Wir bauen KI-Agenten für Kundenservice, Vertrieb, Dokumentenanalyse, Reporting, Forschung und Mitarbeiterunterstützung.
Wir entwerfen KI-Agenten, die mit Unternehmenswissen, Dokumenten, CRM, E-Mail, Verfahren und operativen Prozessen verbunden sind. Der Agent kann Fragen beantworten, Dokumente analysieren, Materialien vorbereiten, Vertrieb, Kundendienst und Mitarbeiter unterstützen und seine Antworten können auf zugelassene Quellen beschränkt werden, protokolliert und zur menschlichen Zulassung weitergeleitet, wo der Prozess es erfordert.
KI unterstützt den Prozess und der Mensch kontrolliert Entscheidungen mit hohem Risiko.
KI-Agent für ein Unternehmen ist ein intelligenter Assistent für einen bestimmten Geschäftsprozess konzipiert. Kann Unternehmenswissen, Dokumente, Verfahren, CRM, E-Mails, Datenbanken und ausgewählte Tools verwenden, um Mitarbeiter oder Kunden bei wiederholten Aufgaben zu unterstützen.
Wir implementieren keine KI als Gadget. Wir beginnen mit einem bestimmten Szenario: was der Agent tun sollte, welche Quellen es verwenden kann, was es nicht tun sollte, wann es sich weigern sollte zu antworten, wann es die Angelegenheit an einen Menschen weitergeben sollte und wie man die Qualität seiner Leistung messen kann.
Zuerst organisieren wir den Bereich. Dank dieser, KI ist keine vage Ergänzung, sondern ein spezifisches Werkzeug in den Prozess.
Behandelt Gespräche in einem bestimmten Kanal, z.B. auf der Website, Gesandter, WhatsApp, Telegramm, Slack oder Discord. Kann szenariobasiert oder mit KI arbeiten.
Am besten für: FAQ, Leads, Reservierungen, einfache Tickets und repetitive Kommunikation.Unterstützt den Benutzer in einem Arbeitsbereich, z.B. hilft bei der Vorbereitung einer Antwort, fasst ein Dokument zusammen oder findet Informationen.
Am besten für: Unterstützung der Mitarbeiter, Zusammenfassungen, Entwurf der Erstellung und Büroarbeit.Hat Anweisungen, Kontext, Tools und kann mehrere Schritte in einem Prozess ausführen. Kann Integrationen verwenden, Daten speichern und nach Regeln handeln.
Am besten für: Vertrieb, Kundenservice, Dokumente, CRM, Helpdesk und operative Prozesse.Verwendet die genehmigte Wissensbasis, Dokumente und Verfahren des Unternehmens, um auf eine kontrolliertere Weise zu reagieren.
Am besten für: Unternehmenswissen, Verfahren, Dokumentation, FAQ, Kundenservice, HR und Helpdesk.Für viele Unternehmen ist der beste erste Schritt ein KI-Agent mit einer RAG Wissensbasis, denn es ermöglicht Ihnen, mit einem sicheren Szenario zu beginnen: eine Antwort auf genehmigte Dokumente und Verfahren.
Es ist am sinnvollsten, wenn das Unternehmen über viel Wissen, Dokumente, Verfahren, Abfragen oder wiederholte Aufgaben verfügt, und das Team verschwendet Zeit für die Suche nach Informationen und manuellen Zusammenfassungen.
Prozeduren, FAQs, Dokumente und Antworten werden über Ordner, E-Mails und Tabellenkalkulationen verteilt.
Mitarbeiter und Kunden fragen immer wieder nach den gleichen Dingen.
Dokumente müssen manuell gelesen, zusammengefasst und klassifiziert werden.
Material für ein Angebot, einen Bericht oder eine Entscheidung vorzubereiten, braucht zu viel Zeit.
Verkäufer analysieren manuell Anfragen und erstellen ähnliche Antworten.
Mitarbeiter verwenden KI ohne klare Regeln, Quellen und Protokolle.
Es ist unklar, auf welchen Dokumenten die generierte Antwort basiert.
Neue Mitarbeiter brauchen lange Zeit, um Verfahren zu lernen und fragen oft das Team nach Grundlagen.
Das Team verbringt Zeit für Aktivitäten, die teilweise automatisiert werden könnten.
Ein KI-Agent kann Verkäufern helfen, Anfragen schneller zu analysieren, Antworten zu erstellen, Angebote zu erstellen und Folgefragen für den Kunden vorzuschlagen.
Beispiele: Lead Zusammenfassung, Klärung Fragen, Angebot Entwurf, Folgemaßnahmen, CRM Notiz, Kundenbedarf AnalyseEin KI-Agent kann wiederholte Fragen beantworten, Informationen in der Wissensbasis suchen und Antworten für einen Berater vorbereiten.
Beispiele: FAQ, Antwortvorschläge, Ticketklassifizierung, Übergabe an die Abteilung, FallverlaufsübersichtEin KI-Agent kann Dokumente analysieren, Inhalte zusammenfassen, Daten extrahieren und eine Liste von Lücken oder Risiken für die menschliche Verifikation erstellen.
Beispiele: PDF-Analyse, Dokumentenzusammenfassung, Fristenliste, Liste der fehlenden Einträge, DokumentenklassifizierungEin KI-Agent kann als interne Wissensbasis für Mitarbeiter fungieren und das Onboarding von Neueinstellungen unterstützen.
Beispiele: HR-Verfahren, Richtlinien, Checklisten, Mitarbeiterfragen, OnboardingEin KI-Agent kann Tickets klassifizieren, Lösungen vorschlagen und Notizen für einen Spezialisten erstellen.
Beispiele: Ticket-Triage, Problemkategorie, Lösungsvorschlag, Eskalation, IT-WissensbasisEin KI-Agent kann schnelle Zusammenfassungen, Forschung, Inhaltsanalyse und Vorbereitung von Entscheidungsmaterialien unterstützen.
Beispiele: Zusammenfassung des Berichts, Liste der Schlussfolgerungen, Marktforschung, Variantenvergleich, EntscheidungsbriefEin KI-Agent kann Dokumentation, Handbücher, Verfahren, Spezifikationen und Produktmaterialien suchen.
Beispiele: Technische Handbücher, Produktdokumentation, Service-Verfahren, Unterstützung für AußendienstmitarbeiterEin KI-Agent kann Wissen organisieren, Dokumente analysieren und Arbeitsnotizen erstellen, ohne den für die endgültige Entscheidung verantwortlichen Experten zu ersetzen.
Beispiele: Dokumentzusammenfassung, Liste der Fragen, Variantenvergleich, Arbeitsentwurf einer AntwortWeniger repetitive Fragen und schnellerer Zugang zu Verfahren.
Schnellere Vorbereitung der Vertriebsmaterialien und konsequentere Kommunikation.
Schnellere Bearbeitung von Wiederholungsfragen und bessere Fallübergabe an das Team.
Weniger manuelles Lesen von Dokumenten und schnellere Vorbereitung von Anwendungen oder Schlussfolgerungen.
Schnellere Forschung und bessere Vorbereitung auf Meetings, Angebote oder Entscheidungen.
Weniger manuelle Berichtverarbeitung und schnelleres Verständnis von Daten.
Weniger Fragen an HR und schnelleres Onboarding neuer Mitarbeiter.
Schnellere Ticket-Triage und weniger manuelle Problemklassifizierung.
Bessere Vertriebsmitarbeiter arbeiten auf der Grundlage der Kontaktgeschichte und weniger vergessene Aktionen.
AI als Teil einer größeren Automatisierung, nicht nur ein Chat.
Weniger repetitive Fragen und schnellerer Zugang zu Verfahren.
Schnellere Vorbereitung der Vertriebsmaterialien und konsequentere Kommunikation.
Schnellere Bearbeitung von Wiederholungsfragen und bessere Fallübergabe an das Team.
Weniger manuelles Lesen von Dokumenten und schnellere Vorbereitung von Anwendungen oder Schlussfolgerungen.
Schnellere Forschung und bessere Vorbereitung auf Meetings, Angebote oder Entscheidungen.
Weniger manuelle Berichtverarbeitung und schnelleres Verständnis von Daten.
Weniger Fragen an HR und schnelleres Onboarding neuer Mitarbeiter.
Schnellere Ticket-Triage und weniger manuelle Problemklassifizierung.
Bessere Vertriebsmitarbeiter arbeiten auf der Grundlage der Kontaktgeschichte und weniger vergessene Aktionen.
AI als Teil einer größeren Automatisierung, nicht nur ein Chat.
Wir entwerfen den KI-Agenten als kontrolliertes Unternehmenstool. Der Agent hat ein spezifisches Ziel, Systemanweisungen, Wissensquellen, Rollen, Einschränkungen, Protokolle, Qualitätstests und Regeln für die Übertragung von Angelegenheiten auf einen Menschen.
Der KI-Agent sollte auf vorhersehbare und kontrollierte Weise arbeiten. Dies ist nicht nur ein KI-Chat, sondern ein Werkzeug, das seine Aufgabe kennt, bestimmte Quellen nutzt und die etablierten Grenzen nicht überschreitet.
Der KI-Agent unterstützt die Arbeit des Teams, sollte aber nicht unabhängig rechtliche, steuerliche, medizinische, finanzielle, HR- oder andere risikoreiche Entscheidungen ohne die Kontrolle einer verantwortlichen Person treffen.
In vielen Prozessen sollte KI die endgültige Antwort nicht ohne Kontrolle senden. Wir entwerfen einen Modus, in dem der Agent eine Skizze, Zusammenfassung oder Empfehlung erstellt und der Mensch die endgültige Aktion genehmigt.
einfache FAQ, Verfahrenssuche, interne Zusammenfassungen und geringes Risiko.
Angebote, Beschwerden, sensible Daten, Aktivitäten in CRM, Versand von Dokumenten und Streitigkeiten.
Die Preise sind Nettobeträge. Das endgültige Angebot hängt von der Anzahl der Szenarien, Wissensquellen, Dokumentenqualität, Anzahl der Nutzer, Integration, Sicherheitsanforderungen, Logging-Scope, Level von Human-in-the-Loop und Kosten von externen KI-Modellen, Hosting oder Tools ab.
Für Unternehmen, die KI umsetzen wollen, aber noch nicht wissen, welches Szenario die stärksten Auswirkungen haben wird und wie man es sicher macht.
Ergebnis: Liste der KI-Szenarien, Prioritäten, empfohlene Architektur und Plan für die erste Implementierung.
Bestellung eines AI-AuditsFür Unternehmen, die einen ersten einfachen KI-Agenten für ein einziges Szenario implementieren wollen.
Für Unternehmen, die wollen, dass der Agent auf Dokumenten, Verfahren, FAQs, Bedingungen oder Unternehmensmaterialien reagiert.
Für Unternehmen, die wollen, dass der KI-Agent Vertrieb, Kundenservice, Dokumente, CRM, Berichte oder Aufgaben zu unterstützen.
Für Unternehmen, die einen Agenten benötigen, der mehrere Schritte durchführt, mehrere Werkzeuge verwendet und Aufgaben zwischen den Rollen abgibt.
Für Unternehmen, die eine fortschrittliche KI-Lösung mit mehreren Szenarien, Rollen, Überwachung, Panel, Audit und Wartung benötigen.
Für Unternehmen, die einen Sprachagenten, Call Center-Unterstützung, automatische Anrufqualifizierung oder Sprach-KI mit CRM verbunden benötigen.
Für Unternehmen, die bereits über einen Arbeitsagenten verfügen und Szenarien, die Wissensbasis, Qualitätstests und Integrationen entwickeln wollen.
Nettopreise. Das endgültige Angebot hängt von der Anzahl der Szenarien, Wissensquellen, Integration, Datenqualität, Anzahl der Nutzer und Sicherheitsanforderungen ab. Die Kosten für KI-Modelle, Hosting und externe Tools können separat berechnet werden.
| Verpackung | Ausgangspreis | Zeit | Szenarien | RAG | Integrationen | Tools | Menschen in der Schleife | Logs | Dashboard | Unterstützung | Für wen |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| AI-Prüfung | 670 € | 3-7 Tage | Analysieren | Nein | Nein | Nein | Empfehlung | Nein | Nein | Plan | Unternehmen vor einer Entscheidung |
| Starten | 2.289 € | 1-3 Wochen | 1 | Basis | einfach | Nein | optional | Grund | Nein | 14 Tage | Erster Agent |
| RAG | 5.063 € | 3–6 Wochen | 1-2 | ja | optional | Nein | ja | ja | optional | 30 Tage | Unternehmenswissen |
| Unternehmen | 9.224 € | 6-10 Wochen | mehrere | ja | ja | Grund | ja | ja | optional | 45 Tage | Unternehmensprozesse |
| Arbeitsablauf | 13.847 € | 8-12 Wochen | mehrere | ja | ja | ja | ja | ja | ja | individuell | Mittel in den Prozess |
| Unternehmen | 20.783 € | ab 12 Wochen | viele | fortgeschritten | mehrere APIs | ja | ja | Prüfung | ja | SLA | größere Unternehmen |
| Stimme | 23.095 € | ab 12 Wochen | Stimme | optional | ja | ja | ja | ja | ja | individuell | Call Center / Stimme |
| Betreuung | 439 €/Monat | Laufend | Entwicklung | Aktualisierung | nach Bedarf | nach Bedarf | ja | ja | nach Bedarf | Laufend | Arbeitskraft |
Der endgültige Preis hängt von der Datenqualität, der Anzahl der Quellen, der Integration, den Sicherheitsanforderungen und dem Niveau der menschlichen Kontrolle ab.
Wählen Sie den nächsten Bereich. Es muss nicht die endgültige Spezifikation sein - die Antworten helfen Ihnen, die MVP, RAG, Unternehmen, Arbeitsablauf, Enterprise oder Voice Variante zu wählen.
Von der Auswahl des Szenarios gehen wir durch Risiken, Wissensquellen, Betriebsprinzipien, RAG, Konstruktion, Prüfungen, Implementierung und Überwachung.
Wir bestimmen, wo der KI-Agent die größte Wirkung haben sollte.
Wir definieren den Verantwortungsbereich und die Akzeptanz einer Person.
Wir prüfen Dokumente, Verfahren, CRM, E-Mails und Daten.
Wir definieren die Anweisungen, Einschränkungen, Stil und Eskalation.
Wir organisieren Dokumente und konfigurieren die Wissensbasis.
Wir konfigurieren Modell, Werkzeuge, Integrationen, Protokolle und Steuerung.
Wir testen typische Fragen, schwierige Fälle und Ablehnungen.
Wir starten den Agenten und trainieren Nutzer.
Wir analysieren Protokolle, verbessern Anweisungen und entwickeln Szenarien.
Das Projekt endet mit einem Arbeitswerkzeug, einer Dokumentation und einem Entwicklungsplan, nicht nur mit einem Gesprächsprototyp.
Der Effekt hängt von der Datenqualität, dem Prozess und dem Umsetzungsbereich ab, aber ein gut beschriebenes Szenario kann einige der sich wiederholenden Arbeiten reduzieren.
schnellerer Zugang zu Unternehmenswissen
weniger manuelles Schreiben ähnlicher Nachrichten
schnellere Zusammenfassungen und fehlende Liste
Effizientere Vorbereitung der Arbeitsstoffe
Die Diagramme dienen nur zur Veranschaulichung. Tatsächliche Effekte hängen von Prozess, Datenqualität, Umfang der Implementierung und der Arbeitsweise des Teams ab.
Ein KI-Agent sollte nicht nur dadurch beurteilt werden, ob er reagiert, sondern vor allem dadurch, ob er in einem bestimmten Prozess hilft und auf vorhersehbare Weise arbeitet.
die letzten 30 Tage
auf der Benutzerseite
für den Menschen
zur Verbesserung der Anweisungen
Teile des Wissens
Median
am häufigsten
Quellen nach Überprüfung
Benutzerberichte
nach Nutzung
Wie man eine Beschwerde nach 14 Tagen behandelt?
Der Agent gibt das aktuelle Fragment des Verfahrens an, legt die Bedingungen für die Annahme der Benachrichtigung fest und empfiehlt, den Fall vor dem Abschicken der endgültigen Antwort an einen Mitarbeiter weiterzuleiten.
Was wissen wir über den Kunden vor der Nachuntersuchung?
Agent holt aktuelle Notizen, Gelegenheitsstatus und offene Aufgaben ab. Bereitet eine kurze Zusammenfassung vor, ändert aber den Status in CRM nicht ohne Benutzergenehmigung.
Welche Verpflichtungen ergeben sich aus der beigefügten Vereinbarung?
Der Agent fasst die angegebenen Punkte des Vertrages zusammen, markiert die Quellfragmente und empfiehlt eine Überprüfung durch eine verantwortliche Person, wenn die Frage rechtliches Risiko betrifft.
Der Kunde meldet ein Problem mit dem Zugriff auf das Panel.
Der Agent klassifiziert das Ticket, überprüft die FAQ und schlägt eine Antwort mit Anweisungen vor. Erkennt er einen ungewöhnlichen Fehler oder sensible Daten, leitet er die Angelegenheit an einen Berater weiter.
Der KI-Agent sollte das Team unterstützen, aber nicht unabhängig Entscheidungen treffen, die menschliche Verantwortung, rechtliche, steuerliche, medizinische, finanzielle oder HR-Interpretation erfordern.
In solchen Fällen entwerfen wir einen Human-in-the-Loop-Modus: KI bereitet eine Skizze, Zusammenfassung oder Empfehlung vor, aber ein Mensch billigt die endgültige Antwort oder Aktion.
Nicht jedes Projekt benötigt seine eigene Infrastruktur. Manchmal ist ein schneller MVP am besten. In anderen Fällen lohnt es sich, eine kontrolliertere Architektur mit Protokollen, Dashboard und konstanter Wartung aufzubauen.
| Variante | Am besten geeignet für | Komplexität | Kosten | Kontrollniveau | Wann wählen |
|---|---|---|---|---|---|
| Text-Agent | einfaches Szenario und ein Kanal | niedrig | niedriger | Einsteiger | wenn das Unternehmen einen schnellen MVP will |
| Agent RAG | Unternehmenswissen, Verfahren und FAQ | mittel | mittel | hoch | wenn die Antworten auf Quellen basieren sollen |
| Agent mit Werkzeugen | CRM, E-Mail, Dokumente und Aktionen nach Genehmigung | Durchschnitt+ | Höher | hoch | wenn der Agent den Prozess unterstützen soll |
| Workflow-Agent | mehrere Schritte und mehrere Rollen im Prozess | hoch | Höher | hoch | wenn KI Teil der Automatisierung ist |
| Agent-Stimme | Stimme und Echtzeit-Anrufe | hoch | hoch | hoch | wenn der Kanal Telefon oder Hotline ist |
| Unternehmensvertreter | mehrere Quellen, Rollen, Audit und Wartung | sehr hoch | Höchste | sehr hoch | wenn KI operativ kritisch ist |
Wir kombinieren Geschäfts-, Technik- und Prozessansätze. Wir implementieren keine KI, nur um ChatGPT im Unternehmen zu haben. Wir entwerfen einen Agenten, der ein bestimmtes Ziel hat, spezifische Quellen nutzt, innerhalb etablierter Grenzen agiert und gemeinsam mit dem Unternehmen entwickelt werden kann.
KI soll ein spezifisches Problem lösen, kein Zusatz ohne Zweck sein.
Der Agent verwendet die Unterlagen, Verfahren und Daten des Unternehmens.
Antworten können auf Quellen beschränkt und protokolliert werden.
Der Agent kann sich mit CRM, Dokumenten, E-Mail und Prozessen verbinden.
Wichtige Entscheidungen bedürfen der Zustimmung einer verantwortlichen Person.
Die Implementierung kann mit MVP beginnen und um zusätzliche Szenarien erweitern.
Die Antworten sind bewusst vorsichtig: Ein KI-Agent kann den Prozess unterstützen, aber die Qualität hängt von Daten, Umfang und Kontrollrichtlinien ab.
Die einfachsten Implementierungen beginnen ab PLN 9,900 net. Ein KI-Agent mit einer Wissensbasis RAG beginnt in der Regel ab PLN 21,900 net. Ein Business Agent mit Integrationen, Protokollen und Arbeit an Prozessen beginnt ab PLN 39,900 net. Ein Workflow-Agent oder Multi-Agent beginnt ab PLN 59,900 net. System- oder Unternehmensprojekte starten ab PLN 89,900 net. AI-Audit startet ab PLN 2,900 net.
Ein einfacher KI-Agent kann in 1-3 Wochen bereit sein. Agent mit Wissensbasis RAG erfordert typischerweise 3-6 Wochen. Lösungen mit Integrationen, mehreren Szenarien und Sicherheitstests können 6-12 Wochen oder mehr erfordern.
Ein Chatbot behandelt in der Regel ein Einkanalgespräch und folgt oft einem Skript. Der KI-Agent kann das Wissen, die Tools, die Integrationen, den Kontextspeicher des Unternehmens nutzen und mehrere Schritte im Prozess durchführen. Ein Chatbot kann Teil eines KI-Agenten sein, aber ein KI-Agent ist eine breitere Lösung.
RAG ist ein Ansatz, bei dem der KI-Agent mit einer ausgewählten Wissensbasis, Dokumenten oder Unternehmensverfahren reagiert. So können Antworten eher auf validierten Quellen als auf dem allgemeinen Wissen des Modells basieren.
KI sollte nicht als unfehlbares Werkzeug behandelt werden. Deshalb entwerfen wir Anweisungen, Prüfungen, Einschränkungen, Wissensquellen, Protokolle und Eskalation für den Menschen. In wichtigen Prozessen sollte KI einen Entwurf oder eine Empfehlung vorbereiten, und ein Mensch sollte die endgültige Entscheidung genehmigen.
Ja. Der Agent kann PDF-Dokumente, Verfahren, FAQs, Vorschriften, technische Dokumentation, CRM, Dateien und andere Wissensquellen verwenden. Vor der Implementierung lohnt es sich, die Dokumente zu organisieren und zu bestimmen, welche Quellen aktuell und genehmigt sind.
Ja. Abhängig vom System und dem verfügbaren API kann ein Agent Daten aus CRM abrufen, Lead-Zusammenfassungen erstellen, Antwortentwürfe erstellen, Aufgaben erstellen oder Notizen speichern.Der Integrationsumfang hängt von den technischen Fähigkeiten von CRM ab.
Ja, aber solche Aktivitäten sollten sorgfältig gestaltet werden. Ein Agent kann eine Aufgabe, ein Memo, eine Mitteilungsentwurf oder eine Empfehlung vorbereiten. Im Falle von Aktivitäten, die Kunden, Finanzdaten, Status oder Geschäftsentscheidungen beeinflussen, lohnt es sich, menschliche Zustimmung hinzuzufügen.
Ja, aber wir empfehlen, zwischen risikoarmen Antworten und Antworten, die menschliche Kontrolle erfordern, zu unterscheiden. Einfache FAQ-Fragen können automatisch bearbeitet werden, während Angebote, Beschwerden, Entscheidungen und sensible Angelegenheiten eine Akzeptanzstufe haben sollten.
Sicherheit hängt von der Implementierungsarchitektur, dem Modellanbieter, der Datenspeicherung, den Berechtigungen und der Integration ab. Wir entwerfen Lösungen mit Zugriffskontrolle, Protokollen, Begrenzung von Wissensquellen und der Möglichkeit der Implementierung in einer kontrollierteren Umgebung, wenn der Prozess dies erfordert.
Ja. Die Wissensbasis sollte als Verfahren, Dokumente und die Angebotsänderung des Unternehmens aktualisiert werden. Dies kann manuell, in regelmäßigen Abständen oder als Teil der laufenden monatlichen Betreuung erfolgen.
Der Zweck des KI-Agenten ist nicht, das Team zu ersetzen, sondern es von sich wiederholenden Aufgaben zu entlasten, nach Wissen zu suchen und Materialien schneller vorzubereiten. Mitarbeiter treffen weiterhin Entscheidungen, bewerten Antworten und behandeln Fragen, die Rechenschaftspflicht erfordern.
Ja, Sie können eine Stimme oder Echtzeit-Agent, die Sprache erkennt, reagiert mit Stimme und verbindet sich mit ausgewählten Systemen. Allerdings ist ein solches Projekt komplexer und erfordert eine gründlichere Gesprächstests, Übertragung auf einen Menschen und Überwachung.
Ja. Meistens empfehlen wir, mit einem Szenario zu beginnen, z.B. KI-Agent von Unternehmenswissen, FAQ, Dokumentenanalyse oder Vertriebsunterstützung. Nach der Qualitätsprüfung und Wirkung können weitere Szenarien entwickelt werden.
Es ist am besten, um Beispielfragen, Dokumente, Verfahren, FAQs, Prozessbeschreibungen, eine Liste von Unternehmen Tools und Informationen darüber, wer den Agenten verwenden. Wenn das Unternehmen hat eine Menge von Dokumenten, lohnt es sich, anzugeben, welche sind aktuell und genehmigt.
Basierend auf ein paar Sätzen werden wir eine Empfehlung erarbeiten: ein AI-Audit, ein einfacher KI-Agent, ein Agent mit einer Wissensbasis RAG, eine Lösung mit Integrationen, ein Workflow-Agent oder ein größeres Systemprojekt.
Wir entwickeln KI-Agenten für Kundenservice, Vertrieb, Dokumentenanalyse, Berichtserstellung, interne Recherche und Mitarbeiterunterstützung. SmartCodeIT beginnt mit dem Prozess, den Daten, den aktuellen Tools, den Risiken und der erwarteten ersten Phase. Erst dann wählen wir die Technologie, die Integration, den Umfang der Automatisierung und die Methode der menschlichen Steuerung aus.
Die Wirkung hängt von Datenqualität, Integration, Prozess, Umfang und Teamarbeit ab. Prozesse mit hohem Risiko erfordern menschliche Kontrolle, Protokolle und klare Verantwortlichkeiten.
Einige konkrete Sätze genügen, damit wir ein Audit, eine Automatisierung, einen KI-Agenten, eine Webanwendung oder eine Systemintegration empfehlen können.