manua führt komplexe handwerkliche und technische Projekte für Kunden durch — Sanierung, Anlagenbau, Bauleitung. Pro Auftrag dutzende Gewerke, hunderte Dokumente, Fristen, die nicht verschiebbar sind.
Vorhanden: Jira, Confluence, ein Order-Sharepoint, eine Excel-Übersicht und WhatsApp-Gruppen pro Gewerk. Funktional, aber für nicht-technische Projektleiter eine Zumutung — und die Information, die wirklich zählte (wo stehen wir, was hängt, was kostet das gerade), versteckte sich in drei verschiedenen Tools.
Statt ein weiteres generisches PM-Tool aufzusetzen, haben wir manuas eigenen Projektbegriff zur Grundlage gemacht: Auftrag → Gewerke → Aufgaben → Belege. Die UI bildet exakt diesen Baum ab, in der Sprache, die im Büro gesprochen wird.
Darüber liegt ein KI-Agent. Kein Chat-Spielzeug — er liest alle eingehenden E-Mails, Sprachnachrichten und PDFs, ordnet sie automatisch dem richtigen Gewerk zu, extrahiert Termine und Beträge, und schlägt im täglichen Stand-up die kritischen Punkte vor. Halluzinationen sind durch Quellverweis und menschliche Freigabe abgesichert — jeder Vorschlag ist ein Vorschlag, nichts wird automatisch ausgeführt.
Eval-Pipeline ab Tag eins: jede Agent-Antwort wird gegen einen wachsenden Satz Goldfälle geprüft, bevor Modell-Updates produktiv gehen. So weiß manua jederzeit, ob das System besser oder schlechter geworden ist.
Sechs Monate vom ersten Workshop zum produktiven Einsatz im ersten Projekt, danach Roll-out auf die laufenden Aufträge. Die Projektleitung verbringt rund 30 % weniger Zeit mit Suchen, Sortieren und Status-Reports — und 30 % mehr Zeit mit Bauen.
Ein PM-Tool, das genau auf unseren Use-Case sitzt — kein Jira-Verschnitt. Die KI nimmt uns Routine ab, statt sie zu erfinden. Wir haben endlich Zeit für das, weshalb wir die Firma überhaupt aufgemacht haben.