Prismetric unterstützt deutsche Unternehmen dabei, aus einer Idee für einen KI-Agenten ein kontrolliertes Produktivsystem zu entwickeln. Unsere Leistungen umfassen Strategie, Prototyping, individuelle Entwicklung, Integration, Bereitstellung und Monitoring. Jedes Projekt wird auf den jeweiligen Prozess, die verfügbaren Daten, bestehende Systeme und den erforderlichen Grad menschlicher Kontrolle abgestimmt.
Wir analysieren Geschäftsprozesse, identifizieren geeignete Einsatzmöglichkeiten für KI-Agenten und priorisieren sie nach erwartetem Nutzen, Umsetzungsaufwand und betrieblichen Risiken. So können Unternehmen frühzeitig erkennen, wo KI-Agenten einen konkreten Mehrwert bieten, bevor sie in die Entwicklung investieren.
Unsere Leistungen:
Wir entwickeln einen begrenzten KI-Agenten für einen klar definierten Prozess und nutzen dafür repräsentative Unternehmensdaten. Der Prototyp prüft die technische Machbarkeit, vergleicht geeignete Modelle und Frameworks und misst Genauigkeit, Sicherheit, Latenz und den möglichen Geschäftsnutzen vor der Investition in ein Produktivsystem.
Unsere Leistungen:
Wir entwickeln zielorientierte und branchenspezifische KI-Agenten, die über Chat, Sprache, E-Mail oder dokumentbasierte Oberflächen interagieren können. Rollenbasierte Berechtigungen, Freigabeschritte und Eskalationswege sorgen dafür, dass sensible oder unsichere Aktionen unter menschlicher Kontrolle bleiben.
Was wir entwickeln:
Wir entwickeln Systeme, in denen ein übergeordneter Agent spezialisierte Agenten für verschiedene Aufgaben koordiniert. Die Architektur unterstützt Aufgabenverteilung, kontrollierte Kommunikation, gemeinsamen oder getrennten Speicher, Konfliktbehandlung sowie klar definierte Freigabe- und Abbruchregeln.
Was wir entwickeln:
Wir entwickeln Wissensagenten, die vor der Antwort Informationen aus freigegebenen Unternehmensquellen abrufen. Zugriffsabhängige Suche, Quellenangaben und regelmäßige Inhaltsaktualisierungen helfen Mitarbeitenden, relevante Informationen zu finden, ohne Dokumente offenzulegen, für die keine Berechtigung besteht.
Mögliche Wissensquellen:
KI-Agenten bieten mehr betrieblichen Nutzen, wenn sie mit bestehenden Unternehmenssystemen arbeiten können. Wir entwickeln API- und Middleware-Anbindungen, über die Agenten Daten abrufen, freigegebene Datensätze aktualisieren und definierte Workflows auslösen können, ohne zentrale Anwendungen zu ersetzen.
Mögliche Integrationen:
Wir planen die Bereitstellung anhand von Datensensibilität, Infrastrukturanforderungen, Latenz und gewünschter Kontrolle. Möglich sind Cloud-Umgebungen in der EU, private Cloud-Infrastrukturen, kundenseitig kontrolliertes Hosting oder eine On-Premises-Implementierung.
Wichtige Aspekte:
KI-Agenten im Produktivbetrieb müssen kontinuierlich geprüft und nicht nur einmalig bereitgestellt werden. Wir überwachen Agentenabläufe, Aufgabenerfüllung, Genauigkeit, Kosten, Latenz und Modellverhalten. Gleichzeitig verwalten wir Workflow-Versionen, Vorfälle, Sicherheitsupdates und kontrollierte Technologieänderungen.
Laufende Unterstützung:
Prismetric entwickelt KI-Agenten für deutsche Unternehmen, die Kundenservice, Dokumentenverarbeitung, Vertrieb, Finanzen, IT, Beschaffung und Lieferketten verbessern möchten. Dabei bleiben Systemberechtigungen, menschliche Prüfungen und messbare Leistungen jederzeit berücksichtigt.
Hohe Rückstände im Support führen zu langen Wartezeiten. KI-Agenten bearbeiten deutschsprachige und mehrsprachige Anfragen, rufen Kundendaten ab, aktualisieren Buchungen, erstellen Antwortentwürfe und leiten Fälle über CRM-Systeme weiter. Aktionen werden von den zuständigen Teams freigegeben. Gemessen werden Lösungszeit, Kosten pro Ticket, Erstlösungsquote, Eskalationen und Kundenzufriedenheit.
Verteilte Dokumente erschweren die Informationssuche. KI-Agenten klassifizieren Dateien, extrahieren Daten, prüfen Richtlinien, erstellen Berichte und beantworten Fragen mit Quellenangaben aus SharePoint, Confluence und weiteren Ablagen. Ergebnisse mit hoher Tragweite werden von Fachkräften geprüft. Gemessen werden Suchzeit, Prüfaufwand, Genauigkeit und Ausnahmefälle.
Lückenhafte CRM-Daten erschweren eine zuverlässige Nachverfolgung. KI-Agenten recherchieren Leads, ergänzen Datensätze, bereiten Termine vor, erstellen Kontaktentwürfe und weisen auf Risiken in der Vertriebspipeline hin. Dabei arbeiten sie mit CRM-, E-Mail- und Datensystemen. Die Kommunikation wird vom Vertrieb freigegeben. Gemessen werden Antwortraten, Datenvollständigkeit, Nachfasszeit und Conversion-Rate.
Manuelle Prüfungen verzögern Finanzprozesse. KI-Agenten verarbeiten Rechnungen, prüfen Transaktionen, erstellen Risikoberichte, überwachen regulatorische Änderungen und sammeln Nachweise für Audits in ERP- und Finanzsystemen. Sonderfälle werden von autorisierten Mitarbeitenden bearbeitet. Gemessen werden Bearbeitungszeit, Rückstände, Genauigkeit und Eskalationen.
Wachsende Ticket- und Störungsaufkommen belasten technische Teams. KI-Agenten priorisieren Tickets, untersuchen Ursachen, analysieren Code, erstellen Tests, aktualisieren Dokumentationen und schlagen Lösungen in ITSM- und Entwicklungstools vor. Die Umsetzung wird von den zuständigen Fachkräften freigegeben. Gemessen werden Lösungszeit, Nacharbeit, Testabdeckung und wiederkehrende Störungen.
Lücken in der Lieferkette erschweren betriebliche Abläufe. KI-Agenten überwachen Bestände, erkennen Verzögerungen, kontaktieren Lieferanten, recherchieren Alternativen, bereiten Bestellungen vor und koordinieren Freigaben über ERP-, Beschaffungs- und Logistiksysteme. Verbindliche Entscheidungen werden von den zuständigen Führungskräften genehmigt. Gemessen werden Engpässe, Lieferzeiten, Verzögerungen und Beschaffungszyklen.
Die Entwicklung eines KI-Agenten erfordert mehr als nur die Konfiguration eines Modells. Unser Prozess stimmt Geschäftsziele, Daten, Architektur, Kontrollmechanismen, Integrationen und den laufenden Betrieb aufeinander ab, bevor der Agent umfassend eingesetzt wird.
Wir analysieren Geschäftsprozesse, erfassen den aktuellen Leistungsstand, wählen den Anwendungsfall mit dem höchsten Nutzen aus, definieren Erfolgskriterien, legen Verantwortlichkeiten fest und entwickeln eine erste ROI-Hypothese.
Anschließend erfassen wir Datenquellen, Zugriffsrechte, Systemabhängigkeiten, Integrationsanforderungen und betriebliche Risiken. Auf dieser Grundlage bestimmen wir den passenden Bereitstellungsansatz für den jeweiligen Workflow.
Unsere Lösungsarchitekten vergleichen geeignete Modelle, wählen zwischen einer Einzelagenten- und Multi-Agenten-Architektur und definieren RAG, Speicher, Tool-Zugriffe sowie den erforderlichen Grad menschlicher Kontrolle.
Wir entwickeln einen funktionsfähigen Prototyp mit repräsentativen Daten und ersten Integrationen. Anschließend legen wir Vergleichswerte für Genauigkeit, Aufgabenerfüllung, Kosten und Latenz fest.
Gezielte Angriffstests, Berechtigungsprüfungen, Fehleranalysen, Schutzmechanismen und Freigaberegeln helfen dabei, unsicheres Verhalten zu erkennen, bevor der Agent von Mitarbeitenden im Betrieb genutzt wird.
Im Pilotbetrieb wird der Agent mit produktionsnahen Systemen verbunden und einer klar definierten Nutzergruppe bereitgestellt. Gleichzeitig richten wir Monitoring ein, schulen Mitarbeitende und prüfen, ob die festgelegten Abnahmekriterien erfüllt werden.
Die Bereitstellung erfolgt nach einem kontrollierten Einführungsplan mit Rückfallverfahren, Störungsmanagement, technischer Dokumentation, Zugriffskontrollen und klar geregelter Verantwortung für den laufenden Betrieb.
Nach dem Start überwacht AgentOps die Leistung, verwaltet Versionen, plant regelmäßige Bewertungen, kontrolliert die Betriebskosten und identifiziert geeignete Workflows für eine spätere Erweiterung.
Als Unternehmen für die Entwicklung von KI-Agenten in Deutschland wählen wir Modelle und Agenten-Frameworks passend zum Workflow, zur Sensibilität der Daten, zu den Integrationsanforderungen, zur Latenz und zur Bereitstellungsumgebung aus. So entwickeln wir KI-Agenten, die Informationen verarbeiten, Geschäftssysteme nutzen und innerhalb klar definierter Berechtigungen und menschlicher Kontrollschritte arbeiten können.
Mistral
Whisper
Claude
GPT-4O
DALL-E 2
Google Gemini
Stable Diffusion
bloom-560m
Liama-3
PaLM-2
Vicuna
Phi-2
Jede KI-Initiative bringt eigene Workflows, Datenanforderungen und betriebliche Ziele mit sich. Unsere Fallstudien zeigen, wie Prismetric passende Architekturen, Integrationen und Kontrollmechanismen einsetzt, um konkrete geschäftliche Herausforderungen zu lösen.
Anwendungsfall: Entwicklung eines KI-Chatbots
Branche: E-Commerce
Stack: NLP, Chatbot-Workflow, Produktsuche, Support-Automatisierung
Der Kunde brauchte einen schnelleren Weg, um Kundenfragen zu beantworten, die Produktsuche zu erleichtern und Wartezeiten im Support zu reduzieren.
Prismetric entwickelte einen KI-Chatbot, der Kunden hilft, passende Produkte zu finden, sofort Antworten zu erhalten und während des gesamten Kaufprozesses Unterstützung zu bekommen.
Anwendungsfall: Entwicklung von KI-Agenten
Branche: Geschäftsautomatisierung
Stack: LLM-Integration, Agenten-Workflow, Aufgabenautomatisierung, API-Anbindung
Der Kunde brauchte eine schnellere Möglichkeit, KI-Agenten für verschiedene Geschäftsaufgaben zu erstellen und einzuführen, ohne jedes Mal bei null anfangen zu müssen.
Prismetric entwickelte einen individuellen KI-Agent-Builder, mit dem Teams intelligente Agenten für verschiedene Workflows entwerfen, konfigurieren, bereitstellen und verwalten können.
Anwendungsfall: Entwicklung einer Generative-KI-App
Branche: Kreativtechnologie
Stack: GenAI-Modellintegration, responsive Web-App, Prompt-Workflow
Der Kunde brauchte eine schnellere Möglichkeit, mit der Nutzer hochwertige digitale Kunstwerke erstellen können – auch ohne fortgeschrittene Designkenntnisse.
Prismetric entwickelte einen KI-Kunstgenerator, der Texteingaben in Sekundenschnelle in einzigartige Visuals für Web, Tablet und Smartphone umwandelt.
Prismetric verbindet KI-Beratung, Softwareentwicklung, Systemintegration und laufende Betriebsunterstützung. So begleiten wir Unternehmen von einem klar definierten Anwendungsfall bis zu einem produktionsreifen KI-Agenten.
Projekte können auf deutschsprachige Workflows, Bereitstellungsoptionen innerhalb der EU, Datenschutzanforderungen, menschliche Kontrolle und die Governance-Vorgaben von Unternehmen in Deutschland abgestimmt werden
Zu Beginn jedes Projekts bewerten wir den Nutzen des Workflows, die technische Umsetzbarkeit, die Datenverfügbarkeit, betriebliche Risiken und messbare Erfolgskriterien. So lassen sich Anwendungsfälle priorisieren, die weitere Investitionen rechtfertigen.
Agentenarchitekturen lassen sich über APIs oder Middleware mit ERP-, CRM-, Dokumentenmanagement-, Kollaborations-, Daten- und internen Softwaresystemen verbinden. Voraussetzung sind verfügbare Schnittstellen und entsprechende Zugriffsrechte.
Berechtigungsgrenzen, Freigabeschritte, Audit-Protokolle, Datenkontrollen, Ergebnisprüfungen und Verfahren für Störfälle werden passend zu den Aufgaben des Agenten und den damit verbundenen Risiken geplant.
Die Architektur kann Geschäftslogik, Integrationen und Datenworkflows vom gewählten Sprachmodell trennen. Dadurch lassen sich Modelle später leichter austauschen, ohne das gesamte Agentensystem neu entwickeln zu müssen.
Eigentumsrechte am Quellcode, Regelungen zum geistigen Eigentum, Dokumentation, Schulungen, Übergabeverantwortung und Abhängigkeiten von Drittanbietern werden bereits in der Projektplanung geklärt. Das reduziert Unsicherheiten und vermeidet unnötige Anbieterabhängigkeiten.
Nach der Bereitstellung kann unser Support die Überwachung von Agentenabläufen, die Bewertung von Modellen und Workflows, Sicherheitsupdates, Störungsmanagement, Kostenkontrolle, Versionierung, Wartung und Optimierung bei veränderten Geschäftsanforderungen umfassen.
Die Kosten hängen vom Anwendungsfall, der Anzahl der Integrationen, den Datenanforderungen, dem gewünschten Autonomiegrad und der Bereitstellungsumgebung ab.
Typische Kostenfaktoren sind:
Ein Proof of Concept kann je nach Umfang oft innerhalb weniger Wochen umgesetzt werden. Ein produktionsreifer Agent mit Integrationen, Sicherheitstests und Monitoring benötigt meist deutlich mehr Zeit.
Die genaue Dauer richtet sich nach Datenzugang, Systemkomplexität, Freigabeprozessen und den gewünschten Funktionen.
Geeignet sind vor allem wiederkehrende, datenbasierte Abläufe mit klaren Regeln, messbaren Ergebnissen und einem hohen manuellen Aufwand.
Häufige Anwendungsfälle sind:
Ja. KI-Agenten können über APIs oder Middleware mit ERP-, CRM-, Dokumentenmanagement-, Kommunikations- und internen Softwaresystemen verbunden werden.
Die mögliche Integration hängt von den verfügbaren Schnittstellen, Zugriffsrechten und Sicherheitsanforderungen des jeweiligen Systems ab.
Der Datenzugriff wird auf die Aufgaben und Berechtigungen des Agenten begrenzt. Sensible Aktionen können zusätzlich eine menschliche Freigabe erfordern.
Mögliche Schutzmaßnahmen sind:
Nicht jeder Schritt muss manuell geprüft werden. Der Grad der Kontrolle richtet sich nach dem Risiko und den möglichen Folgen einer Aktion.
Routineaufgaben können automatisiert werden, während sensible Entscheidungen, Zahlungen, Vertragsänderungen oder externe Kommunikation eine Freigabe durch Mitarbeitende erfordern können.
Die Wahl hängt vom Workflow, der Sprache, der Datenmenge, den Anforderungen an Genauigkeit und Latenz sowie der gewünschten Bereitstellung ab.
Wir vergleichen geeignete Modelle anhand von Qualität, Kosten, Sicherheit, Integrationsfähigkeit und Betriebsanforderungen, statt uns frühzeitig auf einen einzelnen Anbieter festzulegen.
Ein Chatbot beantwortet hauptsächlich Fragen. Ein KI-Agent kann zusätzlich Aufgaben planen, Unternehmensdaten abrufen, Tools nutzen, Datensätze aktualisieren und definierte Workflows ausführen.
Dabei arbeitet er innerhalb festgelegter Berechtigungen, Freigabeschritte und Sicherheitsregeln.
Vor der Entwicklung werden klare Erfolgskriterien festgelegt. So lässt sich prüfen, ob der Agent im Betrieb tatsächlich einen messbaren Nutzen bringt.
Mögliche Kennzahlen sind:
Ein KI-Agent muss auch nach dem Start überwacht, bewertet und weiterentwickelt werden. Änderungen an Modellen, Daten, Systemen oder Geschäftsprozessen können seine Leistung beeinflussen.
Der laufende AgentOps-Support kann Monitoring, Sicherheitsupdates, Kostenkontrolle, Versionierung, Fehlerbehebung und regelmäßige Optimierungen umfassen.
