Fragen, die wir in fast jedem Erstgespräch hören

Eine gründergeführte Boutique-Beratung in Berlin für KI-Strategie, agentische Workflows und KI-Agenten, gegründet 2025 und ausschließlich mit erfahrenen Beratern besetzt. Wir sind herstellerneutral: keine Reseller-Verträge, und Modell- wie Plattformempfehlungen richten sich nach Ihren Daten, Ihren Systemen und Ihrer Risikobereitschaft. Unser Fokus: Produktivbetrieb statt Pilotprojekte, Governance von Anfang an, Menschen im Prozess und ein messbarer Business Case. Jeder, der an Ihrem Projekt arbeitet, hat selbst KI-Systeme gebaut und betrieben. Mehr auf der Seite Über uns.

Remote-first, vor Ort, wenn es hilft. Discovery-Workshops, Führungssitzungen und der Start eines Piloten gelingen oft besser im selben Raum, und wir kommen zu Ihnen – in Berlin, deutschlandweit und, wo es sinnvoll ist, in Österreich und der Schweiz. Die tägliche Entwicklungsarbeit, Reviews und Abstimmungen laufen remote in Ihren Tools. Den Rhythmus vereinbaren wir zu Beginn, damit niemand für ein Status-Update im Zug sitzt.

Deutsch und Englisch, beides auf muttersprachlichem Niveau. Workshops, Dokumentation, Roadmaps und die Agenten selbst liefern wir in einer der beiden Sprachen oder in beiden – wichtig, wenn ein Mittelständler ein englischsprachiges Entwicklungsteam hat oder ein internationaler Konzern deutschsprachige Agenten für den lokalen Betrieb braucht. Mehrsprachige Agenten für weitere Sprachen gehören zum Bau, nicht zu den Sonderwünschen.

Mit Startups ab der Seed-Phase, mit dem Mittelstand und mit Geschäftsbereichen von Konzernen. Die Arbeit unterscheidet sich: Startups brauchen Produkt- und Reihenfolgeentscheidungen, der Mittelstand einen Plan, den eine schlanke IT umsetzen kann, Konzerne meist Governance und eine Referenzarchitektur, um Piloten in den Produktivbetrieb zu bringen. Mehr unter Startups, Mittelstand und Konzerne.

Mit einem 30-minütigen Erstgespräch. Wir hören zu, fragen nach Ihren Prozessen und sagen Ihnen ehrlich, wo Agenten sich rechnen und wo nicht. Passt es, ist der übliche nächste Schritt ein Readiness-Assessment von zwei bis drei Wochen oder ein klar umrissener Pilot von sechs bis acht Wochen. Nach dem Gespräch erhalten Sie ein schriftliches Angebot mit Umfang, Ergebnissen, Zeitplan und Preis. Keine Folien, keine Verpflichtung.

Mit Festpreispaketen für definierte Formate wie das Readiness-Assessment, die Strategie und Roadmap oder einen Agenten-Piloten, und mit monatlichen Retainern für Managed AI Operations, Fractional-Chief-AI-Officer-Rollen und längere Ausbauprogramme. Jedes Angebot wird nach dem Erstgespräch kalkuliert, sobald wir den Umfang verstehen, und benennt, was enthalten ist und was zusätzlich wäre. Das Erstgespräch berechnen wir nicht, und wir veröffentlichen keine Tagessätze, weil der Umfang zu stark variiert, als dass eine einzelne Zahl aussagekräftig wäre.

Software, die mit einem Sprachmodell in mehreren Schritten auf ein Ziel hinarbeitet: Sie liest Eingaben, entscheidet über den nächsten Schritt, nutzt Werkzeuge wie Ihr CRM, ERP, E-Mail oder eine Datenbank, prüft das Ergebnis und macht weiter, bis die Aufgabe erledigt ist oder ein Mensch entscheiden muss. Ein Chatbot beantwortet eine Frage; ein Agent verarbeitet die Bestellung, entwirft die Antwort, aktualisiert das System und markiert die Ausnahme. Unser Artikel Was ist Agentic AI? geht ins Detail.

Ein Chatbot führt Dialoge: Er beantwortet Fragen und hört dort auf. RPA (Robotic Process Automation) spielt feste Klickfolgen auf strukturierten Masken ab und bricht, sobald sich ein Formular ändert. Ein Agent versteht unstrukturierte Eingaben, entscheidet zwischen Schritten, nutzt Systeme über ihre Schnittstellen und kann an einen Menschen übergeben, wenn er unsicher ist. In der Praxis kombinieren sie sich: Ein Agent kann RPA-artige Konnektoren als Werkzeuge nutzen und eine Chat-Oberfläche anbieten. Mehr unter Agenten vs. RPA vs. Chatbots.

Prozesse mit hohem Volumen, unstrukturierten Eingaben wie E-Mails, Dokumenten und Tickets, klaren Regeln für den Normalfall und einem messbaren Ergebnis: Auftragserfassung, Schaden- und Rechnungsbearbeitung, Kundenservice, Onboarding, Vertragsprüfung, interne Wissensfragen, Berichtsentwürfe. Schlecht geeignet: seltene Entscheidungen mit hohem Einsatz und wenig Präzedenz, Prozesse, die niemand beschreiben kann, und alles, wofür die Daten noch nicht existieren. Unser Leitfaden zur Auswahl des ersten Use Case enthält eine Checkliste.

In der Regel sechs bis acht Wochen vom Kickoff bis zu einem produktionsreifen Piloten, der auf Ihren echten Daten und Systemen mit dem Team läuft, das den Prozess verantwortet. Die ersten zwei Wochen gehen in Scoping, Zugänge und Ausgangsbasis, der Rest in Bau, Tests mit echten Fällen und Iteration. Längere Zeitpläne entstehen meist durch Zugänge zu Systemen und Daten, nicht durch die KI – deshalb klären wir Zugänge in Woche eins.

Kaufen, wo der Agent eines Anbieters Ihren Prozess bereits gut abdeckt und die Daten dorthin dürfen; bauen, wo der Prozess spezifisch für Sie ist, die Daten sensibel sind oder der Agent Teil Ihres Produkts wird. Viele Unternehmen tun beides: eine Plattform wie Microsoft Copilot Studio, n8n oder die Agenten des CRM-Anbieters für Standardfälle, individuelle Agenten für die Workflows, die sie vom Wettbewerb unterscheiden. Wir sind herstellerneutral und helfen, das je Use Case zu entscheiden. Mehr unter Selbst bauen oder kaufen.

Mit dem, was zu Use Case, Daten und Ihrer bestehenden Landschaft passt: Modelle von OpenAI, Anthropic, Google, Mistral und offene Modelle auf EU-Infrastruktur; Plattformen wie Microsoft Copilot Studio, Salesforce Agentforce, n8n, LangGraph oder eigener Code; und das Model Context Protocol (MCP), um Agenten mit Systemen zu verbinden. Wir haben keine Partnerschaften oder Reseller-Verträge und keine Präferenz jenseits dessen, was für Sie funktioniert und von Ihrem Team betreibbar bleibt.

Das wird passieren, also planen wir es ein. Das Modell sitzt hinter einer Abstraktionsschicht, Prompts und Evaluationen sind versioniert, und jeder Agent hat eine Evaluationssuite, mit der ein Ersatzmodell innerhalb von Tagen an echten Fällen getestet werden kann. Wo Datenschutz oder Verträge es verlangen, halten wir eine EU-gehostete oder offene Alternative bereit. Ihre Agenten gehören Ihnen, nicht einem Modell.

Als Designvorgabe ab dem ersten Tag, nicht als Prüfung am Ende. Jeder Use Case beginnt mit dem Blick darauf, welche personenbezogenen Daten betroffen sind, ob sie gebraucht werden und wo sie verarbeitet werden dürfen. Wir minimieren die Daten, die an Modelle gehen, bevorzugen die Verarbeitung in der EU, unterstützen Ihren Datenschutzbeauftragten mit Datenflussdokumentation und liefern, wo nötig, den Input für eine Datenschutz-Folgenabschätzung. Das ist keine Rechtsberatung, sondern Engineering, das Ihre rechtliche Prüfung einfach macht.

Ja. Die Optionen reichen von EU-Regionen der großen Anbieter über europäische Anbieter und Private-Cloud-Betrieb bis zu offenen Modellen auf eigener Hardware. Der Kompromiss liegt zwischen Leistungsfähigkeit, Kosten und Kontrolle und fällt je Use Case anders aus: Ein Wissensassistent für interne Dokumente kann vollständig auf Ihrer eigenen Infrastruktur laufen, während ein kundenseitiger Agent ein EU-gehostetes Spitzenmodell nutzt. Unser Beitrag zu souveräner KI und EU-Hosting erklärt die Optionen.

Ja, in einem überschaubaren Maß. Die Pflicht zur KI-Kompetenz gilt für jede Organisation, die KI im Betrieb einsetzt; Transparenzpflichten greifen, wenn Menschen mit KI interagieren oder KI-generierte Inhalte lesen; und eine kleine Zahl von Anwendungen, etwa im Personalwesen, bei Krediten oder in kritischer Infrastruktur, gilt als Hochrisiko mit umfangreichen Pflichten. Die meisten Unternehmensagenten stehen nicht auf der Hochrisiko-Liste. Wir stufen jeden Use Case ein, dokumentieren ihn und empfehlen die Bestätigung durch Ihre Rechtsberatung, da sich Leitlinien und Fristen noch entwickeln. Einstieg: unser Leitfaden zum EU AI Act.

In Deutschland in der Regel ja, sobald ein System geeignet ist, Leistung oder Verhalten zu überwachen – und das trifft auf die meisten Agenten zu, die protokollieren, wer was getan hat. Den Betriebsrat früh einzubeziehen, mit einer klaren Beschreibung, was der Agent tut, was er protokolliert und wofür er nicht verwendet wird, ist deutlich schneller als ein später Einspruch. Wir bringen Vorlagen für diese Beschreibung mit und wissen, was Betriebsräte fragen.

Nur das, was die Aufgabe erfordert, und nur über Berechtigungen, die Sie kontrollieren. Agenten greifen mit eigenen, eingeschränkten Zugangsdaten auf Systeme zu, Retrieval ist auf die Dokumente begrenzt, die die anfragende Person sehen darf, und sensible Felder werden maskiert oder ausgeschlossen, wo sie nicht gebraucht werden. Alles, was der Agent liest und schreibt, wird protokolliert. Diesen Rahmen legen wir mit Ihnen schriftlich fest, bevor der Bau beginnt.

Ihnen. Alles, was wir für Sie bauen – Code, Prompts, Evaluationssuiten, Dokumentation und Konfigurationen –, gehört Ihrem Unternehmen. Wir dürfen allgemeines Know-how und Muster wiederverwenden, nie Ihre Daten oder Ihre Spezifika. Sie können das System mit Ihrem eigenen Team oder einem anderen Partner betreiben, ändern und erweitern. Unsere Angebote sagen das ausdrücklich.

Mit einer Ausgangsbasis, bevor wir bauen: Stunden pro Fall, Durchlaufzeit, Fehlerquote, Antwortzeit, Rückstand, Umsatzeffekt – was immer den Prozess tatsächlich bestimmt. Der Pilot misst dieselben Zahlen an echten Fällen, und der Business Case rechnet mit Ihren Volumina und Ihren Kostensätzen, mit dokumentierten Annahmen. Wir versprechen vorab keine Zahl; wir vereinbaren die Kennzahl, messen sie und lassen die Zahlen entscheiden, ob skaliert wird.

Dann erfahren Sie es in Wochen statt Jahren, mit einer schriftlichen Erklärung. Piloten sind so zugeschnitten, dass Scheitern günstig ist: ein abgegrenzter Prozess, ein fester Zeitrahmen, echte Fälle, ein klares Erfolgskriterium. Erreicht der Agent es nicht, sagt der Bericht, warum, ob ein kleinerer Umfang funktionieren würde und was sich zuerst ändern müsste. Manchmal lautet die ehrliche Antwort, dass der Prozess noch nicht so weit ist – und das sagen wir dann auch.

In den meisten Unternehmen fangen die ersten Agenten Rückstände und Wachstum auf, statt Menschen zu ersetzen – weil die Routinearbeit, die sie übernehmen, bisher die Arbeit verdrängt hat, die Urteilsvermögen braucht. Der Wandel muss trotzdem gestaltet werden: Rollen verschieben sich hin zu Prüfen, Entscheiden und Ausnahmen bearbeiten. Wir beziehen die Menschen, die den Prozess betreiben, ab dem ersten Workshop ein und bieten Schulungen an, damit Teams lernen, mit Agenten zu arbeiten statt um sie herum.

Sprachmodelle können selbstbewussten Unsinn produzieren, deshalb verlassen wir uns nie auf das Modell allein. Agenten sind in Ihren Dokumenten und Systemen verankert, nennen ihre Quellen, arbeiten innerhalb von Leitplanken und übergeben alles unterhalb einer Konfidenzschwelle an einen Menschen. Evaluationssuiten messen die Fehlerquote vor dem Go-live, Monitoring überwacht sie danach. Das Ziel sind nicht null Fehler – das erreicht kein Prozess –, sondern eine Fehlerquote, die Sie kennen, die niedriger ist als heute und die abgefangen wird, bevor sie einen Kunden erreicht. Mehr unter Guardrails für Agenten.

Agenten brauchen Pflege wie jedes Produktivsystem: Modelle ändern sich, Dokumente ändern sich, neue Sonderfälle tauchen auf. Nach dem Go-live erhalten Sie Monitoring, einen Eskalationsweg und eine Übergabe an Ihr Team. Wenn Sie den Betrieb lieber nicht selbst übernehmen, deckt Managed AI Operations Monitoring, Evaluation, Updates und Verbesserungen im monatlichen Retainer ab. So oder so ist das System so dokumentiert, dass die Wahl bei Ihnen bleibt.