KI-Agenten & Prozessautomatisierung

Informationen suchen, Daten übertragen, Vorgänge nachbearbeiten: Viele Abläufe kosten Ihr Team täglich Zeit. Wir entwickeln KI-Lösungen, die solche Aufgaben übernehmen – eingebunden in Ihre Anwendungen, mit klaren Zuständigkeiten und Freigaben.

AIgent verbindet diese Bausteine als souveräne KI-Agentenplattform: Agenten, geprüfte Skills, Firmenwissen, Modellwahl und kontrollierten Betrieb in der Swiss Cloud oder On-Premise. Die Fallstudie zeigt die Architektur dahinter.

KI-Agenten, die in Ihren Systemen arbeiten

Ein Agent soll einen Vorgang weiterbringen: Informationen zusammentragen, Werkzeuge nutzen und nächste Schritte ausführen. Wir verbinden KI-Agenten mit Ihren Schnittstellen, Datenquellen und Anwendungen, damit aus einer Anfrage ein bearbeiteter Vorgang wird.

Zum Beispiel: Eingehende Anfragen einordnen, relevante Kundendaten abrufen, eine Antwort vorbereiten und nach Freigabe den Vorgang im System aktualisieren.

Der passende Harness für Ihren Prozess

Der Agent-Harness steuert, wie ein Agent arbeitet: welche Werkzeuge er nutzen darf, welchen Kontext er erhält und wann ein Mensch entscheiden muss. Wir integrieren bestehende Harnesses oder entwickeln eine passende Lösung für Ihre Anforderungen. Dazu gehören Berechtigungen, Fehlerbehandlung und nachvollziehbare Ausführung.

Ihr Prozesswissen als wiederverwendbare Skills

Wir übersetzen Ihre Arbeitsabläufe in Skills: konkrete Anweisungen, Regeln und Werkzeuge für wiederkehrende Aufgaben. So können Agenten etwa Dokumente prüfen, Berichte vorbereiten oder interne Vorgänge bearbeiten – nach Ihren Vorgaben. Diese Skills entwickeln, testen und pflegen wir gemeinsam mit Ihrem Team.

Unternehmenswissen und visuelle Daten nutzbar machen

Mit LLMs und RAG erschliessen wir Informationen aus Ihren Dokumenten und Wissensbeständen für Suche, Assistenz und automatisierte Abläufe. Wo Bilder oder Videos Teil des Prozesses sind, ergänzen wir Vision AI für Erkennung, Klassifikation und Analyse.

Mit einem konkreten Ablauf starten

Geeignete Startpunkte sind etwa die Bearbeitung eingehender Anfragen, der Abgleich von Dokumenten oder die Vorbereitung interner Berichte. Wir klären zuerst, ob KI nötig ist oder eine klassische Integration die Aufgabe bereits zuverlässig löst. Den Nutzen beurteilen wir anhand von Bearbeitungszeit, Fehlern und dem Aufwand für menschliche Prüfung.

Gemeinsam wählen wir einen Prozess, bei dem sich Automatisierung lohnt. Wir klären Datenzugriffe, Erfolgskriterien und Freigaben, setzen einen ersten Ablauf um und prüfen ihn an realen Fällen. Was sich bewährt, integrieren wir in den Betrieb und entwickeln es weiter.

Lassen Sie uns über Ihren Prozess sprechen.

Häufige Fragen

Können wir unsere bestehenden Systeme und KI-Werkzeuge weiter nutzen?

Ja. Wir prüfen vorhandene Schnittstellen, Modelle und Harnesses und bauen darauf auf, wo sie Ihre Anforderungen erfüllen. Individuell entwickeln wir die Teile, die für Ihren Prozess fehlen.

Wie behalten wir die Kontrolle über die Agenten?

Wir legen fest, welche Daten und Werkzeuge ein Agent nutzen darf und welche Aktionen eine Freigabe brauchen. Tests mit typischen und fehlerhaften Eingaben, Protokollierung und Monitoring machen Ergebnisse überprüfbar und helfen, Probleme im Betrieb zu erkennen.

Ist ein KI-Agent revDSG-konform möglich?

Ja, wenn die Architektur es hergibt: Audit-Log nach Art. 4 DSV, Human-in-the-Loop-Gates für heikle Aktionen und Klarheit darüber, wo Personendaten tatsächlich landen. Welche vier Anforderungen das revidierte Datenschutzgesetz an ein KI-System stellt, steht Norm für Norm in revDSG-konforme KI-Architektur.

Können wir ein LLM in der Schweiz selbst betreiben?

Ja. Für sensible Daten betreiben wir Open-Weight-Modelle auf Schweizer Infrastruktur, mit GPU-Scheduling auf Kubernetes. Anbietervergleich, Kostenrechnung und die Stellen, an denen Souveränität bricht, stehen in Souveräne KI-Inferenz in der Schweiz.

Mit welchen Modellen arbeitet ihr?

Mit dem Modell, das zur Aufgabe und zu Ihren Datenschutzanforderungen passt: Claude, OpenAI und Gemini über deren APIs, oder selbst gehostete Open-Weight-Modelle, wenn Daten das Haus nicht verlassen dürfen. Die Architektur bauen wir so, dass das Modell austauschbar bleibt.

Wie stellt ihr Qualität sicher, wenn KI den Code schreibt?

Durch Architekturentscheide und Reviews von Menschen. KI vervielfacht die Code-Menge; unsere Aufgabe ist, dass daraus weniger Code entsteht, nicht mehr. Wie wir das konkret machen, steht in KI schreibt den Code. Wer schreibt die Architektur?

Sie möchten Software mit KI entwickeln lassen? Unsere KI-gestützte Softwareentwicklung beschreibt den Weg von Anforderungen über Qualitätssicherung bis zum Release.