KI-Agenten & Human-in-the-Loop
KI gehört in den Prozess. Nicht in die PowerPoint.
Ihr Team liest jeden Tag Mails, Belege und Tickets, nur um Daten von Hand in Bexio, CRM oder Ticketsystem zu übertragen? Genau dort setzen wir KI ein: Sie versteht den Inhalt, strukturiert die Daten und bereitet alles vor. Ein Mensch bestätigt, das System erledigt den Rest. Mit Protokoll und Daten unter Ihrer Kontrolle.
Ein echter Ablauf
Von der Mail bis ins Reporting, ohne Abtippen
So sieht KI im Prozess aus: kein Chatfenster, in das jemand Texte kopiert, sondern ein Ablauf, der mit Ihren Systemen verbunden ist und an der richtigen Stelle einen Menschen fragt.
Das Beispiel ist illustrativ, das Muster wiederholt sich: Bestellungen, Anfragen, Rechnungen, Schadenmeldungen oder Mandantenunterlagen. Was sich ändert, sind die Systeme am Ende der Kette, nicht das Prinzip.
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Mail kommt rein
Eine Kundenanfrage mit PDF-Anhang landet im Sammelpostfach. Der Agent holt sie über Microsoft Graph ab.
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KI versteht den Inhalt
Worum geht es, wer schreibt, wie dringend ist es? Mail und Anhang werden gelesen und eingeordnet.
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Daten werden strukturiert
Kunde, Positionen, Beträge und Termine werden als Felder erfasst und mit bestehenden Kontakten abgeglichen.
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Mensch bestätigt
Eine Mitarbeiterin sieht Vorschlag und Original nebeneinander, korrigiert bei Bedarf und bestätigt mit einem Klick.
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Bexio wird aktualisiert
Kontakt, Auftrag oder Rechnung werden über die Bexio-API angelegt. Kein zweites Erfassen.
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Ticket und Follow-up
Im Ticketsystem entsteht die Aufgabe für das zuständige Team, der Kunde erhält eine Eingangsbestätigung.
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Reporting
Durchlaufzeit, Korrekturquote und offene Fälle sind jederzeit sichtbar, weil jeder Schritt protokolliert ist.
Wo KI heute hilft
Lesen, sortieren, vorbereiten: Das kann KI heute zuverlässig
Sprachmodelle sind stark darin, unstrukturierte Texte zu verstehen und in Struktur zu bringen. Genau dort steckt in vielen Unternehmen die meiste Handarbeit.
Eingehende Mails klassifizieren
Anfrage, Rechnung, Reklamation, Bewerbung oder Spam? Der Agent erkennt Anliegen und Dringlichkeit und legt die Mail dort ab, wo sie bearbeitet wird.
Daten aus Dokumenten extrahieren
Rechnungsnummer, Betrag, MWST, Lieferant, Datum: aus PDFs, Scans und Belegen als strukturierte Daten, bereit für Bexio oder Ihre Fachanwendung.
Antworten entwerfen
Der Agent schreibt einen Entwurf auf Basis Ihrer Vorlagen, früherer Antworten und der Kundendaten. Gesendet wird erst, wenn ein Mensch zustimmt.
Tickets routen
Kategorie, Priorität und zuständiges Team werden vorgeschlagen, fehlende Angaben gleich beim Absender nachgefragt.
Zusammenfassen
Lange Mailverläufe, Protokolle oder Ticket-Historien auf das Wesentliche reduziert: Was ist der Stand, was ist offen, wer ist dran?
Internes Wissen durchsuchen
Fragen an Handbücher, Richtlinien und Dokumentation stellen und Antworten mit Quellenangabe erhalten, statt Ordner zu durchsuchen.
Human-in-the-Loop
KI bereitet vor. Ein Mensch gibt frei.
Der Agent erledigt die Fleissarbeit, die Entscheidung bleibt bei Ihrem Team. So nutzen Sie die Geschwindigkeit von KI, ohne ihr blind zu vertrauen.
Erkennen
Der Agent liest Mail, Beleg oder Ticket und ordnet ein.
Vorbereiten
Daten, Entwurf oder Buchungsvorschlag liegen bereit, mit Begründung.
Freigeben
Ein Mensch prüft, korrigiert bei Bedarf und gibt frei.
Ausführen
Erst jetzt wird gesendet, gebucht oder angelegt.
Jeder Schritt im Protokoll: was der Agent vorgeschlagen hat, wer freigegeben hat und was geändert wurde.
Grenzen
Wo ein Mensch entscheiden muss
Sprachmodelle machen Fehler, und sie klingen dabei überzeugend. Deshalb legen wir pro Prozess fest, was der Agent selbst darf und was nur mit Freigabe passiert.
Mit der Zeit zeigt das Protokoll, wo der Agent zuverlässig ist. Dann kann man einzelne, risikoarme Schritte bewusst automatisch laufen lassen. Diese Entscheidung treffen Sie, nicht das Modell.
Immer mit Freigabe
- Kommunikation an Kunden, Partner und Behörden
- Buchungen, Zahlungen und Rechnungsfreigaben
- Entscheide über Personen, etwa bei Bewerbungen
- Löschen oder Überschreiben von Daten
- Alles, was rechtlich oder vertraglich bindet
Datenschutz
Ihre Daten bleiben Ihre Daten
Die wichtigste Frage bei KI ist nicht, welches Modell, sondern wohin die Daten gehen. Das klären wir vor der ersten Zeile Code.
Hosting in der Schweiz oder EU
Agent, Datenbank und Protokolle laufen in der Schweiz oder der EU. Bei Cloud-Modellen wählen wir Anbieter und Regionen, die das vertraglich zusichern.
Private und lokale Modelle, wo sinnvoll
Für besonders sensible Daten setzen wir auf Modelle, die auf eigener Infrastruktur laufen. Für viele Aufgaben wie Klassifizieren und Extrahieren reichen sie gut aus.
Kein Training mit Ihren Daten
Ein Designprinzip unserer Lösungen: Wir nutzen nur Modelle und Konfigurationen, bei denen Ihre Eingaben nicht zum Training verwendet werden.
Minimale Berechtigungen
Der Agent bekommt nur Zugriff auf die Postfächer, Ordner und Funktionen, die er für seine Aufgabe braucht. Nicht auf den ganzen Tenant.
Integration
Ein Agent ist nur so gut wie seine Anbindung
KI, die nur in einem Chatfenster lebt, spart wenig. Der Nutzen entsteht, wenn der Agent dort arbeitet, wo Ihre Daten sind, mit kontrolliertem Zugriff.
Microsoft Graph & Exchange
Mails, Anhänge, Kalender und Dateien per Microsoft Graph lesen und schreiben. Mit App-Registrierung, Zertifikat und Zugriff, der auf einzelne Postfächer begrenzt ist.
Bexio, Ticketsysteme, CRM
Der Agent legt Belege, Tickets oder Kontakte über die offiziellen APIs an. Als Vorschlag zur Freigabe oder direkt, wo Sie das bewusst erlauben.
Model Context Protocol (MCP)
MCP ist ein offener Standard, über den KI-Modelle definierte Werkzeuge und Datenquellen nutzen. Wir bauen MCP-Server, die einem Agenten genau die Funktionen geben, die er braucht, und nicht mehr.
Protokoll & Überwachung
Jede Aktion, jeder Vorschlag und jede Freigabe wird gespeichert. So sehen Sie, was der Agent tut, wo er sich irrt und wo er schon zuverlässig arbeitet.
Ehrlich zu Copilot
Microsoft 365 Copilot oder eigener Agent?
Wir verkaufen keine Lizenzen. Deshalb können wir offen sagen, wann Copilot die richtige Antwort ist und wann ein spezifischer Agent mehr bringt. Oft ist es beides.
Copilot passt, wenn …
- es um persönliche Produktivität in Outlook, Word, Teams und Excel geht
- Mitarbeitende Inhalte zusammenfassen, entwerfen und suchen wollen
- Ihre Daten bereits sauber in Microsoft 365 liegen
- Berechtigungen aufgeräumt sind, denn Copilot sieht, was der Nutzer sehen darf
Ein eigener Agent passt besser, wenn …
- ein definierter Prozess mit festen Schritten automatisiert werden soll
- Systeme ausserhalb von Microsoft 365 beteiligt sind, etwa Bexio
- Freigaben, Protokoll und Verantwortung prozessbezogen nötig sind
- Daten nicht in die Microsoft-Cloud sollen oder ein lokales Modell gefragt ist
Selbst im Einsatz
Wir arbeiten jeden Tag mit unseren eigenen Agenten
Bevor wir KI für Kunden bauen, setzen wir sie selbst ein. Mit allen Ecken und Kanten.
- Unser eigener KI-Assistent läuft im täglichen Betrieb, mit eigenem MCP-Server, Gedächtnis und wiederverwendbaren Skills für wiederkehrende Aufgaben.
- Über MCP greift er kontrolliert auf unsere Infrastruktur und Werkzeuge zu, mit klar begrenzten Funktionen statt Vollzugriff.
- DokAudit nutzt KI, um Alternativtexte für Bilder in Dokumenten vorzuschlagen. Ein Mensch prüft und übernimmt sie.
Vorgehen
Vom Use Case zum Agenten im Alltag
Wir starten klein, mit einem Ablauf, der messbar Zeit kostet. Und erweitern erst, wenn der Agent dort zuverlässig arbeitet.
- Bewerteter Use Case mit realistischer Einschätzung
- Prototyp mit Ihren echten Daten und Systemen
- Freigabeschritt und Protokoll von Anfang an
- Dokumentierte Berechtigungen und Datenflüsse
- Klare Regelung für Betrieb, Kosten und Modellwahl
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Use-Case-Workshop
Welche Abläufe kosten am meisten Lesezeit? Wo wären Fehler harmlos, wo teuer? Wir bewerten die Kandidaten und wählen einen, der sich für den Start eignet.
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Prototyp
Der Agent arbeitet mit echten Beispielen aus Ihrem Alltag. Sie sehen, was er gut kann und wo er danebenliegt, bevor viel investiert ist.
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Pilot mit Freigabeschritt
Ein Team arbeitet produktiv mit dem Agenten, jede Aktion braucht eine Freigabe. Das Protokoll zeigt, wie oft korrigiert werden muss.
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Ausbau
Weitere Abläufe, weitere Systeme. Wo die Daten es belegen, dürfen risikoarme Schritte ohne Freigabe laufen.
Weiterführend
Erst das Team mitnehmen, dann bauen
Workshop: KI im Arbeitsalltag
Prompting, Copilot und Agenten mit Augenmass. Was heute schon trägt, wo die Grenzen sind und welche Use Cases sich in Ihrem Team lohnen.
Zum WorkshopBusiness Systems & Web
Fachanwendungen, Schnittstellen zu Bexio und Exchange, Prozessautomatisierung. Das Fundament, auf dem Agenten erst richtig arbeiten.
Zur ÜbersichtHäufige Fragen
KI-Agenten: was Sie wissen sollten
Welches KI-Modell setzen Sie ein?
Das hängt vom Use Case und von den Daten ab. Für anspruchsvolle Texte nutzen wir leistungsfähige Cloud-Modelle mit passenden Vertrags- und Datenschutzbedingungen, für sensible Daten oder einfache Klassifizierung oft lokale Open-Weight-Modelle. Die Architektur bauen wir so, dass sich das Modell später wechseln lässt.
Was passiert, wenn der Agent einen Fehler macht?
Deshalb gibt es den Freigabeschritt. Was der Agent vorschlägt, prüft ein Mensch, bevor es nach aussen geht oder gebucht wird. Fehler landen im Protokoll und helfen, Anweisungen und Regeln zu verbessern. Ohne Freigabe laufen nur Schritte, die Sie bewusst dafür freigegeben haben.
Werden unsere Daten zum Training von KI-Modellen verwendet?
Unser Grundsatz ist: nein. Wir setzen nur Modelle und Konfigurationen ein, bei denen Eingaben laut Anbieterbedingungen nicht für das Training verwendet werden, oder Modelle, die auf eigener Infrastruktur laufen. Welche Variante wo eingesetzt wird, dokumentieren wir pro Projekt.
Brauchen wir dafür Microsoft 365 Copilot?
Nein. Copilot ist ein gutes Werkzeug für persönliche Produktivität in Microsoft 365. Ein prozessbezogener Agent ist etwas anderes und funktioniert auch ohne Copilot-Lizenzen. Wenn Copilot für Ihren Fall die bessere Wahl ist, sagen wir Ihnen das.
Wie gross muss ein Use Case sein, damit sich ein Agent lohnt?
Weniger gross, als viele denken. Ein Ablauf, der täglich wiederkehrt und vor allem aus Lesen, Einordnen und Abtippen besteht, ist oft ein guter Kandidat. Im Use-Case-Workshop schätzen wir den Aufwand ehrlich ab, auch wenn das Ergebnis ist, dass sich ein Agent nicht lohnt.
Welcher Ablauf frisst bei Ihnen am meisten Lesezeit?
Beschreiben Sie uns in 30 Minuten einen konkreten Use Case. Wir sagen Ihnen ehrlich, ob KI dort heute trägt, und wie ein erster Prototyp mit Freigabeschritt aussehen würde.