KI und Prozessautomatisierung: Agenten, LLMs und Workflows
Künstliche Intelligenz gehört in die Abläufe, nicht in die Folien. Wir verbinden Softwareentwicklung und LLM-Kompetenz, um KI in echte Prozesse zu bringen: Unternehmenswissen, Dokumentenautomatisierung, Klassifizierung, operative Agenten, verbunden mit CRM, ERP, APIs und Datenbanken. Mit Governance, Sicherheit und messbarer Qualität.
Unternehmenswissen, Dokumente, CRM, ERP, Tickets
LLM, Agenten, Klassifizierung, semantische Suche, Regeln
Antworten, Aktionen, Zusammenfassungen, Alerts, Dashboard, Content
DigiFluss bringt KI in Geschäftsprozesse: abfragbare Wissensdatenbanken (RAG), Abteilungsassistenten, automatische Klassifizierung von E-Mails, Tickets und Dokumenten, operative Agenten, verbunden mit CRM, ERP und APIs. Mit Governance, menschlicher Kontrolle über kritische Aktionen und messbarer Qualität.
Wir verkaufen keine KI. Wir verkaufen mit KI gelöste Probleme.
Einer der beiden Gründer ist Informatikingenieur mit Spezialisierung auf LLMs und Softwareentwicklung. Unsere KI-Kompetenz ist kein Repackaging fremder Tools: Wir konzipieren, entwickeln und betreiben komplette LLM-Systeme, integriert mit echten Unternehmensdaten.
KI ergibt Sinn, wenn sie in einen bereits bestehenden Prozess eintritt und dessen Qualität, Geschwindigkeit oder Skalierbarkeit verbessert. Nicht, wenn sie eine "innovative" Sektion der Website oder eine Messedemo ist.
Sieben Wege, wie wir KI in deine Prozesse bringen.
Für jeden zeigen wir, wann es sinnvoll ist, uns anzurufen, was wir bauen, das erwartete Ergebnis und die konkreten Beispiele, die wir bereits umgesetzt haben.
01 Operative Automatisierung
Das Team verliert Zeit mit manuellen Übergängen zwischen Software: Daten kopieren und einfügen, Dokumente erzeugen, Benachrichtigungen, wiederkehrende Reports, Kontrollen, die vom Gedächtnis einer Person abhängen.
Automatisierte workflows zwischen Unternehmens-Tools, ereignisbasierte Trigger, Synchronisierungen, Dokumentenerzeugung, Schwellenwert-Alerts, wiederkehrende Routinen. Alles überwachbar und reversibel.
Mehr Zeit für die Arbeit, die Wert schafft. Weniger Fehler durch manuelle Eingriffe, schnellere und nachvollziehbare Prozesse.
- Automatische Angebots- und Vertragserstellung aus dem CRM
- Nächtliche Synchronisierungen zwischen CRM, ERP und marketing-Stack
- Alerts bei kritischen KPI, wenn sie definierte Schwellenwerte überschreiten
- End-to-End automatisierte Kunden-Onboarding-workflows
02 Knowledge base AI
Das Unternehmenswissen ist verstreut über Dokumente, Drives, E-Mails und die Köpfe der Mitarbeiter. Die richtige Antwort zu finden kostet immer mehr Zeit und immer mehr Leute.
Knowledge base, die sich in natürlicher Sprache abfragen lassen, basierend auf RAG (retrieval augmented generation). Wir indexieren Dokumente, Prozeduren, Verträge, Handbücher und strukturierte Daten. Das Team oder die Kunden stellen Fragen, die KI antwortet und nennt die Quellen.
Unternehmenswissen, das immer zugänglich, immer aktuell, immer überprüfbar ist. Konsistente und nachvollziehbare Antworten, nicht improvisierte.
- KB AI für den technischen Support mit Zugriff auf Handbücher und historische ticket
- Interne Knowledge base für das Onboarding neuer Mitarbeiter
- Assistent für den Vertrieb mit Katalog, Preislisten, Case Studies
- Kunden-KB, integriert in Portal oder Chat mit Quellenangabe
03 Interne Assistenten
Teams brauchen einen Copilot, der ihre Sprache spricht, die Unternehmensdaten kennt und Routineaufgaben beschleunigt. Ein generischer Chat reicht nicht.
Assistenten für jede Abteilung (Vertrieb, Customer Care, HR, Marketing, Back Office) mit Zugriff auf die relevanten Unternehmensdaten, kuratierten Prompts, abgestuften Berechtigungen und Logging der Interaktionen.
Jede Abteilung gewinnt Tempo bei wiederkehrenden Denkaufgaben. Dein Team baut nicht mehr von Grund auf nach, was das System längst kann.
- Vertriebs-Copilot mit Zugriff auf CRM, Katalog, Preislisten und Materialien
- HR-Assistent für Unternehmensrichtlinien, Urlaub, Onboarding
- Marketing-Unterstützung beim Erstellen von Briefings, Produktbeschreibungen, Content
- Back-Office-Assistent für die Suche nach Verträgen, Vorschriften, Abläufen
04 Customer Care mit KI
Die eingehenden Anfragen nehmen zu, aber das Team skaliert nicht im selben Tempo. Wiederkehrende Antworten fressen die Zeit auf, komplexe Anfragen gehen in der Warteschlange verloren.
KI integriert in den Customer Care: automatisches Triage der Anfragen, assistierte Antworten auf Basis des internen Wissens, Zusammenfassungen von Konversationen, intelligente Eskalationen, Sentiment-Analyse. Der Mitarbeiter überwacht, er fängt nicht bei null an.
Schnellere Erstantwort, gleichmäßigere Qualität, Mitarbeiter, die sich um die Fälle kümmern, die wirklich ihr Urteil verlangen.
- Automatisches Triage von E-Mails und Tickets mit Klassifizierung und Routing
- Kontextbezogene Antwortvorschläge auf Basis der KB und früherer Tickets
- Automatische Zusammenfassung langer Konversationen für die Übergabe
- Alerts bei kritischen Fällen (Dringlichkeit, negatives Sentiment, Kundeneskalation)
05 Klassifizierung von E-Mails, Tickets, Leads, Dokumenten
Jeden Tag kommen E-Mails, Leads, Tickets und Dokumente herein, die manuell sortiert werden müssen. Oft werden sie falsch klassifiziert, gehen verloren oder werden dupliziert.
LLM-basierte Klassifizierer, die den Inhalt lesen, Metadaten extrahieren und automatisch an die richtige Abteilung, den richtigen Prozess oder den richtigen Datensatz weiterleiten. Mit Confidence-Regeln, menschlichen Fallbacks und Auditing.
Sortierung präzise und schnell. Leads landen beim richtigen Vertriebler, Tickets bei der richtigen Abteilung, Dokumente im richtigen Ordner. Ohne manuelles Eingreifen.
- Lead scoring und automatisches Routing in die Vertriebs-Pipeline
- Sortierung von E-Mails aus geteilten Postfächern nach Bereich und Priorität
- Klassifizierung von Vertragsdokumenten mit Feldextraktion
- Ticket-Routing nach Priorität, Sprache, Produkt, Sentiment
06 Operative Agenten (CRM, ERP, API, Datenbank)
Du willst über die Phase "Chatbot, der antwortet" hinaus: Du brauchst eine KI, die handelt, nicht nur redet. Aktionen auf CRM, ERP und Verwaltungssystemen ausführen, mit klaren Regeln und Verantwortlichkeiten.
LLM-Agenten, die über API und Tool Calling mit den Unternehmenssystemen verbunden sind. Sie können lesen, schlussfolgern, entscheiden und kontrollierte Aktionen ausführen (Datensätze anlegen, Stammdaten aktualisieren, Kommunikation versenden, Reports generieren).
Eine neue operative Fähigkeit, keine Vitrine. Die KI ist nicht länger ein Berater, sondern wird zum Ausführenden mit Regeln.
- Ein Agent, der Leads im CRM aus externen Quellen qualifiziert und anreichert
- Ein Agent, der Bestellungen im ERP aus Anfragen in natürlicher Sprache erzeugt
- Ein Agent, der Suchen und Aktionen auf Unternehmensdatenbanken ausführt
- Ein Support-Agent, der Tickets mit entsprechenden Berechtigungen öffnet/aktualisiert
07 Governance, Sicherheit und Qualitätskontrolle
KI ohne Governance ins Unternehmen zu bringen heißt, ungemessene Risiken in Kauf zu nehmen: sensible Daten, die dem Modell vorgesetzt werden, nicht überprüfbare Outputs, Entscheidungen ohne Nachvollziehbarkeit.
Ein LLM-Governance-Layer: Berechtigungsverwaltung und Datentrennung, kuratierte und versionierte Prompts, Logging der Interaktionen, Qualitätsbewertungen, menschlicher Fallback, Audit Trail. Alles von Anfang an konzipiert, nicht bolted-on.
Zuverlässige KI in Produktion, nicht nur in der Demo. Nachvollziehbare Entscheidungen, gemessene Qualität, geschützte Daten, Menschen mit der Kontrolle, wo sie zählt.
- Rollenbasierte Datenzugriffsrichtlinien (RBAC) für jeden Assistenten
- Automatische Bewertung der Antworten anhand eines Datasets von Golden Answers
- Vollständiges Logging: Input, Output, zitierte Quellen, Entscheidungen, Zeiten
- Menschliche Freigabepunkte bei kritischen Aktionen (und vor jedem Schreibvorgang)
Wie wir entscheiden, wo KI wirklich Sinn ergibt.
Vier Kriterien, die wir auf jeden Anwendungsfall anwenden, bevor wir eine Investition in KI empfehlen.
Es gibt einen bereits definierten Prozess. KI beschleunigt oder verbessert einen bestehenden Fluss. Sie erfindet ihn nicht. Fehlt der Prozess, muss er erst entworfen werden.
Es gibt Daten, auf denen man schlussfolgern kann. KI braucht echten Kontext (Dokumente, CRM, ERP, Logs), um Wert zu schaffen. Ohne Daten bleiben es Demos.
Es ist messbar. Wir definieren vorab, was "es funktioniert" bedeutet: gesparte Zeit, Accuracy, Kosten pro Interaktion, Satisfaction.
Es hat einen menschlichen Fallback, wo nötig. Kritische Fälle haben immer einen Freigabe- oder Override-Punkt. KI entscheidet nicht allein, wo es zählt.
Sechs Fragen, die man uns fast immer stellt, bevor wir starten.
Wie "KI" muss ein Projekt sein, damit es sinnvoll ist, euch anzurufen?
Es gibt keine Schwelle. Wir arbeiten sowohl an einzelnen KI-Maßnahmen (einem Klassifizierer, einem Abteilungsassistenten, einem ans CRM angebundenen Agenten) als auch an KI-Systemen, die in einem größeren Fluss leben. Die richtige Frage ist nicht "wie viel KI?", sondern "wo kann sie Reibung wegnehmen oder Qualität steigern?". Das klären wir gemeinsam in der Analysephase.
Nutzt ihr ChatGPT? Claude? Open-Source-Modelle?
Wir wählen das Modell nach Anwendungsfall, gefordertem Sicherheitsniveau, Budget und den beteiligten Daten. Wir arbeiten mit OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, Open-Source-Modellen über Ollama oder vLLM oder hybriden Stacks. Die Modellwahl ist eine Designentscheidung, keine ideologische.
Werden meine Unternehmensdaten dem Modell vorgesetzt?
Nein, nicht standardmäßig. Wir arbeiten mit Konfigurationen, die deine Daten vom Training ausschließen ("No-Training"-Modus bei allen Enterprise-Anbietern verfügbar), oder mit self-hosted Modellen, bei denen die Daten deine Infrastruktur nie verlassen. Die Wahl hängt vom Sensibilitätsgrad ab: wir gehen sie in der Architecture-Phase ausdrücklich an.
Wie messt ihr die Qualität einer KI-Antwort?
Wir bauen Bewertungsdatasets ("Golden Answers"), die den realen Anwendungsfall repräsentieren. Wir führen regelmäßige Bewertungen durch, manuell für kritische Fälle und automatisch für die Regression. Wir verfolgen Metriken wie Accuracy, Hallucination Rate, Latency, Kosten pro Interaktion. Wir bringen sie in ein eigenes Dashboard.
Was passiert, wenn die KI bei einer kritischen Aktion einen Fehler macht?
Wir gestalten menschliche Freigabepunkte bei den Schritten mit echter Auswirkung (Schreibvorgänge auf CRM/ERP, Kundenkommunikation, verbindliche Entscheidungen). Die KI bereitet vor, der Mensch bestätigt. Bei Fällen mit geringem Risiko arbeiten wir mit Confidence-Regeln und automatischen Fallbacks. Keine Magie, immer eine Spur.
Kann ich mit einem kleinen Proof of Concept starten, bevor ich investiere?
Absolut ja: das ist sogar der Weg, den wir für neue Anwendungsfälle empfehlen. Wir entwickeln einen Proof of Concept in 2-4 Wochen, messbar auf einem begrenzten Perimeter, mit vorab definierten Erfolgsmetriken. Funktioniert er, skalieren wir. Funktioniert er nicht, haben wir eine größere Investition vermieden.
Wir starten von einem Prozess, nicht von einem Modell.
Erzähl uns, wo du heute Zeit, Qualität oder Kontrolle verlierst. Wir bewerten gemeinsam, ob und wo KI wirklich einen Unterschied machen kann, mit einem messbaren Proof of Concept, wenn nötig.