KI-Agenten & Chatbots
KI-Agenten für reale, kontrollierbare Prozesse.
Haben Sie eine wiederkehrende Aufgabe, bei der KI helfen könnte? Wir entwickeln einen Assistenten oder Agenten, der sucht, erklärt oder begrenzte Schritte ausführt: mit freigegebenen Quellen, Berechtigungen und menschlicher Eskalation.
Ein Agent ist mehr als ein umbenannter Chatbot: Er kann Tools verwenden und den Zustand eines Systems ändern. Dadurch steigen Risiko und Prüfbedarf.
Wir unterscheiden Gesprächsantworten von Handlungen, die Dokumente anlegen, Daten ändern, Nachrichten versenden oder Abläufe starten. Jedes Tool erhält ausdrückliche Rechte und Grenzen.
Was wir gemeinsam lösen
Architektur für beherrschbare Anwendungen.
Wir stimmen Autonomie auf die Folgen eines Fehlers und die Möglichkeiten zur Beobachtung ab.
Interner Assistent
Sucht in freigegebenen Quellen, zitiert Dokumente und weist auf fehlende Informationen hin.
Chatbot zur Orientierung
Beantwortet definierte Fragen, sammelt Kontext und übergibt das Gespräch an eine Person.
Operativer Agent
Verwendet begrenzte Werkzeuge, um Schritte mit Validierung und Protokoll vorzubereiten oder auszuführen.
Vertriebsagent
Bereitet Kontext auf, klassifiziert Anfragen und schlägt Schritte vor. Eine Interaktion wird dabei nicht automatisch zum qualifizierten Lead.
Vor Ihrer Investition
Vier Fragen, die Entscheidungen mit der Realität verbinden.
| Autonomie | Was darf ohne Freigabe geschehen? | Antworten, Lesen und Schreiben haben unterschiedliche Risiken und erhalten entsprechende Kontrollen. |
|---|---|---|
| Daten | Welche Quellen darf das System nutzen? | Die Berechtigungen des Nutzers müssen auch im Gespräch erhalten bleiben. |
| Fallback | Was passiert, wenn das System etwas nicht weiß? | Ablehnung, Rückfragen und menschliche Übergabe sind Produktfunktionen, keine zu ignorierenden Ausnahmen. |
| Bewertung | Wie erkennen wir, ob es funktioniert? | Testdatensätze, Aufgabenerfolg, Fehler, Kosten und Feedback werden getrennt beobachtet. |
Vom aktuellen Problem zu einem System, das Sie betreiben können.
Anwendungsfall und Risiko
Wir definieren Nutzer, Aufgabe, Tools, Daten und die Folgen eines Fehlers.
Prototyp mit Bewertung
Wir entwickeln den kleinsten Ablauf und testen ihn mit normalen Beispielen und Grenzfällen.
Pilot mit menschlicher Kontrolle
Wir beziehen echte Nutzer ein und ergänzen Protokolle, Feedback sowie Kosten- und Handlungsgrenzen.
Betrieb und Überprüfung
Wir beobachten Regressionen, Modelle, Quellen, Berechtigungen und Verhalten im Zeitverlauf.
Geeignet, wenn sich die Aufgabe wiederholt, Daten kontrollierbar sind und das Ergebnis überprüfbar ist.
Wir beginnen mit einem begrenzten Pilotprojekt und erweitern Autonomie erst nach Nachweisen für Nutzen und Sicherheit.
Wir automatisieren keine Entscheidungen mit hohem Risiko ohne menschliche Kontrolle und Verantwortung.
Ein probabilistisches Modell kann Fehler machen. Das Produkt muss Unsicherheit und Fallback sichtbar machen.
Leitfäden für Entscheidungen
Möchten Sie das Thema vertiefen, bevor Sie eine Richtung wählen?
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RAG für Unternehmensdaten: Quellen, Rechte und Bewertung
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Der nächste Schritt
Betrachten wir die Lösung im tatsächlichen Kontext Ihres Unternehmens.
Beschreiben Sie Ihr Ziel, bisherige Versuche und aktuelle Hindernisse. Wir melden uns mit den Fragen, die den nächsten Schritt klären.
Die aktuelle Situation besprechen