B2B — Automation & Build
KI-Agent-Integration
Ein maßgeschneiderter Agent (lokales Ollama, EU-gehostete Modelle oder Claude API) mit Anbindung an Ihre Tools und internen Dokumente — für Anwendungsfälle wie Support-Triage, internes Q&A und Klassifizierung.
Ein konkreter, eng definierter KI-Agent statt eines vagen “AI-Initiative”-Workshops. Wir bauen den Agenten, integrieren ihn in Ihre bestehende Tool-Landschaft und zeigen Ihrem Team, wie er sich pflegen lässt.
Was enthalten ist
- Anwendungsfall-Definition mit klarem Erfolgs-Maßstab — was genau soll der Agent tun, was nicht, woran erkennen Sie, dass es funktioniert
- Modell-Auswahl: Wir bevorzugen lokal oder in der EU gehostete Modelle (z. B. Ollama, Mistral, EU-gehostete Anbieter), wo das Datenklassen-Niveau es erlaubt. Wenn Cloud-Modelle wie Claude oder OpenAI besser zur Aufgabe passen, besprechen wir die Trade-offs vorab — inklusive Datenverarbeitungsverträgen, Region und Datenflüssen
- Integration in bestehende Tools: Slack, E-Mail, interne Wikis, Ticket-Systeme
- Optional: Retrieval-augmentierter Zugriff (RAG) auf Ihre internen Dokumente — Vektor-Store, Embedding-Pipeline, Quellen-Verweise
- Eval-Suite mit realen Beispielen, damit Sie Modell- oder Prompt-Änderungen messbar bewerten können
- Schriftliche Dokumentation: Architektur, Prompts, Eskalationspfade
Anwendungsfälle, die wir typisch sehen
- Support-Triage: eingehende Anfragen klassifizieren, Antwort-Entwurf mit Quellen
- Internes Q&A: durchsuchbare Antworten aus Confluence, Notion oder einem Datei-Share
- Dokumenten-Klassifizierung: Eingangs-Mail nach Typ, Dringlichkeit oder Kund:in einsortieren
Für wen geeignet
KMU mit einem konkreten, abgegrenzten Anwendungsfall, bei dem ein Agent messbar Zeit oder Fehler spart. Nicht geeignet als allgemeine “wir wollen mit KI was machen”-Initiative.
Was nicht enthalten ist
Keine Modell-Trainings (Fine-Tuning, RLHF) — wir arbeiten mit bestehenden Modellen. Kein laufender Betrieb; nach dem Onboarding gehört der Agent Ihnen, optionaler Retainer separat.