KI-Agenten für Unternehmen

KI-Agenten, die definierte Aufgaben selbstständig vorbereiten und ausführen.

Wir entwickeln kontrollierbare AI Agents für Recherche, Dokumentenanalyse, Einkauf, Support und interne Abläufe – mit klaren Grenzen, Protokollierung und menschlicher Freigabe.

Aufgaben verstehenKontext und Ziel erfassen
Werkzeuge nutzenDatenquellen und APIs ansprechen
Kontrolliert handelnFreigaben und Grenzen einhalten
Agentic AI

Was ein KI-Agent im Unternehmen leisten kann

Ein klassischer Chatbot beantwortet Fragen. Ein KI-Agent kann zusätzlich einen Auftrag in mehrere Schritte zerlegen, Informationen aus unterschiedlichen Quellen sammeln, Werkzeuge aufrufen und ein Ergebnis vorbereiten. Dadurch eignet sich Agentic AI besonders für Aufgaben, die heute aus mehreren manuellen Teilschritten bestehen.

Vollständig autonome Systeme sind in vielen Unternehmensprozessen weder nötig noch sinnvoll. Wir setzen deshalb auf definierte Handlungsspielräume: Der Agent darf bestimmte Daten lesen, klar beschriebene Aktionen ausführen und fordert bei kritischen Entscheidungen eine menschliche Freigabe an.

Anwendungsfälle für AI Agents

Recherche-Agent

Interne und externe Quellen durchsuchen, Ergebnisse vergleichen, zusammenfassen und mit Quellenangaben bereitstellen.

Dokumenten-Agent

PDFs, Angebote oder Richtlinien analysieren, relevante Angaben extrahieren und Abweichungen markieren.

Einkaufs- und Anfrage-Agent

Bedarfe strukturieren, Lieferanteninformationen vorbereiten, Angebote vergleichen und Freigaben unterstützen.

Service-Agent

Anfragen einordnen, Informationen aus Wissensquellen abrufen, Antwortentwürfe erstellen und Tickets weiterleiten.

Aufbau eines zuverlässigen KI-Agenten

1. Klare Aufgabe und Werkzeuge

Der Agent benötigt eine eindeutige Rolle, zugelassene Datenquellen und definierte Aktionen. Je kleiner und präziser der Aufgabenbereich, desto besser lässt sich das Verhalten testen.

2. Unternehmenswissen und Kontext

RAG, Datenbanken oder APIs liefern aktuelle Informationen. Der Agent sollte nicht auf Vermutungen angewiesen sein, wenn verlässliche Unternehmensdaten verfügbar sind.

3. Sicherheits- und Freigaberegeln

Ausgaben, Berechtigungen, Kostenlimits, Protokolle und Human-in-the-Loop-Schritte begrenzen das Risiko. Besonders externe Kommunikation und schreibende Systemzugriffe benötigen klare Kontrolle.

4. Tests und Monitoring

Reale Testfälle, Fehlerszenarien und Qualitätskriterien zeigen, ob der Agent im Alltag stabil arbeitet. Nach dem Go-live sollten Ergebnisse und Ausnahmen weiterhin überwacht werden.

Human-in-the-Loop

Autonomie dort, wo sie hilft. Kontrolle dort, wo sie nötig ist.

Ein Agent kann Routinearbeit übernehmen, ohne die Verantwortung aus dem Prozess zu entfernen.

Lese- und Schreibrechte getrennt steuern
kritische Schritte vor Ausführung freigeben
Quellen, Entscheidungen und Aktionen protokollieren
unklare Fälle automatisch eskalieren