Cluster 3 · Automatisieren
KI-Agenten, die mitarbeiten
Große Sprachmodelle können mehr als chatten. Richtig integriert, erledigen sie Aufgaben: Dokumente auswerten, Anfragen beantworten, Prozesse anstoßen. Wir bauen KI-Agenten, die in Ihren Arbeitsalltag passen — sicher, überprüfbar und auf EU-Servern gehostet.
- Machbarkeitsprüfung
- Prototyp
- Produktivsystem
- Dokumentation und Schulung
Was Sie bekommen
- MachbarkeitsprüfungBewertung Ihres Anwendungsfalls: Ist ein KI-Agent die richtige Lösung? Welches Modell, welche Architektur passt?
- PrototypFunktionsfähiger Agent auf Basis Ihrer Daten, den Sie intern testen und bewerten können.
- ProduktivsystemGehärteter Agent mit Monitoring, Fehlerbehandlung und Human-in-the-loop — bereit für den Echtbetrieb.
- Dokumentation und SchulungTechnische Dokumentation und Einweisung Ihres Teams im Umgang mit dem Agenten.
Wie wir KI-Agenten aufbauen
RAG: Antworten aus Ihren Dokumenten
Retrieval-Augmented Generation (RAG) verbindet ein Sprachmodell mit Ihrer eigenen Wissensbasis. Der Agent durchsucht Ihre Dokumente und gibt fundierte Antworten — mit Quellenverweisen statt Halluzinationen.
Agenten mit Werkzeugzugriff
Ein Agent, der nur Text erzeugt, ist begrenzt. Unsere Agenten können Werkzeuge nutzen: Datenbanken abfragen, E-Mails versenden, Termine anlegen, Berechnungen durchführen. Sie definieren, was der Agent darf und was nicht.
Human-in-the-loop
Kritische Entscheidungen trifft kein Agent allein. Bei sensiblen Aktionen holt der Agent menschliche Freigabe ein, bevor er handelt. Das reduziert Fehler und schafft Vertrauen im Team.
- EU-Hosting: Alle Daten bleiben auf Servern in der Europäischen Union.
- Auftragsverarbeitung: Wir schließen AVV-Verträge mit den Modellanbietern und Hosting-Providern.
- Evaluierung: Systematische Tests mit echten Szenarien stellen sicher, dass der Agent korrekt und zuverlässig arbeitet.
So läuft die Zusammenarbeit
- Schritt 01
Anwendungsfall definieren
Welches Problem soll der Agent lösen? Welche Daten stehen zur Verfügung? Wo sind die Grenzen?
- Schritt 02
Prototyp bauen
Erster funktionsfähiger Agent auf Basis Ihrer Daten. Schnelles Feedback, schnelle Iteration.
- Schritt 03
Evaluieren und härten
Systematische Tests mit echten Szenarien. Fehlerquoten messen, Leitplanken setzen, Grenzfälle abfangen.
- Schritt 04
Ausrollen und betreiben
Deployment auf EU-Servern, Monitoring einrichten, Team schulen. Laufende Verbesserung auf Basis realer Nutzung.
Wovon der Aufwand abhängt
- Komplexität des AnwendungsfallsEin FAQ-Bot auf Basis vorhandener Dokumente ist günstiger als ein Agent, der mehrere Systeme steuert und Entscheidungen trifft.
- DatenaufbereitungWie gut sind Ihre vorhandenen Dokumente strukturiert? Aufräumen und Aufbereiten kosten Zeit, lohnen sich aber.
- Hosting und BetriebLaufende Kosten für LLM-API-Aufrufe, Server und Wartung hängen vom Nutzungsvolumen ab.
Häufige Fehler und wie Sie sie vermeiden
- Ohne klaren Anwendungsfall startenKI um der KI willen bringt nichts. Definieren Sie zuerst das Problem, dann prüfen wir, ob ein Agent die beste Lösung ist.
- Evaluierung überspringenEin Agent, der in der Demo funktioniert, kann im Alltag versagen. Ohne systematische Tests mit echten Daten riskieren Sie falsche Antworten und Vertrauensverlust.
- Datenschutz ignorierenPersonenbezogene Daten in ein Sprachmodell zu geben, ohne AVV und Hosting-Standort zu klären, ist ein Compliance-Risiko.
Häufige Fragen: KI-Agenten und LLM-Integration
- Welche Sprachmodelle setzen Sie ein?
- Wir arbeiten modellunabhängig und wählen das passende Modell für Ihren Anwendungsfall. Aktuell nutzen wir häufig GPT-4o, Claude und Gemini. Bei hohen Datenschutzanforderungen setzen wir Open-Source-Modelle ein, die auf Ihren eigenen Servern laufen.
- Können KI-Agenten meine bestehende Software anbinden?
- Ja, sofern Ihre Systeme über APIs oder Datenbank-Schnittstellen erreichbar sind. Der Agent kann dann Informationen abrufen und Aktionen auslösen — im Rahmen klar definierter Berechtigungen.
- Wie sicher sind meine Daten?
- Alle Daten verarbeiten wir auf EU-Servern. Mit den Modellanbietern schließen wir Auftragsverarbeitungsverträge ab. Sensible Daten können zusätzlich auf eigenen Servern verarbeitet werden, ohne den EU-Raum zu verlassen.
- Was kostet ein KI-Agent?
- Das hängt stark vom Anwendungsfall ab. Ein einfacher Dokumenten-Assistent kann innerhalb weniger Tage stehen. Komplexe Agenten mit mehreren Werkzeugen und Integrationen brauchen mehr Entwicklungszeit. Nach der Machbarkeitsprüfung erhalten Sie ein transparentes Angebot.
- Was passiert, wenn der Agent falsche Antworten gibt?
- Kein Sprachmodell ist fehlerfrei. Deshalb bauen wir Leitplanken ein: Quellenverweise, Konfidenz-Schwellen und Human-in-the-loop für kritische Entscheidungen. Durch laufende Evaluierung senken wir die Fehlerquote kontinuierlich.
Weitere Leistungen aus „Automatisieren“
Sprechen wir über Ihr Vorhaben.
30 Minuten, kostenlos, direkt mit Florian Gierlichs.
Oder schreiben Sie an info@match2ad.de.