Ein System, das Dokumentation, E-Mails, Tickets, CRM, BI und interne Repositories miteinander verknüpft, um den vollständigen Kontext eines Kundenkontos, Projekts oder Problems zu erfassen. Es beantwortet nicht nur Fragen, sondern erstellt auch Briefings, Berichte, Angebote, Pläne, Post-Mortem-Analysen sowie Maßnahmenlisten – und kann zudem genehmigte Aufgaben in den jeweiligen Zielsystemen anstoßen.
Ein Vertriebsleiter gibt den Auftrag: „Bereite das morgige Meeting mit Kunde X vor.“ Das System prüft E-Mails, Dokumente, offene Vorgänge, die Produktnutzung, aktuelle Berichte sowie interne Notizen. Innerhalb von Sekunden erstellt es ein Briefing mit Kontext, Risiken, Chancen und nächsten Schritten. Nach der Freigabe legt es Aufgaben im CRM oder in Jira an und speichert die Zusammenfassung auf Drive.
Es handelt sich nicht um Assistenten, die lediglich „helfen“. Es sind Agenten, die einen Vorgang entgegennehmen, ihn in einzelne Schritte zerlegen, Regeln und Daten validieren, verschiedene Systeme abfragen, bei Bedarf eine Freigabe einholen, die Änderung durchführen und eine lückenlose Nachvollziehbarkeit gewährleisten. Das ist kein bloßer Chatbot mehr – es ist ein echter, automatisierter Geschäftsprozess mit integrierter Kontrolle und Revisionsfähigkeit.
Eine Reklamation oder ein Antrag auf Lieferantenaufnahme geht ein. Der Sachbearbeiter sichtet den Fall, prüft interne Richtlinien sowie auf fehlende Informationen, gleicht Daten zwischen ERP und CRM ab, formuliert eine Entscheidungsempfehlung, holt eine menschliche Freigabe ein, aktualisiert das System, versendet E-Mails, legt Aufgaben an und schließt den Fall unter Gewährleistung einer lückenlosen Audit-Dokumentation ab.
Sprach-, Chat- und Video-Assistenten für Web, App, WhatsApp oder Callcenter, die natürliche Sprache verstehen, die Sprache wechseln, Tools nutzen, Systeme abfragen und bei Bedarf an einen menschlichen Mitarbeiter übergeben können. Es handelt sich nicht um „einen Chatbot“, sondern um einen digitalen Empfang, der rund um die Uhr (24/7) im Einsatz ist.
Ein Kunde ruft an oder schreibt, um sich nach einer Bestellung oder einem Problem zu erkundigen. Der Assistent versteht das Anliegen, antwortet per Sprache oder Text, greift auf interne Systeme zu und löst die meisten Fälle ohne menschliches Eingreifen. Erkennt er Verärgerung oder einen sensiblen Fall, übergibt er das Anliegen samt zusammengefasstem Kontext an einen menschlichen Mitarbeiter.
Rechnungen, Verträge, Reklamationen, Formulare, Versicherungspolicen oder Akten: Die Lösung extrahiert, klassifiziert, validiert, erkennt Anomalien, schlägt eine Entscheidung vor, leitet Vorgänge an die zuständige Prüfinstanz weiter, aktualisiert Systeme und archiviert alles lückenlos nachvollziehbar. Der Kunde sieht kein „OCR“ – er sieht, wie ein Berg manueller Arbeit verschwindet.
Eine Rechnung geht in einem Posteingang ein. Das System extrahiert die Schlüsselfelder, gleicht sie mit Geschäftsregeln und Stammdaten ab, erkennt Unregelmäßigkeiten, entscheidet über die weitere Bearbeitung oder die Notwendigkeit einer Prüfung, überträgt die Informationen in das ERP-System, archiviert das Dokument und bereitet die Unterlagen für die Wirtschaftsprüfung vor.
Ein Agent, der Fragen zu echten Geschäftsdaten in natürlicher Sprache beantwortet, Anomalien erklärt, Analysetexte verfasst, Berichte vorbereitet und nächste Schritte in die Wege leitet. Der Wandel ist augenfällig: Man fordert Berichte nicht mehr beim Datenteam an, sondern spricht direkt mit seinen Daten.
Der CFO fragt: „Warum ist die Marge in Andalusien diese Woche gesunken?“ Der Agent fragt BigQuery ab, verknüpft Daten zu Verkäufen, Rabatten, Lagerbeständen, Vorfällen sowie Kosten und liefert eine Antwort, die eine Erläuterung, Tabellen und die wesentlichen Einflussfaktoren umfasst. Anschließend erstellt er den Wochenbericht und bereitet Grafiken vor, die direkt im Gremium präsentiert werden können.
Eine Agenten-Ebene, die die Arbeit des Data-Teams beschleunigt: Sie schlägt Pipelines vor, generiert SQL oder Dataform-Code, empfiehlt Tests, dokumentiert Datensätze, hilft bei der Fehlerdiagnose und beantwortet Fragen zu den Daten. Es ist, als hätte man ein KI-gestütztes Data-Team.
Ein Produktverantwortlicher äußert den Wunsch: „Ich benötige einen wöchentlichen Datensatz mit Rücksendungen, aufgeschlüsselt nach Kanal und Land.“ Ein Agent schlägt die Pipeline vor, generiert den Code, empfiehlt Validierungen, dokumentiert den Datensatz und bereitet einen PR-Entwurf zur Überprüfung vor. Ein anderer Agent beantwortet Fragen zu diesen Daten auf Slack .
Es geht um mehr als nur Reporting: Systeme, die Nachfrage, Lagerbestände, Personalbedarf, Preisgestaltung oder Risiken prognostizieren und diese Vorhersagen in Handlungsempfehlungen oder direkte Maßnahmen umsetzen. Forecasting, Bidding und Optimierung mit messbaren Auswirkungen auf das Ergebnis.
Eine Einzelhandelskette möchte wissen, wie viel Personal sie am Samstag pro Filiale benötigt, welche Produkte nachgefüllt werden müssen und wo ihr Umsatzpotenzial entgeht. Die Lösung prognostiziert die Nachfrage, erkennt Anomalien, empfiehlt Maßnahmen und kann Vorschläge für den Einkauf, die Warenumlagerung oder die Personalplanung auslösen.
Lösungen, die Bilder oder Videos analysieren, um niedrige Bestände, Mängel, Regelverstöße oder Wartungsbedarf zu erkennen und automatisch entsprechende Maßnahmen einzuleiten. Das ist weitaus greifbarer, als abstrakt von „Computer Vision“ zu sprechen.
Eine verantwortliche Person geht mit dem Smartphone an einem Regal entlang und macht ein Foto. Das System erkennt Produkte, identifiziert Lücken, Preisfehler oder Abweichungen vom Planogramm und liefert umgehend eine Handlungsempfehlung. In der Fertigung oder im Lager erkennt es Mängel oder fehlerhafte Messwerte und legt automatisch einen Arbeitsauftrag an.
Agenten, die Warnmeldungen untersuchen, Beweise sammeln, Signale korrelieren, Konfigurationen überprüfen und eine erläuterte Schlussfolgerung für die menschliche Überprüfung hinterlassen – bei voller Kontrolle und Rückverfolgbarkeit. Besonders leistungsstark für regulierte Branchen, da KI mit Auditierung und Compliance verknüpft wird.
Anstatt dass Analysten einzelnen Warnmeldungen nachgehen, erfasst ein Agent Protokolle, Berechtigungen, aktuelle Änderungen sowie Nachweise, untersucht den Vorfall und liefert eine strukturierte Erläuterung mit Angaben zu Risiko, Kontext und Handlungsempfehlung. Zudem kann er Abweichungen von internen Richtlinien oder regulatorischen Vorgaben prüfen.
Einer der spektakulärsten Anwendungsfälle: Systeme, in denen sich heute eine Person anmeldet, navigiert, Daten kopiert und einfügt, Validierungen durchführt und manuell verschiedene Schaltflächen betätigt. Ein Software-Agent kann diese Benutzeroberfläche visuell bedienen, den Ablauf ausführen und eine lückenlose Aufzeichnung der Vorgänge erstellen – inklusive Validierungen und Rückverfolgbarkeit.
Ein Unternehmen nutzt eine veraltete Anwendung ohne APIs zur Erfassung von Vorgängen. Aktuell verbringt eine Person täglich Stunden damit, Daten einzugeben, Felder zu prüfen, Informationen aus anderen Systemen zu kopieren und Formulare auszufüllen. Ein Agent führt denselben Prozess unterstützt oder halbautonom durch, wobei bei jedem Schritt Validierungen erfolgen.
Voraussetzung ist mindestens ein aktives Google Workspace oder Google Cloud Konto. Die meisten dieser Anwendungsfälle nutzen Gemini Enterprise als Benutzeroberfläche und Vertex AI als zugrundeliegende Technologie. Wir führen einen zweistündigen Auftakt-Workshop durch, um die 3 bis 5 Anwendungsfälle mit dem größten Nutzen und ROI für Ihr Unternehmen zu identifizieren.
Ein funktionsfähiger PoC (Proof of Concept) kann in 2 bis 4 Wochen fertiggestellt sein. Die vollständige Implementierung im Produktivbetrieb hängt von der Komplexität ab: Ein Kundenservice-Assistent kann in 6 bis 8 Wochen einsatzbereit sein, ein umfassendes System zur Dokumentenverarbeitung in 2 bis 3 Monaten.
Ja. Alles läuft innerhalb Ihres Google Cloud Projekts. Ihre Daten verlassen Ihre Umgebung nicht, werden nicht zum Training von Google-Modellen verwendet und Sie kontrollieren die Zugriffsberechtigungen. Gemini Enterprise bietet VPC-SC, CMEK und Access Transparency für regulierte Branchen.
Nicht für die meisten dieser Fälle. Gemini Enterprise lassen sich Agenten ohne Programmierung erstellen. Für komplexere Anwendungsfälle (Vorhersagemodelle, Computer Vision) entwickeln und implementieren wir die Modelle auf Vertex AI . Ihr Team nutzt sie, wir entwickeln und warten sie.
Gemini Enterprise bildet die Anwenderebene: für alle Mitarbeitenden zugängliche Agenten, eine dialogorientierte Schnittstelle und die Integration in Workspace. Vertex AI fungiert als KI-Motor: RAG, Speicher, Runtime für fortschrittliche Agenten, maßgeschneidertes ML, Fine-Tuning und Observability. Sie ergänzen sich gegenseitig – Gemini für den Arbeitsalltag, Vertex für Anwendungsfälle, die eine tiefgehende Anpassung erfordern.
Wir führen einen kostenlosen zweistündigen Workshop durch, um die Anwendungsfälle mit der größten Wirkung und dem höchsten ROI für Ihr Unternehmen zu identifizieren. Unverbindlich.
