KI-Agenten eröffnen neue Möglichkeiten, Geschäftsprozesse zu automatisieren, Unternehmenswissen nutzbar zu machen und bestehende IT-Systeme intelligenter miteinander zu verbinden. Ihr Potenzial entfalten sie jedoch nicht allein durch den Einsatz großer Sprachmodelle (LLMs), sondern durch die durchdachte Integration in die vorhandene Unternehmensarchitektur.
Wir unterstützen Unternehmen bei der Konzeption, Entwicklung und Einführung von AI-enabled Business Solutions und KI-Agenten – von ersten Prototypen bis zu integrierten, produktionsreifen Lösungen. Unser Fokus liegt auf pragmatischer Umsetzung, offenen Standards, kontrolliertem Systemzugriff und langfristiger Unabhängigkeit von einzelnen Technologieanbietern.
Warum KI-Agenten?
Klassische Unternehmenssoftware folgt überwiegend vordefinierten Regeln und Prozessen. Dieser Ansatz ist zuverlässig und für viele Aufgaben unverzichtbar. Er stößt jedoch an Grenzen, wenn Informationen aus unterschiedlichen Quellen zusammengeführt, unstrukturierte Anfragen interpretiert oder mehrstufige Aufgaben flexibel bearbeitet werden müssen.
KI-Agenten erweitern bestehende Systeme um Fähigkeiten zur kontextbezogenen Informationsverarbeitung und Aufgabenausführung. Sie können Informationen analysieren, nächste Schritte vorbereiten, geeignete Werkzeuge aufrufen und definierte Abläufe über mehrere Systeme hinweg unterstützen.
Typische geschäftliche Vorteile sind:
- Weniger manueller Aufwand: Wiederkehrende Informations- und Bearbeitungsschritte werden automatisiert.
- Besserer Zugang zu Unternehmenswissen: Mitarbeiter erhalten relevante Informationen aus Dokumentationen, Wissensdatenbanken und Unternehmenssystemen.
- Intelligentere Prozessunterstützung: Komplexe Anfragen können analysiert und in strukturierte Arbeitsschritte überführt werden.
- Integration bestehender Systeme: KI-Funktionen lassen sich über APIs und vorhandene Integrationsschichten in bestehende Anwendungen einbinden.
- Schnellere Informationsverarbeitung: Daten aus mehreren Quellen können zusammengeführt und für Entscheidungen aufbereitet werden.
- Schrittweise Modernisierung: Unternehmen können bestehende Anwendungen erweitern, ohne ihre gesamte Systemlandschaft ersetzen zu müssen.
Der entscheidende Punkt: Nicht jede Aufgabe benötigt einen autonomen KI-Agenten. Häufig ist eine hybride Lösung aus klassischer Geschäftslogik, API-Integration und gezielt eingesetzten KI-Komponenten die wirtschaftlichere und zuverlässigere Wahl.
Was KI-Agenten tatsächlich leisten können?
Der Geschäftswert entsteht nicht durch möglichst autonome Systeme, sondern durch klar definierte Aufgaben, geeignete Datenquellen und kontrollierte Interaktionen mit bestehenden Unternehmenssystemen.
1. Interne Wissensassistenten
Ein KI-gestützter Wissensassistent ermöglicht Mitarbeitern den Zugriff auf Informationen aus internen Dokumentationen, Handbüchern, Wikis und Richtlinien.
Mögliche Anwendungsfälle:
- Fragen zu IT-Prozessen, HR-Richtlinien und internen Arbeitsabläufen beantworten
- Technische Dokumentation durchsuchen und relevante Inhalte zusammenfassen
- Informationen aus unterschiedlichen Wissensquellen zusammenführen
- Quellen zu Antworten bereitstellen und fehlende Informationen kenntlich machen
- Mitarbeiter bei Onboarding, Support und Recherche unterstützen
Die technische Grundlage kann beispielsweise eine Retrieval-Augmented-Generation-Architektur (RAG) sein. Dabei werden relevante Inhalte aus definierten Wissensquellen abgerufen und dem Sprachmodell für die Antwortgenerierung zur Verfügung gestellt.
Besonders wichtig sind die Zugriffskontrolle auf Dokumente, die Aktualität der Wissensbasis und die nachvollziehbare Herkunft der Antworten.
2. Automatisierung von Geschäftsprozessen
KI-Agenten können komplexere Arbeitsabläufe unterstützen, bei denen Informationen interpretiert und mehrere Bearbeitungsschritte koordiniert werden müssen.
Beispiele:
- Eingehende Anfragen analysieren, kategorisieren und an zuständige Teams weiterleiten
- Dokumente auswerten und relevante Daten für nachfolgende Prozesse extrahieren
- Serviceanfragen anhand definierter Kriterien vorbereiten und bearbeiten
- Informationen aus CRM-, ERP- und Ticketsystemen zusammenführen
- Geschäftsvorgänge vorbereiten und erforderliche Freigaben anfordern
Dabei sollte zwischen einer automatisierten Vorbereitung und einer tatsächlich ausgeführten Aktion unterschieden werden. Änderungen an Geschäftsdaten, Zahlungen, Berechtigungen oder anderen kritischen Ressourcen benötigen geeignete Autorisierungs- und Freigabemechanismen.
3. Intelligente Unterstützung im Kundenservice
KI-Agenten können bestehende Kundenservice-Lösungen erweitern, indem sie komplexere Anfragen analysieren und Informationen aus mehreren Systemen zusammenführen.
Typische Einsatzbereiche:
- Kundenanfragen anhand von Kontext und bisherigen Interaktionen verstehen
- Informationen aus Produktkatalogen und Wissenssystemen abrufen
- Servicefälle mit relevanten CRM- und Backend-Daten anreichern
- Mitarbeiter bei der Bearbeitung komplexer Fälle unterstützen
- Strukturierte Prozesse vorbereiten und bei Bedarf an Mitarbeiter übergeben
Ein klassischer Chatbot bleibt für klar definierte Gesprächsabläufe und wiederkehrende Fragen häufig die bessere Wahl. Ein KI-Agent ist dann interessant, wenn die Aufgabe flexible Informationsverarbeitung oder mehrere aufeinander abgestimmte Aktionen erfordert.
4. KI-Agenten für IT-Betrieb und technische Unterstützung
Auch in IT-Organisationen können KI-Agenten Routineaufgaben unterstützen und die Arbeit mit komplexen Systemlandschaften erleichtern.
Beispiele:
- Logdateien und Fehlermeldungen analysieren
- Informationen aus Monitoring-, Ticketing- und Dokumentationssystemen zusammenführen
- Ursachen möglicher Störungen eingrenzen
- Technische Lösungsansätze und nächste Untersuchungsschritte vorschlagen
- Änderungen oder standardisierte Maßnahmen zur Freigabe vorbereiten
Für produktive IT-Umgebungen ist eine klare Trennung zwischen Analyse, Handlungsempfehlung und tatsächlicher Ausführung entscheidend. Insbesondere bei privilegierten Aktionen dürfen KI-Agenten nicht über unkontrollierte Systemzugriffe verfügen.
5. KI-Agenten in Telekommunikation und BSS/OSS
In Telekommunikationsumgebungen können KI-Agenten bestehende Business Support Systems (BSS) und Operational Support Systems (OSS) ergänzen.
Mögliche Anwendungsfälle:
- Informationen aus Produktkatalog, CRM und Servicebestand zusammenführen
- Mitarbeiter bei der Analyse von Bestell- und Bereitstellungsproblemen unterstützen
- Technische und geschäftliche Serviceinformationen kontextbezogen aufbereiten
- Fehleranalysen über mehrere Systeme hinweg vorbereiten
- Mitarbeiter bei der Bearbeitung komplexer Kunden- und Betriebsanfragen unterstützen
Die Integration erfolgt idealerweise über bestehende APIs, Integrationsplattformen und etablierte Schnittstellenstandards, beispielsweise TM Forum Open APIs, sofern diese in der jeweiligen Systemlandschaft verfügbar sind.
Gerade in komplexen BSS/OSS-Landschaften ist die Architektur entscheidend: KI-Agenten sollten bestehende Geschäftsregeln und Prozessverantwortlichkeiten ergänzen, nicht unkontrolliert ersetzen.
Die Architektur
Ein produktiver KI-Agent ist mehr als ein Sprachmodell mit einer Chatoberfläche. Er benötigt einen definierten Aufgabenbereich, Zugriff auf geeignete Informationen und Werkzeuge, technische Kontrollmechanismen sowie eine Integration in die bestehende IT-Landschaft.
1. Die architektonischen Kernkomponenten
Das High-Level-Architekturdiagramm ist nachfolgend dargestellt. Die Beschreibung der Komponenten befindet sich unterhalb des Diagramms.
Eine AI-enabled Business Solution verbindet Benutzer und Geschäftsprozesse mit KI-Funktionen, bestehenden Unternehmenssystemen und einer zentralen Sicherheits- und Governance-Ebene. Die Architektur besteht aus fünf Kernkomponenten:
Benutzer und Geschäftsprozesse (Users & Business Processes)
KI-Funktionen können über unterschiedliche Einstiegspunkte genutzt werden: Web- und Mobile-Anwendungen, Mitarbeiterportale, bestehende Geschäftsanwendungen oder automatisierte Ereignisse und Workflows. Ein KI-Agent muss daher nicht als eigenständiger Kanal auftreten, sondern kann direkt in vorhandene Anwendungen und Prozesse integriert werden.
KI-Agent oder KI-Assistent (AI agent or assistant)
Der Agent oder Assistent verarbeitet Anfragen, koordiniert Aufgaben und kombiniert Sprachmodellfunktionen mit Wissensabruf, definierten Werkzeugen und Geschäftslogik. Je nach Anwendungsfall unterstützt er die Informationssuche und Entscheidungsfindung oder führt kontrollierte Arbeitsschritte aus.
Nicht jede Lösung benötigt einen autonomen Agenten. Für klar definierte Aufgaben kann ein KI-Assistent oder eine hybride Kombination aus KI und klassischer Geschäftslogik die geeignetere Wahl sein.
Sicherheit und Governance (Security & Governance)
IAM und API-Management bilden zusammen mit Datenzugriffsrichtlinien, Auditierung, Monitoring und weiteren Schutzmechanismen die Sicherheits- und Governance-Ebene der Architektur. Sie ermöglichen die kontrollierte Nutzung von Identitäten, Berechtigungen und Schnittstellen und helfen, den Zugriff auf Unternehmensdaten und -funktionen auf das erforderliche Maß zu begrenzen.
Die Sicherheitsregeln werden durch vertrauenswürdige Systemkomponenten durchgesetzt und nicht allein dem KI-Modell überlassen.
Integrationsschicht (Integration Layer)
Die Integrationsschicht verbindet KI-Funktionen über APIs, Konnektoren, Ereignisse und Workflows mit den bestehenden Unternehmenssystemen. Sie stellt definierte Schnittstellen für den Datenzugriff und die Ausführung von Geschäftsaktionen bereit.
Dabei werden Lese- und Schreibzugriffe kontrolliert, Eingaben validiert und Geschäftsregeln berücksichtigt. So bleibt die Integration nachvollziehbar und die bestehende Systemarchitektur kann gezielt erweitert werden.
Unternehmenssysteme und Wissensquellen (Enterprise Systems & Knowledge)
Die Lösung nutzt vorhandene Unternehmenssysteme und Datenquellen, beispielsweise interne Wissensdatenbanken und Dokumentationen, CRM- und ERP-Systeme, Ticketing-Plattformen, Telekommunikationsplattformen im BSS/OSS-Bereich, Datenbanken und Business-APIs.
Die bestehenden Systeme bleiben dabei die maßgeblichen Quellen für ihre jeweiligen Geschäftsdaten und Prozesse. KI-Funktionen erweitern den Zugriff auf diese Informationen und unterstützen die Bearbeitung von Aufgaben, ohne die bestehenden Systeme grundsätzlich ersetzen zu müssen.
Menschliche Kontrolle und Freigabe (Human oversight)
Bei risikoreichen, sensiblen oder schwer umkehrbaren Aktionen kann eine menschliche Prüfung und Freigabe erforderlich sein. Der KI-Agent bereitet die Aktion vor; ihre Ausführung erfolgt erst nach der vorgesehenen Autorisierung und Freigabe. Dadurch lassen sich Automatisierung und menschliche Verantwortung sinnvoll miteinander verbinden.
2. IAM und API-Management für KI-Agenten
Mit dem zunehmenden Einsatz von KI-Agenten wird auch die sichere Identifizierung und Autorisierung nicht-menschlicher Akteure immer wichtiger.
Ein Agent, der Unternehmenssysteme abfragen oder Aktionen ausführen kann, benötigt klar definierte technische Berechtigungen. Ein unkontrollierter Zugriff auf interne APIs kann Risiken verursachen, selbst wenn das zugrunde liegende Sprachmodell korrekt arbeitet.
Die folgenden Sicherheitsmechanismen sind wichtig:
- Identität und Authentifizierung: Technische Identitäten für Agenten und Dienste sowie geeignete Authentifizierungsverfahren.
- Autorisierung: Begrenzung der zulässigen Aktionen und Datenzugriffe auf das erforderliche Minimum.
- API-Gateway und API-Management: Durchsetzung von Zugriffskontrollen, Routing, Rate Limits und Monitoring, soweit durch die jeweilige Architektur unterstützt.
- Kontextbezogene Berechtigungen: Berücksichtigung der Identität des Benutzers, des aufrufenden Dienstes und des konkreten Geschäftsvorgangs.
- Kontrollierte Ausführung: Validierung von Eingaben, Prüfung von Aktionen und menschliche Freigaben für risikoreiche Vorgänge.
- Nachvollziehbarkeit: Protokollierung relevanter Aufrufe und Entscheidungen, soweit datenschutz- und sicherheitsrechtlich zulässig.
Besonders wichtig ist, dass das Sprachmodell nicht selbst über uneingeschränkte Berechtigungen entscheidet. Identitäten, Berechtigungen und Zugriffskontrollen müssen durch vertrauenswürdige Komponenten der Systemarchitektur durchgesetzt werden.
Wir verbinden KI-Agenten mit bewährten Architekturprinzipien aus IAM, API-Management und Systemintegration – für Lösungen, die nicht nur funktionieren, sondern auch in bestehende Enterprise-Umgebungen passen.
3. Beispiel: KI-Agenten als Vertriebskanal
4. Vergleich der Agententypen
Regelbasierte Automatisierung
Geeignet für klar definierte Prozesse mit festen Regeln und vorhersehbaren Ergebnissen. Sie ist besonders sinnvoll, wenn Abläufe reproduzierbar, testbar und streng kontrolliert sein müssen.
LLM-basierte Assistenten
Geeignet für Sprachverständnis, Zusammenfassungen, Informationssuche und die Verarbeitung unstrukturierter Inhalte. Ein Assistent benötigt nicht automatisch autonome Handlungsfähigkeit oder Zugriff auf Unternehmenssysteme.
KI-Agenten
Geeignet für Aufgaben, bei denen Informationen verarbeitet, Werkzeuge ausgewählt und mehrere Schritte koordiniert werden müssen. Der Grad der Autonomie sollte sich nach dem Risiko und der Komplexität des Anwendungsfalls richten.
Hybride Enterprise-Architekturen
In vielen Fällen ist die Kombination am sinnvollsten: klassische Geschäftslogik für verbindliche Regeln, APIs für kontrollierte Systeminteraktionen und KI-Komponenten für flexible Informationsverarbeitung.
Die Architektur sollte dem Anwendungsfall folgen – nicht dem neuesten Technologietrend.
5. Warum Solution Architecture entscheidend ist?
KI-Komponenten entfalten ihren Geschäftswert erst im Zusammenspiel mit Daten, Prozessen, Anwendungen und organisatorischen Rahmenbedingungen.
Als unabhängiger Solutions Architect mit Sitz in Wien unterstützen wir Unternehmen im gesamten DACH-Raum bei der Konzeption und Integration komplexer IT-Lösungen.
Unsere Schwerpunkte umfassen:
- AI-enabled Business Solutions und KI-Agenten: Konzeption und Implementierung für klar definierte Geschäftsanwendungen.
- IAM und API-Management: Sichere Identitäten, Autorisierung und kontrollierter Zugriff auf Unternehmenssysteme.
- Systemintegration: Verbindung von KI-Komponenten mit CRM, ERP, Wissenssystemen und bestehenden Backend-Anwendungen.
- BSS/OSS und Telekommunikation: Integration in komplexe Telekommunikationsplattformen und operative Systemlandschaften.
- Software- und Lösungsarchitektur: Skalierbare, wartbare und technologieunabhängige Architekturen.
Wir verfolgen einen pragmatischen Ansatz mit klar definiertem Leistungsumfang, offenen Standards und dem Ziel, unnötige Abhängigkeiten von einzelnen Anbietern zu vermeiden. Wo sinnvoll und vereinbart, setzen wir auf übertragbaren Quellcode und eine nachvollziehbare technische Dokumentation.
Datenschutz und Governance
Eine erfolgreiche KI-Lösung muss nicht nur fachlich überzeugen, sondern auch sicher betrieben und langfristig gewartet werden können.
Wichtige Architekturfragen sind:
- Welche Daten dürfen an das Sprachmodell übermittelt werden?
- Wo werden Prompts, Dokumente, Protokolle und Ergebnisse verarbeitet und gespeichert?
- Welche externen Modell- oder Plattformanbieter sind beteiligt?
- Wie werden Zugriffsrechte und Mandantentrennung durchgesetzt?
- Wie werden fehlerhafte Antworten und unzulässige Aktionen erkannt?
- Welche Aktionen erfordern eine menschliche Bestätigung?
- Wie werden Modelländerungen, neue Datenquellen und veränderte Geschäftsprozesse getestet?
Je nach Anforderungen können On-Premises-Deployment, eine EU-Private-Cloud oder externe Modellservices geeignete Optionen sein. Die Entscheidung hängt unter anderem von Datenschutz, Datenresidenz, Sicherheitsanforderungen, Leistung, Kosten und Betriebsaufwand ab.
Open Source allein garantiert weder Datenschutzkonformität noch Sicherheit. Entscheidend sind die gesamte Architektur, die konkrete Konfiguration, die betrieblichen Prozesse und die vertraglichen Rahmenbedingungen.
Open Source oder kommerzielle Plattformen?
Die Technologiewahl sollte auf den Anforderungen des Unternehmens beruhen. Eine pauschal beste Plattform gibt es nicht.
Open-Source-Komponenten
Bieten häufig hohe Anpassbarkeit und mehr Kontrolle über Deployment und Quellcode. Dafür müssen Betrieb, Wartung, Updates und Sicherheitsmaßnahmen entsprechend organisiert werden.
Kommerzielle KI-Plattformen
Können die Einführung beschleunigen und verwaltete Funktionen bereitstellen. Zu prüfen sind Lizenzkosten, Datenverarbeitung, Integrationsmöglichkeiten, Portabilität und mögliche Anbieterabhängigkeiten.
Hybride Architekturen
Kombinieren eigene Integrations- und Geschäftslogik mit ausgewählten externen oder selbst betriebenen KI-Komponenten. Das kann sinnvoll sein, wenn Unternehmen Flexibilität benötigen, ohne ihre gesamte Infrastruktur selbst entwickeln und betreiben zu wollen.
Unser Ansatz ist technologieunabhängig: Wir wählen Komponenten anhand des Geschäftsnutzens, der bestehenden Systemlandschaft und der langfristigen Betriebsstrategie – nicht aufgrund einer Bindung an einen bestimmten Anbieter.
Schwierigkeiten
Der größte Aufwand liegt häufig nicht in der ersten Verbindung zu einem Sprachmodell. Entscheidend sind die fachliche Abgrenzung, die Qualität der Daten und die zuverlässige Integration in reale Geschäftsprozesse.
Typische Herausforderungen sind:
- Unklare Anwendungsfälle: Ein allgemeiner KI-Assistent ohne messbares Geschäftsziel liefert häufig keinen nachhaltigen Nutzen.
- Unzureichende Datenqualität: Veraltete oder widersprüchliche Informationen führen zu unzuverlässigen Ergebnissen.
- Komplexe Systemintegration: Bestehende APIs, Datenmodelle, Berechtigungen und Geschäftsregeln müssen berücksichtigt werden.
- Zu weitreichende Autonomie: Ein Agent darf nicht mehr Aktionen ausführen können, als für seine Aufgabe erforderlich sind.
- Fehlende Teststrategie: Neben technischen Tests müssen reale Anfragen, Grenzfälle und unerwartete Eingaben geprüft werden.
- Unterschätzter Betriebsaufwand: Monitoring, Modelländerungen, Datenpflege, Sicherheit und Wartung gehören zur Gesamtlösung.
- Fehlende Erfolgskriterien: Ohne messbare Ziele lässt sich kaum beurteilen, ob die Automatisierung einen tatsächlichen Mehrwert bietet.
Wir empfehlen deshalb, mit einem klar abgegrenzten Anwendungsfall zu beginnen und die Architektur von Anfang an auf die spätere Integration und den Betrieb auszurichten.
Unser Vorgehen
1. Analyse und Architekturkonzept
Gemeinsam definieren wir den Anwendungsfall, die beteiligten Prozesse, Datenquellen, Schnittstellen und Sicherheitsanforderungen. Daraus leiten wir eine geeignete Lösungsarchitektur und eine realistische Umsetzungsstrategie ab.
Ergebnis: Abgegrenzter Leistungsumfang, Architekturkonzept, Technologieoptionen und erste Aufwandsschätzung.
2. Prototyp und Machbarkeitsnachweis
Wir implementieren einen fokussierten Prototyp, um die wesentlichen technischen und fachlichen Annahmen zu überprüfen. Dazu können ein Sprachmodell, eine Wissensquelle und ausgewählte Werkzeuge oder APIs gehören.
Ergebnis: Bewertbarer Prototyp, Erkenntnisse zu Qualität und Grenzen sowie eine fundierte Grundlage für die nächste Projektentscheidung.
3. Integration und Härtung
Nach erfolgreicher Validierung wird die Lösung in die erforderlichen Unternehmenssysteme integriert. Dabei werden Berechtigungen, Fehlerbehandlung, Tests, Monitoring und betriebliche Anforderungen berücksichtigt.
Ergebnis: Eine integrierte Lösung, deren Umfang und Betriebsreife den vereinbarten Anforderungen entsprechen.
4. Übergabe und Weiterentwicklung
Die Lösung wird dokumentiert und für den vorgesehenen Betrieb vorbereitet. Architektur, Quellcode und technische Dokumentation werden entsprechend dem vereinbarten Leistungsumfang übergeben.
Ergebnis: Eine nachvollziehbare und erweiterbare Lösung, die Ihr Team weiterentwickeln oder durch geeignete Dienstleister betreuen lassen kann.
KI-Agent oder Chatbot?
Nicht jedes Unternehmen benötigt einen KI-Agenten. Die richtige Lösung richtet sich nach dem konkreten Prozess.
Klassischer Chatbot: Geeignet für häufige Fragen, strukturierte Dialoge und klar definierte Gesprächsabläufe.
KI-gestützter Wissensassistent: Geeignet für die Suche und Zusammenfassung von Informationen aus Dokumentationen und Wissenssystemen.
KI-Agent: Geeignet, wenn eine Aufgabe flexible Informationsverarbeitung und kontrollierte Aktionen über mehrere Werkzeuge oder Systeme hinweg erfordert.
Hybride Lösung: Geeignet, wenn KI-Fähigkeiten mit verbindlichen Geschäftsregeln, bestehenden Workflows und kontrollierten Systemzugriffen kombiniert werden müssen.
Lesen Sie dazu auch unseren Beitrag Intelligente Chatbots für Unternehmen: Warum, wie und zu welchem Preis.
Entwicklungskosten
Der Aufwand hängt vom Anwendungsfall, der Komplexität der Systemintegration, den Qualitätsanforderungen und dem gewünschten Reifegrad ab. Die folgenden Werte sind erste Orientierungsgrößen, keine Festpreisangebote. Sie beziehen sich ausschließlich auf unsere Entwicklungsleistung (Arbeitsstunden) und schließen Modell-, Infrastruktur- und Betriebskosten nicht ein.
KI-Agenten-Prototyp: ca. 80–200 Arbeitsstunden
Geeignet zur Validierung eines klar abgegrenzten Anwendungsfalls, beispielsweise eines Wissensassistenten oder eines Agenten mit wenigen ausgewählten Werkzeugen.
- Enthalten: Anforderungsklärung und Konzeption, Implementierung des Agenten, Anbindung einer begrenzten Zahl von Datenquellen oder APIs, Bewertung der Ergebnisse anhand definierter Testfälle, Ergebnispräsentation.
- Nicht enthalten: Produktivbetrieb, umfassende Sicherheits- und Compliance-Prüfung, Monitoring, Schulungen.
Produktionsreifer KI-Agent: ca. 200–600 Arbeitsstunden
Geeignet für umfangreichere Lösungen mit Enterprise-Integration, Zugriffskontrollen, Fehlerbehandlung, Tests, Monitoring und technischer Dokumentation.
- Enthalten: Integration in bestehende Systeme, Rollen- und Berechtigungskonzept, Fehlerbehandlung, automatisierte Tests und Qualitätsbewertung, Monitoring und Logging, Deployment, technische Dokumentation.
- Der Umfang hängt wesentlich von der bestehenden Infrastruktur, der Anzahl der Integrationen, den Sicherheitsanforderungen und den Betriebsbedingungen ab. Komplexe Vorhaben können darüber hinausgehen.
Nicht in den Stundenwerten enthalten (laufende Kosten)
- Modellnutzung (z. B. Token- bzw. API-Kosten, abhängig vom Nutzungsvolumen)
- Infrastruktur und Hosting, Lizenzen und Monitoring-Werkzeuge
- Betrieb, Wartung und Weiterentwicklung (z. B. Modellwechsel, Pflege von Prompts und Tests, Support)
Diese Kosten werden bei der Architekturplanung gesondert ausgewiesen.
Eine belastbare Aufwandsschätzung ist nach einer ersten Analyse des Anwendungsfalls und der vorhandenen Systemlandschaft möglich.
Besprechen Sie Ihren KI-Anwendungsfall
Sie möchten prüfen, ob sich ein KI-Agent für einen konkreten Geschäftsprozess eignet, oder eine bestehende Anwendung um KI-Funktionen erweitern?
In einem ersten Gespräch können wir den Anwendungsfall, die vorhandenen Systeme, die erforderlichen Sicherheitsmechanismen und mögliche Umsetzungsschritte gemeinsam einordnen.
Eine strukturierte Architekturbeurteilung hilft Ihnen dabei,
- den geschäftlichen Nutzen realistisch einzuschätzen,
- die geeignete Lösungsarchitektur auszuwählen,
- Integrations- und Sicherheitsrisiken frühzeitig zu erkennen,
- den Projektumfang und den voraussichtlichen Aufwand einzugrenzen,
- und unnötige Technologieabhängigkeiten zu vermeiden.
Vereinbaren Sie ein kostenloses Erstgespräch, um Ihren Anwendungsfall zu besprechen und die nächsten Schritte zu definieren.