Prozesse finden, die sich lohnen
Nicht jeder Ablauf gehört agentifiziert. Wir bewerten Ihre Prozesse nach Volumen, Regelhaftigkeit, Datenlage und Risiko – und priorisieren die Fälle, in denen ein Agent messbar Zeit oder Kosten spart.
Agentifizierung für Unternehmen
Geschäftsprozesse agentifizieren – kontrolliert, messbar, anschlussfähig
Wir übertragen wiederkehrende Abläufe an KI-Agenten: vom Prozess-Audit über die Architektur mit MCP, A2A und Agent Cards bis zum produktiven Betrieb – wahlweise mit lokalen Modellen, API-Modellen oder hybrid.
- Use Case vor Toolauswahl
- Offene Standards: MCP & A2A
- Messbarer Betrieb
Grundsätze
Was Agentifizierung von Chatbot-Projekten unterscheidet
Ein Agent, der wirklich arbeitet, braucht drei Dinge: den richtigen Prozess, kontrollierten Systemzugriff und einen messbaren Betrieb. Genau in dieser Reihenfolge gehen wir vor.
Mit oder ohne lokale LLMs
Je nach Schutzbedarf laufen die Modelle in der Cloud, vollständig lokal auf eigener Hardware oder hybrid. Die Architekturentscheidung folgt aus Daten, Kosten und Qualität – nicht aus Ideologie.
Integration statt Insellösung
Agenten erhalten über MCP kontrollierten Zugriff auf CRM, ERP, Helpdesk und Dokumente. Rechte, Protokollierung und menschliche Freigaben sind Teil der Architektur, nicht nachträgliche Kosmetik.
Leistungen
Vom Audit bis zum Multi-Agenten-Betrieb
Agentifizierungs-Audit
Wir kartieren Ihre Geschäftsprozesse, bewerten Automatisierungspotenzial und liefern eine priorisierte Roadmap: Welcher Prozess zuerst, mit welchem Modell, mit welchem messbaren Ziel.
Agenten-Entwicklung
Wir entwickeln Agenten für konkrete Abläufe – Posteingang, Angebotserstellung, Dokumentenprüfung, Recherche, Reporting – mit Testfällen und definierten Grenzen statt Blackbox-Magie.
MCP-Integration
Über das Model Context Protocol verbinden wir Agenten mit Ihren Systemen: eigene MCP-Server für Ihre Daten, Anbindung an Claude, ChatGPT und Codex sowie bestehende Unternehmens-Tools.
A2A und Agent Cards
Wenn mehrere Agenten zusammenarbeiten sollen, braucht es Regeln. Wir setzen Agent-zu-Agent-Kommunikation (A2A-Protokoll) und maschinenlesbare Agent Cards um, damit Agenten sich finden, verstehen und sicher delegieren.
Multi-Agenten-Orchestrierung
Zustände, Übergaben, Eskalationen und Kostenkontrolle über mehrere Agenten hinweg – mit Monitoring und klaren Verantwortlichkeiten für den produktiven Betrieb.
Enablement Ihres Teams
Do it with me statt Blackbox: Ihr Team lernt, Agenten zu betreiben, zu testen und weiterzuentwickeln. Dokumentation und Übergabe gehören zum Projekt.
Vorgehen
In vier Schritten zum produktiven Agenten
- 01
Prozess-Audit und Priorisierung
Wir identifizieren die Abläufe mit dem besten Verhältnis aus Nutzen, Datenlage und Risiko und definieren messbare Erfolgskriterien.
- 02
Architektur festlegen
Lokal, API-basiert oder hybrid; Single Agent oder Multi-Agenten-System mit A2A; welche Systeme per MCP angebunden werden und wo Menschen freigeben.
- 03
Pilot bauen und testen
Ein abgegrenzter Prozess läuft produktionsnah mit Testfällen und bekannten Soll-Ergebnissen – erst dann wird skaliert.
- 04
Betrieb und Ausbau
Monitoring, Qualitätsmetriken und Kostenkontrolle sind eingerichtet; weitere Prozesse folgen der Roadmap aus dem Audit.
Welcher Prozess wäre bei Ihnen der erste?
Bringen Sie einen Ablauf mit, der Zeit frisst. Wir sagen Ihnen ehrlich, ob er sich für einen Agenten eignet, welche Architektur passt und was Pilot und Betrieb ungefähr kosten.
Verwandte Leistungen und Grundlagen
Tiefer einsteigen
Agentifizierung berührt Infrastruktur, Schnittstellen und Sichtbarkeit. Diese Seiten führen die einzelnen Bausteine aus.
Häufige Fragen
Antworten zur Agentifizierung
Was bedeutet Agentifizierung?
Agentifizierung bezeichnet die Umstellung von Geschäftsprozessen auf KI-Agenten: Software, die mit Sprachmodellen Aufgaben plant, Werkzeuge und Unternehmenssysteme nutzt und Ergebnisse liefert – innerhalb definierter Rechte und mit menschlichen Freigaben an den entscheidenden Stellen. Im Unterschied zur klassischen Automatisierung kommt sie auch mit unstrukturierten Eingaben wie E-Mails, Dokumenten oder Tickets zurecht.
Welche Geschäftsprozesse eignen sich für KI-Agenten?
Gut geeignet sind wiederkehrende Abläufe mit klarem Ziel und digitaler Datenlage: Posteingangs-Triage, Angebots- und Rechnungsvorbereitung, Dokumentenprüfung, Recherche und Zusammenfassungen, Datenpflege in CRM und ERP sowie interne Wissenssuche. Schlecht geeignet sind Entscheidungen mit hoher rechtlicher oder finanzieller Tragweite ohne menschliche Kontrolle.
Brauchen wir dafür lokale LLMs oder reichen API-Modelle?
Das hängt vom Schutzbedarf der Daten und vom Volumen ab. Personal-, Gesundheits- oder Konstruktionsdaten sprechen für lokale Modelle auf eigener Hardware; unkritische Prozesse fahren mit API-Modellen oft schneller und günstiger. In der Praxis ist das Ergebnis häufig hybrid – wir rechnen beide Szenarien transparent durch.
Was sind MCP, A2A und Agent Cards – und warum sind sie wichtig?
MCP (Model Context Protocol) ist der Standard, über den Agenten kontrolliert auf Systeme und Daten zugreifen – unterstützt u. a. von Claude, ChatGPT und Codex. Das A2A-Protokoll regelt die Kommunikation zwischen Agenten verschiedener Anbieter, und Agent Cards beschreiben maschinenlesbar, was ein Agent kann. Wer diese Standards nutzt, baut keine Insellösung, sondern eine anschlussfähige Architektur.
Wie lange dauert ein Agentifizierungs-Projekt?
Ein Audit mit priorisierter Roadmap dauert typischerweise zwei bis vier Wochen. Ein erster produktionsnaher Pilot ist je nach Systemlandschaft in vier bis acht Wochen realistisch. Der Ausbau auf weitere Prozesse folgt danach iterativ – jeweils mit messbaren Erfolgskriterien.
Was kostet Agentifizierung?
Das hängt von Prozessanzahl, Systemlandschaft und Betriebsmodell ab. Wir starten bewusst mit einem begrenzten Audit beziehungsweise Pilot, damit Aufwand und Nutzen früh sichtbar werden – statt mit einem Großprojekt auf Verdacht. Eine konkrete Einschätzung geben wir nach einem Erstgespräch.