oder die eine Komplettlösung mit integriertem Praxisverwaltungssystem oder Kanzleisoftware suchen.
neoscript.ai positioniert sich als spezialisierte KI-Plattform für die Dokumentenerstellung in regulierten Branchen. Die browserbasierte Cloud-Lösung richtet sich primär an Rechtsanwaltskanzleien, medizinische Praxen, Steuerberatungen und Beratungsunternehmen, in denen hohe Anforderungen an Fachterminologie, Datenschutz und Nachvollziehbarkeit bestehen. Anders als generalistische KI-Assistenten konzentriert sich die Plattform auf das automatisierte Erstellen strukturierter Fachdokumente aus Freitext-Eingaben oder Audio-Aufnahmen.
Die moderne Microservice-Architektur auf Basis von Docker und Kubernetes ermöglicht eine hohe Verfügbarkeit mit einem Service Level Agreement von 99,9 Prozent sowie automatische Skalierung bei wachsenden Anforderungen. Der Technologie-Stack aus Python für die KI-Komponenten, Go für performancekritische Bereiche sowie PostgreSQL und Elasticsearch sorgt für Antwortzeiten unter 500 Millisekunden im Standardbetrieb. Monatliche Feature-Updates bringen kontinuierlich Verbesserungen ohne aufwändige Major-Upgrade-Projekte.
Die KI-Grundlage bilden Open-Source Large Language Models, die durch proprietäre Branchendaten und Fachwissen angereichert werden. Kontinuierliches Retraining mit Feedback aus der tatsächlichen Nutzung verbessert die Modellqualität fortlaufend. Das Unternehmen publiziert Modell-Updates transparent und unabhängig von Software-Releases. Diese Kombination aus bewährten Open-Source-Fundamenten und branchenspezifischer Anpassung unterscheidet den Ansatz von reinen Closed-Source-Lösungen.
Das 2022 in Berlin gegründete Unternehmen beschäftigt derzeit 15 bis 20 Mitarbeitende und konzentriert sich ausschließlich auf KI-gestützte Dokumentenerstellung für regulierte Branchen. Das Kernteam aus KI-Forschern deutscher Universitäten und ehemaligen Praktikern aus Anwaltskanzleien, Arztpraxen und Beratungsunternehmen verbindet technische Expertise mit praktischem Branchenverständnis. Diese Kombination ermöglicht die Entwicklung von Lösungen, die sowohl technologisch fortschrittlich als auch praxistauglich sind.
Die Entwicklungsphilosophie des Unternehmens basiert auf den Prinzipien "Responsible AI" mit Fokus auf Ethik, Transparenz und menschlicher Kontrolle statt Black-Box-Algorithmen. Enge Zusammenarbeit mit Forschungseinrichtungen sichert kontinuierliche Innovation. Ein Open-Innovation-Ansatz mit Beta-Programmen bezieht Kunden aktiv in die Produktentwicklung ein – deren Feedback fließt direkt in neue Features ein.
Nach Unternehmensangaben liegt die Kundenzufriedenheit bei 95 Prozent, die Renewal Rate im KMU-Segment bei 80 Prozent. Der direkte Kontakt zum Produktteam ermöglicht schnelle Reaktionen auf spezifische Kundenanforderungen. Als junges Unternehmen ohne veröffentlichte Informationen zu Finanzierungsrunden sollten potenzielle Kunden die finanzielle Stabilität im Rahmen der Kaufentscheidung aktiv thematisieren.
Die Plattform bietet eine vollständig dokumentierte REST-API nach OpenAPI-Standard mit Swagger UI und Code-Beispielen in Python, cURL und JavaScript. Webhook-Support ermöglicht Echtzeit-Kommunikation mit Drittsystemen bei definierten Ereignissen wie Dokumentfreigaben oder Workflow-Abschlüssen. Praktische Integrationen mit Dokumentenmanagementsystemen wie ELO, d.3ecm oder DATEV DMS sind bereits bei Bestandskunden im Einsatz.
Eine wichtige Einschränkung betrifft vorkonfigurierte Standard-Konnektoren: Direkte Anbindungen an spezifische Praxisverwaltungssysteme wie CGM, medatixx oder Turbomed sowie an juristische Fachsysteme wie BeA oder ePA sind derzeit nicht als Standard verfügbar. API-basierte Integrationen sind grundsätzlich möglich, erfordern jedoch individuellen Entwicklungsaufwand zwischen vier und zwölf Wochen je nach Komplexität. Dieser Aspekt sollte bei der Projektplanung berücksichtigt werden.
Sicherheitsstandards konkret umgesetzt: Das gesamte System verfügt über eine ISO 27001-Zertifizierung, nicht nur der Hosting-Partner. Die SOC 2 Type I Zertifizierung ist abgeschlossen, Type II wird für das vierte Quartal 2024 erwartet. Jährliche externe Penetrationstests prüfen die Sicherheitsarchitektur, vereinfachte Berichte sind auf Anfrage verfügbar. Hosting erfolgt wahlweise in deutschen Rechenzentren über AWS EU oder Azure EU, wobei Daten das EU-Territorium nicht verlassen.
Die Preisstruktur basiert auf einem modularen Lizenzmodell ohne öffentlich verfügbare Preisliste. Basis-Module beginnen bei circa 49 bis 69 Euro pro Nutzer und Monat. Zusätzliche Feature-Pakete für Compliance oder erweiterte Analytics kosten zwischen 20 und 40 Euro pro Paket und Monat. Volumenstaffelungen greifen ab 100 Nutzern. Eine einmalige Setup-Gebühr für Onboarding und Custom-Training liegt zwischen 3.000 und 10.000 Euro.
Eine beispielhafte Total Cost of Ownership-Rechnung für Cloud-SaaS über drei Jahre mit 20 Nutzern im KMU-Segment umfasst Lizenzen von circa 49.680 Euro plus Setup und Schulung von circa 7.500 Euro, zusammen rund 60.000 Euro. On-Premise-Deployments fallen deutlich teurer aus: Die realistische TCO über drei Jahre liegt bei über 100.000 Euro durch zusätzliche Kosten für Hardware, Administration und Updates. Diese Variante ist nur bei strikten Datenschutz-Auflagen oder bereits vorhandener Infrastruktur wirtschaftlich sinnvoll.
Versteckte Kostenfaktoren können entstehen durch optionales Custom-Fine-Tuning für sehr spezielle Fachbereiche, externe Dienstleister für Legacy-System-Integrationen sowie zusätzliche Speicherkosten bei sehr großen Audio- oder Dokumentenmengen in der Cloud. Das im System integrierte ROI-Dashboard misst konkret generierte Dokumente, Zeitersparnis und Fehlerreduktion. Die typische Amortisation liegt zwischen sechs und achtzehn Monaten bei guter Nutzung, basierend auf Zeitersparnis bis zu 70 Prozent bei Routinedokumenten.
Die Implementierungszeiträume variieren erheblich je nach gewählter Deployment-Variante. Cloud-SaaS als Plug-and-Play-Lösung erreicht Produktivreife innerhalb von zwei bis vier Wochen inklusive Vorlagen-Anpassung. Mit API-Integrationen zu bestehenden Systemen verlängert sich der Zeitraum um vier bis zwölf Wochen. On-Premise-Deployments benötigen zwei bis sechs Monate für Proof of Concept, Hardware-Beschaffung, Installation und Tests.
Die erforderlichen Personalressourcen unterscheiden sich nach Rolle: Endnutzer benötigen keine KI-Vorkenntnisse, eine ein- bis zweitägige Schulung auf Bedienung und Input-Qualität genügt. Key User und Administratoren erhalten zweitägige Trainings zu Workflow-Verständnis, Vorlagen-Anpassung und Rechteverwaltung. Bei On-Premise-Installationen ist IT-Personal mit DevOps-Erfahrung in Kubernetes/Docker, API-Integration und Netzwerkadministration erforderlich.
Datenübernahme erfolgt über CSV- oder JSON-Import sowie API-Schnittstellen zu Dokumentenmanagementsystemen. Ein empfohlener Parallelbetrieb von Alt- und Neusystem für zwei bis vier Wochen ermöglicht schrittweise Migration ohne Betriebsunterbrechung. Kritische Erfolgsfaktoren umfassen strukturiertes Change Management mit Early Adopters als Multiplikatoren, klare Prozessdefinition vor der Implementierung zur Identifikation zu automatisierender Workflows, kontinuierliches KI-Training mit hausspezifischer Terminologie sowie realistisches Erwartungsmanagement – die KI ist ein Werkzeug zur Unterstützung, kein vollautomatischer Autopilot.
Vorteile:
Herausforderungen:
Die Plattform verfügt über eine ISO 27001-Zertifizierung für das komplette System und arbeitet DSGVO-konform. Hosting erfolgt wahlweise in deutschen Rechenzentren, eine On-Premise-Option ist verfügbar. End-to-End-Verschlüsselung mit TLS 1.2+ für Datenübertragung und AES-256 für gespeicherte Daten sowie jährliche externe Penetrationstests sind Standard. Für SaaS-Nutzung stellt der Anbieter einen DSGVO-konformen Auftragsverarbeitungsvertrag bereit.
Eindeutig ja. Die KI fungiert als Werkzeug, während Ärzte, Anwälte oder Berater die Endverantwortung für Inhalte und Rechtssicherheit tragen. Das Human-in-the-Loop-Prinzip ist integraler Bestandteil der Entwicklungsphilosophie. Alle generierten Inhalte durchlaufen menschliche Kontrolle und Freigabe vor finaler Verwendung.
Über die REST-API ist Integration grundsätzlich möglich. Vorkonfigurierte Standard-Konnektoren für spezifische Praxisverwaltungssysteme wie CGM, medatixx oder Turbomed sind allerdings nicht verfügbar. Die Anbindung erfordert individuellen Entwicklungsaufwand, dessen Umfang zwischen vier und zwölf Wochen liegt. Dieser Aspekt sollte frühzeitig im Projekt geklärt werden.
Die Hybrid-Architektur vermeidet Vendor-Lock-in durch Verzicht auf proprietäre Formate. Datenexport ist über die API vollständig möglich. Bei On-Premise-Deployment verbleiben alle Daten ohnehin in der eigenen Infrastruktur. Cloud-Kunden können ihre Daten jederzeit in strukturierten Standardformaten exportieren.
Cloud-Standard-Implementierungen sind innerhalb von zwei bis vier Wochen produktiv nutzbar. Mit umfangreichen API-Integrationen zu bestehenden Systemen verlängert sich der Zeitraum auf zwei bis vier Monate. On-Premise-Deployments benötigen drei bis sechs Monate von der Planung bis zum vollständigen Produktivbetrieb. Die Zeitrahmen variieren stark abhängig von der Komplexität bestehender IT-Landschaften.
Die branchenspezifisch trainierten Modelle für Recht, Medizin und Beratung liefern laut Anbieter 25 bis 30 Prozent weniger Fehlinformationen als generalistische KI-Tools. Die tatsächliche Qualität hängt jedoch stark von der Qualität der Eingaben ab – klare Stichpunkte oder gutes Audio führen zu besseren Ergebnissen. Bei sehr seltenen Spezialthemen außerhalb der Kernbranchen kann die Leistung auf generalistischem Niveau liegen. Eine Teststellung mit eigenen Praxisdokumenten gibt verlässliche Aufschlüsse über die zu erwartende Qualität.
