KI-Agenten für Unternehmen entwickeln wir gemeinsam mit den Menschen, die den jeweiligen Geschäftsprozess wirklich kennen. Ausgangspunkt ist deshalb kein fertiges Tool, sondern eine klar abgegrenzte Aufgabe: Welche Informationen braucht der Agent? Welche Entscheidungen darf er vorbereiten? Welche Werkzeuge darf er nutzen? Wann muss ein Mensch übernehmen?
Aus diesen Anforderungen entsteht Schritt für Schritt ein spezialisierter Agent mit eigener Wissensbasis, Regeln, Prozesslogik, Testfällen und – wenn sinnvoll – Zugriff auf interne Systeme oder APIs. Er wird mit realen Beispielen aus Ihrem Unternehmen trainiert, getestet und so lange nachgeschärft, bis er die gemeinsam definierten Qualitätskriterien zuverlässig erfüllt.
Ein Wissensagent beantwortet interne Fragen auf Basis freigegebener Richtlinien, Produktinformationen, Handbücher und Prozessdokumente. Er nennt die zugrunde liegenden Quellen und berücksichtigt Rollen und Berechtigungen.
Ein Kundenservice-Agent klassifiziert Anfragen, recherchiert in freigegebenem Wissen und bereitet passende Antworten vor. Unklare, sensible oder verbindliche Fälle werden nach definierten Regeln an Mitarbeitende übergeben.
Ein Vertriebsagent strukturiert Leads, bereitet Gesprächsbriefings und Angebotsbausteine vor und kann CRM-Informationen einbeziehen. Preise, Zusagen und finale Angebote bleiben dort unter menschlicher Kontrolle, wo es sinnvoll ist.
Ein Recherche- und Analyse-Agent sammelt Informationen aus definierten Quellen, vergleicht Aussagen, strukturiert Ergebnisse und markiert Unsicherheiten. So entsteht eine belastbare Arbeitsgrundlage statt einer ungeprüften Einzelantwort.
Ein Dokumenten- und Content-Agent analysiert PDFs, Berichte oder Vorlagen und unterstützt bei wiederkehrenden Text- und Contentaufgaben. Regeln zu Tonalität, Faktenprüfung, Quellen und Freigaben werden direkt in die Agentenlogik eingebaut.
Ein persönlicher Unternehmensassistent verbindet ausgewählte Aufgaben, Wissen und Werkzeuge zu einem spezialisierten Arbeitsassistenten. Je nach Rolle kann er etwa Recherche, Vorbereitung, Dokumentation und interne Koordination unterstützen.
Bei einer KI Automatisierung steht meist ein klar definierter Workflow im Mittelpunkt. KI-Agenten gehen einen Schritt weiter: Sie nutzen Wissen, bewerten Informationen, wählen innerhalb definierter Regeln den nächsten Arbeitsschritt und können mit Dokumenten, Tools oder APIs interagieren.
Damit das kontrollierbar bleibt, definieren wir Handlungsspielraum, Freigaben, Abbruchkriterien und Eskalationswege. Ein Agent soll nicht möglichst autonom sein, sondern genau so selbstständig arbeiten, wie es für den jeweiligen Geschäftsprozess sinnvoll und verantwortbar ist.
Bei Agenten, die sensible Daten verarbeiten oder Entscheidungen vorbereiten, berücksichtigen wir außerdem Governance, Dokumentation und regulatorische Anforderungen. Eine zentrale Referenz ist der offizielle Überblick der Europäischen Kommission zum EU AI Act.
Je nach Anwendungsfall ergänzen wir die Markdown-Datei um strukturierte Knowledge-Base-Dateien, Testfälle oder Hinweise zu Schnittstellen. So bleibt nachvollziehbar, wie der Agent aufgebaut ist und wie Ihr Unternehmen ihn später selbst weiterentwickeln kann.
KI-Agenten sind spezialisierte KI-Assistenten, die für eine klar definierte Aufgabe Wissen, Regeln und gegebenenfalls Werkzeuge kombinieren. Sie können Informationen bewerten, mehrere Arbeitsschritte koordinieren und innerhalb festgelegter Grenzen Aktionen vorbereiten oder ausführen.
Besonders geeignet sind wissensintensive und wiederkehrende Prozesse, bei denen Informationen aus mehreren Quellen zusammengeführt werden müssen – etwa Kundenservice, Vertrieb, Recherche, Dokumentenanalyse, internes Wissensmanagement oder Content-Prozesse. Der konkrete Nutzen entscheidet, nicht das Etikett „Agent“.
Ein guter Agent braucht eine klar definierte Rolle, hochwertige Wissensquellen, eindeutige Regeln, reale Testfälle, definierte Werkzeuge und einen nachvollziehbaren Umgang mit Ausnahmen. Ebenso wichtig ist die Festlegung, wann ein Mensch prüfen oder übernehmen muss.
Die Knowledge Base enthält das für die Aufgabe relevante Unternehmenswissen, zum Beispiel Richtlinien, Produktinformationen, Prozessdokumente, FAQs oder Handbücher. Wir strukturieren und prüfen diese Quellen, damit der Agent nicht auf veraltete oder widersprüchliche Informationen angewiesen ist.
Wir trainieren in diesem Zusammenhang nicht das Basismodell neu. Gemeint ist eine intensive, iterative Anpassung des Agenten mit Systemanweisungen, Regeln, Beispielen, Knowledge Base und realen Testfällen. Über mehrere Testzyklen werden Fehler analysiert und Verhalten sowie Wissenszugriff verbessert.
Das hängt von Prozess, Wissensumfang, Schnittstellen und Qualitätsanforderungen ab. Ein klar abgegrenzter Agent kann deutlich schneller entwickelt werden als ein Agent mit vielen Systemzugriffen und komplexen Entscheidungen. Für die eigentliche Trainings- und Testphase planen wir bewusst mehrere Iterationen mit dem Fachteam ein.
Ja, wenn passende Schnittstellen vorhanden sind und der Zugriff sinnvoll abgesichert werden kann. Ein Agent kann beispielsweise Dokumente durchsuchen, Daten aus CRM- oder Wissenssystemen lesen oder definierte Aktionen über APIs vorbereiten. Berechtigungen und Freigaben werden dabei explizit festgelegt.
Sie erhalten die Kernlogik des Agenten als strukturierte Markdown-Datei (.md) mit Rolle, Ziel, Regeln, Arbeitsweise, Prozesslogik, Eskalationen und Beispielen. Je nach Projekt kommen Knowledge-Base-Dateien, Testfälle und Hinweise zu Schnittstellen hinzu. Damit kann Ihr Team den Agenten nachvollziehen und in geeigneten eigenen KI-Tools weiterverwenden.
Ja. In den ersten Wochen prüfen wir gemeinsam reale Fälle, ergänzen fehlendes Wissen und optimieren Regeln, Beispiele und Antwortlogik. Die Entwicklung endet also nicht mit der technischen Übergabe, sondern mit einer begleiteten Stabilisierungsphase im echten Arbeitsalltag.
Bei generativer KI lässt sich absolute Fehlerfreiheit nicht seriös garantieren. Deshalb definieren wir konkrete Qualitätskriterien, testen mit realen und schwierigen Fällen und bauen Prüf-, Freigabe- und Eskalationswege ein. Ziel ist ein Agent, der seinen klar abgegrenzten Aufgabenbereich im Alltag stabil und nachvollziehbar erfüllt.
Beschreiben Sie uns den Prozess, die beteiligten Systeme und das Wissen, das der Agent benötigt. Wir prüfen gemeinsam, ob KI-Agenten für Unternehmen bei dieser Aufgabe sinnvoll sind und wie daraus eine trainierbare, testbare und später übertragbare Lösung wird. Wenn der passende Use Case noch nicht feststeht, starten wir mit einer KI-Beratung.