KI-Automatisierung
KI die handelt – nicht nur antwortet. Ich baue KI-Agenten, die echte Aufgaben übernehmen: Rechnungen verbuchen, Wissen strukturieren, Entscheidungen treffen. Für KMU, die mehr wollen als Chatbots.
Was ich biete
Agentic AI
KI-Agenten mit echten Werkzeugen: Zugriff auf ERP, Mailsystem, Datenbanken. Der Agent entscheidet selbstständig, welche Aktion nötig ist – ob er eine Rechnung verbucht, einen Termin bucht oder eine Offerte erstellt. Kein fixer Workflow, sondern kontextbasiertes Handeln.
RAG-Wissenssysteme
Internes Wissen zugänglich machen: Gelöste Tickets, Handbücher, Prozessdokumentationen werden vektorisiert und durchsuchbar. Neues Problem? Der Agent findet strukturierte Antworten aus eurer eigenen Wissensbasis – und wird mit jeder Lösung schlauer.
KI in Automatisierung
KI als intelligente Komponente in fixen Workflows: Dokumente kontextbewusst auslesen, E-Mails kategorisieren und weiterleiten, Daten interpretieren und validieren. Wo normale Automatisierung an unstrukturierten Inputs scheitert, übernimmt KI.
KI-Potenzial-Check
Nicht jeder Prozess braucht KI. Ich schaue mir eure Abläufe an und sage euch ehrlich, wo KI echten Mehrwert bringt – und wo normale Automatisierung günstiger und zuverlässiger ist. Kein Hype, kein Verkaufsgespräch.
Die 3 Stufen der KI-Nutzung
Die meisten Unternehmen stecken auf Stufe 1. Stufe 3 ist der Ort, wo KI echten wirtschaftlichen Wert schafft.
Reaktive KI – Copy & Paste
PDF in ChatGPT hochladen, Prompt schreiben, Antwort herauskopieren. Nützlich für Einzelfälle – aber die Zeit, die du bei der eigentlichen Aufgabe sparst, verlierst du beim Prompting. Kein systematischer Effizienzgewinn.
KI in Automatisierung – fixer Workflow
KI als Baustein in einem vordefinierten Prozess: PDF wird automatisch hochgeladen, Daten extrahiert, Ergebnis weitergeleitet. Schon deutlich effizienter – aber wenig flexibel und fehleranfällig, sobald das Format oder der Kontext abweicht.
Agentic AI – autonomes Handeln
Der Agent bekommt ein Bewusstsein und Werkzeuge. Er entscheidet selbst, was zu tun ist – egal ob Rechnung, Anfrage oder Frage. Tanja, die KI-Bürochefin, bucht Termine, verbucht Rechnungen und erstellt Offerten – weil sie Kontext versteht und Systeme bedienen kann.
→ Hier entsteht echter Wert: mehrere Mitarbeiter-Kapazitäten für ein paar API-Calls.
Typische Szenarien
Tanja – die KI-Bürochefin
«Du bist Tanja, die Bürochefin von chluba-engineering – du kannst Termine buchen, Rechnungen verbuchen, Offerten erstellen, Kunden anlegen.» Mit Zugriff auf Outlook und ERP entscheidet Tanja selbstständig, was zu tun ist – egal ob eine PDF reinkommt oder eine Frage zu offenen Rechnungen.
→ Stunden täglich gespart. Kosten: ein paar API-Calls.
RAG-Helpdesk für IT-Support
Gelöste Tickets werden automatisch vektorisiert und gespeichert. Kommt ein neues Problem rein, durchsucht der Agent zuerst die eigene Wissensbasis – und liefert strukturierte Antworten aus echten, bereits gelösten Fällen. Das System wächst mit jedem Ticket.
→ First-Level-Support effizienter, Wissen bleibt im Unternehmen.
Dokumenten-Intelligenz
Rechnungen, Lieferscheine, Verträge kommen in verschiedensten Formaten. KI liest den Kontext – nicht nur die Felder – und übergibt strukturierte Daten ans ERP. Auch wenn das Layout abweicht oder Felder fehlen.
→ Robuster als reine OCR, kein manuelles Nacharbeiten bei Formatänderungen.
Reporting-Agent
Agent fragt mehrere Systeme ab, interpretiert die Zahlen, erkennt Auffälligkeiten und schickt jeden Freitag einen lesbaren Zusammenfassung-Report – keine Rohdaten, sondern echte Aussagen: «Umsatz +12%, aber Marge gesunken wegen Materialkosten.»
→ Aus 2 Stunden Reporting-Aufwand wird ein automatischer Freitagmorgen-Report.
Häufig gestellte Fragen
Brauche ich dafür ChatGPT-Plus oder eigene KI-Modelle? ✚
Nein. Für die meisten KMU-Anwendungsfälle reichen API-Calls an bestehende Modelle (OpenAI, Anthropic, etc.). Du bezahlst nur was du nutzt – kein Abonnement, keine eigene GPU-Infrastruktur.
Eigene Modelle lohnen sich erst bei sehr spezifischen Anforderungen oder wenn Datenschutzvorgaben Cloud-APIs ausschliessen. Das besprechen wir im Potenzial-Check.
Was kostet ein KI-Agent? ✚
Laufende Modell-Kosten: Ein einfacher Agent mit 50–200 API-Calls täglich kostet typischerweise 10–50 CHF/Monat.
Aufbaukosten: Je nach Komplexität und Systemanbindung ab ca. 2.000 CHF für einfache Agenten, bis 10.000+ CHF für vollständig integrierte Systeme (ERP, Mailsystem, Datenbank).
Zum Vergleich: Eine Teilzeitstelle kostet 2.000–3.000 CHF/Monat. Der Agent arbeitet 24/7 und macht keine Fehler durch Müdigkeit.
Was ist der Unterschied zwischen KI-Automatisierung und normaler Prozess-Automatisierung? ✚
Normale Automatisierung folgt fixen Regeln: Wenn X, dann Y. Funktioniert perfekt bei strukturierten, vorhersehbaren Inputs.
KI-Automatisierung versteht Kontext: Eine Rechnung kann als PDF, als E-Mail-Text oder als Tabelle ankommen – der Agent erkennt was gemeint ist. Das macht KI besonders wertvoll bei unstrukturierten Inputs oder wenn Entscheidungen vom Kontext abhängen.
Oft ist die beste Lösung eine Kombination: Fixer Workflow für den stabilen Teil, KI dort wo Flexibilität nötig ist.
Wie stelle ich sicher, dass der Agent keine Fehler macht? ✚
Durch klare Grenzen und Kontrollen:
- Der Agent bekommt nur die Rechte, die er für seinen Job braucht
- Kritische Aktionen (z.B. hohe Beträge) können mit menschlicher Bestätigung abgesichert werden
- Alle Entscheidungen werden geloggt – du siehst jederzeit was der Agent gemacht hat und warum
- Start im «Vorschlag-Modus»: Agent schlägt Aktionen vor, Mensch genehmigt – bis das Vertrauen aufgebaut ist
Einblicke aus der Praxis
Hintergrundwissen zu KI-Agenten, RAG und KI-Produkten – konkret und ohne Hype.
Ratgeber
KI die handelt – Agentic AI für KMU
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RAG: Wenn KI das Wissen eures Unternehmens kennt
Wie gelöste Tickets, Dokumente und Erfahrung für KI zugänglich werden.
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Das digitale Wegwerfprodukt: Nischen-SaaS mit KI
INPUT → PAYMENT → AI-AGENT → OUTPUT: Das Digital-Vending-Machine-Modell.
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Wo lohnt sich ein KI-Agent? Wo ist normale Automatisierung besser? In einem kurzen Gespräch finden wir das heraus.
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