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pi_optimal

Stellt euch kurz vor

Erklärt uns in 3 Sätzen, wer ihr seid

pi_optimal entwickelt Workflow-Intelligenz – Systeme, die operative Entscheidungen zuverlässig automatisieren und dabei aus jeder Interaktion lernen. Unsere Prozesse wachsen mit ihren Nutzern mit und werden kontinuierlich besser darin, die richtigen Aktionen zum richtigen Zeitpunkt zu treffen. Gegründet haben wir im November 2024.

Wie kam die Idee zustande und welche Herausforderungen galt es zu meistern?

Die Idee entstand aus der Verbindung von Praxiserfahrung in einer Digital-Marketing-Agentur und Forschungsarbeit am Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme. In der Agentur haben wir täglich erlebt, wie viel Zeit in repetitive Entscheidungsprozesse fließt – und was passiert, wenn diese Entscheidungen nicht optimal sind: Budgets werden verbrannt, Teams haben keine Zeit für strategische Aufgaben, und am Ende leidet die Performance. Nach ersten positiven Tests in Forschungsumgebungen arbeiten wir jetzt daran, neben der Automatisierung auch die Lern-Ansätze in die echte Welt zu übersetzen.

Wie funktioniert Archiplan und inwiefern unterstützt KI dieses Projekt?

Nutzer beschreiben ihre Workflows in natürlicher Sprache – sie sagen einfach, was sie erreichen wollen. pi_optimal orchestriert diese Workflows und führt sie automatisch aus. Dabei setzen wir auf einen Human-in-the-Loop-Ansatz: Der Mensch bleibt in kritischen Momenten eingebunden und behält die Kontrolle. Durch Reinforcement-Learning-Methoden können unsere Systeme aus jeder Interaktion lernen – die Entscheidungsqualität verbessert sich kontinuierlich und das System wächst mit seinen Nutzern mit.

Wo setzt ihr diese Technologie ein?

Wir fokussieren uns aktuell auf digitales Kampagnen-Management. Dabei übernehmen wir die operative Ebene – die täglichen Optimierungen, die sonst viel manuelle Arbeit erfordern. Dazu gehören Pacing und Budgetsteuerung, kontinuierliches Keyword-Management und Performance-Optimierung basierend auf Echtzeitdaten. Das Ziel: Operative Exzellenz, die heute oft an Kapazitätsgrenzen scheitert – nicht weil das Know-how fehlt, sondern weil schlicht die Zeit fehlt, jede Kampagne täglich optimal zu betreuen.

Warum habt ihr euch als Startmarkt für das Marketing entschieden?

Zwei Gründe: Wir kennen die Branche und wir kennen den Pain. Durch unsere Agenturerfahrung wissen wir, wie viel Zeit in manuelle Optimierungen fließt – und wie frustrierend es ist, wenn trotz hohem Aufwand die Ergebnisse schwanken. Gleichzeitig ist digitales Kampagnen-Management ein Bereich mit einem interessanten Spannungsfeld: Für klassische ML-Optimierung fehlen oft die Datenmengen, und reine LLM-Ansätze sind in der Skalierung noch nicht zuverlässig genug. Unser Ansatz verbindet beide Welten und ermöglicht es uns, schnell Mehrwert zu zeigen.

Was ist euer wichtigstes Ziel für dieses Jahr? Und wo seht ihr euer Startup in 5 Jahren?

Dieses Jahr: Unser wichtigstes Ziel ist der Beweis, dass unser Ansatz in der Praxis funktioniert. Konkret bedeutet das: Pilotkunden zu langfristigen Partnern entwickeln und messbare Ergebnisse vorweisen – weniger manueller Aufwand, stabilere Performance, bessere Kampagnenergebnisse.
In 5 Jahren: Wir möchten bewiesen haben, dass unser Ansatz der lernenden Workflows über Kampagnen-Management hinaus funktioniert. Unser Ziel ist es, bessere Entscheidungen auch in anderen Bereichen zu ermöglichen – überall dort, wo heute noch zu viel auf Bauchgefühl basiert und zu wenig aus Daten gelernt wird.