KI-Agenten – autonome Workflows für den Produktivbetrieb
Die meisten Teams stoßen an eine Effizienzgrenze: Jedes neue Tool bedeutet eine weitere Person, die Daten zwischen Browser-Tabs hin- und herkopiert. Agentische KI ist digitale Arbeitskraft – autonome Workflows, die über Ihre Tools hinweg arbeiten, nach Ihren Regeln laufen und ohne Neueinstellungen skalieren.
Unsicher, ob Sie bereit sind? Machen Sie das kostenlose KI-Readiness-Assessment mit 12 FragenWas Sie bekommen
Wann es passt
- Der Workflow erstreckt sich über mehr als ein System und hat eine klare, messbare Erfolgskennzahl
- Sie können die 5–10 Aktionen benennen, die der Agent ausführen dürfen soll
- Fehler sind korrigierbar – Menschen können sie innerhalb eines vertretbaren Zeitfensters prüfen oder rückgängig machen
- Sie wollen repetitive Arbeit abschaffen – nicht menschliches Urteilsvermögen aus folgenreichen Entscheidungen entfernen
Wann nicht
- Der „Agent“ ist eigentlich ein Chatbot – einfache Frage-Antwort-Dialoge brauchen keine Autonomie
- Die Entscheidungen sind unumkehrbar und folgenreich (medizinische Diagnosen, rechtliche Bewertungen), und es gibt keine menschliche Freigabe
- Ihre Tools haben keine APIs, und es gibt keine Bereitschaft, eine Integrationsschicht zu bauen
Ablauf
Bevor wir eine Zeile Code schreiben, bilden wir den Workflow ab und legen die Tool-Contracts fest. Sprint 1 liefert einen schmalen vertikalen Durchstich mit voller Observability. In den Sprints 2–4 erweitern wir den Aktionsumfang, ziehen die Leitplanken enger und rollen hinter einem Feature-Flag aus. Evaluiert wird kontinuierlich – jedes Release muss die Eval-Suite bestehen, statt nur „richtig auszusehen“.
Der vollständige AblaufPreise
In der Regel eine Umsetzung zum Festpreis über 8–14 Wochen oder ein AI Pod (4–7 Fachleute) mit quartalsweiser Beauftragung. Ergebnisbasierte Preise, wenn sich die Kennzahl (gelöste Tickets, verarbeitete Dokumente, eingesparte Stunden) messen lässt.
Zusammenarbeitsmodelle ansehenFallstudien
Zutrittskontrollsystem für Wohnanlagen
Ein bestechend einfaches Portal zu vernetzten, sicheren Umgebungen – für mühelose Bedienung und ein beruhigendes Gefühl in Wohnanlagen.
KI-gestütztes Bewerbermanagementsystem
Umfassende ATS-Lösung für über 10.000 Bewerber pro Monat: KI-gestütztes Matching, automatisches CV-Parsing und Echtzeit-Kommunikation mit Recruitern.
So würden wir es bauen
Blueprints: Beispielprojekte mit Plan, Architektur und den Zielgrößen, von denen wir ausgehen würden.
Zahnarzt-Terminbuchung mit KI-Telefonassistent
Online-Terminbuchung für alle Praxen und Behandlungsstühle, Erinnerungen und Recalls gegen No-Shows – plus KI-Telefonassistent mit Übergabe ans Team.
KI-Schadenaufnahme für Makler & Assekuradeure
KI strukturiert Schadenmeldungen aus E-Mail, Formular und Telefon, liest Dokumente und steuert Fälle – jede Entscheidung trifft der Sachbearbeiter.
FAQ
- Was ist der Unterschied zu einem einfachen Chatbot?
- Chatbots beantworten Fragen. Agenten handeln: Sie legen Tickets an, aktualisieren Datensätze, rufen APIs auf und stoßen Workflows an. Die technische Herausforderung besteht darin, diese Aktionen auch in großem Maßstab zuverlässig und umkehrbar zu machen – genau daran scheitern die meisten Agentenprojekte.
- Welche Frameworks nutzen Sie – LangChain, CrewAI, AutoGen?
- Das, was zum Problem passt. Die Wahl des Frameworks ist aber selten so wichtig wie die Architekturentscheidungen drumherum: Tool-Grenzen, Eval-Design und Observability. Wir sind nicht auf ein Framework festgelegt und haben mit allen genannten Systeme in Produktion gebracht – und mit reinem Orchestrierungscode, wo das Framework selbst zum Engpass wurde.
- Wie verhindern Sie, dass ein Agent Unsinn anstellt?
- Mit drei Ebenen. Erstens eng gefasste Berechtigungen – Agenten sehen nur die Tools, die sie brauchen. Zweitens Freigabeschranken – folgenreiche Aktionen erfordern eine menschliche Freigabe, bis die Eval-Suite zeigt, dass sie sicher sind. Drittens ein Not-Aus und ein Rollback-Runbook, ab dem ersten Tag im Produktivbetrieb.
- Wie messen Sie, ob ein Agent wirklich funktioniert?
- Über die workflowspezifische Erfolgsquote, die Kosten pro erfolgreicher Aktion, die Eskalationsrate an Menschen und die End-to-End-Latenz. Diese Kennzahlen definieren wir gemeinsam mit Ihnen in der Discovery und messen sie ab dem ersten Sprint im Produktivbetrieb – nicht erst nach dem Launch.
Wer es baut
Unser eigenes Team arbeitet aus unserem Büro in Istočno Sarajevo, Bosnien und Herzegowina. Die Engineers in Ihrem Erstgespräch sind dieselben, die es später auch bauen.
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