Engineering
AI-Systeme & Agenten
Daten und Wissen intelligent nutzen, Geschäftsprozesse gezielt automatisieren, Menschen bei komplexen Aufgaben unterstützen und von zeitaufwendigen Tätigkeiten entlasten.
Moderner Wissenszugang und Intelligente Automatisierung
Artificial Intelligence (AI) verändert grundlegend, wie Unternehmen mit Daten und Wissen arbeiten und ihre Geschäftsprozesse gestalten können. Informationen lassen sich nicht mehr nur abrufen und auswerten, sondern zunehmend im fachlichen Kontext interpretieren und für konkrete Aufgaben nutzen. Gleichzeitig entstehen neue Möglichkeiten, Arbeitsabläufe zu vereinfachen, Entscheidungen vorzubereiten und bislang manuelle Tätigkeiten zu automatisieren. Damit erweitert AI die Möglichkeiten klassischer Unternehmenssoftware und schafft neue Formen der Zusammenarbeit zwischen Menschen und Systemen.
Vom Assistenten bis zum eigenständigen Agenten
Die Bandbreite der AI-Lösungen reicht von Assistenten, die Informationen erschließen, Inhalte erstellen oder Entscheidungen vorbereiten, über spezialisierte AI-Anwendungen bis zu Agenten, die Werkzeuge nutzen, auf Unternehmenssysteme zugreifen und mehrstufige Aufgaben bearbeiten. Entscheidend ist nicht der größtmögliche Automatisierungsgrad, sondern die passende Lösung für den jeweiligen Anwendungsfall. Dafür müssen AI-Modelle, Unternehmensdaten, fachlicher Kontext und bestehende Prozesse sinnvoll zusammenspielen.
QUNIS entwickelt AI-Systeme und Agenten für konkrete betriebliche Anforderungen. Wir identifizieren geeignete Einsatzmöglichkeiten, konzipieren und realisieren passende Lösungen und integrieren sie in bestehende Daten- und Systemlandschaften. Dabei berücksichtigen wir Datenqualität, Sicherheit, Governance und den produktiven Betrieb von Anfang an.
Der Nutzen definiert die geforderte AI-Lösung
Nicht jede Aufgabe erfordert einen autonomen Agenten. Während AI-Assistenten Menschen gezielt bei der Informationsverarbeitung und Entscheidungsfindung unterstützen, können spezialisierte AI-Anwendungen einzelne Arbeitsschritte übernehmen. Agenten gehen einen Schritt weiter: Sie können innerhalb definierter Grenzen eigenständig Aktionen planen, Werkzeuge nutzen und mehrstufige Abläufe ausführen.
Welche Form der AI sinnvoll ist, hängt vor allem davon ab, welcher Nutzen erzielt werden soll. Die konkrete Aufgabe, die verfügbaren Daten und Systeme sowie die Anforderungen an Sicherheit und Kontrolle bestimmen, wie die Lösung gestaltet werden muss. Entscheidend ist die passende Balance zwischen menschlicher Steuerung und automatisierter Ausführung.
Mehr dazu im Video.
Hier wird ein Video eines externen Anbieters eingebunden. Um es anzusehen, stimme bitte in den Cookie-Einstellungen der Kategorie Funktionalität zu.
Vorteile für Ihr Unternehmen
Wissen verfügbar machen
AI-Systeme erschließen Informationen aus Dokumenten, Daten und unterschiedlichen Wissensquellen. Mitarbeitende finden relevante Antworten schneller und können vorhandenes Unternehmenswissen gezielter nutzen.
Mitarbeitende gezielt entlasten
Wiederkehrende Recherchen, Auswertungen, Dokumentationen und andere zeitaufwendige Tätigkeiten lassen sich durch AI unterstützen oder automatisieren. So entsteht mehr Freiraum für Aufgaben, die Erfahrung, Kreativität und menschliches Urteilsvermögen erfordern.
Geschäftsprozesse automatisieren
AI-Agenten können mehrstufige Aufgaben bearbeiten, Informationen zwischen Systemen austauschen und definierte Aktionen ausführen. Das reduziert manuelle Übergaben und beschleunigt betriebliche Abläufe.
Anwendungen interagieren lassen
Bestehende Software und digitale Services lassen sich um AI-Funktionen erweitern. So entstehen neue Möglichkeiten für die Interaktion mit Anwendungen, die Verarbeitung von Informationen und die Unterstützung fachlicher Prozesse.
Entscheidungen schneller machen
AI-Systeme führen relevante Informationen zusammen, erkennen Zusammenhänge und bereiten komplexe Sachverhalte verständlich auf. Das unterstützt fundierte Entscheidungen und erleichtert den Umgang mit großen Informationsmengen.
Neue Services, Angebote und Geschäftsmodelle umsetzen
AI erlaubt Lösungen, die mit klassischen Anwendungen bislang nur schwer oder mit hohem Aufwand realisierbar waren. Unternehmen haben damit die Möglichkeit für neue digitale Services, intelligente Produkte und datenbasierte Geschäftsmodelle, die ihr Leistungsangebot erweitern, bestehende Leistungen neu gestalten oder zusätzliche Wertschöpfungspotenziale erschließen.
AI ist nicht gleich AI. Entscheidend sind weder Technologie noch Modell , sondern welchen Einsatz Sie planen und welchen Nutzen Sie ziehen wollen. Dies allein bestimmt Ihre Architektur.
Wolfgang DödlingerSenior Consultant
QUNIS
Intelligenten Assistenten, autonomen Agentensystem und mehr
AI-Systeme unterscheiden sich darin, welche Aufgaben sie übernehmen, auf welche Informationen und Anwendungen sie zugreifen und wie eigenständig sie handeln können. Die Bandbreite reicht von dialogorientierten Assistenten über wissensbasierte Anwendungen bis zu Agentensystemen, die komplexe Abläufe koordinieren. Unterschiedliche Technologien, Modelle und Architekturansätze lassen sich dabei je nach Anwendungsfall kombinieren.
AI-Assistenten und Copiloten
Dialogorientierte AI-Systeme unterstützen Menschen bei konkreten Aufgaben. Sie beantworten Fragen, erstellen Inhalte, analysieren Informationen oder begleiten Arbeitsschritte direkt in bestehenden Anwendungen. Die Interaktion erfolgt überwiegend auf Initiative der Nutzenden.
RAG-basierte Wissenssysteme
Retrieval-Augmented Generation (RAG) verbindet generative AI mit gezieltem Zugriff auf externe Wissensquellen. So können AI-Systeme beispielsweise Unternehmensdokumente, Richtlinien oder technische Informationen für kontextbezogene Antworten heranziehen.
Spezialisierte AI-Anwendungen
Für klar definierte Fachaufgaben lassen sich AI-Funktionen direkt in Anwendungen und Prozesse integrieren. Dazu gehören beispielsweise die Klassifikation von Dokumenten, die Extraktion von Informationen, die Erkennung von Auffälligkeiten oder die Unterstützung fachlicher Entscheidungen.
AI-Agenten
AI-Agenten können innerhalb definierter Grenzen Aufgaben eigenständig bearbeiten, erforderliche Schritte planen, Werkzeuge aufrufen und mit angebundenen Systemen interagieren. Sie eignen sich insbesondere für Aufgaben, bei denen mehrere Aktionen und Entscheidungen aufeinander aufbauen.
Multi-Agenten-Systeme
Mehrere spezialisierte AI-Agenten arbeiten zusammen und übernehmen unterschiedliche Teilaufgaben eines übergeordneten Prozesses. Sie können Informationen austauschen, Ergebnisse weitergeben und ihre Aktivitäten koordinieren, beispielsweise bei komplexen Analysen oder systemübergreifenden Abläufen.
AI-gestützte Automatisierung
AI-Funktionen lassen sich mit klassischen Automatisierungs- und Workflow-Technologien kombinieren. So können strukturierte Prozessschritte durch die Verarbeitung unstrukturierter Informationen, sprachbasierte Interaktionen oder kontextabhängige Entscheidungen ergänzt werden.
Aus AI-Modellen werden produktive Unternehmenslösungen
AI-Modelle bilden die technologische Grundlage unterschiedlichster AI-Systeme. Ob große Sprachmodelle (LLMs), multimodale Modelle oder spezialisierte AI-Modelle: Welche Fähigkeiten daraus entstehen, hängt wesentlich davon ab, wie sie mit Unternehmensdaten, fachlichem Wissen, Werkzeugen und bestehenden Anwendungen verbunden werden.
Für den Zugriff auf Informationen kommen beispielsweise RAG-Architekturen, semantische Modelle und Wissensstrukturen zum Einsatz. Schnittstellen und Standards wie APIs oder das Model Context Protocol (MCP) ermöglichen die Anbindung von Unternehmenssystemen und Werkzeugen. Orchestrierung und definierte Kontrollmechanismen steuern das Zusammenspiel der einzelnen Komponenten.
Welche Technologien und Modelle sinnvoll sind, hängt vom jeweiligen Anwendungsfall ab. Dabei spielen neben Leistungsfähigkeit und Integrationsmöglichkeiten auch Datenschutz, Sicherheit, Kosten, Governance und die Anforderungen an einen zuverlässigen produktiven Betrieb eine wichtige Rolle.
Modelle und AI-Technologien
- Large Language Models (LLMs)
- Multimodale und spezialisierte Modelle
- Modellwahl und Bereitstellung
- Leistungsfähigkeit, Kosten und Skalierung
Daten, Wissen und Kontext
- Unternehmensdaten und Data Products
- RAG und Wissensstrukturen
- Metadaten, Ontologien und Knowledge Graphs
- Fachlicher und semantischer Kontext
Integration, Steuerung und Betrieb
- APIs, MCP und Systemanbindung
- Orchestrierung und Agentensteuerung
- Sicherheit und Governance
- Evaluation, Monitoring und Betrieb
Von einzelnen Aufgaben bis zu übergreifenden Geschäftsprozessen
Den Möglichkeiten und Use Cases für den Einsatz von AI-Systemen und Agenten im Unternehmen sind fast keine Grenzen gesetzt. Sie reichen von der Unternehmenssteuerung, über Personal und Vertrieb bis hin zu Produktion, Service und Entwicklung. Von der Bearbeitung einzelner Fachaufgaben über die Unterstützung komplexer Prozesse bis zur Koordination von Abläufen über mehrere Systeme hinweg.
Controlling und Unternehmenssteuerung
Geschäftsdaten in natürlicher Sprache abfragen, Kennzahlen und Abweichungen analysieren, Berichte erläutern oder Auffälligkeiten in Datenbeständen identifizieren. AI in Analytics bringt beispielsweise Conversational Analytics, AI-gestützte Dashboard-Analysen oder die automatisierte Erstellung von Management-Reports.
Kundeninteraktion und digitale Services
Kundenanfragen im fachlichen Kontext bearbeiten, Servicevorgänge begleiten, individuelle Empfehlungen erstellen und digitale Produkte um AI-Funktionen erweitern. Beispielsweise durch virtuelle Serviceassistenten, AI-gestützte Kundenportale oder neue interaktive Funktionen in bestehenden Anwendungen.
Dokumentenanalyse und -verarbeitung
Rechnungen, Verträge, Anträge und andere Dokumente auslesen, Inhalte extrahieren, klassifizieren und auf definierte Kriterien prüfen. Beispielsweise zur Bearbeitung von Eingangsrechnungen, zur Prüfung von Vertragsinhalten oder zur Vorbereitung nachgelagerter Freigabe- und Bearbeitungsprozesse.
Zugang zu Wissen und Informationen
Interne Wissensbestände, Richtlinien, Produktinformationen und Fachunterlagen durchsuchen, Fragen im jeweiligen Kontext beantworten und Informationen aus unterschiedlichen Quellen zusammenführen. Beispielsweise für interne Wissensassistenten, die Einarbeitung neuer Mitarbeitender oder den Zugriff auf umfangreiche technische Dokumentationen.
Geschäftsprozesse und Workflows
Mehrstufige Aufgaben über unterschiedliche Anwendungen hinweg bearbeiten, Informationen abgleichen, Vorgänge aktualisieren und definierte Aktionen auslösen. Beispielsweise bei der Bearbeitung von Bestellungen, der Koordination von Freigaben oder der automatisierten Abwicklung wiederkehrender administrativer Prozesse.
Entwicklung und Data Engineering
Code und SQL-Abfragen erstellen, prüfen und optimieren, Tests generieren, Datenpipelines entwickeln und technische Dokumentationen erstellen. Beispielsweise durch AI-gestütztes Co-Programming, Entwicklungsassistenten oder die Unterstützung bei der Entwicklung und Wartung moderner Datenplattformen.
So entsteht Ihre AI-Lösung
Strategie entwickeln
Gemeinsam definieren wir Ziele, Anwendungsfelder und den zukünftigen Nutzen der Business-Intelligence-Lösung. Bereits in dieser Phase betrachten wir Daten, Organisation, Governance und Technologie ganzheitlich.
Fachliche Konzeption
Auf Basis der Anforderungen entwickeln wir Datenmodell, Kennzahlen, Datenarchitektur sowie die konzeptionellen Grundlagen für Berichte, Dashboards, Analysen und Planung.
Implementierung
Datenintegration, Datenmodellierung, Berichte, Dashboards, Self Service Analytics und Planungsfunktionalitäten werden schrittweise umgesetzt, getestet und produktiv bereitgestellt.
Organisatorische Verankerung
Schulungen, Rollen, Governance und Change Management schaffen die Voraussetzungen für den nachhaltigen Einsatz der Business-Intelligence-Lösung im Unternehmen.
Care & Run
Betrieb, Support und Weiterentwicklung sorgen dafür, dass Kennzahlen, Berichte, Dashboards und Datenmodelle dauerhaft aktuell bleiben und neue Anforderungen kontinuierlich umgesetzt werden.
Häufige Fragen zu AI-Systemen und Agenten
Was versteht man unter Business Intelligence?
Business Intelligence (BI) st eine Disziplin und umfasst Methoden, Prozesse und Technologien, mit denen Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammengeführt, aufbereitet, klassischerweise in Reports und Dashboards bereitgestellt und analysiert werden. Ziel ist es, Management und Fachbereiche mit belastbaren Informationen für fundierte Entscheidungen und die Unternehmenssteuerung zu unterstützen.
Welche Rolle spielt AI in Business Intelligence?
AI (oder deutsch: Künstliche Intelligenz) erweitert Business Intelligence um neue Möglichkeiten der Analyse, Automatisierung und Entscheidungsunterstützung. Voraussetzung dafür ist jedoch eine belastbare Datenbasis mit konsistenten Kennzahlen, klaren Verantwortlichkeiten und einer geeigneten Datenarchitektur. Erst auf dieser Grundlage kann Künstliche Intelligenz ihr Potenzial in der Business Intelligence und im Sinne der AI in Analytics entfalten.
Worin liegt der Unterschied zwischen Business Intelligence und Data & Analytics?
Business Intelligence schafft Transparenz über den aktuellen und vergangenen Geschäftsverlauf. Die Data & Analytics geht einen Schritt weiter und nutzt statistische Verfahren sowie Predictive Analytics, um Zusammenhänge zu erkennen, Entwicklungen vorherzusagen und Entscheidungen zu unterstützen. Beide Disziplinen bauen auf derselben Datenbasis auf und ergänzen sich sinnvoll.
Welche Unternehmen sollten Business Intelligence nutzen?
Business Intelligence eignet sich für Unternehmen jeder Größe, sobald Entscheidungen regelmäßig auf Daten basieren. Besonders dann, wenn Informationen aus unterschiedlichen Systemen zusammengeführt, Kennzahlen vereinheitlicht oder Prozesse transparenter gestaltet werden sollen, schafft BI einen nachhaltigen Mehrwert.
Welche Daten können in Business-Intelligence-Lösungen einbezogen werden?
Moderne BI-Lösungen integrieren Daten aus ERP-, CRM-, Finanz-, Produktions-, Personal- und weiteren Fachsystemen sowie aus Cloud-Anwendungen oder Excel-Dateien. Neben strukturierten Daten der operativen Systeme können zudem auch unstrukturierte und polystrukturierte Daten, die sogenannte Big Data, also beispielsweise Bilder, Filme oder Sensordaten, einbezogen werden. Den Datenarten ist kein Limit gesetzt. Entscheidend für die Nutzung ist dann die Architektur.
Wo liegt der Unterschied zwischen einem Data Warehouse und einem Data Lakehouse?
Data Warehouse und Data Lakehouse bilden die technisch architektonische Grundlage einer Business-Intelligence-Lösung. Während ein Data Warehouse strukturierte Unternehmensdaten für Reporting und Analysen bereitstellt, ermöglicht ein Data Lakehouse zusätzlich die Integration und Nutzung unstrukturierter Daten. Welche Architektur sinnvoll ist, hängt von den Anforderungen des Unternehmens ab. In der Regel setzt man heutzutage auf ein Data Lakehouse.
Ist Self Service Analytics sinnvoll?
Self Service Analytics ermöglicht es Fachbereichen, Daten eigenständig zu analysieren und Fragestellungen ohne Unterstützung zentraler BI-Teams zu beantworten. Voraussetzung sind eine belastbare Datenbasis, eindeutig definierte Kennzahlen sowie klare Governance-Regeln, damit Auswertungen unternehmensweit konsistent bleiben.
Gehören Planung und Forecasting zu Business Intelligence?
Ja. Moderne Business-Intelligence-Lösungen unterstützen, je nach eingesetzter Technologie, auch Planungs-, Budgetierungs- und Forecasting-Prozesse. Der Vorteil besteht darin, dass Planung und Reporting auf derselben Daten- und Informationsbasis aufbauen und dadurch eine konsistente Unternehmenssteuerung ermöglichen.
Weiterführend
Zentrale Themen im Umfeld
Data Contracts
Belastbare Nutzungsregeln und klare Verantwortlichkeiten für Ihre Daten.
Datenvisualisierung
Mehr Informationsqualität durch professionelle Berichtsstandards
Kommen Sie mit uns ins Gespräch!
Sie wollen dieses Thema vertiefen oder haben Fragen? Sagen Sie uns kurz, was Sie planen und erreichen wollen und wo Sie mit Ihrem Vorhaben gerade stehen.
Wir freuen uns auf den Austausch mit Ihnen!
