Leistung — KI-Agenten

KI-Agenten, die Arbeit übernehmen — nicht nur Antworten geben.

Die meisten Betriebe verlieren ihre Zeit nicht an schwierige Entscheidungen, sondern an gleichförmige Handgriffe: Angebote übertragen, Rechnungen prüfen, Daten aus einer Software in die nächste tippen. Genau dort setzt ein Agent an.

  • LLM-Integration & RAG
  • Anbindung an bestehende Systeme
  • Nach Aufwand

Was einen Agenten von einem Chatbot unterscheidet

Ein Chatbot antwortet. Ein Agent handelt: Er versteht eine Aufgabe, zerlegt sie in Schritte, ruft die Systeme auf, die er dafür braucht, und prüft sein Ergebnis. Der Unterschied liegt nicht in der Sprachfähigkeit, sondern im Zugriff — ein Agent bekommt Werkzeuge und darf sie benutzen. Deshalb entsteht der Nutzen auch nicht im Sprachmodell, sondern in der Anbindung an das, womit du längst arbeitest.

Antworten aus deinen eigenen Unterlagen

Ein Sprachmodell weiß nichts über deinen Betrieb. Damit es brauchbar wird, bekommt es Zugriff auf deine Dokumente: Preislisten, Verträge, Handbücher, Protokolle. Das Verfahren dahinter heißt RAG — das Modell durchsucht erst deine Unterlagen und antwortet dann auf dieser Grundlage, mit Angabe der Quelle. Was nicht in den Unterlagen steht, wird nicht erfunden, sondern als offen gemeldet.

Wo deine Daten liegen

Die Frage kommt in jedem ersten Gespräch, und sie ist berechtigt. Welches Modell zum Einsatz kommt, entscheiden wir pro Projekt: Es gibt Anbieter mit Verarbeitung innerhalb der EU, es gibt Modelle, die auf eigener Hardware laufen, und es gibt Fälle, in denen ein Anbieter aus den USA vertretbar ist. Was wohin geht, halten wir vor der Umsetzung schriftlich fest — nicht danach.

Was am Ende dasteht

Kein Prototyp, der in der Vorführung funktioniert. Ein Agent, der im Betrieb läuft, überwacht wird und einen Menschen hat, der eingreifen kann. Fehlerfälle gehören dabei in die Entwicklung, nicht in die Nachbesserung: Was passiert, wenn ein System nicht antwortet? Wenn das Modell unsicher ist? Wenn jemand etwas eingibt, mit dem niemand gerechnet hat?

Wofür sich das eignet

  • Wiederkehrende Anfragen, die immer dieselben fünf Rückfragen auslösen
  • Daten, die jemand von Hand aus einem System in ein anderes überträgt
  • Wissen, das in Ordnern und Postfächern liegt, statt auffindbar zu sein
  • Prüfschritte, die gemacht werden, weil sie gemacht werden müssen — nicht weil sie Urteilsvermögen brauchen
  • Auswertungen, die jemand jeden Monat neu zusammenklickt

Raum Stuttgart und Rems-Murr-Kreis

Ich sitze in Fellbach, direkt an der Grenze zwischen Stuttgart und dem Rems-Murr-Kreis. Für Betriebe in Waiblingen, Schorndorf, Winnenden, Backnang oder Bad Cannstatt heißt das: Wir setzen uns an einen Tisch, statt Anforderungen über drei Telefonate zu klären — und das kostet dich einen Vormittag statt einer Dienstreise. Wer weiter weg sitzt, ist trotzdem willkommen; die Arbeit läuft ohnehin größtenteils aus der Ferne.

Häufige Fragen

Brauche ich dafür große Mengen eigener Daten?

Nein. Für einen Agenten, der auf deine Unterlagen zugreift, reicht das, was ohnehin vorhanden ist — Dokumente, Handbücher, E-Mail-Verläufe. Ein eigenes Modell wird nicht trainiert; das wäre für die allermeisten Aufgaben teurer und schlechter als der beschriebene Weg.

Was passiert, wenn das Modell etwas Falsches ausgibt?

Dann muss es auffallen. Deshalb bekommt jeder Agent klare Grenzen, eine Quellenangabe für seine Aussagen und einen Punkt, an dem ein Mensch bestätigt, bevor etwas Verbindliches geschieht. Ein Agent, der ungeprüft Rechnungen verschickt, wäre ein Konstruktionsfehler.

Wie lange dauert so etwas?

Ein sauber abgegrenzter erster Anwendungsfall ist oft in wenigen Wochen produktiv. Lange dauert selten die Technik, sondern die Klärung davor: welcher Prozess genau, wer entscheidet, was im Ausnahmefall passiert.

Funktioniert das mit unserer bestehenden Software?

In der Regel ja. Alles mit einer Schnittstelle lässt sich anbinden, und bei älteren Systemen ohne Schnittstelle gibt es meist einen Weg über Export, Datenbank oder Datei. Ob sich der Aufwand lohnt, klären wir vorher — nicht mittendrin.

Passt das zu deinem Vorhaben?

Beschreib mir in zwei Sätzen, worum es geht. Du bekommst innerhalb eines Werktags eine ehrliche Einschätzung — auch dann, wenn sie lautet, dass ich der Falsche dafür bin.