AgentLabs plant und implementiert KI-Agenten-Projekte vor Ort beim Kunden — in den Prozessen, dem Wissen und den Systemen, die die Organisation bereits betreiben. Vom geschäftlichen Use-Case-Discovery bis zum Agenten live in Production, mit Integrationen, Berechtigungen, Human Handoff, Monitoring und Team-Schulung.
Wir bauen die Agent-Schicht um Systeme, Prozesse und Menschen des Kunden. So antwortet die KI nicht nur — sie versteht Kontext, sammelt Informationen, nutzt Tools, aktualisiert Systeme und bezieht Menschen an den richtigen Punkten ein.
Wir mapen die bestehende Journey, Informationsquellen, Zielsysteme, Entscheidungspunkte, Ausnahmen und Berechtigungen — und wählen einen Use Case mit klarem Geschäftswert und Messbarkeit.
Zum Implementierungsprozess →Rollendefinition, Tools, Instructions, Speicher, Arbeitsweisen, Verantwortungsgrenzen und Fehlerszenarien.
CRM, ERP, Ticketing, eCommerce, Kalender, Zahlungen, DMS, interne Systeme, Webhooks und API.
Richtlinien, Dokumente, FAQs, SharePoint, Wissensbasen und Geschäftsdaten — mit Quelle, Kontext und Berechtigungen.
Rollenbasierter Zugriff, Freigabe vor sensiblen Aktionen, Logs, Tool-Limits und KI-Nutzungsrichtlinie.
Intelligente Eskalation, Freigaben, vollständige Context-Übergabe und Kontrollpunkte, an denen Menschen die Autorität behalten.
Dokumentation von Gesprächen, Aktionen, Fehlern und Ausnahmen — um den Agenten dauerhaft zu verbessern, nicht nur am Launch-Tag.
Nach dem Wertnachweis erweitern wir auf weitere Abteilungen und Szenarien bei gemeinsamen Standards.
Die Lücke zwischen einem beeindruckenden Demo und einem Production-tauglichen Projekt liegt in Integrationen, Berechtigungen, Ausnahmen, Daten, Mitarbeiter-UX, Monitoring und operativer Verantwortung. Genau dort setzen wir an.
Wir starten klein und präzise: ein wertvoller Prozess, kontrollierter Pilot, Messung, dann Erweiterung. Das senkt Risiko und schafft Vertrauen bei Führung, IT und Fachteams.
Ziele, Schmerzpunkte, Systeme, Daten, Business Owner und KPIs.
Architektur, Tools, Berechtigungsmodell, RAG und Human Handoff.
Aufbau des Agents und Anbindung über API, Webhooks oder Connectors.
Reale Szenarien, Edge-Case-Tests, Business-Red-Team und Verhaltenstunung.
Schulung, kontrollierter Rollout, Berechtigungen, Monitoring und Support.
Leistungsanalyse und Erweiterung auf Abteilungen, Tools und weitere Agents.
Die Lösung kann im Service, Vertrieb oder Betrieb starten und später zu einem koordinierten Agents-Setup wachsen, jeweils mit passenden Wissensquellen und Tools.
Identifiziert den Kunden, findet Bestellung oder Ticket, zieht Richtlinien, führt erlaubte Aktionen aus und eskaliert bei Bedarf mit vollem Context an einen Mitarbeiter.
Stellt Qualifizierungsfragen, holt Produktinformationen, terminiert Meetings, aktualisiert CRM und führt Follow-up nach definierten Regeln aus.
Sammelt Daten, prüft Bedingungen, öffnet eine Aufgabe, aktualisiert ein System, wartet auf Freigabe und setzt automatisch den nächsten Schritt fort.
Liest Dokumente, extrahiert Felder, vergleicht mit Systemdaten, erstellt eine Zusammenfassung und übergibt zur menschlichen Freigabe, wenn die Richtlinie es verlangt.
AgentLabs kann sich über fertige Integrationen, Webhooks oder API an CRM, Commerce, Support, E-Mail, Kalender, Zahlungen und interne Systeme anbinden. Die Architektur folgt den Sicherheitsgrenzen und Prozessen des Kunden.
Integrations-Machbarkeit prüfenWir definieren im Voraus, was der Agent sehen darf, was er tun darf, wann er Freigabe einholen und wann er stoppen und an einen Menschen übergeben muss.
Eine Kontrollschicht, die das Verständnis der KI von der Erlaubnis trennt, in der realen Welt zu handeln.
In jedem Projekt legen wir Risiko- und Kontrollniveau nach Prozess fest: personenbezogene Daten, finanzielle Aktionen, Datenänderungen, Kundenverpflichtungen oder Zugriff auf interne Systeme.
Die folgenden Beispiele sind mögliche Nutzungsszenarien — keine Kundenstories oder Leistungsversprechen. Im Discovery-Gespräch prüfen wir, welche zu Ihren Systemen und Richtlinien passen.
Kunde identifizieren → Status prüfen → Richtlinie prüfen → System aktualisieren → Bestätigung senden.
Daten und Dokumente sammeln → Vollständigkeit prüfen → Kunde anlegen → Aufgaben zuweisen → Status aktualisieren.
Problem diagnostizieren → Knowledge suchen → erlaubte Aktion ausführen → Ticket öffnen oder eskalieren.
In einem fokussierten Discovery-Gespräch verstehen wir Prozess, Systeme und Daten und schlagen die Architektur für einen ersten Pilot vor — inklusive menschlicher Kontrollpunkte.
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