KI, die tatsächlich Arbeit übernimmt.
Nicht nur einen Chat-Button auf der Website.
Agentic AI heißt: Ein System liest E-Mails, prüft Dokumente, ruft eure internen Systeme auf und erledigt mehrstufige Aufgaben, statt nur Fragen zu beantworten. Wir bauen genau solche Automatisierungen, mit klaren Grenzen, nachvollziehbaren Entscheidungen und Kontrollpunkten für Menschen, wo es wichtig ist.
Warum Zeitcode für Agentic AI
Wir bauen die KI-Suche und Automatisierung, mit der unsere eigene Website arbeitet, das ist keine Theorie aus einem Whitepaper.
Selbst gebaut, selbst betrieben
Unser eigener Website-Chatbot läuft mit Retrieval-Augmented Generation, Vektorsuche und eigenem Backend. Wir wissen aus erster Hand, wo Agentic-AI-Projekte an Grenzen stoßen.
Ein System, das euer Wissen wirklich findet
Aufbau semantischer Suche über große Datenmengen mit Embeddings und Vektordatenbanken, statt stumpfer Stichwortsuche, die die Hälfte der relevanten Treffer verpasst.
Human-in-the-loop, wo es zählt
Kritische Entscheidungen laufen über Freigabepunkte für Menschen, statt dass ein Agent unkontrolliert E-Mails verschickt oder Bestellungen auslöst.
Anbindung an eure echten Systeme
Ein Agent, der nur mit sich selbst redet, bringt nichts. Wir binden Agenten an CRM, ERP, E-Mail-Postfächer und interne APIs an, damit tatsächlich Arbeit erledigt wird.
Automatisierung, der ihr vertrauen könnt
Agentic AI ohne Kontrolle ist ein Risiko. Wir bauen Systeme, die nachvollziehbar bleiben und im Zweifel den Menschen einbeziehen.
Jede Entscheidung ist erklärbar
Logging und Quellenangaben zu jeder Antwort und Aktion, damit ihr im Zweifel nachvollziehen könnt, warum ein Agent etwas getan hat.
Lokale und gehostete Modelle kombiniert
Nicht jede Anfrage braucht das teuerste Modell. Wir kombinieren lokale LLMs und gehostete Anbieter, damit die Betriebskosten planbar bleiben.
Antworten aus euren echten Daten
Retrieval-Augmented Generation sorgt dafür, dass Antworten auf euren tatsächlichen Dokumenten und Daten basieren, statt auf Vermutungen des Modells.
Von der Dokumentenprüfung bis zum Support
Automatisierte Dokumentenextraktion, Vorqualifizierung von Anfragen, interne Wissenssuche oder Kundensupport, das Prinzip bleibt gleich, die Anwendung passt sich eurem Fall an.
So läuft euer Agentic-AI-Projekt
Vier Phasen, vom klar abgegrenzten Use Case bis zum produktiven Betrieb.
Phase 1
Use CaseProzess & Erfolgskriterien
- ✓Einen klar abgegrenzten Prozess identifizieren
- ✓Messbare Erfolgskriterien statt vager Erwartungen
Phase 2
Daten & WissenDatenquellen & Vektorsuche aufbauen
- ✓Relevante Dokumente und Systeme anbinden
- ✓Embeddings und Vektorsuche für präzise Treffer
Phase 3
Agent bauenLogik, Kontrollpunkte, Tests
- ✓Agentenlogik mit klaren Freigabepunkten
- ✓Tests gegen echte, auch schwierige Fälle
Phase 4
BetriebRollout & laufende Optimierung
- ✓Kontrollierter Rollout mit Monitoring
- ✓Laufende Optimierung anhand echter Nutzung
Nacheinander, mit klaren Ergebnissen pro Phase.
Stimmen aus KI-Projekten
Kurze Ausschnitte aus Projekten mit echten, messbaren Automatisierungszielen.
“Unsere alte Stichwortsuche hat oft die falschen Ergebnisse geliefert. Die neue semantische Suche findet, was gemeint ist, nicht nur, was wortwörtlich getippt wurde, und das bei Antwortzeiten im Sub-Sekunden-Bereich.”
“Anfragen wurden vorher manuell gesichtet und einsortiert. Jetzt übernimmt ein Agent die Vorqualifizierung inklusive Dokumentenprüfung, und unser Team kümmert sich nur noch um die Fälle, die wirklich menschliches Urteilsvermögen brauchen.”
- ✓Deutlich weniger manuelle Sichtung und Vorqualifizierung
- ✓Antworten, die auf echten Unternehmensdaten basieren
- ✓Klare Kontrollpunkte statt unkontrollierter Automatisierung
Leistungen im Detail
Von der internen Wissenssuche bis zum vollständigen Automatisierungs-Workflow.
Semantische Suche über eure Daten
Aufbau einer Vektorsuche über Dokumente, Wikis oder Produktkataloge, damit euer Team und eure Kunden schneller finden, was sie brauchen.
- ✓Embeddings und Vektordatenbank passend zu eurem Volumen
- ✓Re-Ranking für präzisere Treffer
- ✓Anbindung an bestehende Wissensquellen
Workflow-Agenten für interne Prozesse
Mehrstufige Aufgaben wie Dokumentenprüfung, Datenextraktion oder Vorqualifizierung von Anfragen automatisieren.
- ✓Klare Freigabepunkte für kritische Schritte
- ✓Anbindung an eure bestehenden Systeme
- ✓Messbare Zeitersparnis statt vager Versprechen
Dokumente & Belege automatisiert auslesen
Strukturierte Extraktion aus Dokumenten, Belegen oder Formularen mit Vision-AI und OCR, statt manueller Abtipp-Arbeit.
- ✓Extraktion auch aus unsauberen Scans
- ✓Validierung gegen bestehende Datenquellen
- ✓Lokale oder gehostete Modelle je nach Datenschutzbedarf
Fragen zu Agentic AI
Antworten zu Kontrolle, Datenschutz und dem typischen Einstieg in ein KI-Projekt.
Noch eine offene Frage?Nächster Schritt
Ein Prozess, der sich automatisieren lässt?
Im Erstgespräch schauen wir uns euren konkreten Anwendungsfall an und klären, ob und wie sich Agentic AI sinnvoll einsetzen lässt.