Agenten veranschaulicht.
Integration
Integration: Eure Systeme, live abgefragt: CRM, Kalender, Datenbank. Euer aktueller Stand, keine Kopien.
Beliebige Methoden: Der Werkzeugkasten fürs Urteil: ML-Modell, Scoring, Anomalie-Erkennung. Die Antwort kommt samt Konfidenz.
Euer Format: Das Ergebnis bekommt die Form, die ihr braucht: Plots, Bilder und Ton entstehen, das fertige PDF wird gesetzt und gerendert.
Übergabe: Das fertige Ergebnis landet direkt in eurem Kanal: CRM, Sheet, Slack oder Mail.
Lernen: Am Ende seiner Ausführung hält der Agent schriftlich fest, was er gelernt hat. Der nächste Lauf startet klüger.
So funktioniert ein agentischer Ablauf
Vom Auslöser über die Zwischenschritte bis zum Ergebnis, jeder Schritt protokolliert.
Eure Kanäle & Tools
ai-train
AgentGerade in Arbeit
- nimmt den Beleg an per E-Mail
- prüft gegen die Bestellung
- schreibt den Vermerk zurück in Slack
Logos als Beispiel · angebunden wird, was ihr nutzt · jedes Format, auch unstrukturiert
So integriert sich ein Agent in bestehende Kanäle
Mail, Slack, Tabelle, CRM: der Agent arbeitet dort, wo der Vorgang ohnehin stattfindet.
- Liste
- Freigabe
- Kennzahlen
- Verlauf
- Formular
- Tabelle
- Chat
5 von 7 Bausteinen im Einsatz
Rechnungsfreigabe
Oktober · 12 Belege
AgentKennzahlen
Offen
1211
Freigegeben
01
Rückfragen
1
Offene Belege
- 4711Bürobedarf Nord1.240,00 €
- 4712Druckerei Wessel3.480,50 €
- 4713Telefonie Hansa89,90 €
- 4714Kaffee & Co.212,40 €
Freigabe
Beleg 4711 · Bürobedarf Nord
Vom Agenten geprüft, Lieferschein liegt vor
- Bestellung 2291
- 1.240,00 €
- Rechnung 4711
- 1.240,00 €
- Abweichung
- 0,00 €
Verlauf
- Agent hat 12 Belege gegen die Bestellungen geprüft
- Lena hat Beleg 4711 freigegeben
- Agent hat beim Lieferanten zu 4712 nachgefragt
Rechnungsfreigabe
Rechnungsfreigabe: Fünf Bausteine. Der Agent prüft die Belege vor, Lena gibt frei, Timo fragt nach, alle sehen denselben Stand.
Terminbestätigung: Kein Baustein. Das Ergebnis ist eine Nachricht in Slack, mehr braucht dieser Vorgang nicht.
Bewerbungen sichten: Vier Bausteine. Der Agent bereitet die Profile auf, Timo lädt ein, Lena merkt vor.
So arbeitet ein Agent in einem eigenen Interface
Wenn ein Vorgang mehr braucht als eine Nachricht: mehrere Menschen und der Agent an derselben Sache.
Welcher Vorgang, und was kostet er heute?
Wir sehen uns mit euch die Vorgänge an, die viel Zeit binden, und suchen den mit dem größten Hebel. Dabei klären wir, was er euch heute kostet und woran ihr ein gutes Ergebnis erkennt. Habt ihr schon erste Ansätze, bauen wir darauf auf.
Der Vorgang mit dem größten Hebel
Ihr wisst, welcher Vorgang sich lohnt und woran wir ihn messen.
Selbst prüfen im Self-Assessment →
kostenlos
Ein Agent als Proof of Concept für euren Case
Wir bauen eine Arbeitsprobe an eurem echten Vorgang und zeigen sie im Termin. Kein Konzeptpapier und keine Quote gegen alte Entscheidungen, sondern ein Agent, als Proof of Concept für euren Case. Ihr seht am eigenen Fall, was er bringt.
Ein funktionierender Agent für euren Fall
Ihr seht ihn an eurem Vorgang arbeiten und erkennt den Mehrwert.
kostenlos
Angebunden an eure Systeme und Kanäle
Aus der Probe wird der produktive Agent: verzahnt mit euren Systemen und Daten, erreichbar in den Kanälen, in denen ihr ohnehin arbeitet. Freigaben sitzen dort, wo ihr sie braucht, die wiederholbare Strecke dazwischen läuft durch.
Agent im Echtbetrieb
Voll in eure Systeme integriert, übernimmt er eine Aufgabe Ende zu Ende.
niedriger bis mittlerer vierstelliger Betrag
Verlässlich, und mit jedem Lauf besser
Jetzt wird geerntet: Der Agent läuft im Betrieb und schafft die Arbeit, für die wir ihn gebaut haben. Wir entwickeln ihn dabei laufend weiter, messen nach und schärfen, bis er das Potenzial eures Prozesses voll ausschöpft.
Managed Agent
Systematischer Betrieb, der den maximalen Mehrwert ausschöpft.
ab 350 € / Monat
So wird ein agentischer Use Case gefunden
Erkennen, Validieren, Bauen, Begleiten: vier Schritte von der Vermutung zum laufenden Agenten.
KI in der Wissensarbeit, nüchtern eingeordnet.
Vertiefende Analysen statt Hype: was sich heute wirklich automatisieren lässt, woran Projekte scheitern und was das für eure Organisation bedeutet.
Wollt ihr es nicht allgemein, sondern für einen eurer Vorgänge wissen, ist das der Anfang unserer KI-Beratung für den Mittelstand.
Aktuell
- 01.11.2026 · 3 Min.
Wenn KI schon so extrem gut ist, warum erledigt sie dann noch nicht eure Büroarbeit?
Bei den meisten Büroaufgaben arbeitet die KI so gut wie Fachleute, ganze Aufträge schafft auch das beste Modell nur bei gut jedem fünften. Was fehlt, ist nicht das Modell, sondern das Know-how, es in den eigenen Vorgang einzubinden.
Lesen → - 22.10.2026 · 3 Min.
Macht KI eure Mitarbeitenden dumm?
Sechzig Prozent der Beschäftigten fürchten, dass KI ihre Fähigkeiten aushöhlt. Ein Versuch zeigt, wann das stimmt: wenn sie das Prüfen abgeben statt der Fleißarbeit. Und die Grenze zwischen beidem wandert mit jeder Modellgeneration nach oben.
Lesen → - 13.10.2026 · 2 Min.
Multiplayer AI: Wenn die KI fürs Team arbeitet statt für einen Einzelnen
Mit KI arbeitet im Büro bisher jeder für sich. Unter dem Begriff Multiplayer AI entsteht gerade das Gegenteil, und bei Vorgängen wie der Bewerbersichtung zählt dabei vor allem, dass alle denselben Stand sehen.
Lesen → - 07.10.2026 · 2 Min.
Sonnet 5.5 und GPT-6.1 Sol: Gleicher Preis, und trotzdem wird die Arbeit billiger
Ende September kamen binnen zwei Tagen zwei neue KI-Modelle, beide zum alten Listenpreis. Billiger und genauer wird trotzdem die Arbeit an Belegen und Anfragen, nur steht das auf keiner Preisliste.
Lesen → - 29.09.2026 · 3 Min.
Ein KI-Zugang hilft dem, der davorsitzt. Ein Agent arbeitet, wenn keiner davorsitzt
Mehr als die Hälfte der Unternehmen nutzt KI, bei Agenten stehen die meisten noch am Anfang. Welches von beiden ein Vorgang braucht, entscheidet eine Frage: Sitzt jemand davor, oder soll er ohne Menschen durchlaufen?
Lesen → - 24.09.2026 · 3 Min.
Jev versteht Sprache, schreibt aber keinen Satz. Warum gerade dieses KI-Modell Entwickler begeistert
Das neue KI-Modell Jev trifft nur Entscheidungen, etwa auf welches Konto eine Rechnung gehört, und war in Tests des Herstellers fast 200-mal schneller und über 400-mal günstiger als die stärksten Modelle, die Texte schreiben. Für den Mittelstand zählt das, weil in seinen Vorgängen vor allem entschieden wird.
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Delegieren schlägt Assistieren: was 9.700 Nutzende über echte KI-Produktivität berichten
Anthropic hat Nutzungsdaten und eine Befragung von rund 9.700 Menschen verknüpft: 86 Prozent berichten Geschwindigkeits-, 69 Prozent Qualitätsgewinne. Der interessanteste Befund steckt aber im Unterschied zwischen Assistieren und Delegieren.
Lesen → - 17.07.2026 · 4 Min.
Euer KI-Agent ist kein Kollege: was ein Experiment mit 1.261 Führungskräften zeigt
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KI-Rollout: Warum euer mittleres Management die eigentliche Engstelle ist
Eine HBR-Studie zeigt: KI-Einführungen scheitern seltener an der Technik als an der mittleren Führungsebene, die KI-Output prüfen, Nachwuchs coachen und Erwartungen erfüllen soll, ohne strukturelle Entlastung. Was das für den Mittelstand heißt.
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Modelle wechseln im Quartalsrhythmus, Tools kommen und gehen, viele Piloten enttäuschen. Eine Investition veraltet dabei nicht, sondern wird mit jeder Modellgeneration wertvoller: das eigene Unternehmenswissen, aufbereitet als semantisch durchsuchbare Wissensbasis.
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Der EuGH hat 2025 entschieden: Ob pseudonymisierte Daten personenbezogen sind, hängt vom Empfänger ab. Für KI-Projekte ändert das die Architektur-Frage grundlegend. Was das Urteil sagt, was es nicht sagt, und warum die Qualität der Pseudonymisierung jetzt das eigentliche Kriterium ist.
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Vertiefende Analysen
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Was sich in der Wissensarbeit 2026 wirklich automatisieren lässt
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Erste Agenten stecken viele selbst zusammen. Verlässlich werden sie woanders. Was einen Chat-Assistenten von einem Agenten trennt, der einen Prozess wirklich trägt.
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KI im Bildungswesen und an Hochschulen: was wirklich trägt
Zwischen Verbot und Goldgräberstimmung liegt der nüchterne Mittelweg. Was Studien über KI-gestütztes Lernen zeigen und wo Institutionen ansetzen.
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Einen Agenten prototypisiert man schnell. Die eigentliche Frage ist, wer ihn in zwei Jahren verlässlich betreibt. Eine nüchterne Entscheidungshilfe zwischen Eigenbau und gemanagtem Betrieb.
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Was der Betrieb kostet, was der Aufbau kostet, was den Punkt dazwischen bestimmt und wann sich ein Agent nicht lohnt. Die Kostenmechanik, ehrlich erklärt.
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Ein Agent lohnt sich dort, wo abgewogen wird. Die Leitfrage, mit der ihr das vorher erkennt, drei Prüfsteine für den ersten Fall und sechs Einsatzfelder. Die vollständige Fassung gibt es zusätzlich als PDF.
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Vorher das Self-Assessment: Lohnt sich ein KI-Agent bei euch?