Vertrieb und Service
Anfragen einordnen, Informationen aus CRM und Wissensquellen zusammenführen und nächste Schritte vorbereiten.
Beratung und Umsetzung für B2B
Ein guter KI-Agent beginnt mit einem guten Prozess.
Wir helfen Unternehmen, einen sinnvollen Geschäftsprozess zu prüfen, einen passenden Agenten zu bauen und ihn sicher in die vorhandene Arbeitsweise einzubetten.
01Kein Tool-Pitch.
Wir starten mit Ziel, Daten, Verantwortlichkeit und der Frage, was am Ende besser laufen soll.
Die richtige Frage
Wo entsteht heute Reibung?
Nicht jeder Prozess braucht einen autonomen Agenten. Häufig liegt der erste sinnvolle Schritt dort, wo Informationen gesucht, übertragen, geprüft oder an ein anderes Team übergeben werden.
Dokumente und Backoffice
Inhalte auslesen, Daten prüfen, Vorgänge anlegen und definierte Systemschritte nachvollziehbar ausführen.
Interne Wissensarbeit
Verteiltes Wissen auffinden, Antworten mit Quellen vorbereiten und wiederkehrende Recherche verkürzen.
Sensible und lokale Anwendungen
Betriebsmodelle, Zugriffsrechte und Modelle so wählen, dass Schutzbedarf und Wirtschaftlichkeit zusammenpassen.
Vorgehen
Erst verstehen. Dann begrenzen. Dann messen.
Ein produktiver Agent ist kein beeindruckender Chat. Er ist ein klar abgegrenzter Teil eines Geschäftsprozesses, mit nachvollziehbaren Rechten und einem Weg zurück zum Menschen.
Unser vollständiges Vorgehen ↗01Prozess verstehen
Ziel, Beteiligte, Daten, Ausnahmen und die Kennzahl klären, an der sich der Nutzen messen lässt.
02Architektur begrenzen
Modelle, Werkzeuge, Berechtigungen und Freigaben passend zum Risiko des Prozesses festlegen.
03Mit Fällen testen
Mit bekannten Soll-Ergebnissen arbeiten, Fehler sichtbar machen und Eskalationen definieren.
04Kontrolliert betreiben
Qualität, Kosten und Prozesswirkung beobachten, bevor der Agent erweitert oder skaliert wird.
Was wir beitragen
Technik, die sich in Ihre Arbeitsweise einfügt.
Wir arbeiten an der Schnittstelle von Fachprozess, Systemarchitektur und verantwortungsvollem Betrieb. Das Ergebnis soll nicht nur funktionieren, sondern von Ihrem Team verstanden und weitergeführt werden können.
Prozessanalyse und Business Case
Use Cases nach Wirkung, Datenlage und Umsetzbarkeit priorisieren.
Mehr zur Prozessanalyse ↗MCP-, API- und Systemintegration
Kontrollierte Zugriffe auf CRM, ERP, Helpdesk und interne Systeme.
Mehr zur Integration ↗Lokale und private KI
Lokale Modelle, private Cloud und hybride Architekturen vergleichen.
Betriebsmodelle ansehen ↗Evaluation und Agent Operations
Antwortqualität, Kosten, Laufzeiten und Eskalationen messbar machen.
Agenten im Betrieb ↗
Menschen hinter der Umsetzung
Kein anonymes Expertendashboard.
Gorden Wübbe, Tobias Sander und Thilo Jansen verbinden technische Integration, Produktstrategie und die Perspektive regulierter Arbeitsumgebungen. Im Projekt sprechen Sie mit den Personen, die für die Umsetzung Verantwortung tragen.
Technologie und IntegrationStrategie und ProduktQualität und regulierte Prozesse
Team und Arbeitsweise ↗Technische Orientierung
Fragen, die vor dem Projekt zählen.
Unsere Fachbeiträge ordnen konkrete Entscheidungen ein — von lokaler Ausführung über MCP bis zur Bewertung von Agentenqualität.
KI-Agenten lokal betreiben: drei Wege im Vergleich
Beitrag lesen ↗Was ein MCP-Server für Systemzugriffe leistet
Beitrag lesen ↗KI-Agenten sinnvoll im Unternehmen einführen
Ratgeber lesen ↗Häufige Fragen
Was Entscheider vor dem Start wissen möchten.
Womit beginnt ein sinnvolles KI-Agenten-Projekt?
Mit einem klar abgegrenzten Geschäftsprozess, nicht mit der Auswahl eines Tools. Entscheidend sind ein messbares Ziel, verfügbare Daten, bekannte Ausnahmen und eine verantwortliche Person im Fachbereich.
Können bestehende Systeme angebunden werden?
Ja, wenn geeignete Schnittstellen oder kontrollierbare Zugriffswege vorhanden sind. Vor der Umsetzung prüfen wir Authentifizierung, Rollen, Schreibrechte, Protokollierung und notwendige Freigaben.
Muss der Agent vollständig autonom arbeiten?
Nein. Für viele B2B-Prozesse ist ein begrenzter Agent mit menschlicher Freigabe verlässlicher. Der Automatisierungsgrad sollte sich nach Fehlerrisiko und Reversibilität einer Aktion richten.
Ist ein lokaler Betrieb möglich?
Je nach Qualitätsanforderung und Schutzbedarf können lokale Modelle oder eine private Cloud sinnvoll sein. Wir vergleichen diese Optionen mit hybriden und API-basierten Architekturen.
Unverbindliches Erstgespräch
Welcher Prozess soll besser laufen?
Beschreiben Sie uns den Ablauf, die beteiligten Systeme und das gewünschte Ergebnis. Wir klären, ob ein KI-Agent der richtige Ansatz ist und was der nächste sinnvolle Schritt wäre.