AI · Deep Dive 03
AI-Powered Automation
Wo Regeln nicht hinreichen, verdrahten wir AI mit den Guardrails, die Produktion verdient. Routing, Extraction, Summarisation, Entscheidungs-Support — Leverage, der kumuliert, keine Demos, die verrotten.
Der Rahmen
AI-augmentierte operative Automation: klassifizieren, extrahieren, zusammenfassen, routen, entscheiden. Verwandt mit AI-Assisted Ops auf dem Automation-Track, mit extra Fokus auf agentische Muster und Multi-Step-Workflows.
Kommt dir das bekannt vor?
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Support-Triage kostet jemanden vier Stunden am Tag — und klassifiziert trotzdem falsch.
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Verträge kommen als PDFs, jemand kopiert Felder ins CRM.
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Jeder Compliance-Flag wird manuell reviewt, weil die Regel-Engine die Nuance nicht kann.
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Sales-Reps brauchen eine Stunde täglich, um Calls zu Notizen zu machen.
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Ihr habt Vendor:innen 'Agents' demonstrieren sehen und wisst nicht, welche Aufgaben tatsächlich agent-förmig sind.
Der Kundennutzen
Was sich ändert
Sobald es läuft.
Stunden zurück bei Aufgaben, in denen AI wirklich gut ist.
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Fehlerrate runter bei Aufgaben, in denen Regel-Engines fehlklassifizierten.
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Kosten + Qualität sichtbar — du weißt, was du für was zahlst.
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Fallbacks, damit Low-Confidence-Outputs eskaliert werden statt durchzurutschen.
Phasen
⏱ 4–10 Wochen typischWie AI-Powered Automation tatsächlich abläuft.
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01
Aufgaben mappen
Welche Aufgaben sind Klassifikation, welche Extraction, welche Generation, welche agentisch? Verschiedene Muster wollen verschiedene Tools.
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02
Prototypen
Tage. Gegen echte Produktionsbeispiele testen. Alles unter der Qualitätsschwelle ablehnen.
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03
Guardrail
PII-Filter, Content-Checks, Confidence-Schwellen, Human- in-the-Loop-Eskalation. Guardrails trennen Demo von Produktion.
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04
Deployen + beobachten
Shadow-Mode zuerst. Cutover, wenn Metriken halten. Die ersten 30 Tage eng beobachtet.
Die Übergabe
Was du hast
Was in du erhältst – jedes Artefakt, nichts bleibt verborgen.
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2–4 produktionsreife AI-Workflows
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Eval-Suites pro Workflow
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Guardrails (PII, Content, Confidence) dokumentiert + getestet
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Kosten- + Qualitäts-Dashboards
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Human-Eskalationspfade für Low-Confidence-Outputs
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Maintenance-Runbook
Häufige Fragen
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Q·01 Agent oder einfacher LLM-Call?
Einfacher Call, wenn die Aufgabe One-Shot ist (klassifizieren, zusammenfassen). Agentisch, wenn sie mehrere Schritte mit Zwischen-Tool-Use braucht (Kund:in nachschlagen, Inventar prüfen, Mail entwerfen). Wir sagen, was passt.
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Q·02 Fine-tunt ihr Modelle?
Selten. Moderne Base-Modelle + gute Prompts + RAG decken 95%. Fine-Tuning kostet 3x und ist selten gerechtfertigt. Wir sagen es, wenn doch.
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Q·03 Was mit PII?
Vor dem Modell gescrubbt per Default. Wir routen durch euer Gateway oder nutzen Self-Hosted, wenn die Datenklasse es fordert.
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Q·04 Können wir das vor Live-Gang testen?
Ja — wir bauen Eval-Suites gegen echte historische Daten. Accuracy-Zahlen vor Cutover sichtbar.
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Q·05 Wie halten wir Spend im Griff?
Token-Budgets pro Workflow mit Alerts. Wir kappen, bevor irgendwas die Kasse sprengt.
Bereit zum Starten
AI, wo die Arbeit tatsächlich ist.
Shortlist der richtigen Workflows, Prototypen in Tagen, Produktion in Wochen. Starte mit der Aufgabe, die am meisten weh tut.
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