Leistung · schrittweise, am Use Case entlang
Die Daten, die Ihr erster Agent braucht, und nicht mehr.
Der Rat, erst die Daten in Ordnung zu bringen, hat mehr KI-Vorhaben ausgebremst als jedes schlechte Modell. Agenten brauchen etwas Engeres: die richtigen Dokumente lesbar, die richtigen Systeme erreichbar, die richtigen Begriffe geklärt und die richtigen Personen berechtigt. Genau das bauen wir, Use Case für Use Case – und lassen die Plattform daraus wachsen.
Kein Data Warehouse als Vorbedingung für den ersten Agenten
Sprachmodelle lesen Dokumente, E-Mails und Datensätze so, wie sie sind. Das nimmt die alte Ausrede – und die meisten alten Voraussetzungen.
Ein Jahrzehnt lang lautete der Standardrat: erst alle Daten zentralisieren, bereinigen und modellieren, dann etwas Intelligentes damit tun. Agenten verändern die Rechnung: Sie arbeiten direkt mit unstrukturiertem Material, rufen Systeme dort auf, wo die Daten ohnehin liegen, und brauchen einen schmalen Ausschnitt Ihrer Daten in guter Qualität statt alles irgendwann.
Also drehen wir die Reihenfolge um. Zuerst kommt der Use Case, aus einem Readiness-Assessment oder einer KI-Strategie. Dann bauen wir, was dieser Use Case braucht: ein Inventar dessen, was existiert, eine Pipeline, die Dokumente in nutzbaren Text verwandelt, eine Integrationsschicht, die dem Agenten kontrollierten Zugriff gibt, Suche, wo Suche nötig ist, und Definitionen, auf die sich das Geschäft einigt.
Jedes Bauteil ist wiederverwendbar. Der zweite Agent erbt die Pipelines, APIs und Zugriffsregeln des ersten. Nach drei, vier Use Cases haben Sie eine minimale Datenplattform, die aus echtem Bedarf gewachsen ist – ohne ein Jahr Ingestion-Arbeit vor dem ersten Ergebnis.
- FormatInventar, Pipelines, Integration, Suche, Governance – je Use Case
- DauerIn der Regel parallel zum ersten Agenten-Piloten
- FürCIOs, IT-Leitung, Datenverantwortliche, COOs
- ErgebnisNutzbare Daten für den ersten Agenten und eine wiederverwendbare Basis für den nächsten
Was wir bauen
Sechs Bausteine. Ein erster Use Case braucht selten alle; ein dritter nutzt meist die meisten wieder.
Dateninventar und Zugriffskarte
Welche Daten existieren, wo sie liegen, wer sie verantwortet, wie aktuell sie sind, welche personenbezogenen Daten sie enthalten und wie ein Agent sie erreichen würde. Ein kurzes, ehrliches Dokument, das in jeder späteren Entscheidung das Raten ersetzt.
Dokumenten-Pipelines
OCR und Intelligent Document Processing für Scans, PDFs, E-Mails und Formulare: layoutbewusstes Parsing, Tabellenextraktion, Klassifikation, Metadaten und Versionierung. Das Rohmaterial der meisten Agenten-Use-Cases, maschinenlesbar gemacht.
Integrationsschicht und APIs für Agenten
Kontrollierte Wege für Agenten, in ERP, CRM, DMS und Ticketsystem zu lesen und zu schreiben: APIs, Konnektoren und MCP-Server mit eng begrenzten Berechtigungen, damit jeder Agent dieselbe sichere Tür benutzt.
Vektorspeicher und Suche
Semantische und Stichwortsuche über Ihre Dokumente und Datensätze, passend zu Ihrem Volumen: von pgvector in Ihrer bestehenden Datenbank bis zum dedizierten Suchdienst. Das Retrieval-Rückgrat von Wissensassistenten.
Semantische Schicht und Definitionen
Was aktiver Kunde, Auftragswert oder Liefertreue bedeuten, einmal aufgeschrieben und von jedem Agenten und jedem Bericht genutzt. Klein im Umfang, groß in der Wirkung: Viele falsche Antworten entstehen aus ungeklärten Begriffen, nicht im Modell.
Datenqualität, Zugriffskontrolle und Datenschutz by Design
Qualitätsprüfungen dort, wo sie Ergebnisse verändern, nicht überall. Rollenbasierter Zugriff, Pseudonymisierung, wo Agenten keine Identitäten brauchen, Aufbewahrungsregeln und Protokollierung, entworfen mit Ihrem Datenschutzbeauftragten.
Mittelstand oder Konzern: die passende Größe des Fundaments
Eine minimale Datenplattform für den Mittelstand
Ein inhabergeführtes Unternehmen mit ERP, Dateiserver und Sammelpostfach braucht kein Lakehouse. Es braucht Dokumenten-Pipelines, einige APIs, einen Suchindex und klare Zuständigkeiten – oft auf Infrastruktur, die es ohnehin bezahlt. Mehr unter Mittelstand.
Konzern: die bestehende Plattform agententauglich machen
Konzerne haben meist schon ein Lakehouse oder Data Warehouse. Die Arbeit besteht darin, es für Agenten nutzbar zu machen: unstrukturierte Daten, rechtekonformer Zugriff, MCP-Server vor den Kernsystemen und Definitionen, die über Abteilungsgrenzen hinweg gelten. Mehr unter Konzerne.
Startups: von Anfang an mitdenken
Junge Unternehmen können Datenmodell, Event-Logging und Dokumentenhandling mit Blick auf Agenten entwerfen, bevor sich Altlasten ansammeln. Jetzt günstig, später teuer. Mehr unter Startups.
So arbeiten wir
Vom Use Case ausgehen
Wir nehmen den ersten Agenten-Use-Case und listen präzise auf, welche Daten, Dokumente und Systeme er berührt. Alles außerhalb dieser Liste wartet.
Inventar und Lückenanalyse
Wir lokalisieren die Daten, prüfen Zugriff, Qualität und personenbezogene Inhalte und markieren die Lücken, die den Agenten blockieren würden. Meist sind es zwei oder drei, nicht zwanzig.
Das Minimum bauen
Pipelines, APIs, Suche und Definitionen für genau diesen Use Case, gebaut zur Wiederverwendung: dokumentiert, getestet, rechtekonform, auf Infrastruktur, die zu Ihren Datenschutzanforderungen passt.
Mit dem Agenten beweisen
Der erste Agent läuft auf dem neuen Fundament. Trefferqualität, Datenaktualität und Zugriffsprüfungen sind Teil seiner Evaluierungs-Suite, sodass Datenprobleme als messbare Fehler sichtbar werden, nicht als Meinungen.
Mit der Roadmap wachsen
Jeder weitere Use Case ergänzt, was er braucht, und nutzt den Rest wieder. Wenn das Muster klar ist, helfen wir bei der Entscheidung, ob sich ein Lakehouse, ein Datenkatalog oder ein eigenes Datenteam jetzt lohnt.
Werkzeuge und Plattformen, mit denen wir arbeiten
Je Projekt gewählt, herstellerneutral. Ein Produkt zu nennen bedeutet, dass wir damit arbeiten oder es bewerten – nicht, dass wir Partner oder zertifiziert sind.
Häufige Fragen
Brauchen wir wirklich kein Data Warehouse zuerst?
Für die meisten ersten Use Cases: nein. Agenten lesen Dokumente, E-Mails und Datensätze dort, wo sie liegen, und rufen Systeme über APIs auf. Ein Warehouse lohnt sich, wenn mehrere Use Cases dieselben konsolidierten, historischen Daten brauchen oder wenn Reporting selbst der Use Case ist. Wir sagen es, wenn dieser Punkt kommt; die bis dahin gebauten Pipelines bleiben nutzbar.
Unsere Daten sind unordentlich. Ist das ein Hindernis?
Selten für den ganzen Use Case, oft für einen Teil davon. Das Inventar zeigt genau, welches Feld, welcher Dokumenttyp oder welches System das Problem ist – und das beheben wir, nicht alles. Agenten decken im Betrieb zudem Inkonsistenzen auf, sodass die Qualität dort steigt, wo es zählt.
Wie gehen Sie mit personenbezogenen Daten und der DSGVO um?
By Design: Wir erfassen, welche personenbezogenen Daten ein Use Case berührt, minimieren sie, pseudonymisieren, wo der Agent keine Identitäten braucht, beschränken den Zugriff nach Rollen, protokollieren Zugriffe und vereinbaren Aufbewahrungsfristen mit Ihrem Datenschutzbeauftragten. Das sind Engineering-Prinzipien, keine Rechtsberatung; den weiteren Rahmen deckt unsere KI-Governance-Beratung ab.
Welche Cloud oder welches Hosting empfehlen Sie?
Das, was zu Ihren Datenschutzanforderungen, Ihren bestehenden Lizenzen und Ihrem Team passt – von EU-Regionen bei Azure, AWS und Google Cloud über EU-Anbieter bis On-Premises. Wir sind herstellerneutral und bauen so, dass Pipelines umziehen können. Mehr unter Souveräne KI und EU-Hosting.
Kann unsere IT das anschließend selbst pflegen?
Das ist das Ziel des Designs. Wo möglich nutzen wir Werkzeuge, die Ihr Team bereits kennt, dokumentieren jede Pipeline und API und übergeben mit Schulung. Fehlt die Kapazität, kann Managed AI Operations das Fundament gemeinsam mit den Agenten betreiben.
Passende Leistungen
Wissensassistenten für Unternehmen (RAG)
Assistenten, die aus SharePoint, Confluence, DMS, ERP und Ticket-Historie antworten: mit Rechteprüfung, Quellenangaben, Evaluierung und Hosting in der EU.
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-Governance, EU AI Act & DSGVO
Ein KI-Register, eine Risikoeinstufung nach EU AI Act, DSGVO-konforme Prozesse und eine Nutzungsrichtlinie, die Ihre Teams tatsächlich befolgen – erarbeitet gemeinsam mit Ihren Juristen und Ihrem Datenschutzbeauftragten.
KI-Readiness-Assessment
Eine Diagnose in zwei bis drei Wochen über Daten, Systeme, Kompetenzen, Governance, Prozesse und Kultur – mit drei ersten Use Cases und einem 90-Tage-Plan.
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.