Umsetzung
Von der Aufgabe zum produktiven Agenten
Wir schneiden den Prozess, bauen einen realistischen Prototyp und integrieren den Agenten anschließend in Repositories, Tickets, Datenquellen, Dokumente oder interne APIs.
SoftwareentwicklungCoding Agents für Recherche, Refactoring, Tests, Pull Requests und Dokumentation.
GeschäftsprozesseAgenten für Reporting, Dokumentenverarbeitung, Wissenssuche und operative Recherche.
BetriebEvaluationen, Monitoring, Freigaben, Zugriffskontrolle und nachvollziehbare Protokolle.
Wann sinnvoll?
KI-Agenten lohnen sich bei wiederkehrender, kontextreicher Arbeit
- Die Aufgabe kommt regelmäßig vor und kostet qualifizierte Zeit.
- Der Agent kann auf relevante Daten und Systeme kontrolliert zugreifen.
- Ergebnisse lassen sich prüfen, testen oder durch Menschen freigeben.
- Ein Fehler ist beherrschbar, weil klare Grenzen und Eskalationen existieren.
Beispiele
Passende Cases
Start
Wir bauen euren ersten belastbaren KI-Agenten
Im Erstgespräch prüfen wir Datenzugang, Risiken, Zielsysteme und den sinnvollsten Pilotumfang.