Fallstudie
Von Papierbelegen im Truck zu Kosten pro Baustelle in Sekunden
Wie KI-Belegerfassung einem Bauunternehmen Kostentransparenz während laufender Baustellen gab, nicht Monate später.
Cazullo hat DWC Tracker gebaut, ein Betriebssystem für Bauunternehmen, für ein Bauunternehmen in Florida. Arbeiter fotografieren Belege mit dem Handy, KI (Google Gemini) liest jeden Beleg und macht daraus eine kategorisierte Ausgabe, die der richtigen Baustelle zugeordnet ist, und Rechnungen werden pro Baustelle erstellt und verfolgt. Der Inhaber sieht Kosten pro Baustelle und die finanzielle Gesamtlage auf Dashboards, während die Baustellen laufen, und die Steuersaison beginnt mit Aufzeichnungen, die bereits existieren.
Aktualisiert: 2026-07-16
Das Problem
Die Ausgaben lebten in Papierbelegen, die sich in Trucks und Hosentaschen sammelten. Die Kosten der Baustellen wurden lange im Nachhinein in Tabellen rekonstruiert, was die Steuerzeit schmerzhaft machte, und der Inhaber hatte keine Kostentransparenz pro Baustelle, während die Baustellen liefen. Baustelle und Büro liefen über Anrufe und Fotos im Chat, sodass nichts in einer Form ankam, die jemand hätte zusammenrechnen können.
Warum die üblichen Antworten scheitern
Tabellen und Papier funktionieren nur rückwärts: Jemand muss die Belege einsammeln, entziffern und abtippen, also hinken die Zahlen den Baustellen immer Monate hinterher. Schwergewichtige Bau-ERPs lösen die Buchhaltung, setzen aber ein Büroteam voraus, das in der Software lebt, und eine Kolonne auf der Baustelle wird nicht anhalten, um Formulare auszufüllen. In beiden Fällen ist der Moment des Einkaufs, in dem die Information am frischesten ist, genau der Punkt, an dem beide Ansätze die Daten verlieren.
Was wir gebaut haben
Cazullo hat DWC Tracker gebaut, ein Betriebssystem für Bauunternehmen, in dem die Baustelle der Mittelpunkt ist. Arbeiter fotografieren Belege mit dem Handy, und KI (Google Gemini) liest jeden Beleg und macht daraus eine kategorisierte Ausgabe, die der richtigen Baustelle zugeordnet ist. Jede Baustelle trägt ihre Ausgaben, Dokumente und ihr Finanzbild an einem Ort.
- Belegerfassung mit dem Handy: ein Foto, und die Ausgabe existiert im System, kategorisiert und der Baustelle zugeordnet
- KI-Extraktion mit Google Gemini, sodass das Büro prüft und bestätigt statt abzutippen
- Jede Baustelle trägt ihre eigenen Ausgaben, Dokumente und ihr Finanzbild
- Rechnungen werden pro Baustelle erstellt und verfolgt
- Dashboards mit Kosten pro Baustelle und der finanziellen Gesamtlage für den Inhaber
Wie es in der Praxis funktioniert
Ein Arbeiter kauft Material, fotografiert den Beleg an Ort und Stelle, und Sekunden später existiert die Ausgabe im System, kategorisiert und der Baustelle zugeordnet. Das Büro prüft, was die KI extrahiert hat, statt Belege von einem Stapel abzutippen. Zur Steuerzeit existieren die Aufzeichnungen bereits, weil sie das ganze Jahr über im Moment des Einkaufs entstanden sind.
Was wir gelernt haben
- Akzeptanz auf der Baustelle verlangt, dass der Ablauf ein einziges Foto ist: Alles Längere stirbt im Feld
- KI-Extraktion ist ein Prüfwerkzeug: Das Büro bestätigt statt zu tippen, und genau daher kommt die echte Zeitersparnis
- Kostentransparenz pro Baustelle verändert Entscheidungen mitten in der Baustelle, nicht nur den Bericht danach
Ergebnis
- Belege werden im Moment des Einkaufs erfasst, statt sich auf Papier zu stapeln
- Der Inhaber sieht die Kosten pro Baustelle, während die Baustellen laufen, nicht Monate später
- Die Rechnungsstellung ist an die Baustellen gebunden, statt in einem separaten Werkzeug zu leben
- Die Steuersaison ist kein Ausgrabungsprojekt mehr, weil die Aufzeichnungen bereits existieren
Stack
Next.js für die Anwendung, Firebase auf Google Cloud für Daten und Authentifizierung und Google Gemini für die Belegextraktion.
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