KI-Agenten für Unternehmen: Entwicklung und Integration in der Schweiz

Wir entwickeln KI-Agenten, die in Ihren Systemen echte Arbeit erledigen: Anfragen vorsortieren, Dokumente prüfen, Angebote vorbereiten. Mit klaren Grenzen, messbarer Qualität und Datenschutz nach nDSG.

  • Claude
  • GPT
  • Apertus
  • TypeScript
  • Node.js
  • Vercel AI SDK
  • MCP
  • PostgreSQL + pgvector
  • Evaluations
  • 01

    Agenten mit Werkzeugen, nicht nur Chat

    Unsere KI-Agenten lesen, prüfen und handeln in Ihren Systemen: über APIs, Datenbanken und Dokumente. Jede Aktion ist definiert, begrenzt und protokolliert.

  • 02

    Qualität wird gemessen

    Vor dem Livegang testen wir den Agenten mit Evaluationen auf Ihren echten Fällen. So wissen Sie, wie gut er arbeitet, bevor er Kunden oder Mitarbeitende erreicht.

  • 03

    Datenschutz nach nDSG

    Wir wählen Modell und Hosting passend zu Ihren Daten, auf Wunsch mit Datenhaltung in der Schweiz. Ihre Daten nutzen wir nicht für Training.

  • 04

    Entwickler, die selbst mit Agenten arbeiten

    Agentic Engineering ist unser Alltag: Wir bauen Software mit KI-Agenten und bauen KI-Agenten für Kunden. Diese Praxis fliesst in jedes Projekt.

Einsätze

Typische Einsätze von KI-Agenten

Ein Chatbot beantwortet Fragen im Dialog. Ein Agent erledigt eine Aufgabe, oft ganz ohne Chatfenster. Wo feste Regeln genügen, empfehlen wir diese, denn sie sind günstiger und berechenbarer.

  • 01Posteingang und Anfragen vorsortierenDer Agent liest eingehende E-Mails und Formulare, erkennt Anliegen und Dringlichkeit, ergänzt Kundendaten und leitet an die richtige Stelle weiter.
  • 02Dokumente prüfenVerträge, Rechnungen, Anträge werden gegen Checklisten geprüft. Der Agent markiert Abweichungen und begründet sie mit Textstellen.
  • 03Angebote vorbereitenAus einer Anfrage, Preislisten und früheren Offerten entsteht ein Entwurf, den ein Mitarbeiter prüft und versendet.
  • 04Interne WissensassistentenMit RAG beantwortet der Agent Fragen aus Handbüchern, Wiki und Richtlinien und nennt die Quelle zu jeder Antwort.
  • 05Support-Agenten mit HandoffDer Agent löst Standardfälle selbst und übergibt alles Unklare mit Zusammenfassung an einen Menschen.

KI-Agenten für Unternehmen in der Schweiz

Viele Unternehmen haben ChatGPT ausprobiert und gemerkt: Ein Chatfenster spart Zeit beim Formulieren, verändert aber keinen Prozess. Der nächste Schritt sind KI-Agenten, die Aufgaben in Ihren eigenen Systemen übernehmen. Sie lesen eine Anfrage, holen Kundendaten aus dem CRM, prüfen einen Vertrag gegen Ihre Richtlinien und legen einen Entwurf zur Freigabe vor.

Softverse entwickelt solche KI-Agenten für KMU, Startups und regulierte Unternehmen in der Deutschschweiz. Unser Ansatz heisst Agentic Engineering: Wir entwickeln unsere eigene Software mit KI-Agenten und Coding-Agents, und wir bauen KI-Agenten für Kunden. Wir wissen deshalb aus dem eigenen Alltag, wo Agenten zuverlässig arbeiten und wo sie Aufsicht brauchen.

Was ein KI-Agent ist und was nicht

Ein KI-Agent ist ein Programm, das mit einem Sprachmodell (LLM) ein Ziel verfolgt und dafür selbständig Werkzeuge einsetzt: eine Suche, eine Datenbankabfrage, eine E-Mail, einen Eintrag im ERP. Er plant Schritte, prüft Zwischenergebnisse und entscheidet, was als Nächstes zu tun ist. Eine kurze Definition finden Sie im Glossar unter Agentic AI.

  • Kein Chatbot: Ein Chatbot beantwortet Fragen im Dialog. Ein Agent erledigt eine Aufgabe, oft ganz ohne Chatfenster, etwa im Hintergrund beim Posteingang.
  • Keine klassische Automatisierung: Regelbasierte Workflows folgen festen Wenn-dann-Regeln. Ein Agent kommt mit unstrukturierten Eingaben zurecht, zum Beispiel mit frei formulierten E-Mails oder gescannten PDFs. Wo feste Regeln genügen, empfehlen wir diese, denn sie sind günstiger und berechenbarer.

Einen ausführlichen Überblick mit Beispielen und Grenzen bietet unser Artikel KI-Agenten für Unternehmen.

Ein Beispiel aus unserer Arbeit ist Rating Assist, eine SaaS-Lösung, die KI-gestützt Antwortvorschläge auf negatives Kundenfeedback erstellt.

Modelle und Datenschutz

Wir sind nicht an einen Anbieter gebunden. Für anspruchsvolle Aufgaben setzen wir häufig Frontier-Modelle wie Claude oder GPT ein, über Business-Verträge ohne Trainingsnutzung. Wo Daten die Schweiz nicht verlassen sollen, prüfen wir Schweizer Modelle wie Apertus oder Hosting in der Schweiz. Einen Vergleich lesen Sie in Apertus vs. Claude vs. GPT.

Wir arbeiten nach dem Schweizer Datenschutzgesetz (nDSG) und klären mit Ihnen früh, welche Daten der Agent sieht, wo sie verarbeitet werden und wie lange Protokolle aufbewahrt werden. Was das nDSG für KI im Unternehmen bedeutet, fasst unser Artikel KI im Unternehmen und das nDSG zusammen.

Integration in bestehende Systeme

Ein KI-Agent ist nur so nützlich wie seine Verbindungen. Wir binden Agenten über APIs an ERP, CRM, Ticketsysteme und Datenbanken an, ebenso an Microsoft 365 mit Outlook, SharePoint und Teams. Fehlt eine Schnittstelle, bauen wir sie. Wenn der Agent Teil einer grösseren Anwendung werden soll, entwickeln wir diese als Individualsoftware mit demselben Team. Für Abläufe, die vor allem Daten zwischen Systemen bewegen, ist oft die KI-Automatisierung der passendere Einstieg.

Sie haben eine Aufgabe im Kopf, die ein Agent übernehmen könnte? Im Erstgespräch prüfen wir gemeinsam, ob sich das lohnt und wie ein Pilot aussehen würde.

Bausteine

So bauen wir Agenten, die im Betrieb bestehen

  • Werkzeuge (Tools)

    Der Agent darf nur, was ihm explizit erlaubt ist, über definierte Schnittstellen mit eigenen Berechtigungen. Wo sinnvoll nutzen wir MCP.

  • Guardrails

    Eingaben und Ausgaben werden geprüft, heikle Aktionen blockiert oder zur Freigabe vorgelegt.

  • Evaluationen

    Wir sammeln reale Testfälle und messen jede Änderung an Prompt, Modell oder Werkzeug dagegen. Qualität wird eine Zahl statt ein Gefühl.

  • Human-in-the-Loop

    Am Anfang gibt ein Mensch jede relevante Aktion frei. Automatisiert wird schrittweise, dort wo die Messwerte es erlauben.

  • Logging

    Jeder Schritt des Agenten ist nachvollziehbar. Das hilft bei der Fehlersuche und bei Fragen von Revision oder Aufsicht.

  • Kostenkontrolle

    Wir wählen pro Aufgabe das passende Modell, setzen Budgets und überwachen die Kosten pro Vorgang.

Ablauf

Wir beginnen klein und messbar

  • Schritt 01

    Erstgespräch und Use Case

    In 30 Minuten klären wir, welche Aufgabe der Agent übernehmen soll, welche Daten er braucht und woran Sie Erfolg messen. Sie erhalten eine erste Einschätzung zu Machbarkeit und Aufwand.

  • Schritt 02

    Prototyp mit echten Daten

    Wir bauen in wenigen Wochen einen Prototyp mit einem Ausschnitt Ihrer Daten und definieren die Testfälle, an denen der Agent gemessen wird.

  • Schritt 03

    Pilot im Arbeitsalltag

    Der Agent arbeitet mit einer kleinen Gruppe, zuerst mit Freigabe durch Menschen. Wir messen Qualität, Kosten und Akzeptanz und verbessern laufend.

  • Schritt 04

    Produktiver Betrieb

    Anbindung an Ihre Systeme, Berechtigungen, Monitoring, Logging und Kostenkontrolle. Dokumentation und Übergabe inklusive.

  • Schritt 05

    Weiterentwicklung

    Neue Modelle, neue Werkzeuge, neue Fälle: Wir prüfen Änderungen gegen die bestehenden Evaluationen, bevor sie live gehen.

Kosten

Was ein KI-Agent kostet

Richtwerte im Schweizer Markt, keine Softverse-Preisliste.

  • Pilot

    CHF 15'000 bis 40'000

    Für einen klar abgegrenzten Anwendungsfall mit Prototyp, Evaluationen und Test im Alltag.

  • Produktiver Agent

    CHF 40'000 bis 120'000

    Mit Integration, Berechtigungen, Monitoring und Dokumentation.

  • Laufende Kosten

    nach Volumen

    Modellnutzung und Betrieb. Wir rechnen sie vorab pro Vorgang durch.

FAQ

Häufige Fragen

Als Richtwerte im Schweizer Markt kostet ein Pilot CHF 15'000 bis CHF 40'000. Ein produktiver Agent mit Anbindung an mehrere Systeme, Evaluationen und Monitoring liegt meist zwischen CHF 40'000 und CHF 120'000. Dazu kommen laufende Kosten für Modellnutzung und Betrieb, die wir vorab abschätzen.

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