Autonome Agenten im Unternehmen, die handeln.
Posteingangsverarbeitung, Vertragsanalyse und Ticket-Vorklassifizierung: konkrete Use Cases mit messbarem ROI, die natürliche Ausbaustufe, wenn ein solides RAG-Fundament steht.
01 · Architektur
Von Input zu Aktion
Jeder Workflow folgt demselben Muster und wird an Ihren spezifischen Use Case angepasst.
Input
Dokument, E-Mail, Event
Analyse
Extraktion, Klassifikation
Entscheidung
Agent-Logik, Regelwerk
Aktion
API, Ticket, Routing
Feedback
Lernen, Optimieren
02 · Flaggschiff-Use-Cases
Drei erprobte Automatisierungen
Jeder Use Case ist produktionserprobt und wird an Ihre spezifischen Anforderungen angepasst.
Vom Scan zur Aktion
Intelligente Posteingangsverarbeitung
Eingehende Post, ob physisch oder digital, wird automatisch klassifiziert, extrahiert und an die richtigen Systeme weitergeleitet. Ohne manuelle Sortierung.
Ergebnisse:
Ablauf:
Dokument trifft ein (E-Mail, Scan, Upload)
Textextraktion und Strukturierung
Semantische Klassifikation und Intent-Erkennung
Entitäten-Extraktion (Rechnungsnr., Datum, Beträge)
Automatische Weiterleitung oder Aktion
Risiken erkennen, Inhalte verstehen
Vertragsanalyse und Klausel-Extraktion
Verträge automatisch analysieren, kritische Klauseln identifizieren und strukturierte Zusammenfassungen erstellen. Für Rechtsabteilungen, Einkauf und Compliance.
Ergebnisse:
Ablauf:
Vertragsdokument hochladen
Struktur- und Klausel-Erkennung
Risiko-Scoring basierend auf Klauseltypen
Vergleich mit Standard-Templates
Strukturierter Report mit Handlungsempfehlungen
Anfragen verstehen, bevor sie geroutet werden
Ticket-Vorklassifizierung und Support-Assistenz
Support-Tickets werden semantisch analysiert, priorisiert und mit relevantem Kontext aus der Wissensbasis angereichert, bevor ein Mitarbeiter sie sieht.
Ergebnisse:
Ablauf:
Ticket trifft ein (E-Mail, Formular, Chat)
Intent- und Sentiment-Analyse
Wissensabgleich mit der Knowledge Engine
Priorität und Kategorie zuweisen
Antwortvorschlag oder direkte Eskalation
03 · Unterschied
Warum keine regelbasierte Automatisierung?
Semantisch, nicht regelbasiert
Die Knowledge Engine versteht Inhalte, nicht nur Schlagwörter. Zum Beispiel "Vertrag mit Fristbezug" statt "enthält Wort 'Frist'".
Kontextbewusst
Jede Entscheidung bezieht Ihr Unternehmenswissen ein. Kunden, Produkte und Historie fließen automatisch ein.
Aktion, nicht nur Antwort
Agenten erstellen Tickets, aktualisieren CRM-Daten und triggern Workflows, ohne manuellen Zwischenschritt.
Human in the Loop
Schwellwerte bestimmen, wann automatisch gehandelt wird und wann ein Mensch einbezogen wird.
04 · Messbare Ergebnisse
ROI, der sich rechnet
80%
Zeitersparnis
bei dokumentenbasierten Routineaufgaben
5x
Durchsatz
mehr Vorgänge pro Mitarbeiter
99%
Konsistenz
bei der Dokumentenklassifikation
< 6 Mo.
ROI
typische Amortisationszeit
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