KI-Agenten entwickeln lassen

Was ein KI-Agent im Unternehmen ist und was nicht

Ein KI-Agent ist ein Programm, das ein Ziel bekommt, die nötigen Schritte selbst plant und dabei Werkzeuge benutzt: Er liest ein Postfach, fragt das CRM ab, erzeugt ein Dokument oder legt einen Termin an. Im Kern arbeitet ein Sprachmodell, drumherum sitzen die Anbindungen, die Regeln und die Protokollierung.

Das ist etwas anderes als ein Chatbot, der nur antwortet, und etwas anderes als ein fester Workflow, der immer dieselbe Reihenfolge abarbeitet. Ein Workflow ist die richtige Wahl, wenn der Ablauf feststeht. Ein Agent lohnt sich, wenn die Aufgabe offener ist und jeder Fall etwas anders aussieht. In den meisten Projekten bauen wir eine Mischform: ein fester Rahmen, in dem der Agent nur die Teile übernimmt, die Urteilsvermögen brauchen. Unser Grundsatz dabei lautet: so wenig Autonomie wie nötig.

Wofür sich Agenten eignen

Wenn du KI-Agenten für dein Unternehmen bauen lassen willst, sind das die Aufgaben mit dem besten Verhältnis von Nutzen und Risiko:

• Anfragen bearbeiten: E-Mails lesen, einordnen, fehlende Angaben nachfragen und eine Antwort als Entwurf vorbereiten.
• Angebote vorbereiten: Aus einer Kundenanfrage und deiner Preisliste ein Angebot zusammenstellen, das eine Person prüft und abschickt.
• Daten zusammenführen: Informationen aus mehreren Quellen einsammeln und als Bericht oder Übersicht aufbereiten.
• Wissen abrufen: Fragen zu internen Dokumenten beantworten und die Fundstelle mit angeben.
• Daten pflegen: Dubletten und fehlende Felder im CRM finden und Korrekturen vorschlagen.

Ein Beispiel macht es greifbar: Eine Anfrage kommt per E-Mail. Der Agent liest sie, holt die Kundenhistorie aus dem CRM, prüft in deiner Preisliste, was passt, und schreibt einen Angebotsentwurf. Eine Person schaut drüber und schickt ihn ab. Der Agent hat drei Werkzeuge benutzt und mehrere Entscheidungen getroffen, aber nichts ohne Freigabe verschickt.

Nicht geeignet sind Entscheidungen mit rechtlicher oder finanzieller Tragweite ohne menschliche Freigabe, Aufgaben, bei denen null Fehler erlaubt sind, und Abläufe ohne digitale Daten.

Wie wir einen Agenten bauen

Der Weg vom Wunsch zum laufenden Agenten besteht aus fünf Schritten:

• Aufgabe und Erfolgskriterium: Wir legen fest, was der Agent tun soll und woran du merkst, dass er es gut tut.
• Werkzeuge und Rechte: Der Agent bekommt nur Zugriff auf das, was er braucht. Schreibrechte vergeben wir sparsam.
• Test mit echten Fällen: Wir sammeln Beispiele aus deinem Alltag und messen, wie oft der Agent richtig liegt, bevor er live geht.
• Freigaben und Grenzen: Kritische Aktionen brauchen ein Ja von einer Person, und Limits verhindern Ausreißer.
• Betrieb: Wir beobachten Qualität und Kosten pro Lauf und justieren nach.

Wie der Agent an CRM, ERP und andere Bestandssysteme angebunden wird, beschreibt die Seite zur KI-Integration in Bestandssysteme. Wenn du erst klären willst, welcher Prozess sich überhaupt für einen Agenten eignet, hilft die Übersicht zur KI-Automatisierung im Mittelstand. Und wenn die Aufgabe klar umrissen ist, ist der KI-MVP-Sprint der schnellste Weg zu einem laufenden Agenten.

Kontrolle, Datenschutz und Grenzen

Sprachmodelle machen Fehler, auch gute. Deshalb setzen wir nicht auf blindes Vertrauen, sondern auf Struktur: ein Testset aus deinen Fällen, Freigabeschritte an den kritischen Stellen und ein Protokoll, das jede Aktion des Agenten festhält. So kannst du jederzeit nachvollziehen, was der Agent getan hat und warum.

Beim Datenschutz arbeiten wir DSGVO-konform aus München. Auf Wunsch laufen Modelle und Infrastruktur in der EU, und deine Daten trainieren keine fremden Modelle. Welches Modell zum Einsatz kommt, entscheiden wir pro Anwendungsfall nach Qualität, Kosten und Datenschutz.

Jeder Lauf eines Agenten verursacht Kosten für die Modellnutzung. Wir messen sie pro erledigter Aufgabe und stellen sie dem Nutzen gegenüber, bevor du den Agenten auf mehr Fälle oder mehr Nutzer ausweitest.

Ablauf, Kosten und Referenz

Für einen klar umrissenen Agenten-Use-Case startet der Einstieg bei 7.500 € Festpreis und dauert zwei bis vier Wochen. Du bekommst einen deployten Agenten, den Code in deinem Besitz und eine Empfehlung für die nächsten Schritte. Braucht der Agent Zugriff auf mehrere Systeme, legen wir den Preis nach dem kostenlosen Check schriftlich fest.

Ein Beispiel für App und KI in einem Produkt ist Cryptin: Dort haben wir App-Entwicklung und KI-Features zusammengeführt. Die Erfahrung, KI-Funktionen in ein echtes Produkt einzubauen, fließt in jeden Agenten ein.