Managed AI Agents

Was Agenten leisten, wird gemessen, Qualität, Kosten und Eskalationen, und die Agenten werden entsprechend verbessert. Ein Agent ohne Monitoring ist ein Experiment, kein Betriebswert.

Eine Frau im Blazer steht am Kopf eines Workshop-Tischs und spricht mit vier Kollegen um sie herum, zwei davon sitzen mit Laptops, auf dem Tisch liegt ein grünes Notizbuch.
Eine Hand setzt mit einem Stift einen Haken in eine Spalte leerer Kästchen auf einem gedruckten Testprotokoll, einige Kästchen tragen schon einen Haken oder ein Kreuz, neben dem Blatt liegt ein grünes Notizbuch. Eine Frau, die ihren Stuhl vom Nachbartisch herübergerollt hat, sitzt neben einem Kollegen und spricht mit ihm an seinem Monitor, neben der Tastatur steht ein grüner Becher. Eine Frau mit einem ausgedruckten Blatt in der Hand zeigt auf einen Monitor, während ein sitzender Kollege die Hände auf der Tastatur behält, auf dem Schreibtisch liegt eine grüne Mappe.
Worauf wir schauen

Vom Pilot zum verlässlichen Betrieb.

Jeder Agent hat Kennzahlen

Abgeschlossene Vorgänge, Ergebnisqualität, Eskalationsquote und Kosten je Vorgang. Die Zahlen zeigen, ob ein Agent seinen Business Case erfüllt, nicht das Bauchgefühl.

Eskalationen sind das wichtigste Signal

Wo Agenten regelmäßig an Menschen übergeben, steckt entweder eine Lücke oder ein Systemproblem dahinter. Beides wird ausgewertet und gezielt behoben, nicht pauschal.

Änderungen sind abgesichert

Neue Modelle, geänderte Anweisungen oder erweiterte Rechte gehen erst nach einer Regressionsprüfung live. Ein Agent, der gestern funktioniert hat, soll auch morgen funktionieren.

Was Sie erhalten

Vier Dinge, die Agenten verlässlich machen.

Qualitäts- und Kostenkennzahlen

Je Agent: abgeschlossene Vorgänge, Ergebnisqualität und Kosten je Vorgang, abgeglichen mit dem Business Case.

Eskalationsanalyse

Übergaben an Menschen werden systematisch ausgewertet: Lücken schließen, Systemprobleme beheben.

Laufende Optimierung

Anweisungen, Wissen und Werkzeuge der Agenten werden auf Basis der Messung verbessert.

Abgesicherte Änderungen

Neue Modelle und Prompts gehen erst nach einer Regressionsprüfung live.

FAQ

Häufige Fragen zu Managed AI Agents

Wie messen Sie die Qualität eines Agenten?

Über definierte Testfälle und Stichproben im Betrieb: Wurde der Fall korrekt bearbeitet, hätte ein Mensch anders entschieden, war die Eskalation berechtigt. Die Kriterien kommen aus dem Anwendungsfall, nicht aus dem Modell.

Warum brauchen Agenten ein eigenes Monitoring?

Weil sich ihr Verhalten ändert, ohne dass jemand Code anfasst: neue Modellversionen, ein anderes Datenumfeld, neue Falltypen. Klassisches System-Monitoring sieht davon nichts, Agent-Monitoring misst die Ergebnisse.

Was passiert, wenn ein Agent schlechter wird?

Die Messung zeigt es früh: Qualität sinkt, Eskalationen steigen. Dann wird gezielt nachgebessert, über Anweisungen, Wissen und Werkzeuge, und die Änderung geht erst nach einer Regressionsprüfung live.

Sehen wir die Zahlen selbst?

Ja. Die Kennzahlen je Agent stehen im Leitstand, unserer Kontrollzentrale für Agenten, nicht im Maschinenraum. Verantwortliche sehen Leistung, Kosten und Trends, die Grundlage für die Entscheidung, welche Agenten ausgebaut werden.

Hängt das mit Governance zusammen?

Eng: Die Überwachung liefert die Nachweise, die Agent Governance & Oversight verlangt — protokollierte Aktionen, geprüfte Änderungen und dokumentierte Eskalationen.

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Im NATIVE Assessment entwickeln wir in vier bis acht Wochen ein klares Zielbild und einen belastbaren Business Case. Zum Festpreis, ohne offene Tagessätze.

Lächelnder Mann im dunkelblauen Anzug vor einem hellen Büro.
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