AI Agents & Copilots

Agenten, die Aufgaben übernehmen statt nur zu antworten: Leads qualifizieren, Angebote vorbereiten, Tickets lösen. Aufgebaut auf der Plattform aus Build und geführt vom Agentic Operating Model.

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Zwei Service-Mitarbeiter mit Headsets von hinten gesehen an einem gemeinsamen Schreibtisch mit Monitoren, einer mit orangem Ohrpolster spricht in sein Mikrofon.

Eine Frau steht neben einem sitzenden Kollegen und zeigt auf seinen Monitor, während er auf einem Laptop tippt, ein oranges Notizbuch unter ihrem Arm.

Ein leerer Fokusraum, durch Glas gesehen, mit laufendem Monitor und Laptop auf einem weißen Tisch, ein Glas Wasser und eine Jacke über dem Stuhl.

Zwei Kollegen von hinten gesehen blicken auf einen Laptop, die Frau zeigt mit einem Stift auf den Bildschirm, während der Mann ein oranges Notizbuch hält.

Worauf wir schauen

Vom ersten Anwendungsfall zum Agenten im Betrieb.

Wir starten beim Prozess, nicht beim Modell

Welcher Workflow bindet heute Kapazität, welche Entscheidungen darin kann ein Agent treffen, wo muss ein Mensch übernehmen. Daraus entsteht der erste Anwendungsfall — klein genug, um ihn zu belegen, groß genug, damit er sich lohnt.

Agenten arbeiten in Ihren Systemen

Sie lesen und schreiben im CRM, nutzen die angebundenen Daten und hinterlassen protokollierte Transaktionen. Kein Schattenwerkzeug neben der Plattform, sondern Teil von ihr.

Copilots helfen, wo Menschen entscheiden

Sie bereiten vor, fassen zusammen und schlagen vor, die Verantwortung bleibt beim Team. Was der Agent allein tun darf, legen die Leitplanken fest.

Was Sie erhalten

Vier Ergebnisse, alle messbar.

Produktive Agenten

Ein Agent je Anwendungsfall im Betrieb: Leads qualifizieren, Angebote vorbereiten, Tickets lösen — messbar.

Copilots im Workflow

Vorbereitung, Zusammenfassungen und Vorschläge direkt im CRM, die Entscheidung bleibt beim Team.

Human-in-the-loop

Definierte Übergaben: Erreicht der Agent seine Grenze, übernimmt ein Mensch — mit Kontext.

Messbare Ergebnisse

Jeder Agent hat Kennzahlen: abgeschlossene Vorgänge, Qualität, Eskalationen, sichtbar im Dashboard.

FAQ

Häufige Fragen zu AI Agents & Copilots

Was unterscheidet einen Agenten von einem Chatbot?

Ein Chatbot reagiert regelbasiert auf einzelne Eingaben. Ein Agent verfolgt ein Ziel, trifft Entscheidungen, nutzt Systeme wie Ihr CRM und führt mehrstufige Aufgaben eigenständig aus. Kurz: Der Chatbot antwortet, der Agent handelt.

Welche Anwendungsfälle funktionieren zuerst?

Prozesse mit klaren Regeln und hohem Volumen: Lead-Qualifizierung, Angebotsvorbereitung, Standard-Serviceanfragen, Datenpflege. Der erste Anwendungsfall wird so gewählt, dass er sich in Wochen belegen lässt, nicht in Quartalen.

Behalten wir die Kontrolle?

Ja. Agenten erhalten eingeschränkte Rechte, ihre Aktionen werden protokolliert, sensible Schritte brauchen eine Freigabe, und definierte Übergaben holen Menschen ins Boot. Die Regeln dafür legt das Agentic Operating Model fest.

Was brauchen wir als Voraussetzung?

Verlässliche Daten und Prozesse im System, denn ein Agent ist nur so gut wie die Plattform, auf der er arbeitet. Fehlt die Basis, klärt Data & AI Readiness zuerst, was nötig ist.

Wer überwacht die Agenten im Betrieb?

Agent Monitoring & Optimization: Qualität, Kosten und Eskalationen werden laufend gemessen, die Agenten entsprechend verbessert. Betrieb statt Experiment.

Referenzen

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Lächelnder Mann im dunkelblauen Anzug vor einem hellen Büro.

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