Stell dir ein Teammitglied vor, das nie müde wird, sich sofort in neue Aufgaben einarbeitet und dabei stets die geltenden Regeln und Prozesse beachtet. Was utopisch klingt, wird durch KI-Agenten für Unternehmen zur greifbaren Realität. Doch abseits des Hypes stehen viele Entscheider vor denselben Fragen: Was genau ist ein KI-Agent? Wie unterscheidet er sich vom simplen Chatbot? Und wie kannst du diese Technologie sicher und gewinnbringend in bestehende Unternehmensprozesse integrieren?
Inhaltsverzeichnis
Was sind KI-Agenten – und was unterscheidet sie von Chatbots?
Ein KI‑Agent verfolgt ein klares Ziel (z. B. „Bereite ein Projekt-Reporting aus zum letzten Quartal vor“), plant mehrere Teilschritte, nutzt Tools/Datenquellen und prüft Zwischenergebnisse.
Ein Chatbot beantwortet primär Einzelfragen – ein Agent liefert Ergebnisse.
Agent vs. Chatbot (Kurzvergleich)
| Kriterium | Chatbot | KI‑Agent |
| Zielorientierung | Frage → Antwort | Ziel → Plan → Ausführung → Ergebnis |
| Tool‑Zugriffe | begrenzt | breit (APIs, Dateien, Systeme) |
| Datenbasis | oft statisch | live & verbindungsfähig |
| Governance | häufig unklar | rollen-/rechtebasiert, protokolliert |
| Ergebnisqualität | variiert | validiert, wiederholbar |
Stell dir vor, du bittest deinen neuen digitalen Kollegen, das Quartalsabschlussreporting zu erstellen. Je nach Konfiguration reagiert er wie folgt:
- Denken und Planen: Der Agent zerlegt das Ziel in logische Schritte: „Zuerst benötige ich die Vertriebszahlen aus dem CRM, dann die Projekt-Updates aus Jira und schließlich die Budget-Übersicht aus der Finanz-Software.“
- Werkzeuge nutzen (Tool-Use): Er greift selbstständig auf die verschiedenen Systeme zu, als würde er sich dort mit einem eigenen Account anmelden. Dabei beachtet er strikt die ihm zugewiesenen Berechtigungen.
- Informationen verarbeiten: Er extrahiert die relevanten Daten, fasst sie zusammen und erkennt Zusammenhänge – zum Beispiel, dass ein Budgetüberschuss im Projekt „Alpha“ auf verschobene Meilensteine zurückzuführen ist.
- Ergebnisse liefern: Am Ende präsentiert er dir einen fertigen Report-Entwurf, inklusive einer Zusammenfassung der wichtigsten Erkenntnisse und den Quellen, auf denen seine Analyse beruht.
Der entscheidende Unterschied liegt also in der Autonomie und Zielorientierung. Während ein Chatbot auf eine Eingabe mit einer einzelnen Ausgabe reagiert, plant und führt ein KI-Agent eine Kette von Handlungen aus, um ein komplexes Ziel zu erreichen. Er ist kein reines Frage-Antwort-System, sondern ein proaktiver, digitaler Mitarbeiter.
Anwendungsfälle, die sofort Wert schaffen: Geschichten aus der Praxis
Die wahre Stärke von KI-Agenten für Unternehmen zeigt sich nicht in der Theorie, sondern in der täglichen Praxis. Lass uns in drei konkrete Szenarien eintauchen, die dir vielleicht bekannt vorkommen.
Die Jagd nach der richtigen Information: Wie die F&E-Abteilung ihre „Schatzkarte“ bekam
In der Forschungs- und Entwicklungsabteilung eines Automobilzulieferers herrschte ein bekanntes Problem: Wertvolles Wissen war über Dutzende von Netzlaufwerken, SharePoint-Seiten und alte Confluence-Instanzen verstreut. Ein erfahrener Ingenieur, kurz vor dem Ruhestand, war oft die letzte Rettung, weil er sich noch an „dieses eine Dokument von 2015“ erinnern konnte.
Der KI-Agent als Wissens-Archäologe: Anstatt eine wochenlange manuelle Suche zu starten, wurde eine KI mit einem klaren Ziel beauftragt: „Finde alle relevanten Dokumente zu Materialermüdung bei Polymer-Verbundstoffen und fasse die wichtigsten Erkenntnisse zusammen.“ Der Agent durchsuchte selbstständig alle angebundenen Systeme, analysierte Hunderte von Dokumenten – von alten PDFs bis zu aktuellen Testberichten und erstellte innerhalb von Minuten eine übersichtliche Zusammenfassung. Er markierte sogar widersprüchliche Aussagen und identifizierte Wissenslücken. Das Team sparte nicht nur Tage an Recherchezeit, sondern entdeckte auch längst vergessenes Wissen wieder.
Ergebnis: Reduzierung der Recherchezeit um 80% und Vermeidung von teuren Doppel-Entwicklungen.
Der überlastete Vertriebsinnendienst: Wie Angebote wieder pünktlich wurden
Im Vertriebsinnendienst eines mittelständischen Maschinenbauers stapelten sich die Anfragen für Standard-Ersatzteile. Jeder Kostenvoranschlag war ein manueller Prozess: Verfügbarkeit im ERP prüfen, kundenindividuelle Rabatte im CRM suchen, Lieferzeiten klären und alles mühsam in eine Angebotsvorlage kopieren. Wertvolle Zeit ging verloren, in der die Vertriebskollegen eigentlich proaktiv Kunden hätten beraten sollen.
Der KI-Agent als Angebots-Assistent: Ein Agent wurde darauf trainiert, diesen Prozess zu übernehmen. Erhält der Vertriebsinnendienst nun eine Anfrage, leitet er sie an den Agenten weiter. Dieser prüft selbstständig alle Systeme, kalkuliert den Preis korrekt und erstellt einen fertigen Angebotsentwurf im Corporate Design. Der Mitarbeiter muss das Dokument nur noch kurz prüfen und versenden.
Ergebnis: Die Angebotserstellung für Standardteile dauert nur noch 2 Minuten statt 25 Minuten. Das Team hat wieder mehr Zeit für komplexe Projekte und die Kundenzufriedenheit steigt durch die schnellen Reaktionszeiten.
Das Compliance-Rätsel: Wie die Rechtsabteilung Audits den Schrecken nahm
Für die Compliance-Abteilung eines Finanzdienstleisters war jedes interne Audit ein Albtraum. Hunderte von E-Mails, Verträgen und Prozessbeschreibungen mussten manuell gesichtet werden, um die Einhaltung einer neuen Regulierung nachzuweisen. Die Suche war fehleranfällig und band wochenlang die Kapazitäten der gesamten Abteilung.
Der KI-Agent als Audit-Unterstützung: Der Agent erhielt den Auftrag: „Sammle alle Nachweise zur Umsetzung der neuen XY-Richtlinie aus dem letzten Jahr.“ Der Agent durchforstete das Dokumentenmanagementsystem (DMS), die E-Mail-Archive und das Vertragsmanagement. Er erstellte eine lückenlose, auditierbare Dokumentation inklusive Verweisen auf die genauen Fundstellen.
Ergebnis: Die Vorbereitungszeit für das Audit wurde von drei Wochen auf zwei Tage reduziert. Die Nachweisdokumentation war vollständig und fehlerfrei.
Diese Beispiele zeigen nur einen Bruchteil der Möglichkeiten. Hier kannst Du in 10 praxiserprobte Anwendungsfälle für KI Agenten in Vertrieb, Service, HR und mehr eintauchen.
Wie KI-Agenten sicher in deine IT-Landschaft integriert werden: Architektur und Schnittstellen
Ein KI-Agent ist nur dann eine wertvolle Entlastung, wenn er sich nahtlos und sicher in deine bestehende IT-Infrastruktur einfügt. Dabei haben wir bei amber die Architektur unserer KI-Agenten für Unternehmen von Grund auf so konzipiert, dass sie die Bedenken von IT-Verantwortlichen nicht nur ernst nimmt, sondern proaktiv adressiert. Die Kernprinzipien sind dabei Kontrolle, Sicherheit und Offenheit.
Kein Kontrollverlust: Deine Daten, deine Regeln
Die vielleicht größte Sorge bei der Einführung von KI ist der potenzielle Verlust der Kontrolle über Unternehmensdaten. Unsere Architektur stellt sicher, dass du jederzeit Herr der Lage bleibst:
- Respekt vor Berechtigungen: Ein KI-Agent agiert niemals im luftleeren Raum. Er meldet sich an deinen Systemen (z.B. Microsoft 365, Confluence, Jira) mit einer eigenen Identität an oder nutzt die des jeweiligen Anwenders via Single Sign-On (SSO). Das bedeutet: Der Agent sieht und darf nur das, was auch ein menschlicher Kollege mit den gleichen Rechten sehen und dürfen würde. Es entstehen keine neuen „Super-User“, die unkontrolliert auf alles zugreifen können.
- Nachvollziehbare Aktionen: Jede Handlung, die ein Agent ausführt – jede Suche, jeder Datenexport, jeder Schreibvorgang – wird lückenlos protokolliert. Dies schafft eine auditierbare Transparenz, die für Compliance und Fehlersuche unerlässlich ist.
- Flexible Betriebsmodelle: Bei guten Anbietern entscheidest du, wo deine Daten verarbeitet werden. Ob in der sicheren EU-Cloud, in deiner eigenen Private Cloud oder vollständig On-Premises in deinem Rechenzentrum – die ideale Architektur passt sich deinen Sicherheitsanforderungen an, nicht umgekehrt.
- Nahtlose Anbindung: Offen für deine Systemlandschaft
Ein KI-Agent entfaltet seinen vollen Nutzen erst, wenn er auf die relevanten Datenquellen und Werkzeuge zugreifen kann. Deshalb setzen wir auf ein offenes und erweiterbares Integrationskonzept.
| Integrationstyp | Beispiele | Anwendungsfall |
| Standard-Konnektoren | Microsoft 365, SharePoint, Teams, Confluence, Jira, Slack | Schnelle Anbindung der wichtigsten Kollaborations- und Wissensplattformen. |
| Datenbanken & Dateisysteme | SQL-Datenbanken, Netzlaufwerke (SMB/NFS), DMS | Zugriff auf strukturierte Daten und unstrukturierte Dokumentenablagen. |
| Business-Systeme (via API) | SAP, Salesforce, DATEV, Personio | Integration in Kernprozesse wie Vertrieb, Finanzen und HR. |
| Individuelle Anbindungen | Proprietäre Inhouse-Anwendungen | Über eine flexible API-Schnittstelle können auch deine spezifischen Legacy-Systeme angebunden werden. |
Die Integration ist dabei kein einmaliger, starrer Prozess. Starte einfach mit einer einzelnen Datenquelle, etwa dem Confluence-Wiki, und binde schrittweise weitere Systeme an, sobald der Nutzen des Agenten unter Beweis gestellt ist.
Was musst du für einen rechtskonformen KI-Agenten im Unternehmen beachten?
Sicherheit, DSGVO & EU AI Act: Was Unternehmen jetzt wirklich prüfen müssen
Sobald KIs Unternehmenswissen verarbeiten, rückt ein Thema automatisch ins Zentrum: Compliance. Für Rechts-, Datenschutz- und IT-Sicherheitsabteilungen ist nicht entscheidend, wie „smart“ ein System ist – sondern ob es kontrollierbar, auditierbar und sauber in die bestehende Governance passt. Wer einen KI-Agenten einführen will, sollte deshalb systematisch auf folgende Bereiche achten:
1. Datenschutz by Design & DSGVO-Konformität
Ein konformer KI-Agent adressiert die folgenden Datenschutzfragen:
- Zweckbindung & Datenminimierung müssen technisch erzwungen sein, nicht nur organisatorisch geregelt.
- Betroffenenrechte (Auskunft, Löschung, Einschränkung) müssen auch bei KI-gestützten Prozessen durchsetzbar bleiben.
- Datenhoheit ist zentral: Wo laufen Modelle, wo liegen Indexe, wo werden Logs gespeichert? Hosting in der EU – im Idealfall in Deutschland – erleichtert die Einordnung erheblich.
Praktisch relevant wird das, sobald KI-Systeme auf geteilte Netzlaufwerke, M365 oder Ticketingsysteme zugreifen sollen, sprich genau die Systeme, die in der hiesigen Unternehmens-IT typisch sind.
2. Kein unerwünschtes Modelltraining
Eines der größten Compliance-Risiken entsteht, wenn Unternehmensdaten unkontrolliert in globale Modelle einfließen. Unternehmen sollten daher explizit prüfen:
- Werden Inhalte ausschließlich für Inferenz, nicht für Training verwendet?
- Ist vertraglich und technisch ausgeschlossen, dass Daten an Dritte weitergegeben oder in Public-Model-Pools übernommen werden?
- Gibt es klare Scopes, welche Daten ein Agent nutzen darf und welche nicht?
Eine IT-Infrastruktur, die klare Governance und stabile Systeme priorisiert, sollte hier genauestens hinschauen.
3. Zertifizierte Sicherheitsprozesse
Viele Unternehmen orientieren sich heute an etablierten Standards wie ISO 27001, um Risiken einordnen zu können. Für KI-Agenten bedeutet das:
- Zugriffskontrollen sind dokumentiert und testbar.
- Sicherheitsvorfälle werden prozessual behandelt, nicht ad hoc.
- Logs sind vollständig, manipulationssicher und revisionsfähig.
Diese Standards sind nicht „nice to have“, sondern Grundlage, um Lösungen in stark regulierten Umgebungen (z. B. Fertigung, Engineering, Service) einzusetzen.
4. EU AI Act: Vorbereitung auf kommende Pflichten
Der EU‑AI‑Act definiert erstmals klare Anforderungen entlang des Risikos eines KI-Systems. Für Unternehmen bedeutet das:
- Klassifizierung: Ist der KI-Agent ein „limited-risk“- oder „high-risk“-System?
- Dokumentation & Transparenz: Welche Daten nutzt der Agent, welche Risiken bestehen, wie wird kontrolliert?
- Human-in-the-Loop: Wo müssen Menschen Entscheidungen prüfen oder freigeben können?
- Technische Protokollierung: Jede Modellinteraktion muss auditierbar sein.
Wer heute auf KI setzt, sollte Systeme bevorzugen, die diese Anforderungen nicht erst nachträglich „dranbauen“, sondern bereits dafür ausgelegt sind, damit Compliance nicht zur Innovationsbremse wird.
Zwischenfazit zur Compliance – Long Story Short
Ein KI-Agent ist nur dann unternehmensfähig, wenn er transparent, kontrollierbar und in bestehende Sicherheits- und Datenschutzstrukturen integrierbar ist.
Das heißt konkret:
- keine Blackbox-Mechanismen
- klare, überprüfbare Datenflüsse
- vollständige Protokollierung
- technische & organisatorische Maßnahmen auf EU-Standard
- klare Governance für Modellzugriffe und Autorisierung
So entsteht nicht „KI um der KI willen“, sondern ein Werkzeug, das Rechts-, Datenschutz- und IT-Teams genauso überzeugt wie die Fachbereiche.
Dein Einführungsfahrplan: In 5 Phasen vom Pilotprojekt zum unternehmensweiten Erfolg
Die Einführung von KI-Agenten ist keine rein technische Umstellung, sondern eine strategische Veränderung. Ein durchdachter Plan ist der Schlüssel, zur Minimierung von Risiken, zum Erzielen von schnellen Erfolgen und zur Sicherung der Akzeptanz im gesamten Unternehmen. Das folgende 5-Phasen-Modell hat sich bei uns in der Praxis als effektiver Weg erwiesen, damit du vom ersten Konzept zum skalierten Betrieb gelangst:
Phase 1: Zielformulierung (Woche 1-2)
- Was passiert? Wir starten mit einem gemeinsamen Workshop, um deine aktuelle Situation zu verstehen. Welches Problem soll gelöst werden? Welcher Anwendungsfall verspricht den größten und schnellsten Nutzen? Wir definieren ein klares, messbares Ziel für ein erstes Pilotprojekt. Beispiel: „Die Bearbeitungszeit für Standard-Serviceanfragen soll um 30% reduziert werden.“
- Dein Beitrag: Du bringst die richtigen Leute an einen Tisch: einen Vertreter aus dem Fachbereich, der den Schmerzpunkt kennt, und einen Ansprechpartner aus der IT.
Phase 2: Testpilot bauen (Woche 3-6)
- Was passiert? Wir setzen den ersten KI-Agenten in einer sicheren Testumgebung auf. Wir binden die erste, wichtigste Datenquelle an (z.B. Euer Confluence-Wiki) und trainieren den Agenten auf den ausgewählten Anwendungsfall. Eine kleine Gruppe von Testnutzern gibt erstes, wertvolles Feedback.
- Dein Beitrag: Du stellst Testdaten zur Verfügung und ermöglichst den Testern, sich aktiv einzubringen.
Phase 3: Die Generalprobe (Woche 7-10)
- Was passiert? Der Pilot-Agent wird unter realen Bedingungen getestet. Wir messen die Performance anhand der zu Beginn definierten Ziele. Funktioniert alles wie erwartet? Wo gibt es noch Optimierungsbedarf? Dies ist die entscheidende Phase, um die Praxistauglichkeit zu beweisen.
- Dein Beitrag: Deine Testnutzer arbeiten mit dem Agenten und dokumentieren ihre Erfahrungen. Ehrliches Feedback ist hier Gold wert.
Phase 4: Die Einweihungsparty (Woche 11-12)
- Was passiert? Wir bewerten die Ergebnisse des Piloten gemeinsam. Ist das Ziel erreicht? Dann geht der Agent live! Wir schulen die zukünftigen Anwender und kommunizieren den Erfolg im Unternehmen. Dieser erste „Quick Win“ ist die beste Werbung für die weitere Skalierung.
- Dein Beitrag: Du feierst den Erfolg mit dem Team und planst die nächsten Schritte.
Phase 5: Skalierung und Betrieb (kontinuierlich)
- Was passiert? Nach dem ersten Erfolg ist es Zeit, die nächsten „Quick-Wins“ zu realisieren. Wir identifizieren weitere Anwendungsfälle, binden zusätzliche Datenquellen an und rollen die KI-Agenten schrittweise in weiteren Abteilungen aus. Ein zentrales Governance-Modell stellt sicher, dass du dabei nicht den Überblick verlierst.
- Dein Beitrag: Du etablierst ein internes Kompetenzteam, das die Skalierung vorantreibt und als zentraler Ansprechpartner für die Anwender dient.
Dieser strukturierte Ansatz nimmt der Einführung von KI die Komplexität und macht sie zu einem beherrschbaren, iterativen Prozess. Du musst nicht alles auf einmal machen. Starte klein, lerne schnell und baue auf deinen Erfolgen auf.
Hier findest Du unseren detaillierten 5-Phasen-Praxisleitfaden zur Implementierung von KI-Agenten – inklusive Checklisten und Best Practices.
ROI & Messung: Was KI-Agenten für Dein Unternehmen wirklich wert sind
Am Ende zählt für jede unternehmerische Entscheidung eine Frage: Was bringt es uns? Die Investition in künstliche Intelligenz ist keine Ausnahme. Der Return on Investment (ROI) von KI-Projekten lässt sich jedoch nicht immer nur in Euro und Cent messen. Er setzt sich aus harten, quantitativen Kennzahlen und weicheren, aber nicht minder wichtigen qualitativen Faktoren zusammen.
Die harten Fakten: Zeit ist Geld
Der direkteste und am einfachsten messbare Nutzen von KI-Agenten liegt in der Effizienzsteigerung. Stell dir das Beispiel unseres Vertriebsinnendienstes vor, der früher 25 Minuten für ein Standardangebot benötigte. Mit dem KI-Agenten sind es nur noch 2 Minuten. Das ist eine Zeitersparnis von 23 Minuten pro Angebot.
Rechnen wir das einmal durch:
- Annahmen:
- 20 Angebote pro Tag
- 23 Minuten Zeitersparnis pro Angebot
- Interner Stundensatz von 50 €
- Berechnung:
- Tägliche Zeitersparnis: 20 Angebote * 23 Minuten = 460 Minuten ≈ 7,7 Stunden
- Monatliche Zeitersparnis (bei 20 Arbeitstagen): 7,7 Stunden/Tag * 20 Tage = 154 Stunden
- Monetärer Nutzen: 154 Stunden 50 €/Stunde = *7.700 € pro Monat
Dieser Wert allein rechtfertigt oft schon die Investition. Doch das ist nur die Spitze des Eisbergs.
Die weichen Faktoren: Unbezahlbar, aber entscheidend
Neben den direkten Kosteneinsparungen gibt es eine Reihe von Vorteilen, die sich vielleicht nicht sofort in der Bilanz niederschlagen, aber langfristig den Unternehmenserfolg maßgeblich beeinflussen:
- Mitarbeiterzufriedenheit: Wer erledigt schon gerne stumpfsinnige, repetitive Aufgaben? Indem KI-Agenten diese Tätigkeiten übernehmen, können sich deine Mitarbeiter auf das konzentrieren, was wirklich zählt: kreative Problemlösung, strategische Planung und der direkte Kontakt mit Kunden. Das steigert nicht nur die Motivation, sondern macht dich auch als Arbeitgeber attraktiver.
- Entscheidungsqualität: KI-Agenten können in kürzester Zeit riesige Datenmengen analysieren und Zusammenhänge aufdecken, die einem Menschen verborgen geblieben wären. Dies führt zu fundierteren, datengestützten Entscheidungen in allen Unternehmensbereichen.
- Reduzierung von Fehlern: Manuelle Prozesse sind fehleranfällig. Ein Zahlendreher hier, eine vergessene E-Mail dort… Kleine Fehler können große Auswirkungen haben. KI-Agenten arbeiten mit konstanter Präzision und reduzieren das Risiko menschlicher Versehen drastisch.
- Wissensdemokratisierung: Wertvolles Expertenwissen, das heute oft in den Köpfen einzelner Mitarbeiter gefangen ist, wird durch KI-Agenten für das gesamte Unternehmen zugänglich gemacht. Das reduziert Abhängigkeiten und sichert dein Unternehmenswissen langfristig.
Der wahre Wert von KI-Agenten liegt in der Kombination dieser Faktoren. Sie sind nicht nur ein Werkzeug zur Kostensenkung, sondern ein strategischer Hebel, mit dem du dein Unternehmen agiler, intelligenter und zukunftsfähiger gestaltest.
Dein nächster Schritt: Mach den ersten Zug
Du hast nun gesehen, das KI-Agenten strategische Werkzeuge sind, mit denen Du Dein Unternehmen wissensbasierter, agiler und zukunftsfähiger machst. Dabei ist der Weg von der Theorie zur Praxis kürzer, als Du vielleicht denkst.
Bist Du bereit, zu sehen, wie ein KI-Agent mit deinen eigenen Daten und in deiner eigenen Systemumgebung arbeitet? Fordere jetzt deine persönliche Demo an. Wir zeigen dir in einem 30-minütigen Gespräch, wie wir einen ersten Anwendungsfall in deinem Unternehmen identifizieren und ihn gemeinsam mit einem risikofreien Piloten zum Leben erwecken.
FAQs: Die häufigsten Fragen zu KI-Agenten im Unternehmen
1. Was unterscheidet die KI-Agenten von amber von anderen Tools?
Während generische Assistenten wie ChatGPT mächtige Werkzeuge für allgemeine Aufgaben sind, sind unsere amberAgents speziell für den Einsatz in Unternehmen konzipiert. Der entscheidende Unterschied liegt in der sicheren und tiefen Integration in deine bestehende Systemlandschaft. Unsere Agenten arbeiten ausschließlich auf Basis deiner internen, verifizierten Datenquellen und respektieren zu 100% deine Berechtigungsstrukturen. Sie sind ein transparenter, steuerbarer und datenschutzkonformer Teil Deiner Unternehmens-IT.
2. Wie stellt ihr sicher, dass ein Agent nur die Daten sieht, die er sehen darf?
Ein amberAgent handelt niemals außerhalb der Berechtigungen, die du ihm gibst. Der Zugriff auf deine Systeme (z.B. Microsoft 365, Netzlaufwerke) erfolgt immer über eine Identität, die den gleichen Regeln unterliegt wie jeder menschliche Mitarbeiter. Wenn ein Mitarbeiter aus der Marketingabteilung keinen Zugriff auf Finanzdaten hat, hat auch ein Agent, der für ihn arbeitet, diesen Zugriff nicht. Das wird über dein bestehendes Identity Management (z.B. via SSO/Entra ID) sichergestellt.
3. Können KI-Agenten auch Daten in unseren Systemen verändern?
Ja, aber nur, wenn du es explizit erlaubst. Du hast die volle Kontrolle. Über Richtlinien (Policies) kannst du genau definieren, welche Aktionen ein Agent ausführen darf. Du kannst zum Beispiel festlegen, dass ein Agent im Service-Bereich nur „Antwort-Entwürfe erstellen“ darf, aber niemals ein Ticket final schließen kann. So kannst du mit lesenden Zugriffen starten und schrittweise mehr schreibende Fähigkeiten freigeben, wenn das Vertrauen in den Prozess gewachsen ist.
4. Wie vermeidet ihr „Halluzinationen“, also das Erfinden von Fakten?
Unsere Agenten sind darauf trainiert, quellengeführt zu arbeiten. Das bedeutet, sie erfinden keine Antworten, sondern leiten sie immer aus den von dir angebundenen, verifizierten Datenquellen ab. Für jede Aussage, die ein Agent trifft, liefert er auf Wunsch den exakten Beleg mit, also den Link zum Dokument, die Seite und den Absatz, auf dem seine Information beruht. Das macht seine Ergebnisse überprüfbar und schafft Vertrauen.
5. Funktioniert das auch mit unseren alten, selbst entwickelten Systemen?
In den meisten Fällen ja. Neben einer breiten Palette von Standard-Konnektoren für gängige Business-Anwendungen verfügen wir über eine flexible API-Schnittstelle. Über diese können wir auch ältere „Legacy“-Systeme, Datenbanken oder individuelle Inhouse-Lösungen anbinden, solange ein programmatischer Zugriff möglich ist.
6. Wie starten wir am besten, ohne uns zu übernehmen?
Der beste Weg ist ein klar fokussiertes Pilotprojekt. Wähle nicht das größte, komplexeste Problem, sondern einen Anwendungsfall mit einem klaren Schmerzpunkt und messbarem Nutzen (ein „Quick Win“). Unser 5-Phasen-Modell ist genau darauf ausgelegt, dich sicher und schrittweise von diesem ersten Piloten zum unternehmensweiten Erfolg zu führen. Konzentriere dich auf ein Ziel, einen Fachbereich und eine Datenquelle – und baue darauf auf.