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ivntechlabs

Ops-Automatisierung & Agentische KI

Autonome Workflows, die repetitive betriebliche Abläufe ersetzen. Agentische Architekturen, Validierungs-Pipelines und nachgewiesene Rentabilität (ROI).

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Eine lokale Illustration. Keine KI-Anfrage, kein Datenbankeintrag und kein E-Mail-Versand.

Was wir entwickeln

Modul // 01● Überblick

Agentische Ops-Workflows

Mehrstufige KI-Agenten, die zeit- oder ereignisgesteuert ablaufen. Ticket-Triage, automatisierte Lead-Anreicherung, Terminplanung und internes Reporting – vollständig geprüft und reproduzierbar.

Modul // 02● Überblick

Dokumentenverarbeitung & Extraktion

Rechnungen, Verträge, komplexe Formulare und E-Mail-Verkehr von Kunden. Wir bauen strukturierte Extraktionspipelines mit Schema-Validierung und Human-in-the-Loop-Prüfung für Grenzfälle.

Modul // 03● Überblick

Datenanreicherungs-Pipelines

CRM-Datensätze anreichern, Produktkataloge normalisieren und Bestände deduplizieren. Unterstützt Batch- und Streaming-Modi mit klaren Kostenlimits und Ratenbegrenzung pro Anbieter.

Modul // 04● Überblick

Modellunabhängige Abstraktion

Integrieren Sie führende APIs oder selbst gehostete Open-Source-Modelle. Wechseln Sie Anbieter dynamisch pro Schritt in einem Workflow basierend auf Latenz, Kosten oder Datenresidenz.

Überblick der Funktionen
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Wählen Sie eine Funktion, um ein vorbereitetes Beispiel ihrer Beschreibung abzuspielen.

Wie ein Projekt abläuft

01
● Nicht angesehen
// Phase 01 //

Analyse & Baseline

Zwei Wochen. Wir erfassen den manuellen Workflow End-to-End, ermitteln die aktuelle Zeit- und Fehlerquote und liefern ein klares ROI-Modell, bevor wir Code schreiben.

02
● Nicht angesehen
// Phase 02 //

Entwicklung & Test

Agent plus Evaluierungsframework ab Woche eins. Jede Änderung läuft gegen einen Golden-Datensatz, bevor sie die Produktion erreicht. Sie sehen Genauigkeit, Kosten-pro-Lauf und Latenz wöchentlich.

03
● Nicht angesehen
// Phase 03 //

Überwachung

Bereitstellung in Staging/Produktion, Konfiguration von Dashboards zur Kostenverfolgung, Erstellung von Runbooks für Fehlerfälle und Übergabe von sauberem Code.

Beispielhafter Projektablauf
BeispieldemonstrationBereit

Wählen Sie eine Phase, um ihre Rolle in einem beispielhaften Projektablauf zu sehen.

Häufig gestellte Fragen

Häufige Fragen
Welche Modelle verwenden Sie?
Standardmäßig modellunabhängig. Wir benchmarken GPT, Claude, Gemini und Open-Source-Optionen gegen Ihre Arbeitslast und wählen pro Aufgabe. Klassifikation und Extraktion laufen oft auf kleineren, günstigeren Modellen; reasoning-intensive Workflows nutzen Frontier-Modelle. Die Abstraktionsschicht bedeutet, dass ein Anbieterwechsel eine Konfigurationsänderung ist, kein Rewrite.
Wie messen Sie den Automatisierungs-ROI?
Wir vergleichen den automatisierten Durchsatz und die Genauigkeit mit Ihrer manuellen Ausgangsbasis (eingesparte Arbeitsstunden). Wenn das System nicht innerhalb des ersten Quartals eine 3-fache Rentabilität erzielt, überarbeiten wir das Pipeline-Design.
Wie gehen Sie mit Model Drift um?
Jeder Produktions-Agent ist auf eine bestimmte Modellversion festgelegt und wird von einem automatischen Evaluierungs-Framework überwacht, das nächtlich läuft. Updates werden erst nach gründlichen Tests freigegeben.
Wie stellen Sie die DSGVO-Konformität bei KI-Modellen sicher, insbesondere bei Datentransfers in Nicht-EU-Länder?
Wir setzen EU-basierte Modellbereitstellungen als Standard ein. Für API-basierte Anbieter schließen wir einen Auftragsverarbeitungsvertrag (AVV) ab und stellen sicher, dass keine Trainingsdaten an Dritte weitergegeben werden. Selbst gehostete Modelle verbleiben vollständig auf Ihrer EU-Infrastruktur. Wir dokumentieren alle Datenverarbeitungsvorgänge für Ihre DSGVO-Compliance-Unterlagen.
What does it cost?
Automatisierungsprojekte liegen typischerweise zwischen $30k und $150k für den Build plus monatliche Inferenzkosten. Inferenz kostet $0,01-$0,50 pro Workflow-Durchlauf je nach Modell und Komplexität. Wir berichten Inferenzausgaben wöchentlich, damit Kosten nie überraschen.
// Vorbereitete Antwort
Beispiel einer Antwort
BeispieldemonstrationBereit

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Quelle: die Antworten auf dieser Seite

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