Wenn mehrere Systeme beteiligt sind
Ein Use Case hängt nicht nur an einem Tool. Daten liegen in CRM, ERP, E-Mail, Dokumenten oder weiteren Anwendungen und müssen sinnvoll zusammengeführt werden.
AI Agents
AI Agents, die zu Deinen Prozessen passen
Nicht jeder KI Use Case lässt sich mit einem Standardtool lösen. Wenn mehrere Systeme, eigene Datenquellen, individuelle Regeln oder wiederkehrende Abläufe zusammenspielen, können AI Agents der richtige Weg sein. Aviando entwickelt Agenten und Automatisierungen, die sich in Deine bestehende Arbeitsweise einfügen.
AI Agent
Wahrnehmung
Semantisches Verständnis
Entscheidungsfindung
Handlung
Lernen
Governance
Multi-Agent
Schwerpunkt
Warum AI Agents relevant werden
KI wird im Unternehmen dann wertvoll, wenn sie nicht nur antwortet, sondern in einem Prozess helfen kann. Dafür braucht sie Kontext, Zugriff auf relevante Informationen und klare Regeln, was sie tun darf.
Viele KI Tools helfen nur bei einzelnen Aufgaben - sie schreiben Texte, fassen Inhalte zusammen oder beantworten Fragen, lösen aber nicht automatisch einen ganzen Ablauf. Gerade im Mittelstand liegen die relevanten Informationen zudem über mehrere Systeme verteilt, etwa Salesforce, ERP, Google Workspace, Slack, E-Mail, Dokumente und Datenbanken.
AI Agents setzen genau dort an: Sie verbinden Modelle, Datenquellen, APIs und Automatisierungen zu einem Ablauf, der eine konkrete Aufgabe unterstützt. Das ist keine Spielerei, sondern eine praktische Entlastung für wiederkehrende Arbeit.
Ehrlich gesagt
Wann ein AI Agent sinnvoll ist
Wenn Standardfunktionen nicht passen
Ein vorhandenes KI Tool deckt den Kernprozess nur teilweise ab. Es fehlt eine spezifische Logik, ein individueller Ablauf oder eine Integration in bestehende Systeme.
Wenn wiederkehrende Aufgaben viel Zeit binden
Teams suchen Informationen, übertragen Daten, erstellen Zusammenfassungen oder bereiten Entscheidungen regelmäßig manuell vor.
Wenn Kontrolle wichtig bleibt
Ein Agent soll nicht einfach frei arbeiten. Er braucht klare Grenzen, Freigaben, Protokollierung und menschliche Prüfung an wichtigen Stellen.
Wenn Kosten und Modellwahl relevant sind
Nicht jede Aufgabe braucht dasselbe Modell. Agents können so gestaltet werden, dass passende Modelle, Kostenlogik und Datenflüsse bewusst gewählt werden.
Ansatz
Unser Ansatz
01
Erst der Prozess, dann der Agent
Wir starten nicht mit der Frage, welchen Agent wir bauen können. Wir klären zuerst, welche Aufgabe verbessert werden soll, wer beteiligt ist und wo heute Aufwand entsteht.
02
Systemlandschaft verstehen
Ein Agent ist nur so gut wie sein Kontext. Deshalb prüfen wir, welche Systeme, Datenquellen, Schnittstellen und Berechtigungen relevant sind.
03
Agenten klar begrenzen
Gute Agents haben einen definierten Auftrag. Sie wissen, welche Informationen sie nutzen dürfen, welche Tools verfügbar sind und wann ein Mensch entscheiden muss.
04
Automatisierung sinnvoll kombinieren
Nicht alles braucht generative KI. Häufig entsteht die beste Lösung aus klassischer Automatisierung, API Integration, Retrieval, Regeln und KI Unterstützung.
05
Pilotieren und verbessern
Wir entwickeln einen ersten nutzbaren Agenten, testen ihn mit echten Aufgaben und verbessern ihn anhand von Feedback, Qualität und Wirkung.
Im Detail
Wie AI Agents funktionieren können
Einsatzfälle
Typische Einsatzfälle
CRM Assistenz
Ein Agent fasst Account Informationen zusammen, prüft offene Aktivitäten, erkennt fehlende Daten und bereitet nächste Schritte für Vertrieb oder Service vor.
Angebotsvorbereitung
Informationen aus CRM, Dokumenten und vergangenen Projekten werden zusammengeführt, damit Teams schneller zu einem strukturierten Angebotsentwurf kommen.
Wissensagent
Interne Dokumente, Richtlinien, Projektwissen oder FAQs werden durchsuchbar und nutzbar, ohne dass Mitarbeitende lange nach Informationen suchen müssen.
Service Unterstützung
Tickets, Kundenhistorie, Wissensartikel und interne Regeln werden zusammengeführt, damit Support Teams schneller reagieren können.
Meeting und Follow-up Agent
Gesprächsnotizen, Transkripte oder CRM Daten werden in Aufgaben, Zusammenfassungen und Follow-ups übersetzt.
Datenprüfung und Datenpflege
Ein Agent erkennt fehlende Informationen, Dubletten, unvollständige Felder oder ungewöhnliche Muster und bereitet Korrekturen vor.
Marketing Operations
Briefings, Content Varianten, Kampagneninformationen und Performance Daten werden strukturiert vorbereitet, damit Teams schneller weiterarbeiten können.
Interne Workflow Automatisierung
Wiederkehrende Aufgaben zwischen Tools werden verbunden. Zum Beispiel Anfrage prüfen, Daten abrufen, Zusammenfassung erstellen, Freigabe einholen und nächste Aktion auslösen.
Fertige Agents
Diese Agents haben wir schon gebaut
Einige dieser Einsatzfälle gibt es bereits als fertigen Agent, jeweils mit eigener Produktseite zu Funktionsweise, Freigabelogik und Preisen.
Lead Signals AgentDurchsucht laufend über 1.200 Quellen und gleicht jeden Fund mit Deinem ICP ab.Sales Signals AgentÜberwacht markierte Accounts und legt nur qualifizierte Ereignisse am Account ab.Visit Capture AgentMacht aus einer Sprachnotiz nach dem Termin einen vollständigen Besuchsbericht in Salesforce.Appointment PlannerWertet vor dem Termin die Account-Historie aus und legt die Gesprächsvorbereitung am Termin ab.Data Enrichment AgentVervollständigt Leads, Kontakte und Accounts aus öffentlichen Quellen, ohne bestehende Werte zu überschreiben.Order Processing AgentLiest eingehende Bestellbelege aus und erzeugt Auftragskopf und Positionen, unsichere Läufe gehen in die Review-Queue.Marketing Assets AgentMacht aus einem kurzen Briefing Landingpage, E-Mail und Formular im Look Deiner Marke.TicketforceBringt ein KI-Entwicklungsteam in Deine Org: von der Anforderung zum fertigen Feature.
Leistungen
Mögliche technische Bausteine
KI Modelle
Je nach Aufgabe können unterschiedliche Modelle sinnvoll sein. Nicht jeder Prozess braucht das leistungsstärkste Modell. Oft zählt die passende Balance aus Qualität, Geschwindigkeit, Kosten und Datenschutz.
Retrieval und Wissensquellen
Dokumente, Webseiten, Datenbanken oder Wissensartikel können angebunden werden, damit ein Agent nicht nur allgemeines Wissen nutzt, sondern relevanten Unternehmenskontext erhält.
APIs und Integrationen
Custom Agents entfalten Wirkung, wenn sie mit bestehenden Systemen sprechen können. Dazu gehören Salesforce, ERP, Ticket Systeme, Collaboration Tools, Datenbanken oder eigene Anwendungen.
Workflow Orchestrierung
Tools wie n8n können helfen, Schritte sichtbar, kontrollierbar und integrierbar zu machen. So lassen sich KI Funktionen mit bestehenden Automatisierungen verbinden.
Human in the Loop
Nicht jede Aktion sollte automatisch ausgeführt werden. Kritische Schritte können zur Prüfung, Freigabe oder Anpassung an Menschen übergeben werden.
Logging und Monitoring
Agents sollten nachvollziehbar bleiben. Protokolle, Fehleranalyse und Nutzungsdaten helfen, Qualität zu sichern und Verbesserungspotenziale zu erkennen.
Wirkung
Was sich dadurch verbessert
AI Agents können dort entlasten, wo Standardtools zu allgemein bleiben.
- Teams verbringen weniger Zeit mit Suche, Übertragung, Zusammenfassung und Vorbereitung. Informationen werden schneller nutzbar. Wiederkehrende Arbeit läuft strukturierter. Prozesse zwischen Systemen werden nachvollziehbarer. Fachbereiche erhalten Lösungen, die näher an ihrer tatsächlichen Arbeit liegen.
- So entsteht kein weiteres isoliertes Tool. Es entsteht ein Agent, der in bestehende Abläufe eingebettet ist.
Aufwand und Entlastung im Zeitverlauf
Break-even StartMonat 1Monat 2Monat 3
Entlastung kumuliert Aufwand kumuliert
Leistungen
Unsere Leistungen
Use Case Prüfung
Wir analysieren, ob ein Agent für Deinen Prozess sinnvoll ist oder ob Agentforce, eine Plattform, ein bestehendes Tool oder klassische Automatisierung besser passt.
Prozess und Systemanalyse
Wir prüfen, welche Systeme, Datenquellen, Rollen, Schnittstellen und Arbeitsschritte relevant sind. Daraus entsteht ein klares Zielbild für den Agenten.
Agent Design
Wir definieren Aufgabe, Grenzen, Tools, Datenzugriff, Nutzerinteraktion, Freigaben und Erfolgskriterien.
Technische Umsetzung
Aviando entwickelt den Agenten und verbindet ihn mit passenden Modellen, Datenquellen, APIs und Workflows.
Pilot und Testing
Ein begrenzter Pilot zeigt, ob der Agent im Alltag hilft. Feedback, Fehlerbilder und Nutzung werden genutzt, um die Lösung zu verbessern.
Enablement und Übergabe
Teams lernen, wie der Agent genutzt, geprüft und weiterentwickelt wird. Admins oder technische Verantwortliche erhalten die nötige Dokumentation.
Optimierung und Betrieb
Nach dem Start begleiten wir Qualität, Monitoring, Anpassungen, neue Datenquellen und Erweiterungen.
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Du hast einen KI Use Case, der mit Standardtools nicht richtig lösbar ist?
Chris Uhrig, CTO & Mitgründer von Aviando, schaut mit Dir auf Deinen Prozess, Deine Systeme und mögliche AI Agent Ansätze. Gemeinsam klärt Ihr, ob ein individueller Agent sinnvoll ist, welche Daten benötigt werden und wie ein erster Pilot aussehen kann.
Chris Uhrig
CTO & Mitgründer