Agenten, die auf das operative Problem hin konzipiert sind.
Off-the-shelf-Agenten zwingen den Prozess in das Tool. Das Engagement-Modell kehrt diese Einschränkung um: Wir beginnen bei Ihrer operativen Reibung, grenzen ein Liefergebnis ein, konzipieren den Agenten für Ihre Wissensfläche und Systeme und bringen ihn in Produktion. Self-Service steht hier nicht zur Verfügung — Applied Engineering schon.
Warum generische KI-Agenten in Produktionsumgebungen scheitern.
Off-the-shelf-KI-Tools optimieren für den medianen Kunden, nicht für Ihren. Sie haben keinen Zugang zu Ihrem privaten Wissen, Ihren Transaktionssystemen und Ihren operativen Regeln — und keinen Anreiz, sich zu integrieren. Das Ergebnis ist eine parallele Automatisierungsschicht, die neue Silos schafft, statt die bestehenden aufzulösen.
Qualifizierte Arbeitskraft, absorbiert von Routine
Fachexperten, die ihre Woche mit Dateneingabe, Dokumenten-Triage und Abstimmung verbringen — Arbeit, die einheitlich, hochvolumig und strukturell automatisierbar ist.
Fragmentiertes Daten-Substrat
CRM, ERP, Ticketing und die dokumentarische Aufzeichnung leben in getrennten Stores. Cross-System-Reasoning ist genau die Lücke, die ein generischer Agent ohne explizite Integration nicht überbrücken kann.
Fehlender operativer Kontext
Halluzination ist ein Kontextproblem, bevor sie ein Modellproblem ist. Ein Agent ohne fundierten Zugriff auf Ihre privaten Daten, Richtlinien und historischen Ergebnisse wird selbstbewusst fabrizieren — und das in großem Maßstab.
Ein Engagement, kein Self-Service-Produkt.
In diesem Angebot gibt es keinen Drag-and-Drop-Builder. Unsere Engineers diagnostizieren die Reibung, definieren die Autoritätsperimeter des Agenten, gestalten die Retrieval- und Tool-Oberfläche und liefern den Agenten in Ihre Umgebung aus. Das Deliverable ist ein Produktionssystem, kein Prototyp, der über die Mauer zurückgeworfen wird.
Verankert in Ihrer operativen Realität
Jeder Agent ist über Agentic RAG mit Ihrer privaten Wissensfläche verdrahtet: Dokumentation, Verträge, Transaktionsdatenbanken, historische Entscheidungen. Retrieval ist auditierbar, Antworten werden an der Quelle zitiert, Out-of-Scope-Anfragen werden konzeptionell bedingt abgelehnt statt fabriziert.
Deterministische Tool-Oberfläche
Der Agent schlussfolgert, aber er handelt auch. Tool-Aufrufe tragen explizite Kontrakte und werden zur Prüfung gespeichert:
- Parsen, extrahieren und synthetisieren langer Dokumente.
- Messaging-Aktionen in Slack, WhatsApp oder Microsoft Teams initiieren.
- Lesen aus und Schreiben in CRM (HubSpot, Salesforce) und ERP, unter definierter Autorität.
- Mehrstufige Geschäftslogik über n8n-Workflow-Orchestrierung auslösen.
An der organisatorischen Realität entworfen
Aus der Organisationspsychologie heraus untersucht jedes Engagement die Handoff-Geometrie — wo der Agent autonom handelt, wo er eskaliert, wo er sich zurücknimmt. Das Ziel ist nachhaltige Adoption, nicht eine erfolgreiche Demo.
Drei Klassen von Engagements, die wir wiederholt durchführen.
Die meisten Engagements fallen in eine von drei Architekturen. Das Scoping-Gespräch legt fest, welche Architektur die operative Reibung rechtfertigt.
Dokumenten- und Daten-Intelligence
Agenten, die 500-seitige Verträge parsen, um Risikoklauseln freizulegen, oder Finanzberichte auf wesentliche Anomalien analysieren. Output ist strukturiert, zitiert und audit-fähig.
Multi-Agent-Orchestrierung
Komponierte Pipelines: ein Research-Agent sammelt, ein Analyst-Agent gleicht ab und schlussfolgert, ein Writer-Agent synthetisiert. Input und Output jedes Schritts sind einzeln inspizierbar — pro Engagement eingegrenzt; nicht jedes Feature erfordert diese Architektur.
Custom Predictive Modelling
Wo die Organisation historische Daten mit ausreichendem Signal hat, grenzen wir maßgeschneidertes Predictive Modelling ein — Churn-Risiko, Pricing-Posture, Sentiment-Klassifikation —, das LLM-Reasoning ergänzt statt repliziert. Jedes wird Fall für Fall beauftragt.
Integriert sich in Ihren Stack
Echtzeit-Benachrichtigungen, Benutzer-Synchronisierung und BI-bereite Daten. Eine Plattform, jedes Tool, das Sie bereits verwenden.
Echtzeit-Benachrichtigungen
Slack
Microsoft Teams
Google Chat
Benutzer-Bereitstellung & Synchronisierung
SCIM 2.0
Microsoft Entra ID
Okta
Google Workspace
Fortgeschrittene BI & Berichterstattung
GraphQL
Microsoft Excel
Power BI
Google Sheets
Tableau
HR-Software-Synchronisierung
BambooHR
Personio
HiBob
Factorial
Workday
Der Agent läuft dort, wo Ihre Daten liegen.
Data Residency, Souveränität und Compliance-Anforderungen bestimmen, wo der Agent bereitgestellt wird — wir passen uns an sie an, niemals um sie herum.
DSGVO-konform, Datenschutz konzeptionell verankert. Sensible Geschäftsdaten bleiben innerhalb des von Ihnen benannten Perimeters — Managed-, Private-Cloud oder On-Premise.
Managed Cloud
Wir betreiben Infrastruktur, Monitoring und Patching in Ihrem Auftrag. Availability- und Response-SLAs werden in den Engagement-Vertrag geschrieben — nicht generisch beworben.
Private Cloud oder On-Premise
Deployment in Ihren AWS-, Azure- oder GCP-Tenant — oder auf On-Premise-Infrastruktur. Daten überschreiten Ihren definierten Netzwerkperimeter nie.
Integration in bestehende Oberflächen
Der Agent erscheint dort, wo die Arbeit bereits stattfindet — Web-Konsole, Slack-Channel, Teams-Thread oder als Headless-API, die andere Systeme konsumieren.
Von operativer Reibung zum Produktionssystem, in vier Phasen.
Diagnose und Scoping
Wir legen die operative Reibung frei, definieren den Autoritätsperimeter des Agenten und identifizieren die erforderliche Wissensfläche und Tool-Integrationen. Output: eine eingegrenzte Spezifikation.
Engineering-Build
Unsere Engineers implementieren die Reasoning-Logik, wählen und konfigurieren die zugrunde liegenden Modelle und verdrahten den Retrieval-Index und die Tool-Kontrakte innerhalb einer isolierten Umgebung.
Validierung und Red-Teaming
Vor dem Produktionstraffic wird der Agent an einem repräsentativen Set realer Prompts aus dem Engagement-Scope geprüft. Failure-Modes — Halluzination, Scope-Drift, Tool-Missbrauch — werden manuell aufgedeckt und gegen explizite Akzeptanzkriterien korrigiert.
Produktion und kontinuierliches Tuning
Der Agent geht in Produktion. Performance- und Qualitätsmetriken werden unter einem laufenden Engagement überwacht; der Agent wird optimiert, sobald sich der operative Kontext weiterentwickelt.
Ein Scoping-Gespräch eröffnen.
Bringen Sie die operative Reibung, mit der Sie sich sonst abfinden würden. Wir bewerten Machbarkeit, definieren das Deliverable und antworten zu Scope, Timeline und Ökonomie.
Ein Arbeitsgespräch mit Engineers, keine Sales-Demo.
