)
- Wertpotential
- € 4,4 Mrd.
- Wertschöpfungspotenzial von KI-Agenten pro Jahr.
McKinsey, 2023
Agentic Enterprise
Agenten scheitern nicht am Modell. Sondern an der Organisation.
Wir schaffen die strukturelle Basis, damit KI-Agenten
autonom handeln können, statt nur zu simulieren.
Was wir liefern
Tools verändern kein Operating Model.
Wer ein Tool sucht, findet Tools. Wer einen Use Case will, findet Berater. Wer eine Roadmap braucht, findet Templates.
Was es sonst nicht gibt: Eine Team mit Methode, Know-how und Erfahrung — von der Strategie, über die Organisation bis zur Technologie. Damit am Ende produktive Wertschöpfung mit KI entsteht.
Wie wir vorgehen→Das Potenzial
Großes Potential. Bisher nicht ausgeschöpft.
Projekte scheitern nicht am Modell, sondern an der fehlende Methode zur tatsächlichen Transformation der Wertschöpfung.
- Abbruch
- 40 %
- der Agentic-AI-Projekte werden bis Ende 2027 abgebrochen: unklarer Wert, eskalierende Kosten, fehlende Kontrolle.
Gartner, 2025
- Fundament
- 60 %
- der KI-Projekte ohne KI-fähige Daten- und Wissensbasis werden in 2026 aufgegeben
Gartner,
- PoC-Falle
- 88 %
- der KI-Proofs-of-Concept erreichen nie den breiten Rollout
IDC
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Wie wir vorgehen
Einführung von KI entlang von Wertströmen.
Wir nehmen einen Prozess. Zerlegen ihn entlang der Wertschöpfung. Segmentieren ihn für KI-Agenten. Und übergeben ihn mit einer Outcome-Definition und allem was ein Multi-Agenten-System braucht, um zu funktionieren. Sechs Phasen pro Prozess, mit jedem Mal schneller, weil der nächste auf der Basis des letzten aufsetzt.
Phase 01
Prozess umbauen
Wir zerlegen Ihren Prozess und bauen ihn agentenfähig wieder zusammen — entlang Ihrer Wertschöpfung.
Kernschritte
- 01Prozess-Mapping
- 02Agentische Segmente
- 03ROI-Bewertung
Phase 02
Knowledge Layer erweitern
Ein Agent entscheidet nur, was er versteht. Hier geben wir ihm Bedeutung: Daten, Ontologien und Rechte, in maschineninterpretierbarer Form.
Kernschritte
- 01Ontologie-Erweiterung
- 02Datenintegration
- 03Zugriffe & Guardrails
Phase 03
Agent Mesh konfigurieren
Welcher Agent macht was, mit welchen Tools, in welcher Grenze. Topologie zuerst, Implementierung zweitens.
Kernschritte
- 01Agent-Topologie
- 02Tool-Bindung
- 03Orchestrierung
Phase 04
Testen & validieren
Bevor irgendetwas live geht: systematisch gegen reale Szenarien — funktional, ethisch, regulatorisch.
Kernschritte
- 01Functional Testing
- 02Red-Teaming
- 03Compliance-Checks
Phase 05
Für den Betrieb vorbereiten
Saubere Übergabe in Ihren Betrieb — mit Runbooks, Eskalationspfaden und Beobachtbarkeit, die Sie selbst bedienen können.
Kernschritte
- 01Runbooks
- 02Monitoring
- 03Incident Response
Phase 06
Go-Live & Optimierung
Kontrollierter Go-Live, in der GuV messbar. Dann zurück zu Schritt 1 — der nächste Prozess geht schneller.
Kernschritte
- 01Staged Rollout
- 02KPI-Tuning
- 03Portfolio-Review
Ziel
Agentische KI einführen
Wir nehmen einen Prozess. Zerlegen ihn entlang der Wertschöpfung. Segmentieren ihn für KI-Agenten. Und übergeben ihn mit einer Outcome-Definition und allem was ein Multi-Agenten-System braucht, um zu funktionieren. Sechs Phasen pro Prozess, mit jedem Mal schneller, weil der nächste auf der Basis des letzten aufsetzt.
Gespräch startenWie wir vorgehen
Einführung von KI entlang von Wertströmen.
Wir nehmen einen Prozess. Zerlegen ihn entlang der Wertschöpfung. Segmentieren ihn für KI-Agenten. Und übergeben ihn mit einer Outcome-Definition und allem was ein Multi-Agenten-System braucht, um zu funktionieren. Sechs Phasen pro Prozess, mit jedem Mal schneller, weil der nächste auf der Basis des letzten aufsetzt.
01
Phase 01
Prozess umbauen
Wir zerlegen Ihren Prozess und bauen ihn agentenfähig wieder zusammen — entlang Ihrer Wertschöpfung.
Kernschritte
- 01Prozess-Mapping
- 02Agentische Segmente
- 03ROI-Bewertung
02
Phase 02
Knowledge Layer erweitern
Ein Agent entscheidet nur, was er versteht. Hier geben wir ihm Bedeutung: Daten, Ontologien und Rechte, in maschineninterpretierbarer Form.
Kernschritte
- 01Ontologie-Erweiterung
- 02Datenintegration
- 03Zugriffe & Guardrails
03
Phase 03
Agent Mesh konfigurieren
Welcher Agent macht was, mit welchen Tools, in welcher Grenze. Topologie zuerst, Implementierung zweitens.
Kernschritte
- 01Agent-Topologie
- 02Tool-Bindung
- 03Orchestrierung
04
Phase 04
Testen & validieren
Bevor irgendetwas live geht: systematisch gegen reale Szenarien — funktional, ethisch, regulatorisch.
Kernschritte
- 01Functional Testing
- 02Red-Teaming
- 03Compliance-Checks
05
Phase 05
Für den Betrieb vorbereiten
Saubere Übergabe in Ihren Betrieb — mit Runbooks, Eskalationspfaden und Beobachtbarkeit, die Sie selbst bedienen können.
Kernschritte
- 01Runbooks
- 02Monitoring
- 03Incident Response
06
Phase 06
Go-Live & Optimierung
Kontrollierter Go-Live, in der GuV messbar. Dann zurück zu Schritt 1 — der nächste Prozess geht schneller.
Kernschritte
- 01Staged Rollout
- 02KPI-Tuning
- 03Portfolio-Review
PHASE 01Engineer
Phase 01
Prozess engineeren
Wir nehmen einen Wertschöpfungs-Prozess auseinander, identifizieren agentenfähige Übergänge und bewerten den ROI — bevor irgendeine Technologie ausgewählt wird.
- 01Prozess-MappingEnd-to-End-Abbildung des Ist-Zustands. Entscheidungspunkte, Datenflüsse, manuelle Eingriffe — sichtbar gemacht.
- 02Use-Case ScreeningWelche Schritte eignen sich für Agenten, welche bleiben menschlich? Bewertung nach Frequenz, Komplexität und Risiko.
- 03ROI-ProjektionBelastbare Business-Cases mit Annahmen, Sensitivitäten und Cut-off-Kriterien — kein Folien-Zauber.
Ergebnis
Ein priorisiertes Backlog agentenfähiger Use-Cases mit Aufwand, Nutzen und Risiko — entscheidungsreif.
Phase 02
Knowledge Layer erweitern
Agenten brauchen mehr als Daten — sie brauchen Bedeutung, Kontext und Berechtigungen. Der Knowledge Layer wird die Grundlage, auf der jeder Agent operiert.
- 01Ontologie-ErweiterungBestehende Begriffsmodelle werden um agentenrelevante Entitäten, Relationen und Regeln ergänzt — domänenspezifisch, versioniert.
- 02DatenintegrationQuellsysteme werden gegen den Knowledge Layer angebunden. Mapping, Qualität, Aktualität — automatisiert und beobachtbar.
- 03Zugriffe & GuardrailsWelcher Agent darf was sehen und tun? Identitäten, Rollen, Audit-Trails — von Anfang an, nicht nachträglich.
Ergebnis
Ein semantischer Layer, auf dem alle weiteren Agenten ohne Re-Design aufsetzen — austauschbar nach unten, stabil nach oben.
Phase 03
Agent Mesh konfigurieren
Welcher Agent erledigt welche Aufgabe, welche Tools darf er nutzen, wo geht er an einen Menschen oder einen anderen Agenten ab? Topologie zuerst, Implementierung zweit.
- 01Agent-TopologieWelche Agenten existieren, was sind ihre Aufgaben, wie kommunizieren sie miteinander? Architektur vor Code.
- 02Tool-BindungWelche Tools, APIs und Daten darf welcher Agent benutzen — strikt gebunden, nicht open-ended.
- 03OrchestrierungWer entscheidet, welcher Agent als nächstes dran ist? Zentrale Orchestrierung mit klaren Eskalationspfaden.
Ergebnis
Eine Agent-Topologie, die Sie verstehen, betreiben können und in der die Verantwortung jedes Schritts geklärt ist.
Phase 04
Testen & validieren
Bevor irgendetwas Kunden-, Mitarbeiter- oder Partner-Berührung hat, prüfen wir systematisch gegen reale Szenarien — funktional, ethisch, regulatorisch.
- 01Functional TestingMacht der Agent, was er soll — in Standard- und Randfällen? Reproduzierbar, automatisierbar, gemessen.
- 02Red-TeamingSystematische Angriffe gegen die eigenen Agenten — Prompt-Injection, Daten-Leaks, ethische Grenzfälle.
- 03Compliance-ChecksAI Act, DSGVO, branchenspezifische Regulierung — nachweisbar erfüllt, mit Audit-Spur.
Ergebnis
Ein Validierungs-Report, mit dem Sie vor Vorstand und Aufsicht stehen können — keine Black Box.
Phase 05
In den Betrieb übergeben
Der Übergang vom Programm in den Regelbetrieb ist die Phase, in der die meisten KI-Initiativen scheitern. Wir bauen den Übergang von Tag 1 an mit.
- 01RunbooksWas tut der Betrieb, wenn der Agent ein neues Verhalten zeigt? Klare Handlungsanweisungen statt Bauchgefühl.
- 02MonitoringLatenz, Kosten, Qualität, Drift — live sichtbar, alarmiert, im Verlauf nachvollziehbar.
- 03Incident ResponseEskalationspfade, Rollback-Mechanismen, Postmortem-Routine — der Betrieb weiß, was zu tun ist.
Ergebnis
Ein Betriebsmodell, das Ihr Team selbst trägt — wir verlassen das Programm, ohne dass es zusammenbricht.
Phase 06
Go-Live & Continuous Improvement
Kontrollierter Roll-out in Wellen, mit klaren Abbruchkriterien. Danach: messbare Iteration in der GuV — und zurück zu Schritt 1 für die nächste Welle.
- 01Staged RolloutSchrittweiser Roll-out nach Nutzergruppe oder Geographie. Jede Stufe mit klaren Go/No-Go-Kriterien.
- 02KPI-TuningWelche Metriken steigen, welche fallen, welche bleiben? Hypothesen-getriebene Optimierung statt Glauben.
- 03Portfolio-ReviewWelcher Use-Case skaliert, welcher wird gestoppt? Portfolio-Entscheidungen auf Basis echter Zahlen, nicht Wunschdenken.
Ergebnis
Wirkung in der GuV — und ein Programm, das sich selbst weiterentwickelt, statt zu erstarren.
Prinzipien für die KI Skalierung
Vier Dinge, die wir Ihnen mitgeben.
Prinzipien, die über den Erfolg der Einführung von KI-Agenten entscheiden.
Klientenbeispiele
Eine Auswahl unserer Engagements.
Strategie, Organisation und Technologie aus einem Team, bis zum Go-Live. Eine Auswahl aktueller Mandate.
Unternehmensweite Daten- & KI-Transformation.
Definition, Umsetzung und permanente Weiterentwicklung der unternehmensweiten Daten- & KI-Strategie eines globalen OEM — vom Vorstand bis in die einzelnen Ressorts, mit klar in der GuV verankertem signifikantem Wertbeitrag pro Jahr.
Mehr erfahrenEnterprise IT Transformation.
Einzelne Agenten stoßen an ihre Grenzen — zu viele Aufgaben, zu wenig Zusammenspiel. Wir haben eine Multi-Agent-Architektur mit spezialisierten Agenten, zentraler Orchestrierung und klaren Guardrails gebaut. Content-agnostisch, domänenübergreifend, in Produktion.
Mehr erfahrenERP-Strategie & Rollout.
Fahrzeugdaten über Abteilungen verteilt, ohne gemeinsames Modell. Wir haben eine einheitliche Ontologie für alle Fahrzeugtypen, Konfigurationen und Attribute geschaffen und bestehende Daten über automatisierte Pipelines integriert — als konsistentes Fundament für KI-Anwendungen.
Mehr erfahrenWie wir übergreifend helfen
Wir helfen dort, wo der Druck groß ist.
Niemand baut das Agentic Enterprise in einem Zug. Je nachdem, wo Sie stehen, ist ein anderer Einstieg richtig.
Wenn der Aufsichtsrat eine KI-Strategie mit GuV-Wirkung fordert
Strategie & TransformationWenn die Frage „Wie sieht eine KI-native Organisation aus?“ unbeantwortet ist
Organisation & Operating ModelWenn Pilotprojekte bei 85% stecken bleiben und es nicht in Produktion schaffen
Technologie & ArchitekturWenn Millionen in Daten geflossen sind, aber Agenten nicht verlässlich antworten
Knowledge Graph & Ontologie
Nächster Schritt
Nennen Sie uns einen Prozess. Wir zeigen Ihnen, welches Potential darin steckt.
An einem echten Prozess aus Ihrem Haus mit einer ehrliche Einschätzung, ob er agentenfähig ist.