KI-Workflow-Umsetzung

KI-Workflow-Automatisierung für Ihren Arbeitsalltag.

Wir bauen KI-Workflows, die Ihre Systeme verbinden, Informationen auswerten und vereinbarte Aktionen vorbereiten oder ausführen. Regeln übernehmen vorhersehbare Schritte; KI unterstützt Aufgaben, die Kontext brauchen. Freigaben, Ausnahmebehandlung, Tests und Übergabe planen wir von Anfang an ein.

Auf einen Blick

Workflow vor Agenten-Show

Die sinnvolle Einheit ist ein verlässlicher End-to-End-Prozess. Ein Agent ist nur eine mögliche Komponente. Wir nutzen ihn, wenn er nötig ist – nicht wenn er beeindruckend aussieht.

Menschliche Kontrolle im Design

Aktionen mit relevantem Wert, Risiko oder Unsicherheit erhalten klare Prüf-, Eskalations- und Fallback-Wege.

Für Ihren Stack gebaut

APIs, Workflow-Automatisierung, Low-Code, eigener Code oder eine passende weitere Ebene können kombiniert werden – ohne unnötige Plattformabhängigkeit.

Wo es passt

Ein guter Kandidat hat eine echte operative Form.

  1. 01

    Repetitive Arbeit automatisieren oder verstreute Daten verbinden

    Beispiele sind Datenübertragung, Berichtserstellung, Dokumentklassifikation, Fallrouting, Wissenssuche, Entwürfe und Ausnahmeprüfung.

  2. 02

    Eine begrenzte Rolle für KI

    KI hilft, wenn ein Workflow unstrukturierten Text verstehen, Belege finden, Antworten vorbereiten oder innerhalb klarer Leitplanken Aktionen empfehlen muss.

  3. 03

    Ein Team, das Verantwortung übernehmen kann

    Der Prozess braucht einen klaren Eigentümer, Zugriff auf Quellsysteme, einen Umgang mit Ausnahmen und Menschen, die den Nutzen des Ergebnisses prüfen können.

Wie wir bauen

Zuverlässige Automatisierung ist mehr als ein Prompt.

Eingaben und Orchestrierung

Wir machen Quelldaten, Trigger, Transformationen, Kennungen, Wiederholungen und Systemgrenzen explizit. So hat der Workflow einen belastbaren Weg, bevor ein Modell schlussfolgert.

Kontrollen passend zur Konsequenz

Wir entscheiden, was automatisch weiterlaufen darf, was eine Freigabe braucht und was bei geringer Sicherheit passiert. Je teurer ein Fehler, desto enger der Prüf- und Fallback-Weg.

Validierung und Betrieb

Der Build wird mit vereinbarten Fällen und Ausnahmen getestet. Monitoring, Verantwortung, Dokumentation, Zugriff und Übergabe stehen fest, bevor der Workflow Alltag wird.

Häufige Fragen

Antworten vor dem Gespräch.

Klare Antworten auf die praktischen Fragen vor dem ersten Gespräch.

Was ist der Unterschied zwischen Workflow-Automatisierung und einem KI-Agenten?

Workflow-Automatisierung koordiniert definierte Schritte zwischen Menschen und Systemen. Ein KI-Agent kann innerhalb eines Teils dieses Workflows schlussfolgern oder handeln. Entscheidend ist nicht das fortschrittlichere Etikett, sondern das nötige Maß an Autonomie und Kontrolle.

Sollten wir KI-Agenten einsetzen?

Ein Agent ist sinnvoll, wenn ein Prozess flexibles Schlussfolgern, Tool-Nutzung oder Entscheidungen über wechselnde Schritte braucht. Mehr Autonomie kann mehr Modellaufrufe, Tokens und Betriebskosten bedeuten. Wo eine deterministische Regel zuverlässig reicht, nutzen wir die Regel.

Welche Prozesse sollten nicht automatisiert werden?

Prozesse mit unklarer Verantwortung, ungemessenem Wert, instabilen Quelldaten, offenen Richtlinienfragen oder nicht sicher prüfbaren Folgen sollten zuerst verbessert oder geklärt werden.

Kann AutoMates mit unseren bevorzugten Tools arbeiten?

Ja. Die Toolwahl folgt Prozess und Umgebung. Eine Empfehlung sollte erklären, warum Orchestrierung, Modell, Hosting und Integration für genau diesen Fall passen.

AutoMates

Machen wir aus einem alten Prozess messbare Einsparungen.

Vor der Umsetzung vereinbaren wir Ausgangsbasis und prognostizierte Einsparung im ersten Jahr. Das einmalige Umsetzungshonorar beträgt 25 % dieser Prognose. Die Discovery wird separat berechnet; eine laufende Gewinnbeteiligung oder ein Retainer sind nicht vorgeschrieben.