Private KI-Agenten, die Ihren Betrieb steuern, nicht nur Ihr Postfach
Eigene Agenten-Rahmen, Wissensgraphen und selbst gehostete Inferenz, gebaut um den Ablauf, den Ihr Team ohnehin nutzt. Sicherheitskritische Edge-KI im Haus ist unser Tagesgeschäft.
Der Betrieb läuft in dem Kanal, den Ihr Team ohnehin nutzt
Der Operations Organizer ist eine KI-Schicht über firmenseitig freigegebenen WhatsApp-Kanälen, die unstrukturierte Unterhaltungen in Aufgaben, Erinnerungen, Zusammenfassungen, Entscheidungen und Berichte verwandelt, ohne Teams zu zwingen, eine neue App zu lernen.
Sechs Bausteine, alle in Produktionsqualität
Maßgeschneiderte Agent-Harnesses
Auf Ihre Arbeitsabläufe zugeschnittene Agent-Laufzeiten: Tool-Aufrufe, Speicherarchitekturen, Wiederholungslogik und Genehmigungsschritte.
Dokumenten-Agenten + Wissensgraphen
RAG über Ihre Verträge, Spezifikationen, SOPs und PDFs, mit Quellenangaben, gestützt auf eine eingebettete Property-Graph-Schicht, damit der Agent über Beziehungen hinweg schlussfolgert, nicht nur über Chunk-Ähnlichkeit.
On-Premise-KI-Deployment
Agenten auf Ihrer Hardware: selbst gehostete Inferenz, verschlüsselter lokaler Speicher, signierte Updates, rollenbasierte Zugriffe und Audit-Protokolle. Keine Kundendaten überschreiten eine Grenze, der Sie nicht zugestimmt haben.
WhatsApp AI Operations Organizer
KI-gestütztes Nachrichtenverständnis
Klassifiziert Gespräche automatisch in Aufgaben, Probleme, Freigaben, Risiken, Kundenanfragen, Beschaffungsbedarfe und Terminänderungen.
Verarbeitung von Sprachnachrichten & Bildern
Transkribiert Sprachnachrichten, extrahiert relevante Informationen aus Bildern und Dokumenten und verknüpft jeden Eintrag mit dem passenden Projekt, Kunden, Team oder Standort.
Aufgaben- & Follow-up-Engine
Erstellt Aufgaben, weist Verantwortliche zu, verfolgt Fälligkeiten, erinnert die zuständigen Personen und eskaliert ignorierte oder überfällige Punkte.
Tages- & Wochenberichte
Erstellt prägnante Zusammenfassungen für Führungskräfte: erledigte Arbeiten, offene Punkte, Verzögerungen, Risiken, Ausgabenpositionen, ungelöste Kundenanfragen und Teamleistung.
Unternehmens-Wissensgedächtnis
Ein durchsuchbares internes Gedächtnis (unterlegt mit einem embedded property-graph) vergangener Entscheidungen, wiederkehrender Probleme, Kundenhistorien, Lieferantennotizen und operativer Muster.
Management-Dashboard
Eine webbasierte Steuerkonsole, über die die Führungsebene das Geschehen über alle Teams hinweg überblickt, ohne Hunderte von Nachrichten lesen zu müssen.
Was wir bauen, wie es läuft, und was wir unterschreiben
Agenten, die lesen, in Grenzen entscheiden und in Ihren Systemen handeln
Agenten-Laufzeiten, die auf Ihren Arbeitsablauf zugeschnitten sind, Frage-Antwort-Funktionen auf Basis Ihrer eigenen Verträge und Verfahren mit Quellenangaben sowie CRM-Automatisierung.
Ihre Infrastruktur, Ihre Daten, Ihre Kontrolle
Kamerastreams bleiben nach Möglichkeit lokal. Dokumente werden in privaten Speichern indexiert. Antworten tragen Belege, sodass eine falsche sichtbar statt plausibel ist. Netztrennung, verschlüsselter Speicher, Audit-Protokolle, signierte Updates und rollenbasierte Zugriffe sind Standard; externe Modellschnittstellen sind optional, nicht das Fundament.
Laufzeit, Speicher und die Freiheit zu wechseln, was es ausführt
Auf offenen Schnittstellen gebaut und übergeben, damit Ihre Ingenieure betreiben und erweitern können und das Modell dahinter eine Entscheidung bleibt, die Sie neu treffen dürfen. Edge-Arbeit gilt uns von vornherein als sicherheitskritisch: gehärtete Laufzeit, signierte Updates und eine Geräteidentität, die kein Nachgedanke ist.
Mit Ihnen gesetzte Ziele, an Ihrem Ablauf gemessen
Wie viel der Routine der Agent ohne Menschen abschließt, wie oft eine Freigabe gekippt wird und wie viele Antworten ein Prüfer als falsch markiert. Wir beginnen mit einer kleinen Demo an einem schmerzhaften Ablauf, messen den Ausgangswert und unterschreiben das Ziel: nie eine Zahl, bevor jemand gemessen hat.
Verwandte Arbeiten
FAQ zu Agentic AI
Was ist ein agentisches KI-System?
Es handelt sich um eine Software, bei der ein Modell Tools aufruft, Daten ausliest und mehrstufige Arbeitsschritte zur Erreichung eines Ziels ausführt.
Wie unterscheidet sich das von einem Chatbot?
Ein Chatbot beantwortet Fragen; ein Agent handelt. Der Rahmen ergänzt Werkzeugaufrufe, Wiederholverhalten, Gedächtnis, Freigabeabläufe und die Anbindung an Ihre echten Systeme. Das Ergebnis ist erledigte Arbeit statt angezeigter Antworten.
Können wir das auf unseren eigenen Servern betreiben?
Ja, Betrieb im Haus ist erstklassig vorgesehen und kein Rückfall: selbst gehostete Inferenz, verschlüsselte lokale Speicher, signierte Updates, rollenbasierte Zugriffe. Externe Modellschnittstellen sind optional, nicht das Fundament.
Beginnen Sie mit einem Schmerzpunkt
Nennen Sie uns einen Workflow, der wehtut: Standort-Updates, Kunden-Follow-up, Dokumenten-Q&A, Beschaffungschaos. Dann bauen wir ein kleines Demo rund um Ihre echten Daten, bevor Sie sich größer festlegen.
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