KI für Unternehmen
Wer KI richtig in seine Prozesse einbaut, wird deutlich schneller und effizienter, und selbst kleine Teams erreichen damit sehr viel.
Was dahintersteckt
KI-Agenten, die das Unternehmen kennen.
Sie schreiben Inhalte im richtigen Ton, stoßen Einkäufe an, innerhalb fester Regeln, und nehmen Arbeit ab, die heute Zeit und Aufmerksamkeit bindet.
KI, auf die Verlass ist.
Vom passenden LLM über klare Regeln bis zu Tests und Evals: damit Agenten auch im laufenden Betrieb tun, was sie sollen.
Wo KI heute Arbeit abnimmt
Einkauf
Nach festen Regeln entscheiden, wann bestellt wird, und den Kauf auf Lieferantenseiten erledigen, auch wenn jede Seite anders aussieht.
Kundenservice
Fragen zu Bestellungen beantworten, eingehende Anfragen sortieren und Kundenaufträge automatisch abarbeiten.
Angebote im Vertrieb
Aus Anfrage, Preisliste und früheren Projekten einen Angebotsentwurf erstellen.
Produkttexte
Beschreibungen für Produkte und Leistungen erzeugen, im Ton des Unternehmens.
Auswertungen
Zahlen aus mehreren Systemen zusammenführen und wiederkehrende Reports automatisch erstellen.
Sensible Daten
Dokumentation und Berichte aus Notizen, auch dort, wo Daten besonders geschützt werden müssen.
Im Betrieb gelernt
Agenten funktionieren erstaunlich gut, wenn ihr Kontext stimmt.
Tonalität, Zielgruppe, deren Bedürfnisse, wie im Unternehmen Texte entstehen: Wer das sauber festlegt und aktuell hält, bekommt einen Agenten, der weiß, wie in diesem Unternehmen gearbeitet wird.
Ohne Datengrundlage keine Automatisierung.
Ein Agent kann nur mit dem arbeiten, was er erreicht. Die Systeme, um die es geht, müssen über APIs oder MCP-Server erreichbar sein.
Regeln gehören nicht in den Agenten.
Wann eingekauft werden darf, wie viel und was danach passieren muss, sollte sich kein Agent irgendwie merken müssen. Solche Business Rules gehören in feste Systeme, die er über eine API oder MCP abfragt. Der Agent übernimmt den Freiraum dazwischen: den Teil, der sich nicht in Regeln fassen lässt, etwa den Kauf auf einer Website, die jedes Mal anders aussieht.
Dieselbe Frage, andere Antwort.
LLMs sind nicht deterministisch. Es reicht nicht, das passende Modell auszuwählen und ihm Regeln mitzugeben. Damit es sich verlässlich so verhält, wie es soll, braucht es viele Tests, Qualitätssicherung und Evals.
Wie wir zusammenarbeiten
Klein anfangen
An der Stelle, an der KI mit wenig Aufwand am meisten bringt.
Schritt für Schritt
Weiter ausbauen, statt ein großes Projekt aufzusetzen.
Dranbleiben
Was läuft, wird betreut und weiterentwickelt.
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