KI & Automation · Agentisches Arbeiten & Enablement

Agenten übernehmen die Verwaltung. Ihr Team übernimmt die Steuerung.

Protokolle, Statusberichte, Übertragungsarbeit zwischen Systemen: Verwaltungsaufgaben binden Ihre teuersten Köpfe, während KI-Lizenzen freigeschaltet sind und die Arbeit läuft wie vorher. Und was Einzelne sich bauen, hat weder einen Verantwortlichen noch Dokumentation – es überlebt keinen Personalwechsel. Wir geben Ihnen Agenten-Workflows, die im Alltag laufen – und bringen Ihr Team über Coaching und Wissenstransfer so weit, dass es den nächsten Agenten selbst baut, steuert und weiterentwickelt.

Regulatorik

KI-Kompetenz mit Nachweis: Externe Treiber.

EU AI Act

Ein ausreichendes Maß an KI-Kompetenz für das Personal, das KI-Systeme betreibt und nutzt (Art. 4): Coaching an Ihren eigenen Abläufen und dokumentierter Kompetenzaufbau zahlen genau darauf ein.

DSGVO

Sicherheit der Verarbeitung (Art. 32 Abs. 1): Agenten-Workflows werden mit definierten Datenzugriffen, Zwecken und Protokollierungsregeln entworfen – das macht den Einsatz gegenüber Datenschutz und Mitbestimmung prüfbar.

Cyber-Versicherung

Risikofragebögen fragen nach Schulung und Sensibilisierung der Mitarbeitenden und nach geregelter Nutzung von Cloud-Diensten – dokumentiertes Coaching und Agenten mit Ownern und Regeln liefern die Antworten.

Referenztechnologien

Unsere technische Basis.

Angepasst an Ihre Umgebung und Lizenzen.

01 · Zielsysteme

Microsoft Teams und die M365-Werkzeuge des Alltags – dort arbeiten die Agenten, dort liefern sie ihre Ergebnisse ab; Ihre Fachsysteme kommen über Schnittstellen dazu.

02 · Durchführung & Self-Service

Copilot Studio trägt Agenten im Regelbetrieb, Azure AI Foundry mit OpenAI-Modellen die eigenen Agenten für definierte Nutzerkreise; Power Automate verbindet Auslöser, Übergaben und Zielsysteme.

03 · Prozess-Dokumentation & Ablauf

Jeder Agent hat Beschreibung, Owner und Versionsstand; Änderungen werden Vorgänge mit Spur – festgehalten in Jira Service Management.

Das Konzept im Detail

Jeder Ablauf bekommt einen Agenten, einen Verantwortlichen – und ein Team, das den nächsten baut.

Der Zuschnitt folgt Ihrer Ausgangslage und Lizenzsituation – der Kern ist in jedem Projekt derselbe. Sie nutzen andere Tools? Wir prüfen, wie sich unser Konzept am besten bei Ihnen abbilden lässt.

01

Anwendungsfall-Befund

Wo bindet Verwaltung Fachzeit? Abläufe sichten, Kandidaten nach Wirkung und Machbarkeit priorisieren – bewertet mit den Beteiligten.

02

Erste Agenten-Workflows

Der erste Agent entsteht an Ihrem eigenen Fall und wird im Team vorgeführt – gebaut in Copilot Studio oder Azure AI Foundry, mit Verantwortlichem und Betriebsregeln.

03

Prozess: Coaching & Bibliothek

Die nächsten Workflows entstehen mit Ihren Leuten: Sparring einzeln und im Team; in jedem Bereich wächst eine erste Anlaufstelle heran. Was funktioniert – und was nicht – wandert dokumentiert in die Prompt- und Agenten-Bibliothek.

04

Übergabe & Ausbau

Ihr Team übernimmt Agenten, Bibliothek und Betriebsregeln; Wirkung wird je Workflow gemessen – Durchlaufzeit, Aufwand, Qualität – als Grundlage für den Ausbau. Produktiv, dokumentiert, übergeben.

FAQ

Fragen vor dem Start.

Was unterscheidet das von einer Copilot-Schulung?

Hier entstehen laufende Workflows mit Verantwortlichen – und das Können, neue zu bauen. Gemessen werden veränderte Abläufe: Vorher-Nachher-Kennzahlen je Workflow.

Welche Abläufe eignen sich zuerst?

Wiederkehrend, textlastig, regelbasiert, messbar: Protokolle und Zusammenfassungen, Berichtsvorbereitung, Rechercheaufträge, Übertragungen zwischen Systemen, erste Entwürfe wiederkehrender Dokumente.

Müssen wir dafür Entwickler sein?

Nein. Copilot Studio deckt viel ohne Code ab; wo eigene Agenten über Azure AI Foundry entstehen, bauen wir die ersten und übergeben sie dokumentiert. Entscheidend ist Prozessverständnis im Team.

Welcher Ablauf frisst bei Ihnen die meiste Fachzeit?

30 Minuten Ausgangslage besprechen: Sie bringen einen Ablauf mit und schildern, wo Zeit versickert – Loptr skizziert, wie dieser agentisch aussähe, und ordnet ein.

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Wenn das Problem woanders liegt

Der passende Einstieg ist manchmal ein anderer.

Agentisches Arbeiten braucht Leitplanken und eine Datenbasis – vier typische Fälle:

Der Copilot-Rollout selbst ist ungeklärtErst Datenbasis, Regeln und Betriebsmodell für die Einführung → Copilot- & AI-Plattform-Governance
Unklar, was die KI sehen darfDen Bestand ausweisen und Sperren technisch durchsetzen → KI-Nutzungssteuerung nach EU AI Act
Die Abläufe sind regelbasiert, ohne KI-AnteilWorkflows und kleine Fach-Apps mit Ownern und Kontrollen → Automation & Apps
Der Dokumentenbestand ist unbekanntErst Kategorien und Schutzbedarf, dann Agenten darauf → KI-Datenklassifizierung & Schutzbedarf

Oder der Überblick: alle Lösungen im Bereich KI & Automation →