KI-Agenten für Unternehmen - Einführung
Wir entwickeln KI-Agenten, die Aufgaben in Unternehmensprozessen erledigen, die benötigten Werkzeuge nutzen und im Produktivbetrieb überwacht arbeiten.
ab8.000 PLN
Ein KI-Agent ist ein System, das ein Ziel erhält, erlaubte Werkzeuge auswählt und die nächsten Schritte einer Aufgabe innerhalb festgelegter Grenzen ausführt. Er kann Anfragen klassifizieren, Daten abrufen, ein Arbeitsergebnis vorbereiten und einen Vorgang an einen Menschen übergeben. Er ist weder ein autonomer „Mitarbeiter ohne Kontrolle“ noch nur ein Gesprächsfenster.
Wann du das brauchst
- Das Team bearbeitet viele ähnliche Anfragen, Dokumente oder Vorgänge, doch jeder braucht etwas Interpretation.
- Die Arbeit läuft durch mehrere Werkzeuge und endet mit einer konkreten Handlung, nicht bloß einer Textantwort.
- Ein eingeführter KI-Chat kann einen Vorgang nicht abschließen oder ihn nicht an das richtige System übergeben.
- Du möchtest sehen, was der Agent getan hat, welche Daten er genutzt hat und wann er einen Menschen um eine Entscheidung gebeten hat.
Agent, Chatbot oder Automatisierung?
| Lösung | Wann sie passt |
|---|---|
| Chatbot | Die Nutzerin oder der Nutzer braucht eine Antwort oder Navigation durch Inhalte |
| Automatisierung | Schritte und Regeln sind fest, Ausnahmen selten |
| KI-Agent | Die Aufgabe verlangt Interpretation, Handlungswahl oder Arbeit mit unstrukturierten Daten |
| Multi-Agenten-System | Der Prozess hat viele spezialisierte Rollen und getrennte Verifikationsstufen |
Wir wählen die einfachste Lösung, die die Aufgabe abschließt. Ein Agent ist kein Aufpreis für den Einsatz einer modischeren Technologie.
Welche Aufgaben kann ein KI-Agent ausführen?
- Anfragen klassifizieren und auf Basis einer Wissensdatenbank einen Antwortentwurf erstellen;
- Dokumente lesen, vereinbarte Informationen extrahieren und den Vorgang weiterleiten;
- eine Recherche nach festgelegtem Plan durchführen und Quellen speichern;
- potenzielle Kundinnen und Kunden nach transparenten Kriterien qualifizieren und CRM-Daten ergänzen;
- Ereignisse im System beobachten und eine erlaubte Reaktion auslösen.
Jedes Szenario hat Grenzen: eine Werkzeugliste, Limits, für den Agenten verfügbare Daten und Punkte, an denen die Entscheidung zum Menschen zurückkehrt.
Was du erhältst
- eine Prozesskarte und Kriterien, nach denen wir das Ergebnis bewerten;
- einen Agenten, verbunden mit den vereinbarten Werkzeugen und Datenquellen;
- Sicherheitsregeln, Berechtigungen, Handlungsprotokollierung und einen Weg zur menschlichen Übernahme;
- eine Testfallsammlung und Qualitätsbewertung vor dem Start;
- Einführung, Monitoring und Dokumentation für die weitere Wartung.
Ein Agent, der einen Geschäftsprozess bearbeitet, kostet orientierend 8.000–30.000 PLN. Ein einfacher Assistent oder Chatbot liegt meist bei 3.000–8.000 PLN, führt aber keinen vollständigen Prozess aus. Der endgültige Umfang hängt von Integrationen, Daten, Berechtigungen und der benötigten menschlichen Kontrolle ab.
Wie führen wir einen KI-Agenten ein?
Zuerst wählen wir eine Aufgabe mit messbarem Anfang und Ende. Wir prüfen, ob nicht eine gewöhnliche Prozessautomatisierung genügt, beschreiben Daten und Ausnahmen und bauen anschließend einen kleinen Testumfang. Erst nach der Qualitätsbewertung verbinden wir ihn mit Produktivsystemen, starten das Monitoring und erweitern seine Berechtigungen schrittweise.
Soll der Agent auf Unternehmenswissen antworten, ordnen wir die Quellen als Second Brain. Verlangt die Aufgabe mehrere getrennte Rollen und Gegenkontrolle, sind Multi-Agenten-Systeme der passende Weg.
Welchen Beleg haben wir?
Im Labor für KI-Forschungsprozesse zeigen wir Systeme, die wir in unserer eigenen Arbeit zum Zerlegen, Delegieren und Prüfen von Aufgaben verwenden. Das ist ein eigenes Produkt, keine Kundenreferenz. So können wir Mechanismus und Grenzen zeigen, ohne Einführungen zu behaupten, die nicht stattgefunden haben.
Wann ist ein KI-Agent keine gute Wahl?
Wir beginnen nicht mit einem Agenten, wenn ein Prozess keine verantwortliche Person hat, das Ergebnis nicht bewertbar ist, Eingabedaten ungeordnet sind oder ein Fehler ohne menschliche Freigabe sofort irreversible Folgen haben kann. Zuerst ordnen wir den Prozess, begrenzen Berechtigungen oder führen ein Pilotprojekt durch.
Möchtest du einen konkreten Prozess prüfen? Beschreibe Anfang, Ergebnis und Ausnahmen im Briefing. Sind die Regeln fest und genügt eine einfachere Lösung, ist das Produkt Der erste automatisierte Prozess der passende Einstieg.
Häufige Fragen
Worin unterscheidet sich das von einem allgemeinen KI-Chat?
Ein Agent arbeitet in deinem Prozess und auf deinen Daten, mit Zugang zu Werkzeugen und Integrationen — nicht in einem losgelösten Chatfenster. Er hat eine Aufgabe zu erledigen, nicht nur ein Gespräch zu führen.
Erfindet der Agent nichts?
Wir begrenzen Halluzinationen durch Suche in freigegebenen Unternehmensquellen (RAG), Sicherheitsregeln und Verifikationsstufen. Wo nötig, gibt ein Mensch das Ergebnis frei. Das Risiko lässt sich nicht auf null setzen; daher messen wir Qualität an realen Fällen.
Ist das für unsere Daten sicher?
Die Architektur wählen wir nach Datenart und Risiko: Wir begrenzen Agentenzugänge, trennen Geheimnisse, protokollieren Handlungen und legen fest, welche Informationen einen Modellanbieter erreichen dürfen. Anforderungen an DSGVO und Aufbewahrung müssen für den konkreten Prozess bestätigt werden.
Ersetzt ein Agent eine klassische Automatisierung?
Nicht immer. Hat ein Prozess feste Regeln, ist eine einfachere Automatisierung gewöhnlich günstiger und besser vorhersagbar. Einen Agenten ergänzen wir dort, wo unstrukturierter Text interpretiert, ein Werkzeug gewählt oder auf Kontext reagiert werden muss.
Wie prüft ihr, ob ein Agent korrekt arbeitet?
Vor der Einführung bauen wir eine Reihe realer Testfälle mit erwarteten Ergebnissen. Nach dem Start überwachen wir Ausführungen, Fehler und Situationen, in denen ein Mensch übernehmen muss.