KI-Agenten

Digitale Mitarbeiter, die eigenständig handeln.

KI-Agenten sind die nächste Stufe nach Chatbots und Automatisierung: Autonome Systeme, die nicht nur antworten, sondern planen, entscheiden und handeln. Während Automation regelbasierte Workflows abbildet, sind KI-Agenten eigenständig entscheidungsfähig und lernen aus Erfahrung. Im Einsatz z.B. als Claims Agent bei INTEC — mit Rechtswissen, Vertragsverständnis und tiefen RAG-Strukturen.

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2017KI-Erfahrung seit

Was wir liefern

KI-Agenten auf Enterprise-Level.

Autonome Task-Agenten

Agenten, die komplexe Aufgabenketten selbstständig planen und ausführen: Schadenfall-Analyse, Dokumentenprüfung, Entscheidungsvorbereitung. Beispiel: Der INTEC Claims Agent analysiert Schadenfälle mit Rechtswissen und Vertragsverständnis und erstellt Erst-Evaluationen — mehrstufig, fehlerresistent, mit definierten Eskalationspfaden.

Multi-Agent-Systeme

Mehrere spezialisierte Agenten, die zusammenarbeiten: Ein Agent recherchiert, ein anderer analysiert, ein dritter erstellt den Bericht. Orchestriert, koordiniert und überwacht — wie ein digitales Team.

Tool-Use & API-Integration

Agenten, die echte Werkzeuge nutzen: APIs aufrufen, Datenbanken abfragen, Dateien erstellen, E-Mails senden, Tickets anlegen. Nicht nur Text generieren — sondern handeln.

Human-in-the-Loop Workflows

Abgestufte Autonomie: Routineaufgaben laufen automatisch. Bei kritischen Entscheidungen pausiert der Agent und holt menschliche Freigabe ein. Sie behalten immer die Kontrolle — der Agent weiß, wann er fragen muss.

Agentic RAG

Agenten mit intelligentem Wissenszugriff: Sie durchsuchen Ihre Dokumentation, kombinieren Informationen aus mehreren Quellen und generieren fundierte Antworten — mit Quellenangabe und Konfidenz-Score.

Agent Monitoring & Governance

Vollständige Transparenz: Was hat der Agent getan, warum, mit welchem Ergebnis? Echtzeit-Dashboards, Audit-Trails, Kosten-Tracking und Anomalieerkennung. Compliance-ready ab Tag eins.

So funktioniert's

Vom Use Case zum autonomen Agenten.

Agent-Strategie

Welche Aufgaben soll der Agent übernehmen? Wie autonom darf er agieren? Welche Systeme braucht er? Gemeinsam definieren wir Scope, Autonomie-Level und Erfolgskriterien.

Architektur & Design

Technische Architektur des Agenten: Tool-Definitionen, Entscheidungsbäume, Eskalationspfade, Memory-Management. Single-Agent oder Multi-Agent-System — je nach Komplexität.

Iterative Entwicklung

Schrittweiser Aufbau mit zunehmendem Autonomiegrad. Jede Iteration wird mit echten Aufgaben getestet, evaluiert und optimiert. Transparentes Monitoring vom ersten Tag an.

Deployment & Monitoring

Produktives Deployment mit Echtzeit-Überwachung: Performance, Kosten, Entscheidungsqualität, Anomalien. Kontinuierliche Verbesserung durch Feedback-Loops und A/B-Tests.

Einsatzgebiete

KI-Agenten in der Praxis.

E-Mail- & Inbox-Agenten

Eingehende Nachrichten klassifizieren, priorisieren, beantworten oder an die richtige Person weiterleiten. Mit Zugriff auf CRM und Wissensdatenbank — für kontextbezogene Antworten in Sekunden.

Research- & Analyse-Agenten

Daten aus internen und externen Quellen sammeln, analysieren und aufbereiten. Marktrecherche, Wettbewerbsanalyse, Due Diligence — in Minuten statt Tagen.

Dokumenten-Agenten

Verträge, Berichte, Proposals und Dokumentationen automatisch erstellen, prüfen und versionieren. Mit Zugriff auf Templates, Kundendaten und Compliance-Regeln.

Prozess-Orchestrierer

Komplexe Geschäftsprozesse end-to-end steuern: Onboarding, Schadensbearbeitung, Bestellabwicklung. Der Agent koordiniert Menschen, Systeme und andere Agenten.

Branchen

KI-Agenten nach Branche.

Versicherungen & Garantie

Schadensaufnahme, Deckungsprüfung und Auszahlungsfreigabe — autonome Agenten, die den gesamten Claims-Prozess orchestrieren. Im Einsatz bei INTEC: KI-Telefonagent der Schadensmeldungen aufnimmt und Kunden durch den Meldeprozess führt, plus Claims Agent für automatisierte Schadenfall-Evaluation.

Professional Services

Projektassistenten, die Zeiterfassung, Status-Updates, Ressourcenplanung und Kundenkommunikation automatisieren. Mehr Zeit für die eigentliche Arbeit.

Logistik & Supply Chain

Agenten, die Sendungen tracken, Anomalien erkennen, Zolldokumente vorbereiten und Lieferanten koordinieren — proaktiv, nicht reaktiv.

SaaS & Technologie

Customer Success Agenten, Support-Triage, Onboarding-Begleitung und Feature-Request-Analyse. Skaliert mit Ihrer Nutzerbasis — ohne linearen Personalaufbau.

Kundenstimmen

„Cierra was the only global entity with the experience of launching AI ethically and successfully in high compliance fields such as insurance and healthcare.“

Chris Walker — CEO

FAQ

Häufige Fragen zu KI-Agenten.

Was sind KI-Agenten?

KI-Agenten sind autonome Software-Systeme, die eigenständig Aufgaben planen und ausführen. Sie können Werkzeuge nutzen (APIs, Datenbanken, E-Mail), mehrstufige Aufgabenketten abarbeiten und Entscheidungen treffen — wie digitale Mitarbeiter mit definierten Kompetenzen.

Wie autonom können KI-Agenten arbeiten?

Das bestimmen Sie. Routineaufgaben laufen vollautomatisch. Bei kritischen Entscheidungen pausiert der Agent und holt menschliche Freigabe ein (Human-in-the-Loop). Sie behalten immer die Kontrolle.

Können KI-Agenten auf unsere Systeme zugreifen?

Ja — das ist der entscheidende Unterschied. Unsere Agenten werden direkt an Ihre Backend-Systeme angebunden: ERP, CRM, Datenbanken, APIs. Über sichere Interfaces mit rollenbasierter Zugriffskontrolle und Audit-Trail.

Ersetzen KI-Agenten Mitarbeiter?

Nein — sie verstärken sie. Agenten übernehmen repetitive, zeitaufwändige Aufgaben. Ihre Mitarbeiter gewinnen Zeit für Aufgaben, die Kreativität, Empathie und Urteilsvermögen erfordern.

Was kostet die Entwicklung eines KI-Agenten?

Ein fokussierter Agent beginnt im mittleren fünfstelligen Bereich. Komplexe Multi-Agent-Systeme liegen höher. Im kostenlosen Erstgespräch schätzen wir den Aufwand für Ihren konkreten Use Case ein.