Kann KI die Arbeit machen, statt nur darüber zu reden?
KI‑Agenten, die recherchieren, entscheiden und handeln. Von einzelnen Automatisierungen bis zu Systemen, die ganze Abläufe tragen. Gebaut für den Betrieb.
Die meisten laufen unbeaufsichtigt
Wir bauen sie seit Jahren, von kleinen Automatisierungen, die jemandem Arbeit vom Tisch nehmen, bis zu Multi‑Agenten‑Systemen, die ganze Prozesse tragen.
Der Unterschied ist Autonomie. Ein Agent beantwortet nicht nur Fragen: Er entscheidet, nutzt Werkzeuge und bringt Arbeit voran. Also muss er auch Fehler abfangen und wissen, wann ein Mensch übernimmt.
Unsere Kunden holen uns, um das zu bauen, was ihnen einen Vorsprung verschafft. Verschwiegenheit gehört zum Job. Die Details zu veröffentlichen, könnte diesen Vorsprung verraten. Wir haben in regulierten Umfeldern geliefert und in Projekten mit einem Volumen von Hunderten Millionen.
Was wir gebaut haben
Ein Kundenprodukt, angebunden an mehrere Datenquellen, darunter Altsysteme, die nie für KI gebaut wurden. Ausgelegt auf Hunderttausende Nutzer in einer regulierten Domäne.
Hinter einer Oberfläche sitzen ein Knowledge Graph, Datenbanken, Dokumente, Nutzerhistorie und Gedächtnis. Die Fachleute des Kunden steuern Wissen und Verhalten selbst, ohne Entwickler.
Ein Planungsprodukt für eine große SaaS‑Plattform.
Der Kunde beschreibt das Projekt in eigenen Worten. Das System stellt Fragen, wägt Hunderte Faktoren ab und liefert in Stunden einen vollständigen Plan. Die Fachleute behalten die Kontrolle und können jede Annahme prüfen oder überschreiben.
Ein agentisches Content‑System, das Zehntausende Seiten in einer Fachdomäne erzeugt.
Getrennte Agenten schreiben, prüfen und übersetzen. Dünne Beleglage nimmt einen vorsichtigeren Weg, und abgelehnte Inhalte gehen zur Überarbeitung zurück, bevor etwas live geht.
Ebenfalls von 2x10 gebaut
PM‑Agenten
planen die Arbeit, verteilen sie und haken nach.
E‑Mail‑Agent
liest eingehende Mails, entscheidet, was wichtig ist, und leitet weiter.
OCR‑Agent
macht aus Handschrift strukturierte Daten, ohne zu raten.
Copy‑Agent
mehrere Workflows entwerfen, vergleichen und prüfen Inhalte, bevor sie rausgehen.
Was sie tragfähig macht
Drei Fragen zählen, sobald ein Agent in Produktion geht. Keine davon dreht sich um das Modell.
- Was kostet er in großem Maßstab?Ein Design, das die Kosten pro Durchlauf ignoriert, wird genau dann teuer, wenn es nützlich wird.
- Was passiert, wenn er falsch liegt?Fehler werden passieren. Das System muss sie abfangen, bevor der Nutzer sie bemerkt, und jemanden alarmieren, wenn es das nicht kann.
- Kann dein Team ihn ändern?Wenn nur die Leute, die den Agenten gebaut haben, ihn warten können, hast du eine Hypothek. Wir bauen so, dass deine eigenen Teams damit arbeiten können.
Was wir für dich bauen könnten
- Wiederkehrende Arbeit automatisieren, die heute die Zeit deines Teams frisst.
- Recherche, Dokumente und Daten in verlässliche Ergebnisse in großem Maßstab verwandeln.
- KI in Systeme bringen, die du schon betreibst, ohne mit einer Migration zu starten.
- Prozesse über Teams und Tools hinweg zu einem funktionierenden System verbinden.
- Etwas Neues bauen, wo KI eine Fähigkeit schafft, die vorher nicht praktikabel war.
Unter der Haube
Die meisten Projekte fangen klein an: ein Gespräch, ein paar Wochen Engineering, etwas Greifbares, das du bewerten kannst. Wenn es funktioniert, bauen wir es weiter.Wenn nicht, weißt du es früh
KI‑Chatbots
Mehr als ein Chatfenster
Thema ansehenKI‑Dokumentenanalyse
Vom PDF zum Produkt
Thema ansehenDatenpipelines
Gebaut zum Skalieren
Thema ansehenN° 06 Kontakt
Erzähl mir, was du vorhast
Kein Formular, kein Ticketsystem. Schreib mir direkt und du landest bei mir, nicht in einem fremden Postfach.
Moritz Miedler · Mitgründer, antwortet persönlich