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Machen Sie aus generativer KI operative KI, die Ihr Unternehmen einsetzen kann.

KI-Agenten für Unternehmen

Wir helfen Unternehmen, das Potenzial generativer KI in echte Geschäftslösungen zu überführen. Wir entwerfen und implementieren intelligente Agenten, sicher und privat, ausgerichtet auf die Unternehmensziele und darauf ausgelegt, eine messbare Wirkung zu erzielen.

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Wir helfen Unternehmen, das Potenzial der generativen künstlichen Intelligenz in echte Geschäftslösungen zu verwandeln. Wir entwerfen und führen intelligente, sichere und private Agenten ein, ausgerichtet an den Unternehmenszielen und bereit, eine messbare Wirkung zu erzeugen.

Unsere Erfahrung in der Beratung zu künstlicher Intelligenz erlaubt uns, Chancen zu erkennen und KI-Agenten für Unternehmen zu entwickeln, die komplexe Aufgaben automatisieren, Abläufe optimieren und die Entscheidungsfindung verbessern.

Durch die Entwicklung maßgeschneiderter KI-Agenten schaffen wir Lösungen, die Unternehmensdaten integrieren, die Privatsphäre der Information schützen und sich an die konkreten Bedürfnisse jeder Organisation anpassen und so ihre operative Kapazität vervielfachen.

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Warum Baitech Data bei agentischer KI?

Bei Baitech Data sind wir Spezialisten für Data Governance und verstehen, dass eine verlässliche agentische KI mit Daten beginnt, die vorbereitet, gesteuert und am Geschäft ausgerichtet sind.

Wir arbeiten mit dem vollständigen Datenzyklus. Wir entwickeln keinen generischen Agenten, sondern bereiten die interne Dateninfrastruktur vor, damit die Lösung deutlich verlässlicher ist und falsche Antworten stark reduziert werden.

Unsere Lösungen agentischer künstlicher Intelligenz sind keine einfachen Bots, die Anfragen beantworten. Es sind intelligente Systeme, die den Kontext des Unternehmens verstehen, auf die richtige Information zugreifen und Aktionen sicher ausführen können.

Wenn Sie in Ihrem Unternehmen auf die Entwicklung von KI-Agenten setzen, können Sie:

  • 40 % der operativen Zeit sparen, indem Abläufe automatisiert werden.
  • Die produktive Kapazität um 30 % steigern, ohne die Belegschaft zu vergrößern.
  • Die Suche nach Information auf unter 2 Minuten verkürzen, wenn zentrale Entscheidungen anstehen.

Was unterscheidet uns als Beratungsunternehmen für KI-Agenten?

Als auf Daten spezialisiertes KI-Beratungsunternehmen kombiniert LIS Strategie, Sicherheit, Vertraulichkeit und Geschäftsdaten, um maßgeschneiderte und skalierbare KI-Agenten zu entwickeln.

Entwicklungsleistungen für KI-Agenten, die wir anbieten

Bei Baitech Data führen wir Projekte zur Entwicklung von KI-Agenten durch, die greifbare technische Lösungen für echte Geschäftsanforderungen bieten, von der Automatisierung von Aufgaben und konkreten Abfragen bis zum Aufbau großer Sprachmodelle (LLMs), die komplexere Prozesse steuern können.

Dafür schaffen wir Architekturen für Multi-Agenten-Systeme, setzen RAG um und integrieren bestehende Werkzeuge wie ERP, CRM oder Power BI.

Multi-Agenten-Architektur und Orchestrierung

Wir entwerfen Multi-Agenten-Systeme, die zusammenarbeiten, um komplexe Aufgaben von Anfang bis Ende zu lösen.

Die Multi-Agenten-Orchestrierung koordiniert mehrere KI-Agenten, die auf bestimmte Prozesse spezialisiert sind. So entstehen fortschrittlichere Lösungen als mit einem einzelnen Agenten, und verschiedene Bereiche des Unternehmens können zusammenarbeiten.

Einführung von RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Wir verbinden die KI-Agenten über RAG-Architekturen mit den echten Datenquellen des Unternehmens. So arbeiten die Agenten mit echter, aktueller und kontextualisierter Unternehmensinformation.

Mit kontrolliertem Zugriff auf das Data Warehouse des Unternehmens können die Systeme semantische Suchen ausführen und präzisere, verlässliche und nachprüfbare Antworten geben, mit einer deutlich geringeren Fehlerquote als ein Assistent ohne gesteuerte Daten.

Integration von Agenten mit ERP, CRM und Power BI

Wir integrieren intelligente Agenten in die wichtigsten Unternehmenswerkzeuge, damit sie Informationen abfragen, Aktionen ausführen und Aufgaben direkt im bestehenden Technologie-Stack automatisieren können.

Wir arbeiten mit Systemen, die sich mit ERP, CRM, Dashboards in Power BI und jeder API über native Konnektoren und das Protokoll MCP verbinden, um die interne Steuerung und die Datenanalyse zu erleichtern.

Messbare Ergebnisse: geringere Kosten und operative Effizienz

Die Entwicklung von KI-Agenten hilft, komplette Arbeitsabläufe zu optimieren und eine direkte Wirkung auf Effizienz und Rentabilität des Geschäfts zu erzeugen.

Intelligente Agenten erlauben Unternehmen, Betriebskosten zu senken, indem sie wiederkehrende Aufgaben mit IPA- und RPA-Systemen automatisieren, die Zeit für die Suche nach internen Informationen verkürzen und die Entscheidungsfindung zwischen Abteilungen vereinheitlichen.

Das bedeutet mehr produktive Stunden und weniger manuelle Fehler. Im Finanzbereich eines Unternehmens kann ein KI-Agent zum Beispiel die Prüfung von Rechnungen automatisieren, Fehler in Bestellungen erkennen, Ausgaben klassifizieren und Berichte für das ganze Team vorbereiten.

Die wichtigsten Ergebnisse und Vorteile, die Sie in Ihrem Unternehmen sehen, wenn Sie auf agentische KI setzen, sind:

  • Senkung der Betriebskosten mit KI

  • Höhere Produktivität der Teams durch Prozessautomatisierung mit KI-Agenten

  • Skalierbarkeit ohne höhere Investition

  • Schnellere, datenbasierte Entscheidungen

  • Weniger Fehler und bessere operative Qualität

  • Standardisierung des internen Wissens

  • Zentralisierung des Wissens verschiedener Abteilungen

Erfolgsgeschichte: KI-Agenten in der Bildung

In diesem Anwendungsfall brauchte das CIFP Número Uno in Santander, dass Schüler und Lehrkräfte auf komplexe technische Dokumentation in mehreren Sprachen zugreifen, ohne Praxisstunden zu verlieren. Es ist dasselbe Muster, das wir in Unternehmensumgebungen anwenden: gesteuertes Wissen indexieren und über einen Gesprächsagenten zugänglich machen.

Die Herausforderung

Ein großes Volumen komplexer technischer Information in mehreren Sprachen. Die Schüler des Zentrums investierten zu viel Zeit, um die passende Dokumentation für die Aktivitäten zu finden. Das reduzierte die Stunden für die echte Praxis und beeinträchtigte die Effizienz der Werkstätten.

Unsere Lösung

Es gab eine erste Beratung zusammen mit dem Vertriebsteam und der F&E. Danach wurde entschieden, eine gesprächsbasierte Plattform auf KI-Basis einzuführen, die die gesamte verfügbare technische Dokumentation indexieren und verstehen kann, damit die Schüler Anfragen in natürlicher Sprache stellen können.

Die KI-Agenten erleichterten außerdem die automatische Übersetzung ins Spanische und die Erzeugung von Zusammenfassungen und Schemata.

Technische Umsetzung

Die eingesetzte Technologie war aisQ AGENT, angepasst an den Bildungsbereich, eine eigene Plattform von Baitech, die Abfragen in natürlicher Sprache, automatische Übersetzung und die Erzeugung von Zusammenfassungen für Schüler und Lehrkräfte integriert.

Ergebnisse und KPIs

  • Weniger Zeit der Schüler für die Suche nach Information
  • Höhere Motivation der Schüler
  • Weniger wiederkehrende Aufgaben für die Lehrkräfte
  • Schnellere und persönlichere Ausbildungsaktivitäten für die Schüler
  • Verfügbarkeit rund um die Uhr zur Klärung von Fragen
  • Sofortiges Feedback

Erfolgsgeschichte: KI-Agenten für Immobilienverwalter

Bei Baitech Data haben wir zusammen mit Grupo LAE und INNOVA eine Lösung auf Basis von KI-Agenten entwickelt, um die tägliche Arbeit von Immobilienverwaltern einfacher und effizienter zu machen.

Die Herausforderung

Die größte Herausforderung war die enorme Menge an Information, die Immobilienverwalter jeden Tag abfragen mussten. Vor allem die richtige Dokumentation zu erreichen, Vorschriften zu interpretieren und kritische Informationen über Risiken abzufragen.

Unsere Lösung

Es entstand ein Projekt künstlicher Intelligenz in drei Blöcken, jeder darauf ausgerichtet, einen anderen Bedarf zu beantworten, ohne den Tagesbetrieb zu stören: ein Dokumenten-Chat, ein juristischer Chat und ein Risiko-Chat.

Technische Umsetzung

Mit aisQ AGENT entstand ein Dokumenten-Chat, der sich in Echtzeit mit internen Ablagen verbindet und eine RAG-Strategie mit zeitlicher Filterung nutzt.

Der juristische Chat interpretiert Fragen zu Vorschriften und gibt kontextualisierte, nachverfolgbare und verständliche Antworten.

Der Risiko-Chat verbindet sich über MCP mit verschiedenen Datenbanken, um kritische Informationen der Gemeinschaften abzufragen, von der Prüfung der Feuerlöscher bis zur Wartung der Anlagen.

Ergebnisse und KPIs

  • Abfrage von Protokollen, Budgets, Verträgen und Beschlüssen in Sekunden, ohne manuelle Suche.
  • Information immer aktuell dank automatischer Synchronisation zwischen Dokumentquellen und Datenbanken.
  • Präzisere Antworten durch den zeitlichen Kontext jedes Dokuments.
  • Eine Lösung, die bereits Hunderte von Immobilienverwaltern nutzen und die weiter wächst.
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Unsere Methodik zur Einführung agentischer KI

Wir arbeiten mit einer Methodik zur Einführung agentischer KI, die in Phasen gegliedert ist und Data Governance, Technologiearchitektur, Sicherheit und Geschäftswissen verbindet. So arbeitet jeder Agent mit verlässlichen Informationen, in einer kontrollierten Umgebung und im Einklang mit den geltenden Regeln.

  1. Phase 1: Assessment und Data Governance

    Vor der Entwicklung von KI-Agenten prüfen wir die Datenqualität in der Organisation, um Informationsquellen, ihre Zugänglichkeit und mögliche Risiken zu erkennen.

    Wir legen auch die Grundlagen der Data Governance fest, damit das System mit verlässlichen Informationen arbeiten kann: Zugriffsrichtlinien, Nachverfolgbarkeit, Rollen und Kontrollen, die den angemessenen Gebrauch aller verfügbaren Information sichern.

  2. Phase 2: Architektur und RAG

    Wir entwerfen sichere Umgebungen in Azure AI Foundry mit RAG-Technologie, verbinden die KI mit den Datenquellen des Unternehmens und stellen sicher, dass die Daten, die der Agent nutzt, zutreffend, sicher und rechtmäßig sind.

     

    Wenn das Datenschutzniveau es verlangt, entwickeln wir lokale KI-Agenten, die in der eigenen Infrastruktur des Kunden laufen, damit sensible Daten oder geistiges Eigentum die Unternehmensumgebung nicht verlassen.

  3. Phase 3: Training und Personalisierung

    Wir passen das Verhalten des Agenten an die Ziele und Prozesse jedes Unternehmens an. Wir justieren Prompts, Entscheidungsflüsse und Geschäftslogik, damit die maßgeschneiderten KI-Agenten genauere Antworten und Aktionen liefern, die zum Unternehmenskontext passen.

  4. Phase 4: Einführung und Monitoring

    Wir bringen die Agenten unter dem europäischen AI Act in Produktion, nach Standards wie ISO 42001 für Managementsysteme künstlicher Intelligenz und nach guter Praxis bei Privatsphäre und Datenschutz.

    Wir beobachten und beaufsichtigen Leistung, Sicherheit und Entwicklung über die Zeit, damit die KI sicher, ethisch, transparent und bereit bleibt, in der Organisation zu skalieren.

Werkzeuge und Technologien, die wir beherrschen

Wir arbeiten mit einem breiten Technologie-Stack und nutzen die besten Werkzeuge am Markt, einschließlich KI-Modellen, Orchestrierungs-Frameworks und Cloud-Infrastrukturdiensten, mit denen wir robuste KI-Agenten bauen, die zu jedem Fall passen.

Microsoft AI Foundry und Google ADK

Als Umgebungen, um Lösungen künstlicher Intelligenz für Unternehmen zu entwerfen, zu entwickeln und zu steuern.

LangChain

Um fortgeschrittene Agentenarchitekturen zu bauen und KI-Modelle mit Werkzeugen und Informationsquellen zu verbinden.

AutoGen

Um Multi-Agenten-Systeme zu entwickeln, die verschiedene spezialisierte Agenten koordinieren können.

Azure OpenAI

Um große Sprachmodelle im Unternehmen anzubinden.

Claude

Wir arbeiten mit Claude als einem der fortgeschrittenen Modelle künstlicher Intelligenz und sind derzeit im Prozess, zertifizierte Partner zu werden.

Vektor-Datenbanken

Wir setzen Vektor-Datenbanken als Teil von Architekturen für Retrieval-Augmented Generation ein, damit die Agenten echte Information aus großen Datenmengen abrufen können.

Was ist der Unterschied zwischen agentischer KI und generativer KI?

Generative KI konzentriert sich, wie der Name sagt, darauf, Inhalte aus Anweisungen zu erzeugen. Die Nutzerin oder der Nutzer stellt eine Anfrage mit Informationen wie Text, Bildern oder Code, und die KI antwortet darauf.

Agentische KI geht einen Schritt weiter. KI-Agenten erzeugen nicht nur Antworten auf Anfrage. Sie können auch handeln, Entscheidungen treffen, Daten abfragen und Prozesse im Unternehmen ausführen, indem sie sich mit internen Systemen und Werkzeugen verbinden.

Was ist der Unterschied zwischen agentischer KI und generativer KI?
Característica Generative KI Agentische KI
Ziel Inhalte erstellen oder Fragen beantworten Aktionen ausführen und Geschäftsprozesse automatisieren
Verhalten reaktiv, antwortet auf Prompts proaktiv, handelt und trifft Entscheidungen
Integration in bestehende Systeme begrenzt kann sich mit ERP, CRM, Datenbanken und APIs verbinden
Grad der Autonomie niedrig hoch
Vertraulichkeit niedrig, wenn öffentliche Modelle genutzt werden hoch, wenn maßgeschneiderte Agenten genutzt werden
Datenzugriff kein Zugriff auf Unternehmensdaten Zugriff auf intern gesteuerte Daten in Echtzeit
Anwendungsbeispiel einen Bericht verfassen oder eine E-Mail erzeugen Bestandsinformationen finden und eine Bestellung aufgeben
Auswirkung auf das Geschäft steigert die individuelle Produktivität optimiert ganze Prozesse und senkt Betriebskosten

Unsere Erfahrung in der Beratung zu künstlicher Intelligenz erlaubt uns, Chancen zu erkennen und KI-Agenten für Unternehmen zu entwickeln, die komplexe Aufgaben automatisieren, Abläufe optimieren und die Entscheidungsfindung verbessern.

Durch die Entwicklung maßgeschneiderter KI-Agenten schaffen wir Lösungen, die Unternehmensdaten integrieren, die Privatsphäre der Information schützen und sich an die konkreten Bedürfnisse jeder Organisation anpassen und so ihre operative Kapazität vervielfachen.

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FAQs zu KI-Agenten für Unternehmen

Wie garantieren Sie, dass meine Daten privat bleiben?

Wir konzipieren KI-Agenten in sicheren und kontrollierten Umgebungen unter Verwendung privater Architekturen und Datenmanagementsysteme, die Unternehmensinformationen schützen. Unternehmensinformationen werden nicht zum Trainieren öffentlicher Modelle von Drittanbietern verwendet. Wir implementieren RAG-Lösungen, Zugriffskontrollen und Governance-Richtlinien gemäß den geltenden Vorschriften, um vollständige Privatsphäre und Sicherheit zu gewährleisten.

Wie wird der ROI gemessen?

Der ROI von KI-Agenten wird anhand von Business-KPIs gemessen: durch die Analyse von Indikatoren wie eingesparte Stunden pro Prozess, Fehlerreduzierung, Aufgabenautomatisierung, Senkung der Betriebskosten bei manuellen Aufgaben und Steigerung der Produktivität. Jedes Unternehmen hat seine eigenen Ziele, weshalb wir für jedes Projekt spezifische Basiskennzahlen definieren.

Was ist der Unterschied zwischen einem Chatbot und einem Agenten von LIS?

Ein Chatbot antwortet in einem Konversationskanal, was eine eingeschränkte Interaktion bedeutet, während die von LIS auf Basis verwalteter Daten entwickelten KI-Agenten nach Maß sind, sich mit internen Tools verbinden und Aktionen (Abfragen, Aktualisierungen, Workflows) unter menschlicher Prüfung und Aufsicht ausführen können.

Wie garantieren Sie die Einhaltung des AI Act?

Wir klassifizieren das Systemrisiko, dokumentieren dessen Funktionsweise und garantieren Rückverfolgbarkeit sowie menschliche Aufsicht bei kritischen Entscheidungen. Wir richten das Design des Agenten am Rahmen des EU AI Act und an Standards wie ISO 42001 aus, sodass Rechtsabteilung, IT und Geschäftsbereich denselben Compliance-Rahmen teilen.