KI-Agenten & Automatisierung

Automatisierungsagenten

Geschäftliche Workflow-Automatisierung über Ihr CRM, Ihre Dokumente und operativen Systeme hinweg, mit definierten Auslösern, Berechtigungen, Freigabepunkten und Wiederherstellungspfaden. Setzen Sie KI dort ein, wo die Aufgabe sie erfordert.

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Agenten, die echte Arbeit leisten, unter Ihrer Kontrolle

In vielen Betriebs-, Finanz- und Supportteams geht ein Großteil des Tages dafür drauf, Informationen zwischen Systemen zu verschieben: Rechnungen lesen, Kunden onboarden, Berichte erstellen, Datensätze synchron halten. Wir bauen KI-Agenten, die das Schlussfolgern von Sprachmodellen mit Ihren APIs verbinden, sodass sie Eingaben verarbeiten können, die starre regelbasierte Automatisierung nicht bewältigt. Jeder Agent erhält eine definierte Aufgabe, nur die Berechtigungen, die diese Aufgabe benötigt, Freigabepunkte für folgenreiche Aktionen, einen Audit-Trail und eine Oberfläche, über die Ihr Team überwachen, korrigieren oder übernehmen kann.

KI-gestützte, expertengeleitete Agenten-Entwicklung

Wie KI unterstützt

  • Coding-Agenten entwerfen Integrationscode, Tool-Definitionen und Workflow-Logik innerhalb des von Ingenieuren gesetzten Rahmens.
  • KI entwirft Bewertungsfälle aus zugelassenen Beispielen, einschließlich Grenzfällen und Versuchen, den Agenten zu missbrauchen.
  • KI gruppiert fehlgeschlagene und korrigierte Durchläufe, sodass Ingenieure wiederkehrende Probleme auf ihre Ursache zurückverfolgen können.
  • KI hilft beim Verfassen von Runbooks und Dokumentation aus dem vereinbarten Workflow- und Berechtigungsdesign.

Was unsere Experten verantworten

  • Welche Aktionen ein Agent eigenständig ausführt und welche auf die Freigabe einer Person warten
  • Berechtigungsbereiche, Anmeldedaten und die Daten, die jeder Agent lesen oder ändern kann
  • Fehlerbehandlung: Wiederholungen, Fallbacks, Eskalation und der Punkt, an dem eine Person übernimmt
  • Bewertungskriterien und die Go-live-Entscheidung für jeden Workflow

Ein überwachter Agentenlauf

Beispielhafter Lauf; welche Aktionen eine Freigabe brauchen und wer sie freigibt, wird vereinbart, wenn wir Ihren Arbeitsablauf abbilden.

  1. Auslöser

    Eine neue Rechnungs-E-Mail, eine Formularübermittlung oder eine geplante Prüfung startet einen Lauf und wird als eingegangen protokolliert.

  2. Agent bereitet Aktion vor

    Der Agent liest die Eingabe, sammelt über seine Tools Kontext und schlägt eine Aktion mit ihren Belegen vor.

  3. Berechtigungsprüfung

    Richtlinienregeln bestätigen, dass die Aktion zum Umfang des Agenten, zu den Ausgabenlimits und zu den zulässigen Systemen passt.

    Checkpoint: Aktionen außerhalb des Geltungsbereichs werden hier blockiert

  4. Freigabe durch einen Menschen

    Folgenreiche Aktionen, etwa das Buchen einer Zahlung oder das Mailen an einen Kunden, warten auf eine namentlich benannte prüfende Person.

    Checkpoint: Prüfende Person genehmigt, bearbeitet oder lehnt ab

  5. Ausführen

    Genehmigte Aktionen laufen über die eigenen, auf den Umfang beschränkten Anmeldedaten des Agenten, und die Antwort jedes Systems wird geprüft.

  6. Audit-Protokoll

    Eingabe, Vorschlag, genehmigende Person, Ergebnis und Zeit werden erfasst, damit Ihr Team nachvollziehen kann, was passiert ist und warum.

Wenn etwas fehlschlägt: Wenn ein Schritt fehlschlägt oder der Agent unsicher ist, stoppt er und übergibt die Aufgabe mit vollem Kontext an einen Menschen.

Wer einem Agenten Arbeit übergibt

Ihre Mitarbeiter kopieren Angaben aus E-Mails und PDFs in mehrere Systeme und verfolgen jede Woche dieselben Nachfassaktionen, und Automatisierungen mit festen Regeln brechen, wenn eine Eingabe anders aussieht. Sie wollen diese Arbeit von ihren Schreibtischen haben, ohne dass Software ungeprüft Geld bewegt, Datensätze ändert oder Kunden kontaktiert.

  • Finanzteams, die Lieferantenrechnungen von Hand in ein Buchhaltungssystem eingeben
  • Operations-Verantwortliche, deren Onboarding-Schritte sich über ein CRM, E-Mail und Tabellenkalkulationen erstrecken
  • Teams, die einen Agenten-Piloten von der Demo in den Alltagsbetrieb überführen

Was Sie erhalten

Vom kartierten Workflow zum überwachten Agenten

  • Agenten für definierte Arbeitsabläufe

    Jeder Agent übernimmt eine bestimmte Aufgabe wie Rechnungsverarbeitung, Kunden-Onboarding, Ticket-Triage oder Berichtserstellung, mit klaren Eingaben, Ausgaben und Haltepunkten.

  • Orchestrierung mit Freigaben

    Mehrstufige Arbeitsabläufe über CRM, ERP und eigene Systeme hinweg, mit bedingter Logik, Freigabeschritten vor folgenreichen Aktionen und Fehlerbehandlung bei jedem Schritt.

  • Überwachungs- und Übernahmekonsole

    Ein Prüfbildschirm, auf dem Ihr Team Aufgaben freigibt, korrigiert oder übernimmt, mit Blick auf die Eingaben des Agenten, die vorgeschlagenen Aktionen und die Quellen.

  • Evaluierungs-Suite

    Testfälle aus zulässigen realen Beispielen und Grenzfällen, die vor jedem Release bewertet werden, damit Änderungen an Prompt, Modell oder Integration einen Arbeitsablauf nicht stillschweigend zerstören.

  • Abgegrenzte Systemintegrationen

    Verbindungen zu Salesforce, HubSpot, QuickBooks oder Ihren eigenen APIs über Webhooks und abgegrenzte Anmeldedaten, sodass jeder Agent nur das erreicht, was seine Aufgabe erfordert.

  • Audit-Log, Monitoring und Benachrichtigungen

    Eine Aufzeichnung jeder Aktion, Benachrichtigungen bei Fehlern oder ungewöhnlichem Volumen und Eskalation an eine benannte Person, wenn ein Schritt nicht abgeschlossen werden kann.

Was der Bau von Agenten nicht umfasst

  • Ein kundenorientierter Assistent auf Ihrer Website oder WhatsApp ist Teil von AI Chatbots; Agenten hier führen Back-Office-Arbeitsabläufe aus, können aber Kundennachrichten zur Freigabe entwerfen.
  • Systeme ohne nutzbare API oder Datensätze, die zu inkonsistent sind, um darauf zu handeln, müssen zuerst behoben werden; das erfassen wir als API Development oder Application Modernization & Stabilization.
  • Das Hosten von Open-Weight-Modellen auf einer von Ihnen kontrollierten Infrastruktur ist ein separater Dienst, Private AI Infrastructure; Agenten hier können ihn oder ein zugelassenes gehostetes Modell nutzen.
  • Wenn Sie nur einen bestehenden Agenten auf Berechtigungen und Prompt Injection testen lassen möchten, ohne Neuaufbau, deckt AI Evaluation & Testing das ab und kann eigenständig gebucht werden.

Typische Automatisierungsanfragen

Typische Szenarien, die wir abgrenzen, keine Kundenfallstudien.

  • Lieferantenrechnungen, die per E-Mail eintreffen

    Rechnungen treffen als PDFs in unterschiedlichen Layouts ein. Wir würden einen Agenten bauen, der jede davon liest, sie einer Bestellung zuordnet und die Buchung vorbereitet, während Abweichungen und Erstlieferanten auf einen Freigebenden im Finanzbereich warten.

  • Onboarding, das sich über mehrere Tools verteilt

    Nachdem ein Vertrag unterzeichnet ist, tippen Mitarbeiter dieselben Angaben erneut in die Abrechnung, das CRM und eine Willkommens-Checkliste ein. Wir würden einen Agenten diese Datensätze vorbereiten und die Willkommens-E-Mail entwerfen lassen, damit eine Person sie freigibt, bevor etwas gespeichert oder gesendet wird.

  • Ein Prototyp-Agent, den niemand überwachen kann

    Ein interner Agent funktioniert in Demos, nutzt aber einen Admin-Schlüssel und protokolliert nichts. Wir würden seine Aufgabe in abgegrenzte Tools aufteilen, Freigabepunkte und ein Ausführungs-Log hinzufügen und ihn vor dem breiteren Einsatz an realen Fällen testen.

Wie wir einen Automatisierungsagenten bauen

  1. 01

    Den Arbeitsablauf abbilden

    Wir bilden den aktuellen Prozess gemeinsam mit Ihrem Team ab, wählen die Schritte aus, die eine Automatisierung lohnen, und vereinbaren, was der Agent allein tun darf und was die Freigabe einer Person braucht.

  2. 02

    Kontrollen und Tests entwerfen

    Integrationen, Berechtigungen, Freigabeschritte, Fallbacks und die Überwachungsoberfläche werden gemeinsam entworfen, zusammen mit dem Testset, das ein gutes Ergebnis definiert.

  3. 03

    Parallel bauen und ausführen

    Ingenieure bauen den Agenten und die Integrationen, QA bewertet ihn anhand des Testsets, und ein Parallelbetrieb neben dem manuellen Prozess zeigt, wo er sich bewährt.

  4. 04

    In Etappen starten, dann verbessern

    Gehen Sie mit begrenztem Umfang live, mit Monitoring und Teamschulung, und erweitern Sie dann Abdeckung und Berechtigungen, wie es die Ergebnisse zulassen, im Rahmen eines vereinbarten Supportplans.

Zwei Wege, mit KI-Tools zu arbeiten

Wählen Sie, wo KI-Coding-Agenten Ihren Code verarbeiten dürfen, während wir bauen. Der Engineering-Standard ist in beiden Fällen derselbe.

Nicht sicher? Wir empfehlen eines während des Scopings. KI-Bereitstellungsoptionen vergleichen

Wie Design, QA und Betrieb Ihre Agenten unterstützen

  • Design für Prüfung und Übernahme

    Designer gestalten die Freigabe-Warteschlange, die Korrekturbildschirme und den Übernahme-Ablauf, sodass Ihr Team sehen kann, was ein Agent getan hat und warum, und eingreifen kann, ohne nach dem Kontext suchen zu müssen.

  • QA mit Bewertungssets

    QA testet die Ausgabequalität, die Tool-Berechtigungen und die Fehlerbehandlung anhand des Bewertungssets und führt Regressionsprüfungen erneut durch, sobald sich Prompts, Modelle oder Integrationen ändern.

  • Betrieb mit klarer Transparenz

    DevOps stellt Agenten mit abgegrenzten Anmeldedaten, Logging, Benachrichtigungen und Kostenverfolgung bereit, auf gehosteten Modellen oder privater Infrastruktur, wo Ihre Datenvorgaben es verlangen.

  • Verbesserung nach dem Launch

    Wir prüfen Fehler und Korrekturen gemeinsam mit Ihnen, aktualisieren Prompts, Tools und Tests und erweitern die Verantwortlichkeiten eines Agenten nur dann, wenn seine Ergebnisse es stützen.

FAQ

Häufig gestellte Fragen

Welche Arten von Arbeit können Automatisierungsagenten übernehmen?

Wiederkehrende digitale Arbeit mit klaren Eingaben und einem Ergebnis, das jemand prüfen kann: Rechnungs- und Dokumentenverarbeitung, Onboarding-Schritte, Ticket-Triage, Berichtserstellung und das Synchronisieren von Datensätzen zwischen Systemen. Agenten können auch Arbeit vorbereiten, die Urteilsvermögen erfordert, etwa eine Antwort im Entwurf oder eine vorgeschlagene Rückerstattung, damit eine Person sie freigibt. Wenn eine regelbasierte Automatisierung wie ein Zapier-Workflow die Aufgabe besser erledigen würde, sagen wir es Ihnen.

Wird ein Agent handeln, ohne dass jemand prüft?

Nur im Rahmen der Berechtigungen, die Sie freigeben. Gemeinsam entscheiden wir, welche Schritte eigenständig laufen und welche auf eine Person warten, etwa Zahlungen, das Löschen von Datensätzen oder Nachrichten an Kunden. Jede Aktion wird protokolliert, Benachrichtigungen kennzeichnen Fehler, und Ihr Team kann einen Agenten jederzeit anhalten oder eine Aufgabe übernehmen. Die Autonomie wird Schritt für Schritt auf Basis der Ergebnisse erweitert, nie von Anfang an vorausgesetzt.

Woran erkennen wir, dass sich ein Agent lohnt?

Wir vereinbaren Kennzahlen vor dem Bau, etwa die Zeit pro Vorgang, die in der Prüfung gefundenen Fehler und wie oft Mitarbeiter den Agenten korrigieren, und vergleichen sie während des Parallelbetriebs mit dem manuellen Prozess. Die laufenden Kosten, einschließlich der Modellnutzung, werden ab dem ersten Release verfolgt, sodass Sie den Agenten anhand von Belegen statt Schätzungen beurteilen.

Wo laufen der Agent und unsere Daten?

Das wird während der Scoping-Phase vereinbart. Ein Agent kann ein gehostetes Modell verwenden, etwa die GPT-Modelle von OpenAI oder Claude, unter vereinbarten Konto- und Datenaufbewahrungseinstellungen, oder ein Open-Weight-Modell wie Llama oder Mistral auf einer von Ihnen kontrollierten Infrastruktur. Unsere Entwicklungsarbeit richtet sich nach dem von Ihnen gewählten Paket: Private / lokale KI-Entwicklung oder Entwicklung mit Claude Code / OpenAI Codex.

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