Agentische KI · von der Bewertung bis in den Betrieb
Ein Prompt. Das ganze Unternehmen.
Wir bauen agentische Systeme, die produktiv gehen, aus Frontier-Modellen, Ihren eigenen Daten und einer Orchestrierung, die einer Revision standhält. In Energie und Fernwärme entsteht daraus gerade der erste Anwendungsfall.
Warum die meisten KI-Piloten nie in den Betrieb kommen
Am Modell liegt es fast nie. Es liegt an drei Dingen, die im Prototyp niemand lösen muss, und ohne die kein produktiver Betrieb freigegeben wird.
Der Prototyp kennt keine Berechtigungen
Im Pilot sehen alle alles. Produktiv muss die Antwort davon abhängen, wer fragt, sonst wird aus dem Assistenten ein Datenleck mit Suchfunktion.
Niemand kann erklären, woher die Antwort kommt
Ohne Quellenangabe und ohne Protokoll gibt es keine Freigabe, nicht von der Revision, nicht vom Datenschutz, nicht vom Regulator.
Jeder Anwendungsfall fängt bei null an
Wenn der zweite genauso teuer ist wie der erste, rechnet sich keine Skalierung. Das Thema stirbt dann nicht an der Technik, sondern im Budgetprozess.
Was wir tatsächlich bauen
Der Geschäftsfall besteht aus vier Schichten. Drei davon sind Technik, die man beschaffen kann. Die vierte entscheidet, ob das System jemals produktiv gehen darf, und die gibt es nicht von der Stange.
Protokolljeder Schritt nachvollziehbar
Berechtigung wird zuerst geprüft
sucht nur in freigegebenen Quellen
Dokumente, ERP, Datenbanken, Ablagen
übergibt Kontext
Aktion im Zielsystem nur nach Freigabe
Der Weg einer Frage: die Berechtigung entscheidet vor dem Datenretrieval, nicht danach, und jeder Schritt landet im Protokoll. Genau diese zwei Eigenschaften unterscheiden einen produktionsfähigen Aufbau vom Prototyp.
Modelle
Wir binden Frontier-Modelle ein, statt eigene zu trainieren. Modelle veralten in Monaten, die Architektur darum herum nicht. Wechseln Sie das Modell, bleibt alles andere stehen.
Datenretrieval auf Ihren Daten
Antworten entstehen aus Ihren Dokumenten und Systemen, zur Laufzeit abgerufen statt ins Modell trainiert. Berechtigungen kommen aus dem Quellsystem und werden nicht neu erfunden.
Orchestrierung
Mehrere spezialisierte Agenten teilen sich eine Aufgabe: recherchieren, prüfen, zusammenfassen, im Zielsystem handeln. Ein Orchestrator entscheidet, wer wann dran ist und wann ein Mensch übernimmt.
Guardrails und Betrieb
Rechtekonzept, Protokollierung, Eskalation bei kritischen Aktionen, Monitoring, Betriebsübergabe. Der unspektakuläre Teil, und der, über den die Freigabe entschieden wird.
Drei Phasen, drei Ausstiegspunkte
01 Bewertung: 2 Wochen
Wir sichten Ihre Kandidaten, prüfen die Datenlage und rechnen den Nutzen. Ergebnis: eine priorisierte Liste und eine klare Aussage, welcher Fall trägt und welcher nicht. Danach können Sie aufhören.
02 Ein Fall bis zur Produktionsreife: 6 bis 12 Wochen
Ein Anwendungsfall, echte Daten, echte Berechtigungen, echtes Protokoll. Kein Demo-Datensatz. Ergebnis: ein System, das freigegeben werden kann, oder eine belegte Begründung, warum nicht.
03 Betrieb und Skalierung
Übergabe an Ihr Team oder Betrieb durch uns. Jeder weitere Anwendungsfall nutzt dieselbe Basis, deshalb kostet er einen Bruchteil des ersten.
Die Fragen, die Ihre Revision stellen wird
Wer sieht was?
Berechtigungen werden aus dem Quellsystem übernommen, nicht im KI-System neu vergeben. Was jemand im Original nicht öffnen darf, taucht auch in keiner Antwort auf.
Wo liegen die Daten?
Das bestimmen Sie. Ob der Betrieb in Ihrer eigenen Umgebung, in der Schweiz oder in der EU läuft, wird vor dem Bau festgelegt und richtet sich nach Ihren Vorgaben.
Werden unsere Daten zum Training verwendet?
Nein. Das Modell läuft in Ihrer eigenen oder in unserer Umgebung, nicht bei einem externen Anbieter. Ihre Inhalte verlassen diesen Betriebsort nicht und fliessen auch nicht in die Gewichte des Modells ein.
Ist nachvollziehbar, wie eine Antwort zustande kam?
Jede Antwort nennt ihre Quellen, jeder Schritt der Agenten wird protokolliert. Nachvollziehbarkeit ist keine Zusatzfunktion, sondern Teil des Aufbaus.
Was passiert, bevor ein Agent etwas verändert?
Schreibende und auslösende Aktionen laufen über eine Freigabe. Sie legen fest, welche Vorgänge ein Mensch bestätigen muss.
Was, wenn das Modell danebenliegt?
Ohne belegbare Quelle gibt das System keine Antwort aus, sondern sagt, dass es keine gefunden hat.
Tauschen Sie die Branche, die Methode bleibt
Regulatorik, Datenlage und Vokabular unterscheiden sich von Branche zu Branche. Der Aufbau aus Datenretrieval, Orchestrierung und Guardrails nicht. Energie und Fernwärme ist die erste Vertikale, in der wir die Methode umsetzen, hervorgehoben aus genau diesem Grund.
Die unbequemen Fragen
Was kostet ein erster Anwendungsfall?
Das hängt vom Fall ab. Eine Zahl auf einer Website wäre geraten, deshalb steht hier keine. Wir arbeiten zu Festpreis oder nach Aufwand: Sie entscheiden, wo das Risiko liegt. Die Bewertungsphase ist separat kalkuliert, damit Sie nach zwei Wochen ohne Bindung aussteigen können. Eine belastbare Zahl nennen wir, sobald wir Ihren Fall gesehen haben.
Brauchen wir dafür eigene KI-Leute?
Für den Aufbau nicht. Für den Betrieb schon, deshalb bauen wir die Übergabe von Anfang an mit ein und stellen auf Wunsch Spezialisten in Ihr Team.
Machen wir uns von einem Modellanbieter abhängig?
Nein. Die Anbieter entwickeln sich unterschiedlich, deshalb bleiben wir bewusst wechselbereit. Der Geschäftsfall ist so gebaut, dass das Modell austauschbar bleibt. Orchestrierung, Datenretrieval und Guardrails hängen nicht an einem Anbieter.
Unsere Daten sind unstrukturiert und teilweise veraltet. Geht das trotzdem?
Das ist der Normalfall, nicht die Ausnahme. Die Bewertungsphase klärt genau das, und sagt Ihnen auch, wenn ein Fall an der Datenlage scheitert.
Was, wenn sich die Modelle in einem Jahr grundlegend ändern?
Dann tauschen Sie das Modell. Genau dafür liegt die Investition in der Architektur und nicht im Modell.
Bringen Sie zwei Prozesse mit, wir sagen Ihnen, welcher trägt
45 Minuten, zwei Leute von uns, keine Präsentation. Sie gehen mit einer Einschätzung raus, welcher Ihrer Anwendungsfälle produktionsfähig ist und woran die anderen scheitern würden.
Wir melden uns innerhalb eines Arbeitstages.