Was AI Agents leisten — und was sie nicht tun

AI Agents sind kein Autopilot. Sie sind steuerbare, überwachte Workflows mit klarer Verantwortungskette.

Regelbasierte Entscheidungslogik

Agents handeln nach definierten Regeln und Schwellenwerten — kein Black-Box-Verhalten.

Eskalation bei Unsicherheit

Definierte Eskalationspfade: Was tut der Agent, wenn er nicht weiterkommt? Mensch entscheidet.

Monitoring & Alerts

Jeder Agent-Lauf ist nachvollziehbar. Fehler, Ausnahmen und Drift werden automatisch gemeldet.

Auditierbarkeit

Vollständige Log-Struktur für Compliance-Anforderungen. Keine blinden Flecken im Betrieb.

Typische AI-Agent-Anwendungen

Dokumenten-Agent

Eingehende Dokumente automatisch klassifizieren, extrahieren und weiterleiten. Mit Qualitäts-Gate vor der Weiterverarbeitung.

Research-Agent

Strukturierte Informationsrecherche in definierten Quellen — mit Quellenangabe und Konfidenzwert.

Reporting-Agent

Regelmäßige Berichte automatisch erstellen, prüfen und verteilen. Trigger-basiert oder zeitgesteuert.

Kundenservice-Agent

Anfragen klassifizieren, häufige Fragen selbst beantworten, komplexe Fälle mit Kontext eskalieren.

Qualitätssicherungs-Agent

Outputs anderer KI-Systeme oder menschlicher Eingaben auf Vollständigkeit und Konsistenz prüfen.

Monitoring-Agent

Datenquellen kontinuierlich beobachten und bei definierten Ereignissen Aktionen auslösen.

Deliverables

  • Agent-Architektur-Dokumentation
  • Eskalationslogik & Regelwerk
  • Monitoring-Dashboard & Alert-Konfiguration
  • Audit-Log-Struktur
  • Betriebshandbuch (intern nutzbar)
  • Übergabe-Session mit technischem Team

Voraussetzungen

  • Definierter Anwendungsfall mit klarem Ziel
  • Zugängliche Datenquellen und APIs
  • Technische Ansprechperson im Unternehmen
  • Mandat für 4–8 Wochen Projektlaufzeit

Welcher Prozess eignet sich für einen Agent?

In 15 Minuten klären wir gemeinsam, ob und wie AI Agents in Ihrer Umgebung sinnvoll einzusetzen sind.

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