End-to-end automatisieren heisst: mehrere Komponenten zusammenbringen.
Agents, Integration, Sprachmodelle, Daten, kein einzelnes Werkzeug deckt einen ganzen Prozess ab. Auf dieser Seite: welche Komponenten wir einsetzen und wie wir sie absichern.
Nicht jeder Prozess braucht KI.
Wie viel Urteilsvermögen nötig ist, entscheidet der Prozess, nicht die Technologie.
Klare Regeln, keine Ausnahmen
Strukturierte Daten, eindeutige Entscheidungswege. Ein Roboter arbeitet die Schritte ab, günstig und über Jahre stabil.
- Daten zwischen Systemen abgleichen
- Berichte erzeugen und verteilen
- Stammdaten pflegen
Kein LLM im Spiel, also keine Tokenkosten und ein über Jahre unveränderter Ablauf.
Regeln plus Dokumente lesen
Der Ablauf ist klar, aber die Eingangsdaten sind es nicht. KI liest und strukturiert, die Regeln entscheiden danach wie bisher.
- Belege auslesen und klassifizieren
- Freitext in Felder überführen
- Dokumente zuordnen
Ein LLM-Aufruf pro Beleg, danach entscheidet deterministischer Code. Ein Agent würde dieselbe Aufgabe in einer Schleife aus vielen Aufrufen lösen.
Kontext verstehen, entscheiden
Der Fall lässt sich nicht in Regeln fassen. Ein Agent wägt ab, zieht Firmenwissen heran und legt Ausnahmen einem Menschen vor.
- Abweichungen beurteilen
- Über mehrere Quellen recherchieren
- Vorgehen im Einzelfall wählen
Viele Aufrufe pro Fall, dafür Urteilsvermögen dort, wo Regeln nicht mehr reichen.
In der Praxis kombinieren wir die drei Stufen innerhalb eines Prozesses: KI liest das Dokument, Regeln prüfen den Standardfall, ein Agent übernimmt nur dort, wo es Urteilsvermögen braucht.
Die vier Bausteine, technisch umgesetzt.
Entscheiden, wissen, anbinden, validieren. Womit wir jeden dieser Bausteine tatsächlich bauen.
Agentic AI
Agents, die planen, entscheiden und handeln. Gebaut auf Azure AI Foundry, Claude oder der UiPath Platform, je nach Anwendungsfall.
RAG & Datenplattform
Microsoft Fabric oder Snowflake für strukturierte Daten, Vektorindex und RAG für Dokumente. Jede Antwort mit Quellenangabe.
MCP · API · RPA
Wir nehmen immer den saubersten verfügbaren Weg ins Zielsystem.
- 01MCP wenn der Agent selbst abfragen soll
- 02API bei hohem Transaktionsvolumen
- 03RPA wenn keine Schnittstelle existiert
Validierungs-Apps
Per Vibe Coding gebaute Oberflächen, die den Fall aufbereiten und die Entscheidung des Menschen protokollieren.
Das Sprachmodell wählen wir pro Anwendungsfall.
Gateway, Datenschicht und Orchestrierung bleiben gleich. Getauscht wird nur das Modell, je nachdem, was der Fall verlangt.
Governance, Integration, Skalierung.
Wenn Daten im eigenen Tenant bleiben müssen und die Anbindung an M365 oder Dynamics zählt.
Reasoning-Tiefe, Textqualität.
Wenn komplexe Dokumente und mehrstufige Entscheidungen im Spiel sind, etwa Verträge oder Prüfberichte.
Volle Datenhoheit, keine Cloud-Pflicht.
Wenn keine Daten das eigene Rechenzentrum verlassen dürfen, offenes Modell, selbst gehostet.
Effizienz & Tokenkosten.
Wenn Volumen und Tokenkosten zählen und die Governance es zulässt, geprüft je Anwendungsfall.
Eine Tür zu allen Systemen, statt zehn Schnittstellen.
Ein Agent braucht Daten aus verschiedenen Systemen. Statt ihn an jedes einzeln anzubinden, fragt er das Gateway, und das weiss, wo die Antwort liegt.
- kennt jede angebundene Quelle
- prüft, wer was sehen darf
- liefert die Antwort mit Herkunft
Ohne Gateway müsste jeder Agent einzeln an jedes System angebunden werden. Mit Gateway wird jede Quelle einmal angebunden, und jeder neue Agent nutzt sie sofort mit.
Was das für Sie bedeutet: unsere Kompetenzbereiche →
Das Gateway ist auf lesende Abfragen ausgelegt. Bei transaktionalen Schritten mit hohem Volumen, z. B. Rechnung verbuchen, Bestellung auslösen, kommuniziert der AI Agent stattdessen direkt per API mit dem ERP oder der Fachapplikation, inklusive Schreibzugriff und Fehlerbehandlung.
Ein Agent pro Aufgabe, nicht einer für alles.
Ein einzelner Agent, der alles können soll, wird unzuverlässig und ist nicht mehr prüfbar. Wir schneiden Prozesse in klar umrissene Aufgaben und geben jeder ihren eigenen Agenten. Ein Orchestrator verteilt die Arbeit und führt die Ergebnisse zusammen.
Extrahiert Daten aus Dokument oder Mail und prüft auf Vollständigkeit.
Gleicht gegen Stammdaten und Regeln ab und entscheidet den Regelfall.
Schreibt ins Zielsystem, per API oder RPA, und meldet das Ergebnis zurück.
Wenn etwas schiefgeht, seht ihr, welcher Agent es war, statt eine Blackbox zu befragen.
Ein kleines, günstiges Modell fürs Auslesen, ein starkes fürs Entscheiden. Das senkt Kosten und Laufzeit.
Ein neuer Schritt heisst ein neuer Agent am Orchestrator, nicht eine neue Version von allem.
Wo Ihre Daten bleiben.
Die Frage, die in jedem Projekt zuerst kommt. Hier die Antwort, bevor Sie fragen müssen.
Datenhaltung
Alles läuft in Ihrem Azure-Tenant oder in Schweizer Rechenzentren. Wir halten keine Kundendaten in eigenen Systemen.
Kein Modelltraining
Ihre Daten trainieren kein Sprachmodell, weder unseres noch das eines Anbieters. Vertraglich zugesichert.
Zugriff & Rollen
Jeder Agent arbeitet mit eigenem Dienstkonto und minimalen Rechten. Kein Agent sieht mehr, als sein Prozess braucht.
Nachvollziehbarkeit
Jede Entscheidung wird mit Zeitstempel, Quelle und Begründung protokolliert. Audit-fähig ab dem ersten Tag.
Wir gehen das Setup vor Projektstart gemeinsam mit eurer IT und Security durch. Bei besonders sensiblen Daten betreiben wir das Modell auf Wunsch im eigenen Rechenzentrum, ohne jeden Cloud-Aufruf.
Was passiert, wenn etwas schiefgeht.
Kein Prozess läuft immer glatt. Entscheidend ist, was dann passiert.
Agent ist unsicher
Unter einem definierten Schwellenwert entscheidet der Agent nicht selbst, sondern legt den Fall mit seiner Einschätzung einem Menschen vor.
System nicht erreichbar
Der Vorgang bleibt in der Warteschlange und wird automatisch wiederholt. Nichts geht verloren, nichts wird doppelt gebucht.
Monitoring
Durchsatz, Fehlerquote und Eskalationen sind jederzeit einsehbar. Bei Auffälligkeiten alarmiert das System, bevor es jemand meldet.
Support
Definierte Reaktionszeiten und ein fester Ansprechpartner. Kein Ticket-System, in dem Ihr Fall verschwindet.
Nach einer Störung nimmt der Prozess dort wieder auf, wo er gestoppt wurde. Ihr habt einen Ansprechpartner für den gesamten Ablauf, auch wenn die Ursache in einem Drittsystem liegt.
Worauf wir bauen.
Wir arbeiten mit etablierten Plattformen statt mit Eigenbau, wo es Eigenbau nicht braucht.
Partnerstatus und Zertifizierungen bestehen dort, wo wir laufend liefern. Die Plattformwahl richtet sich nach dem Anwendungsfall, nicht nach dem Partnervertrag.
Tiefer in die Architektur?
Fragen zu unserem Lösungsansatz? Kommen Sie auf uns zu – wir freuen uns auf das Gespräch.