Ihre künftige KI-Belegschaft.
Jeder KI-Mitarbeiter ist für eine Abteilung gebaut, an Ihre bestehenden Systeme angebunden und arbeitet eigenständig — von der Sichtung von Serviceanfragen bis zur Abstimmung von Finanzberichten.
Testen Sie einen echten KI-Mitarbeiter direkt auf dieser Seite.
Wofür Unternehmen uns bauen lassen.
Lead-Qualifizierung und CRM-Pflege
Agenten, die eingehende Anfragen ansprechen, gegen Ihr Wunschkundenprofil bewerten, CRM-Datensätze pflegen und warme Gespräche an Ihren Vertrieb übergeben — ohne manuelle Datenerfassung.
Datenextraktion und Reporting
Strukturierte Daten aus Dokumenten, E-Mails und Tabellen ziehen. Berichte, Zusammenfassungen und Dashboards auf Abruf erstellen, ohne auf ein Datenteam zu warten.
Kundenservice rund um die Uhr
Einfache Anfragen jederzeit bearbeiten: aus der Wissensbasis antworten, nach Dringlichkeit sortieren und nur dann übergeben, wenn ein Mensch gebraucht wird.
Inhalte und Prozessautomatisierung
Angebote entwerfen, Rechnungen erzeugen, Termine planen und Freigaben steuern — Agenten, die den Ablauf vom Auslöser bis zum Abschluss verantworten.
Wie wir jeden Agenten bauen und ausrollen.
Jeder KI-Mitarbeiter durchläuft denselben Zyklus in vier Phasen — vom Verständnis Ihrer Abläufe bis zum laufenden Betrieb und der Verbesserung.
Analyse
Wir prüfen, wie die Abteilung tatsächlich arbeitet — Systeme, Übergaben, Entscheidungspunkte — und bewerten, wo ein Agent den größten Hebel hat. Ihre Prozesse, keine Standardvorlage.
Architektur
Wir entwerfen das Agentensystem: welche Daten es liest, in welchen Systemen es handeln darf, wo es an einen Menschen übergibt und woran der Erfolg gemessen wird.
Entwicklung und Training
Wir bauen die Agenten und trainieren sie auf Ihren Daten, Prozessen und Ihrer Sprache. Jede Aktion ist nachvollziehbar, sodass Sie genau sehen, was der Agent getan hat und warum.
Betrieb und Verbesserung
Wir betreiben die Agenten und entwickeln sie weiter. Agent-as-a-Service statt einmaliger Projektübergabe mit Handbuch.
Agenten für Ihre Abteilung.
Nach Abteilung filtern oder alle sechs KI-Mitarbeiter unten ansehen.
Tiefer einsteigen.
Artikel, Leitfäden und Erklärstücke, die zeigen, wie eigenständige Abteilungsagenten arbeiten und was sie für Ihr Unternehmen leisten können.
Was ist ein KI-Mitarbeiter?
Anders als ein Chatbot, der Fragen beantwortet, ist ein KI-Mitarbeiter ein dauerhaft laufender Agent, der in Ihren Systemen handelt: Tickets anlegen, Datensätze pflegen, Berichte erstellen und mehr.
Wie wir Agenten bauen
Jeder Agent wird für eine Abteilung gebaut, mit modularer Architektur: Wahrnehmungsschicht, Reasoning-Engine, Systemintegrationen und einer Eskalationsstufe zu menschlichen Prüfern.
Datensicherheit und Compliance
Agenten laufen in dedizierten Private Clouds, verschlüsselt bei Übertragung und im Ruhezustand. Wir trainieren keine Basismodelle mit Ihren Daten, und Sie steuern die Aufbewahrungsfristen.
Kosten und Wirtschaftlichkeit
Abgerechnet wird je Agent und Monat, mit Staffelung nach Volumen. Die meisten Kunden sehen im ersten Quartal einen positiven Effekt durch geringere Personalkosten und höheren Durchsatz.
KI-Mitarbeiter vs. Chatbot
Ein Chatbot wartet auf Fragen. Ein KI-Mitarbeiter verantwortet Ergebnisse: Er beobachtet Systeme, wird selbst aktiv, eskaliert mit Augenmaß und lernt aus Rückmeldungen, ohne von vorn trainiert zu werden.
Glossar
Von Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Tool-Calling bis zu Eskalationsstufen und Konfidenzschwellen — verständliche Definitionen der Begriffe hinter autonomen Agenten.
Selbst bauen oder beauftragen
Ein eigener KI-Agent bedeutet ML-Fachkräfte einstellen, Infrastruktur betreiben und monatelang iterieren. Unsere Agenten sind in Wochen im Einsatz und verbessern sich laufend.
Wirtschaftlichkeit verstehen
Einsparungen aus Abteilungsautomatisierung schätzen: zurückgewonnene Stunden, weniger Eskalationen, schnellere Reaktionszeiten und weniger Fehler — ab Woche eins messbar.
Sind Sie bereit für einen KI-Mitarbeiter?
Die besten Voraussetzungen: dokumentierte Abläufe, strukturierte Datenquellen, wiederkehrende, regelbasierte Aufgaben und ein klarer Punkt, an dem menschliches Urteil gefragt ist.
Erste Fälle.
Wir veröffentlichen Fallstudien nur mit Zustimmung des Kunden. Hier ein anonymisiertes Beispiel unserer Arbeit.
Compliance im Finanzsektor (anonymisiert)
Eine Finanzberatung setzt unseren Dokumenten- und Research-Agenten ein, um die Prüfung regulatorischer Meldungen und die Wettbewerbsbeobachtung zu automatisieren. Die Agenten verarbeiten heute über 200 Dokumente pro Woche und machen Compliance-Risiken in Stunden statt Tagen sichtbar.
Ein beispielhafter Fall auf Basis eines Kundenprojekts. Kundenidentität und konkrete Zahlen wurden anonymisiert.
Weitere Fallstudien folgen
Ausführliche Fallstudien veröffentlichen wir erst nach Freigabe durch den Kunden. Wenn Sie dabei sein möchten, freuen wir uns über Ihre Nachricht.