KI-Agenten einsetzen, die ganze Aufgaben übernehmen
Wir richten KI-Agenten für Aufgaben ein, bei denen jeder Fall anders aussieht. Der Agent arbeitet in festen Grenzen – mit Berechtigungen, Protokoll und Prüfschritten, die wir vorher gemeinsam festlegen. Die Freigabe bleibt bei Ihren Leuten. Und wir entwickeln die Software, die ein Agent im Alltag braucht.
KI-Agenten einsetzenGenerative KI beantwortet Fragen. Ein KI-Agent erledigt Aufgaben.
Mit ChatGPT oder Claude arbeitet heute fast jeder Betrieb: eine Frage stellen, einen Text entwerfen, ein Dokument zusammenfassen. Das ist nützlich – aber es ist kein Vorsprung mehr, und die Arbeit selbst bleibt liegen.
Ein KI-Agent übernimmt die Aufgabe: Er liest die Anfrage, gleicht sie mit Ihren Daten ab, markiert, was fehlt, und legt ein fertiges Ergebnis zur Freigabe vor. Er arbeitet in festen Grenzen – mit den Berechtigungen, Protokollen und Prüfschritten, die wir vorher gemeinsam festlegen. Seinen Wert zeigt er dort, wo sich die Regel nicht vorher aufschreiben lässt, weil jeder Fall anders aussieht.
Damit das im Alltag verlässlich läuft, braucht ein Agent mehr als ein gutes Modell: Zugriff auf die richtigen Daten, Verbindungen zu Ihren Programmen und eine Stelle, an der ein Mensch das Ergebnis prüft. Genau diese Software entwickeln wir dazu.
Was ein Agenteneinsatz umfasst
Ein Agent entsteht nicht als Produkt, sondern an einer Aufgabe aus Ihrem Betrieb. Vier Schritte, in dieser Reihenfolge.
Die erste Aufgabe finden
Sie zeigen uns echte Vorgänge aus Ihrem Betrieb. Wir prüfen, welche Aufgabe ein Agent übernehmen kann, und empfehlen den Einstieg – auch wenn er lautet, dass ein vorhandenes Werkzeug reicht. Gut geeignet sind Aufgaben, die mehrere Schritte brauchen und heute Lesen, Vergleichen und Zusammentragen kosten.
Den Agenten mit Grenzen einrichten
Der Agent bekommt feste Berechtigungen: worauf er zugreifen darf, was er selbst tun darf und wo er ein Ergebnis vorlegen muss. Jeder Schritt wird protokolliert, sodass später nachvollziehbar ist, woher eine Angabe stammt. Freigegeben wird von einem benannten Menschen.
Die Software dazu entwickeln
Ein Agent braucht Verbindungen zu Ihren Programmen, sauberen Zugriff auf die richtigen Daten und eine Oberfläche, an der jemand das Ergebnis prüft. Diese Umgebung entwickeln wir – von einzelnen Schnittstellen bis zur eigenen Business-App, wenn Ihr Ablauf eigene Regeln hat. Der Code gehört Ihnen.
Den Betrieb begleiten
Nach dem ersten Einsatz halten wir Agent und Software zuverlässig: Änderungen werden geprüft, nachvollziehbar ausgeliefert und verständlich übergeben. Neue Aufgaben kommen Schritt für Schritt dazu, wenn die erste im Alltag trägt.
Nicht jede Aufgabe braucht einen Agenten
Wir wählen den kleinsten verlässlichen Weg. Wo ein Agent der falsche ist, sagen wir das im Erstgespräch und nicht nach der Rechnung.
Die Regel steht in drei Sätzen
Lässt sich die Regel für den Normalfall in drei Sätzen aufschreiben, ist eine feste Automatisierung günstiger und leichter zu prüfen. Sie liefert bei gleicher Eingabe immer dasselbe Ergebnis. Das kann ein Agent nicht versprechen, und dafür braucht man ihn auch nicht.
Ein vorhandenes Werkzeug genügt
Claude, ChatGPT oder eine bereits eingesetzte Anwendung löst die Aufgabe, sobald sie den richtigen Kontext bekommt. Dann richten wir diese Arbeitsweise ein, statt etwas Neues zu bauen.
Die nötigen Angaben liegen noch nicht vor
Ein Agent arbeitet mit dem, was er lesen kann. Stecken die entscheidenden Angaben in Köpfen, in E-Mail-Verläufen oder auf Papier, ist der erste Schritt, sie verfügbar zu machen – und nicht, einen Agenten darauf anzusetzen.
Woran Sie unsere Arbeit prüfen können
Der beste Beleg für einen Agenten ist ein Agent, der läuft. Bei MAFU-SHERPA liest ein KI-Vertriebsassistent die Websites möglicher Kunden, bewertet die Passung anhand der tatsächlichen Kaufsignale – Maschinenpark, Losgrößen, Prozesse – und entwirft die Ansprache. Der Vertriebsmitarbeiter prüft und sendet. Der DATEV-Export beim selben Kunden zeigt die andere Seite: Dort steht die Regel fest, also läuft die Aufgabe als feste Automatisierung und nicht als Agent.
Sie sprechen direkt mit dem Entwickler, der Ihre Lösung verantwortet. Ein Pflichtenheft brauchen Sie dafür nicht – ein echter Vorgang aus Ihrem Betrieb reicht als Anfang.
Erstgespräch vereinbarenFAQ zu KI-Agenten
Was ist der Unterschied zwischen ChatGPT und einem KI-Agenten?
ChatGPT beantwortet Fragen, ein KI-Agent erledigt eine Aufgabe. Der Agent liest Ihre Daten, vergleicht, entwirft und legt ein Ergebnis zur Freigabe vor – innerhalb fester Berechtigungen und mit Protokoll. Generative KI ist der Motor; der Agent ist das eingerichtete Werkzeug, das damit einen Schritt Ihres Ablaufs übernimmt.
Wann lohnt sich ein KI-Agent – und wann nicht?
Ein Agent lohnt sich, wenn sich die Regel nicht vorher aufschreiben lässt, weil jeder Fall anders aussieht: Anfragen lesen, Daten abgleichen, Entwürfe erstellen. Können Sie die Regel für den Normalfall in drei Sätzen aufschreiben, ist eine feste Automatisierung günstiger und leichter zu prüfen – dann sagen wir das auch.
Braucht ein KI-Agent eigene Software?
Oft ja, aber nicht als Selbstzweck. Ein Agent braucht Zugriff auf die richtigen Daten, Verbindungen zu Ihren Programmen und eine Stelle, an der ein Mensch das Ergebnis prüft. Diese Umgebung entwickeln wir mit – von einzelnen Schnittstellen bis zur Individualsoftware, wenn Ihr Ablauf eigene Regeln hat.
Sprechen wir über Ihren Ablauf
Wir sprechen gern darüber, welche Büroarbeit Ihren Betrieb ausbremst, ob dafür eine App, ein Agent oder beides sinnvoll ist, und wo Individualsoftware echten Mehrwert schafft.
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