Agentische AI & Automatisierung

Agentische AI-Beratung

Agenten verändern, wie ein Prozess aussehen kann, nicht nur, wie schnell er läuft. Das macht ihn zuerst zu einer Frage des Betriebsdesigns und erst dann zu einer technischen: welche Entscheidungen bei Menschen bleiben, was ein Agent allein tun darf und wer für das Ergebnis geradesteht.

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Die geschäftliche Herausforderung

Einen kaputten Prozess zu automatisieren macht ihn schneller kaputt

Die meisten Prozesse haben Schritte angesammelt, die es wegen einer Systemgrenze, eines alten Prüfbefunds oder einer Person gibt, die einmal einen Fehler gemacht hat. Wer das getreu automatisiert, konserviert alles davon. Die Organisationen, die mit Agenten echten Wert schaffen, gestalten den Prozess um das herum neu, was Agenten können, und das wirft Fragen zu Verantwortung und Kontrolle auf, die kein Entwicklungsteam allein beantworten kann.

Was wir tun

Prozess und Kontrollmodell gemeinsam entwerfen

Wir bilden ab, wie die Arbeit heute läuft und wo das Urteil tatsächlich liegt, und entwerfen dann einen Zielprozess, der die Arbeit bewusst zwischen Menschen und Agenten verteilt. Dazu gehört ein ausdrückliches Kontrollmodell: was ein Agent unbeaufsichtigt tun darf, was eine Freigabe braucht, was protokolliert wird und wer verantwortet, wenn etwas schiefgeht. Wir legen außerdem fest, woran die Organisation erkennt, dass es funktioniert, denn ein Agent, der leise schlechter wird, ist schlimmer als einer, der sichtbar ausfällt.

Agentische AI-Beratung

Leistungsumfang

Agent Strategy
Agentic Workflow Design
Business Process Redesign
Human-in-the-Loop Architecture
Multi-Agent Architecture
Agent Governance
Agent Operating Models

Typische Anwendungsfälle

Einen Backoffice-Prozess um Agenten herum neu gestalten, statt seine heutige Form zu automatisieren.
Eine organisatorische Position dazu festlegen, was Agenten ohne menschliche Freigabe tun dürfen.
Eine vorgeschlagene Multi-Agenten-Architektur prüfen, bevor Änderungen daran teuer werden.
Verantwortlichkeit für Entscheidungen von Agenten in einem regulierten Prozess festlegen.

Unser Vorgehen

Prozessaufnahme

Den heutigen Ablauf, seine Verzweigungen, Ausnahmen und Korrektheitsdefinition erfassen.
Begrenzter Prototyp

Ein Prozess, zunächst nur lesend, gemessen an einem gelabelten Set, bevor geschrieben wird.
Guardrails & Freigabe

Berechtigungen, Rate Limits, Freigabepunkte und Audit-Logging vor Produktivzugriff.
Produktion & Betrieb

Stufenweiser Rollout mit laufender Evaluation, Kostenüberwachung und Rollback-Pfad.

Technologie

OpenAI
Anthropic
Google Vertex AI
Azure OpenAI
AWS Bedrock
Model Context Protocol
LangGraph
Temporal
OpenTelemetry

Sicherheit & Governance

Software, die in Ihren Systemen handelt, ist eine privilegierte Identität und wird als solche behandelt. Sie authentifiziert sich über Ihren Identity Provider, hält Least-Privilege-Scopes und kann die Rechte der handelnden Person nicht überschreiten. Werkzeugaufrufe werden validiert und ratenbegrenzt, nicht vertrauenswürdige Inhalte als Daten statt als Anweisung behandelt, und folgenreiche Aktionen erfordern menschliche Freigabe.

Zusammenarbeitsmodelle

AI-Projekt

Wir übernehmen Verantwortung für Konzeption und Umsetzung einer definierten AI-Lösung.

Forward-Deployed AI-Team

Ein interdisziplinäres AI-Team arbeitet in Ihrer Organisation und erschliesst laufend neue Potenziale.

Dediziertes AI-Team

Langfristige, dedizierte Engineering-Kapazität, zugeschnitten auf Ihren Stack und Ihr Liefermodell.

Managed AI

Wir betreiben, überwachen und verbessern produktive AI-Systeme kontinuierlich.

Warum TeamExtension.ai

Wir mussten diese Entscheidungen im Betrieb treffen

Die Fragen, an denen ein Agentenprogramm hängt, sind praktisch: wie viel Autonomie, was protokollieren, wann abbrechen. Sie gut zu beantworten setzt voraus, mit den Folgen gelebt zu haben, und das ist etwas anderes, als darüber gelesen zu haben. Wir bauen und betreiben diese Systeme, daher gründet der Rat darauf, was tatsächlich schiefging.

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Häufige Fragen

Wie viel Autonomie sollte ein Agent haben?

Beginnen Sie mit keiner und lassen Sie sie verdienen. Zuerst nur lesend, dann schreibend auf umkehrbaren Aktionen, dann freigabepflichtige Aktionen, jeder Schritt begründet durch gemessene Genauigkeit. Vorab gewährte Autonomie wird nach dem ersten Zwischenfall meist wieder entzogen, was mehr kostet, als eng zu beginnen.

Brauchen wir mehrere Agenten?

Meist weniger als vorgeschlagen. Multi-Agenten-Architekturen fügen Fehlerarten der Koordination hinzu, und die meisten Prozesse, die mehrere Agenten zu brauchen scheinen, brauchen einen Agenten mit mehreren Werkzeugen. Wir empfehlen die einfachere Struktur, sofern sich die Arbeit nicht wirklich zerlegen lässt.

Wer haftet, wenn ein Agent sich irrt?

Immer eine benannte Person. Teil dieser Arbeit ist zu entscheiden, wer das je Prozess ist, und sicherzustellen, dass sie die Sicht hat, um diese Verantwortung auszuüben. Ein Verantwortungsmodell, das bei «dem System» endet, übersteht keinen Zwischenfall.

Wie wirkt sich das auf unsere Mitarbeitenden aus?

Ehrlich gesagt verändert es Rollen, und das Gegenteil zu behaupten erschwert die Einführung. Wir arbeiten durch, welche Aufgaben wandern, was die verbleibende menschliche Arbeit wird und was das für den Zuschnitt des Teams bedeutet, als Teil des Entwurfs und nicht danach.

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