Kundenservice entlasten
Anliegen einordnen, Bestelldaten abrufen und eine passende Antwort vorbereiten. Bei fehlenden Informationen oder Sonderfällen übernimmt dein Team mit dem bisherigen Kontext.
KI-Agenten, die in deinem Betrieb mitarbeiten.
Anfragen verstehen, Informationen zusammenführen und den nächsten Schritt vorbereiten: Wir entwickeln KI-Agenten, die mit deinen bestehenden Systemen arbeiten. Du legst mit uns fest, was sie selbst ausführen dürfen.
Kurz erklärt
Was ist ein KI-Agent für Unternehmen?
Ein KI-Agent verbindet ein Sprachmodell mit Unternehmenswissen und erlaubten Werkzeugen. So kann er Informationen abrufen, eine Aufgabe bearbeiten und Aktionen in deinen Anwendungen vorbereiten oder ausführen. DPA+ entwickelt dafür den gesamten Ablauf: Datenzugriff, Oberfläche, Berechtigungen und passende Prüfschritte.
Kommt dir das bekannt vor?
- Wiederkehrende Anfragen binden dein Team.
- Wissen liegt verteilt in Dokumenten und Programmen.
- Zwischen einer Antwort und der Erledigung fehlen mehrere Schritte.
Dokumente nutzbar machen
Informationen aus Unterlagen herausarbeiten und strukturiert bereitstellen. Fachliche Regeln und Prüfungen bestimmen, welche Angaben anschließend übernommen werden.
Kommunikation vorbereiten
Gästeanfragen beantworten oder Content aus vorhandenem Wissen vorbereiten. Tonalität, Quellen und Freigaben werden Teil des Arbeitsablaufs.
Aus einer Anfrage wird ein bearbeiteter Vorgang.
Beispiel Kundenservice: Der Agent bekommt eine klar abgegrenzte Aufgabe und die Informationen, die er dafür benötigt.
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Anfrage verstehen
Das Anliegen und fehlende Angaben erkennen.
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Wissen abrufen
Passende Bestell- oder Produktinformationen suchen.
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Antwort vorbereiten
Informationen zusammenführen und den nächsten Schritt vorschlagen.
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Passend weitergeben
Definierte Routine ausführen oder zur Prüfung ans Team übergeben.
Wie viel darf dein Agent selbst entscheiden?
Wir wählen den Automatisierungsgrad passend zur Aufgabe. Entscheidend sind die Qualität der Daten und die Folgen eines Fehlers.
Vorbereiten
Der Agent sucht, ordnet und formuliert. Dein Team prüft das Ergebnis und löst den nächsten Schritt aus.
Begrenzt ausführen
Bekannte Fälle laufen innerhalb festgelegter Regeln. Ausnahmen, fehlende Angaben und sensible Aktionen gehen an einen Menschen.
Gezielt ausbauen
Wir prüfen reale Ergebnisse und Rückmeldungen. Erst wenn der Ablauf trägt, erweitern wir seinen Handlungsspielraum.
So sieht das in echten Projekten aus.
Wiederkehrende Supportanfragen bearbeiten 98 % weniger manueller Support-Aufwand Bei StahlGear arbeiten spezialisierte Agenten im Kundenservice. Die Case Study zeigt Aufgabenverteilung und Umgang mit Sonderfällen. 
Julian Bucklemund Geschäftsführer · StahlGear 
Gästeanfragen mit Kontext beantworten 24/7 jede Gastanfrage automatisch beantwortet Für SuiteSpot verbindet der Agent Gästekommunikation mit wohnungsspezifischem Wissen. Kritische Fälle werden an den Host weitergegeben. 
Luis Kreilein Gastgeber · Suitespot Munich Wir bauen mit dir.
Schritt für Schritt.
Ein gemeinsames Ziel, sichtbare Zwischenstände und Rückmeldungen aus deinem Alltag. So wird aus dem Konzept ein nutzbares System.
01Ablauf verstehen
Du zeigst uns an konkreten Beispielen, wie dein Team heute arbeitet: welche Programme im Einsatz sind, wo Daten herkommen und welche Handgriffe Zeit kosten. Wir fragen nach Zuständigkeiten und Sonderfällen. Gemeinsam grenzen wir den Engpass ein und klären, woran du eine Verbesserung im Alltag erkennen würdest.
02Konzept besprechen
Aus der Analyse entwickeln wir einen konkreten Aufbau und stellen ihn dir vor. Wir zeigen, welche bestehenden Systeme eingebunden werden, welche Bausteine dazukommen und wie dein Team damit arbeiten soll. Gemeinsam legen wir den ersten nutzbaren Umfang, offene Voraussetzungen und die nächsten Schritte fest – bevor die Entwicklung beginnt.
03Gemeinsam erproben
Wir entwickeln in überschaubaren Schritten und zeigen dir die Zwischenstände. Dein Team probiert die Lösung mit Beispielen aus dem eigenen Arbeitsalltag aus. So prüfen wir früh, ob Abläufe, Ansichten und Ergebnisse passen. Rückmeldungen fließen in die nächsten Revisionen ein; auch fehlende Daten und Fehlerfälle werden gezielt getestet.
04In den Alltag bringen
Vor dem Start klären wir die nötige Datenübernahme, Zugänge und Verantwortlichkeiten. Wir führen dein Team in die Anwendung ein und stimmen Übergabe und Dokumentation ab. Auch die Betreuung wird konkret vereinbart: Wer kümmert sich um Rückfragen, Updates und Änderungen an Schnittstellen? Weitere Funktionen planen wir anhand der Erfahrungen aus dem Betrieb.
Eine definierte Aufgabe
Ziel, verfügbare Quellen und erlaubte Aktionen sind festgelegt. So lässt sich prüfen, ob der Agent die Aufgabe tatsächlich erfüllt.
Ein nutzbarer Arbeitsablauf
Dein Team sieht Ergebnisse, korrigiert sie und übernimmt bei Bedarf. Der Agent wird in die vorhandenen Anwendungen oder eine passende Oberfläche eingebunden.
Ein Plan für den Alltag
Tests mit typischen Fällen, der Umgang mit Fehlern und die vereinbarte Betreuung gehören in die Planung. Auch Änderungen an Wissen und Modellen werden berücksichtigt.
Deine Fragen.
Klare Antworten.
Deine Frage ist noch offen? Was unterscheidet einen KI-Agenten von einem Chatbot?
Ein Chatbot beantwortet vor allem Fragen im Gespräch. Ein KI-Agent kann zusätzlich Werkzeuge verwenden und einen Arbeitsablauf bearbeiten, etwa Bestelldaten abrufen oder einen Vorgang vorbereiten. Die Grenze ist fließend. Entscheidend ist, welche Aufgabe das System tatsächlich erledigt und welche Aktionen erlaubt sind.
Könnt ihr KI-Agenten mit unserem CRM oder ERP verbinden?
Wir prüfen die verfügbaren Schnittstellen und Zugriffsrechte deiner Anwendungen. Darüber kann ein Agent Informationen abrufen und freigegebene Aktionen ausführen. Fehlt eine passende API, prüfen wir andere Datenwege und ihre Grenzen, bevor wir eine Umsetzung zusagen.
Wie verhindert ihr falsche Antworten und unerwünschte Aktionen?
Generative KI kann Fehler machen. Deshalb begrenzen wir Quellen und Werkzeuge, prüfen Ergebnisse mit geeigneten Regeln und testen typische Fälle sowie Ausnahmen. Sensible Schritte können eine menschliche Freigabe verlangen. Bei fehlendem Kontext braucht der Ablauf eine Rückfrage oder Übergabe statt einer geratenen Antwort.
Welche Unternehmensdaten bekommt der Agent?
Der Zugriff wird passend zur Aufgabe und zu den Berechtigungen eingerichtet. Vor der Entwicklung klären wir Datenquellen, Anbieter und Verarbeitung. Ein Zugriff auf sämtliche Unternehmensdaten ist keine Voraussetzung. Auch die Frage, welche Daten ein Modellanbieter erhält, wird für die konkrete Architektur geklärt.
Lernt der KI-Agent automatisch aus unseren Korrekturen?
Korrekturen verbessern das System nur, wenn dafür ein Feedbackprozess eingerichtet ist. Wir können Rückmeldungen speichern, Wissen ergänzen und Regeln oder Anweisungen anpassen. Ein Modell lernt nicht allein dadurch dauerhaft dazu, dass jemand eine Antwort korrigiert.
Wie starten wir mit einem ersten KI-Agenten?
Wir wählen gemeinsam eine klar umrissene Aufgabe, sichten Daten und Beispiele und definieren das gewünschte Ergebnis. Danach folgen Konzept, Umsetzung und Tests mit deinem Team. Ein Pilot macht sichtbar, wo der Agent bereits hilft und wo noch menschliche Bearbeitung nötig ist.
Zeig uns, wo dein Team Zeit verliert.
Wir schauen gemeinsam auf deinen Ablauf, die vorhandenen Systeme und den Engpass. Danach besprechen wir, welcher nächste Schritt sinnvoll ist.
Mit Daniel & Jannik