Branche · Softwareunternehmen, SaaS, Plattformen
KI-Agenten in Ihrem Produkt und im Unternehmen, das es baut.
Softwareunternehmen begegnet KI zweimal. Kunden erwarten agentische Features, Copiloten und einen MCP-Server, damit ihre eigenen Agenten Ihr Produkt nutzen können – und Ihre eigenen Teams sollen in Entwicklung, Support und Vertrieb mit KI arbeiten. Wir helfen bei beidem, mit der Disziplin, die LLM-Kosten, Qualität und EU-Pflichten im Griff behält.
Wo sich KI für Softwareunternehmen rechnet
Eine Chatbox ins Produkt zu setzen ist einfach. Einen Agenten auszuliefern, dem Kunden vertrauen, der mit intakter Marge skaliert und ein Enterprise-Security-Review übersteht, ist die eigentliche Arbeit.
Die meisten SaaS-Teams haben bereits experimentiert: ein Chatbot über der Dokumentation, eine Zusammenfassungsfunktion, eine Copilot-Beta. Was danach kommt, ist schwerer. Agentische Features brauchen Evaluationssuiten, Kostenkontrolle, Mandantentrennung und eine Antwort für den Einkauf Ihres größten Kunden. Parallel soll das Unternehmen selbst KI-nativ werden, von Coding-Agenten in der Entwicklung bis zu Agenten für Support und Onboarding.
Wir arbeiten mit Produkt- und Engineering-Verantwortlichen auf beiden Seiten: beim Entwurf und Bau agentischer Features und MCP-Server im Produkt und beim Aufbau KI-gestützter Abläufe, mit denen ein schlankes Team mehr Kunden bedient. Der rote Faden ist Engineering-Disziplin. Evals vor dem Launch, Tracing im Produktivbetrieb, Gates, an denen Menschen prüfen, und Kosten pro Interaktion, die zu Ihrem Pricing passen.
Wir arbeiten mit B2B-Softwareunternehmen, SaaS- und Plattformanbietern in Deutschland, Österreich, der Schweiz und Europa – vom Seed-Startup bis zum etablierten Anbieter mit Enterprise-Kunden, auf Deutsch und Englisch. Wir bewegen uns sicher in Ihrer Codebasis und in Ihrer Vorstandssitzung.
- Im ProduktCopiloten, Workflow-Agenten, MCP-Server, KI-Features
- Im UnternehmenCoding-Agenten, Support, Onboarding, Sales Engineering
- ArbeitsprinzipEvals vor dem Launch, Menschen an den Review-Gates
- Erster SchrittReadiness-Assessment oder ein Pilot in 6–8 Wochen
Use Cases für Software- und SaaS-Unternehmen
Sieben Wege, auf denen Softwareunternehmen Agenten einsetzen – im Produkt und dahinter.
Agentische Features im Produkt
Copiloten, die im Kontext antworten und handeln, Workflow-Agenten, die mehrstufige Aufgaben für den Nutzer erledigen, und ein MCP-Server, damit die Agenten Ihrer Kunden Ihr Produkt über eine Standardschnittstelle bedienen können. Wir entwerfen Feature, Leitplanken und Preismodell gemeinsam. Mehr unter MCP erklärt.
KI-gestützte Softwareentwicklung
Coding-Agenten, die unter einem Review-Prozess schreiben, refaktorieren, testen und dokumentieren: Branch-Schutz, automatisierte Prüfungen, menschliche Review-Gates und klare Regeln, was ein Agent mergen darf. Schnellere Lieferung, ohne die Codebasis in etwas zu verwandeln, das niemand mehr versteht. Mehr unter IT und Softwareentwicklung.
Support-Entlastung und technische Support-Agenten
Ein Agent über Ihrer Dokumentation, Ihren Changelogs, Tickets und bekannten Problemen, der die Routine löst und den Rest mit vorbereiteter Zusammenfassung, Logs und Reproduktionsschritten an einen Entwickler übergibt. Gemessen an Lösungsquote und Kundenzufriedenheit, nicht nur an der Entlastung.
Onboarding- und Customer-Success-Agenten
Agenten, die neue Accounts durch die Einrichtung führen, stockendes Onboarding aus Produktdaten erkennen, das Check-in entwerfen und die Notizen für das Quartalsgespräch vorbereiten. Customer-Success-Manager verbringen ihre Zeit in Gesprächen, nicht in Tabellen. Mehr unter Kundenservice.
Sales Engineering und RFP-Antworten
Erste Entwürfe für RFP- und RFI-Antworten aus Ihrer freigegebenen Wissensbasis, mit Quellen und Markierungen überall dort, wo die ehrliche Antwort „noch nicht“ lautet. Sales Engineers prüfen und verfeinern, statt mit einer leeren Seite zu beginnen. Mehr unter KI-Agenten im Vertrieb.
Zusammenfassungen der Produktanalytik
Wöchentliche Digests zu Nutzung, Funnel-Veränderungen, Churn-Signalen und Feature-Adoption, geschrieben für Produktmanagement und Führung, mit sichtbaren zugrunde liegenden Abfragen. Weniger Dashboards, die niemand öffnet, mehr Entscheidungen mit Kontext.
Automatisierte Sicherheitsfragebögen
Enterprise-Kunden schicken Fragebögen mit Hunderten Fragen. Ein Agent antwortet aus Ihren Richtlinien, früheren Antworten und der SOC-2- oder ISO-27001-Dokumentation, markiert alles Unsichere, und Ihr Security-Lead prüft, bevor etwas das Haus verlässt.
Besonderheiten von Software und SaaS
Sechs Dinge, die eine Feature-Demo von einem Feature unterscheiden, das Sie verkaufen können.
LLM-Kosten und Marge
Jede agentische Interaktion hat variable Kosten, und ein Feature, das Nutzer mit Verlust begeistert, ist kein Feature. Wir modellieren die Kosten pro Interaktion früh, wählen Modellstufen je Aufgabe, cachen und routen, wo es geht, und gestalten die Paketierung so, dass nutzungsabhängige Kosten sich in nutzungsabhängigem Pricing wiederfinden.
Evals und Qualität im Maßstab
Was bei zehn Beta-Kunden funktioniert, bricht bei tausend. Wir bauen Evaluationssuiten aus echter Nutzung, lassen sie bei jeder Prompt- und Modelländerung laufen und bringen Tracing in den Produktivbetrieb, damit Regressionen auffallen, bevor Kunden sie melden. Qualität wird zu einer Zahl, die das Team verantwortet.
Mandantentrennung
Agenten mit Retrieval und Tools dürfen niemals die Daten eines anderen Mandanten sehen. Wir entwerfen mandantenbezogenes Retrieval, Berechtigungen, die in jeden Tool-Aufruf mitwandern, und Tests, die die Trennung zu brechen versuchen. Prompt Injection über kundenseitige Inhalte behandeln wir als Sicherheitsproblem, nicht als Kuriosität.
SOC-2- und ISO-27001-Erwartungen
Ihre Enterprise-Kunden werden fragen, wie KI-Features zu Ihren bestehenden Kontrollen passen: Datenflüsse, Subunternehmer, Aufbewahrung, Zugriff. Wir dokumentieren die KI-Komponenten so, dass sie sich in das Kontrollsystem einfügen, das Sie ohnehin pflegen, und halten die Liste der Modellanbieter kurz und begründbar.
EU-Kunden und EU-Hosting
Europäische Kunden verlangen zunehmend, dass Prompts und Daten in der EU oder auf ihrer eigenen Infrastruktur bleiben. Wir bauen mit Modell-Endpunkten und Vektorspeichern, die in der EU betrieben werden können, und halten die Modellschicht austauschbar, damit eine Hosting-Anforderung keine Neuentwicklung erzwingt. Mehr unter souveräne KI und EU-Hosting.
Pflichten aus dem EU AI Act für Anbieter
Wer KI-Features ausliefert, kann nach dem EU AI Act Anbieter oder Betreiber sein – mit Transparenzpflichten, Dokumentation und für manche Anwendungen Hochrisiko-Pflichten. Die meisten SaaS-Features fallen nicht unter die Hochrisiko-Liste, aber die Einstufung muss gemacht und aufgeschrieben werden. Wir bereiten sie mit Ihnen vor; Ihre Rechtsberatung bestätigt sie.
So starten wir mit Softwareunternehmen
Produkt- und Betriebsreview
Wir sehen uns Ihre Roadmap, Ihre Codebasis, Ihre Support- und Onboarding-Daten und Ihre Kostenstruktur an und identifizieren, wo ein Agent Kundennutzen schafft und wo er Ihrem Team die meiste Zeit spart.
Feature oder Workflow entwerfen
Umfang, Nutzererlebnis, die Tools, die der Agent aufrufen darf, Leitplanken, Evaluationskriterien, Kostenmodell und die Einstufung nach EU AI Act – schriftlich, bevor jemand einen Editor öffnet.
Mit Ihrem Team bauen
Wir bauen Seite an Seite mit Ihren Entwicklern, in Ihrem Stack, mit Evals und Tracing ab dem ersten Commit. Bei Produktfeatures arbeiten wir auf eine Beta mit echten Kunden hin, bei internen Agenten auf den Live-Betrieb mit einem Team.
Launch, Messung, Übergabe
Go-live mit Monitoring und Kosten-Dashboards, ein Review der ersten Wochen echter Nutzung und eine Übergabe, damit Ihr Team das System besitzt. Wir bleiben für Managed AI Operations oder das nächste Feature verfügbar.
Häufige Fragen
Sollen wir agentische Features selbst bauen oder mit Ihnen?
Beides, nacheinander. Ihre Entwickler kennen das Produkt; wir bringen die Muster für Evals, Tool-Design, Leitplanken, Kostenkontrolle und MCP mit, die Teams sonst über Monate durch Versuch und Irrtum lernen. In der Regel bauen wir das erste Feature mit Ihrem Team und übergeben ein funktionierendes Setup, Tests und Dokumentation, sodass das zweite Feature ganz Ihres ist. Mehr unter Selbst bauen oder kaufen.
Welche Modelle sollte ein SaaS-Produkt nutzen?
Das hängt von Aufgabe, Daten, Kosten und dem Sitz Ihrer Kunden ab. Viele Produkte fahren einen Mix: ein starkes Modell für schlussfolgerungsintensive Schritte, kleinere oder offene Modelle für Klassifikation und Extraktion, EU-gehostete Endpunkte für regulierte Kunden. Wir halten die Modellschicht hinter einer Abstraktion, damit Sie wechseln können, wenn sich Preise oder Anforderungen ändern – und wir sind herstellerneutral.
Was bringt ein MCP-Server unseren Kunden?
Einen standardisierten Weg, wie ihre KI-Agenten – ob in Claude, ChatGPT, einer IDE oder einer internen Plattform – Ihr Produkt nutzen: Daten lesen, Aktionen auslösen, Workflows abschließen, mit Authentifizierung und Berechtigungen, die Sie kontrollieren. Ihr Produkt wird zu etwas, das Agenten bedienen können – und das wird schnell zum Kaufkriterium. Unser MCP-Artikel geht tiefer.
Wie verhindern wir, dass LLM-Kosten die Marge auffressen?
Die Kosten pro Interaktion ab dem ersten Prototyp messen, Modellstufen je Schritt wählen, wiederkehrenden Kontext cachen, Tool-Schleifen begrenzen und die Preisstufe so gestalten, dass intensive Nutzung sich selbst trägt. In der Praxis stammen die meisten Kostenprobleme aus ein, zwei unbegrenzten Schritten, die niemand bemerkt hat; Tracing findet sie.
Gilt der EU AI Act für ein normales SaaS-Feature?
Möglicherweise, in leichter Form. Wer ein KI-Feature ausliefert, kann Anbieter mit Transparenz- und Dokumentationspflichten werden. Die meisten SaaS-Anwendungen fallen nicht in die Hochrisiko-Kategorien, manche aber schon – etwa im Personalwesen oder bei Krediten. Wir bereiten eine schriftliche Einstufung und die Dokumentation mit Ihnen vor und empfehlen, sie rechtlich bestätigen zu lassen, da sich die Leitlinien noch entwickeln. Unser Leitfaden zum EU AI Act ist ein guter Einstieg.
Passend dazu
Entwicklung individueller KI-Agenten
Single- und Multi-Agenten-Systeme, entworfen und gebaut für den Produktivbetrieb: Tool-Nutzung, Gedächtnis, MCP-Server, Evaluierungs-Suiten, Guardrails und EU-Betrieb.
KI-Agenten in IT & Softwareentwicklung
Service-Desk-Agenten, KI-gestützte Softwareentwicklung mit Review-Gates, Incident-Triage und die Integrationsschicht, die die Agenten aller anderen Abteilungen arbeiten lässt.
MCP verständlich erklärt
Was das Model Context Protocol ist, warum es für die Anbindung von Agenten an Ihre Systeme zählt und wie Sie es einführen, ohne die Kontrolle zu verlieren.
KI-Agenten: kaufen oder bauen?
Plattform-Agenten, Low-Code-Orchestrierung oder eigene Frameworks: ein Vergleich, die Kostendimensionen, die zählen, und die hybride Architektur, die wir meist empfehlen.
Finden wir den ersten Workflow, der sich wirklich lohnt.
Ein 30-minütiges Erstgespräch, ohne Folien und ohne Verpflichtung. Wir hören zu, fragen nach Ihren Prozessen und sagen Ihnen ehrlich, wo KI-Agenten sich rechnen – und wo nicht.