40%
der Unternehmensanwendungen werden bis Ende 2026 aufgabenspezifische KI-Agenten einbetten, gegenüber unter 5% im Jahr 2025 — Gartner, 2025
KI-Lösungen & Automatisierung
Agenten, die wissen, wann sie handeln —
und wann sie aufhören.
Ein Chatbot, der nur Fragen beantwortet, ist eine Suchleiste mit besseren Manieren. Wir bauen Agenten, die die eigentliche Arbeit erledigen — so skizziert, dass sie genau wissen, wo sie aufhören und an einen Menschen übergeben, mit vor dem Launch getesteten Fehlerfällen.
Warum es wichtig ist
Jeder baut einen Agenten. Die wenigsten verlassen je den Pilotstatus.
Jede Branchenumfrage aus 2026 zeigt dieselbe Kluft: Alle pilotieren Agenten, fast niemand betreibt sie lange genug in Produktion, damit es zählt. Teams liefern eine Demo und entdecken dann, dass die Lücke zwischen "das Modell funktioniert" und "wir vertrauen ihm genug, um die menschliche Prüfung zu entfernen" der Ort ist, an dem die meisten agentischen KI-Budgets still verschwinden.
40%+
der agentischen KI-Projekte werden bis 2027 voraussichtlich eingestellt, hauptsächlich wegen unklarem ROI und schwacher Governance — Gartner, 2025
23%
der Organisationen haben agentische KI tatsächlich skaliert, obwohl rund zwei Drittel bereits experimentieren — McKinsey, State of AI 2025
Für wen es geeignet ist
Wann KI-Automatisierung die richtige Wahl ist.
Ihr Support-Team beantwortet jeden Tag dieselben 20 Fragen.
Eine Wissensdatenbank existiert. Niemand außerhalb des Teams findet dort schnell genug etwas — und jede neue Einstellung verbringt den ersten Monat nur damit, zu lernen, wo die Dinge liegen.
Sie haben einen Chatbot gebaut, und er kann immer noch nichts reparieren.
Er beantwortet Fragen korrekt und sagt dem Kunden dann, er solle "den Support kontaktieren" — weil ihm niemand einen Weg gegeben hat, das Problem tatsächlich zu lösen.
Ihr KI-Pilot funktioniert in der Demo. Niemand entfernt die menschliche Prüfung.
Das Modell liefert. Aber es gibt keinen Verantwortlichen, keinen Evaluierungs-Harness, keinen Rollback-Plan — also wird jede Ausgabe weiterhin manuell geprüft, was die bezahlte Automatisierung still zunichtemacht.
Eine Rückerstattung braucht sechs Systeme und vierzig Minuten, jedes Mal.
Der Prozess ist gut verstanden und komplett manuell. Niemand schlägt vor, ihn zu automatisieren, weil er "nicht technisch genug" für ein echtes Projekt scheint — bis jemand die Stunden zusammenzählt.
Sie wollen Sprache, nicht noch ein Chatfenster.
Kunden rufen an. Sie wollen keine App herunterladen oder in ein Widget tippen — aber einen Sprachagenten zu bauen, der sich nicht wie ein Telefonbaum anfühlt, ist ein anderes technisches Problem als Chat.
Jemand hat das Framework gewählt, bevor jemand den Workflow kartiert hat.
LangGraph oder CrewAI wurden gewählt, weil es der Name war, über den alle sprachen — der eigentliche Prozess, in den es passen musste, wurde danach skizziert, wenn überhaupt.
Was wir bauen
Fünf Kategorien von KI-Automatisierungsarbeit.
Wissensagenten & Chatbots
RAG-basierte Assistenten, die aus Ihrer echten Dokumentation antworten. Auf das Material begrenzt, mit dem sie trainiert sind — er sagt "das habe ich nicht", statt zu raten.
Einzel- und Multi-Agenten-Orchestrierung
Aufgabenspezifische Agenten, die handeln, nicht nur antworten — mit Multi-Agenten-Orchestrierung für Workflows, die für einen einzelnen Agenten zu komplex sind.
Sprach- und Browser-/Computer-Use-Agenten
Sprachagenten für telefonbasierte Workflows und Browser-Agenten, die Oberflächen so bedienen, wie es ein Mensch tun würde, wenn keine API existiert.
Geschäftsprozessautomatisierung
Workflow-Automatisierung mit KI-Entscheidungspunkten, wo Urteilsvermögen tatsächlich gebraucht wird. Wir vereinfachen zuerst den Prozess, damit die Automatisierung nicht nur dieselben defekten Schritte beschleunigt.
KI-erweiterte interne Tools
Interne Tools, die Ihr Team bereits nutzt, aufgewertet mit KI nur dort, wo sie echte manuelle Arbeit entfernt — nie hinzugefügt, nur damit das Produkt "KI drin" sagen kann.
Wie es funktioniert
Skizziert, bevor es gebaut wird. Eskaliert, bevor es vertraut wird.
Workflow-Audit
Wir kartieren den Prozess, wie er heute tatsächlich läuft, einschließlich der manuellen Workarounds, die niemand dokumentiert hat. Hier entscheidet sich, ob die meisten agentischen Projekte überleben, bevor eine einzige Codezeile existiert. Ausgabe: kartierter Workflow, skizzierte Entscheidungspunkte.
Agenten-Design & Eskalationsgrenzen
Was der Agent allein entscheidet, was er eskaliert und auf welche Tools und Daten er zugreifen darf — diese Grenzen werden auf Papier entschieden, in einem Design-Review, bevor Code existiert. Ausgabe: Agenten-Design-Dokument, Eskalationsregeln.
Bau mit Evaluierungs-Harness
Der Agent wird gegen definierte Fälle und bekannte Fehlermodi getestet, bevor er echte Nutzer erreicht. Ausgabe: funktionierender Agent, Evaluierungsabdeckung.
Deployment mit Human-in-the-Loop, dann Übergabe
Kontrollierter Rollout mit einem sichtbaren Verantwortlichen. Entweder an Ihr Team mit Dokumentation übergeben, oder unter Scale & Evolve für laufendes Monitoring und Nachtraining fortgeführt. Ausgabe: deployter Agent, Übergabepaket oder Scale-&-Evolve-Fortführung.
Ausgewählte Arbeiten
KI-Automatisierungs-Fallstudien.
Professional Services Multi-Agent AI for Tender Optimization
Built a multi-agent AI system that reduced tender preparation from days to minutes — achieving a 4× increase in bid submission volume, near-100% compliance accuracy, and redirecting 70% of staff time from document administration to strategic analysis.
Fallstudie ansehen
Travel & Hospitality Automating Content Strategy for a Travel Agency
Built a goal-driven multi-agent AI content system for a European travel agency that tripled daily posting output, captured 100% of time-sensitive revenue opportunities overnight, and cut daily publishing work by 58% — all while maintaining brand compliance on every post.
Fallstudie ansehen
Energy AI Assistant for Hydrogen & Renewable Energy Teams
Built a multi-agent RAG system serving as an always-available domain expert for technical teams in hydrogen and renewable energy — reducing information retrieval from hours to seconds and eliminating hallucinations through rigorous RAG architecture.
Fallstudie ansehen Fragen
Häufige Fragen
Ist das ein eigenständiges Engagement oder Teil eines größeren Builds?
Beides. Es funktioniert eigenständig, wenn das Problem ein spezifischer Assistent, Agent oder eine Automatisierung ist. Es läuft auch als paralleler Workstream innerhalb eines Build-Engagements, wenn das Produkt agentische Funktionen neben dem Rest des Builds benötigt.
Welche Frameworks nutzen Sie für Agenten?
Kommt auf den Workflow an. LangGraph, CrewAI und AutoGen für Multi-Agenten-Orchestrierung, MCP für Tool-Zugriff, VAPI oder ElevenLabs für Sprache, n8n oder Make.com für Workflow-Automatisierung. Wir sind tool-agnostisch — das Framework folgt der Anforderung, nicht umgekehrt.
Wie verhindern Sie, dass ein Agent eine schädliche oder falsche Aktion ausführt?
Skizzierte Tool-Berechtigungen, explizite Eskalationsregeln und ein vor dem Rollout gebauter Evaluierungs-Harness. Jeder Agent hat eine definierte Grenze dessen, was er autonom tun kann, und einen namentlich benannten menschlichen Verantwortlichen für das, was er nicht kann.
Wohin gehen unsere Daten — verlassen sie unsere Systeme?
Kommt auf die Architektur an, die wir mit Ihnen skizzieren. Manche Engagements halten alles innerhalb Ihrer Infrastruktur; andere nutzen Drittanbieter-LLM-APIs unter vertraglichen Datenhandhabungsbedingungen. Das ist eine Entscheidung im Scoping-Gespräch, kein Standard, den wir ohne Diskussion anwenden.
Was ist die minimale Engagement-Größe und die Kosten?
(Preise noch nicht bestätigt — nur indikative Spanne.) Erste Zahlen deuten auf eine Spanne im niedrigen fünfstelligen Dollarbereich für einen gut skizzierten einzelnen Agenten oder eine Automatisierung hin, größere Multi-Agenten- oder Plattformarbeit liegt höher.
Wie schnell kann das starten?
Typischerweise innerhalb von zwei bis drei Wochen nach Vertragsabschluss, beginnend mit einem Workflow-Audit vor jeder Build-Verpflichtung.
Bereit, einen Agenten zu skizzieren, der seine eigenen Grenzen kennt?
Buchen Sie ein 30-minütiges technisches Gespräch. Bringen Sie den Workflow mit, den Sie automatisieren möchten, oder den Chatbot, der nichts bewirken kann — wir sagen Ihnen ehrlich, ob er tatsächlich agentenfähig ist.