Management Summary: Das nimmst du aus diesem Webinar mit
- 3 typische Fehlstarts: Tool-First, Big Bang und Pilot ohne Plan kosten 6 bis 12 Monate, die später kein Tool mehr aufholt.
- 4-Phasen-Reifemodell: Erkennen, Verstehen, Pilotieren, Skalieren – die Reihenfolge ist nicht optional.
- 3 Methoden zur Prozessanalyse: Zeitinventur, Kontextlückenanalyse und Routinemapping decken die richtigen Use Cases auf.
- Klare Weichenstellung: 5 Kriterien plus 2x2-Matrix entscheiden zwischen KI-Assistent, KI-Agent und Hybrid.
- Wirtschaftlicher Hebel in 30 Minuten: Frequenz mal Zeit mal Stundensatz ergibt den jährlichen Hebel pro Use Case.
- 5 Rollen für den Erfolg: Sponsor, Product Owner KI, Fachbereichsexperte, Datenschutz & IT, KI-Partner – keine darf fehlen.
- Reale Praxiszahl: Bei einer Patentanwaltskanzlei mit 150 Mitarbeitenden ergaben allein die Top-5-Prozesse 2.510 Stunden Jahresaufwand – mehr als ein Vollzeitmitarbeiter.
- 3 sofort nutzbare Werkzeuge: Inventurvorlage, Entscheidungs-Canvas, Rollencheck zum direkten Mitnehmen.
Am 23. Juni 2026 fand der zweite Teil der dreiteiligen Webinar-Reihe „KI im Mittelstand 2026" statt. Den ersten Teil zum Thema KI-Strategie und Datensouveränität kannst du jederzeit als Aufzeichnung nachholen. Oliver Schulze, Geschäftsführer der agorum® Software GmbH, brachte die Erfahrung aus über 100 Projekten auf die Agenda. Heike Oberacker, Trainerin der agorum® Academy, moderierte das Webinar. Im Zentrum stand die Frage, wie Unternehmen mit KI richtig starten und nicht in einem Fehlstart enden.
Dieser Artikel fasst die zentralen Erkenntnisse zusammen. Nur belegbare Inhalte aus dem Webinar, ergänzt um die konkrete Handlungsanleitung für deinen nächsten Schritt.
Welche 3 Fehlstarts kosten dich 6 bis 12 Monate bei der KI-Einführung?
Oliver Schulze beschrieb 3 Fehlstarts, die in über 100 Projekten immer wieder zu beobachten sind. Jeder dieser Wege kostet Unternehmen 6 bis 12 Monate. Diese Zeit ist später nicht mehr aufholbar.
Fehlstart 1: Tool-First
Das Werkzeug wird gekauft, bevor klar ist, wofür. Der Klassiker ist ChatGPT. Die Accounts werden eingeführt, alle Mitarbeitenden haben Zugriff, aber niemand weiß, wofür eigentlich. Aus Sicht der Datensouveränität und Pseudonymisierung ist das doppelt heikel. Die Lösung ist einfach. Zuerst die Aufgabe sauber definieren, dann das passende Werkzeug aussuchen.
Fehlstart 2: Big Bang
10 Use Cases werden gleichzeitig gestartet. Das klingt nach Tatendrang, ist aber das Gegenteil. Niemand weiß mehr, was Priorität hat. Alles zerfasert. Nach 6 Monaten sitzt das Unternehmen auf einem Berg von Frust und null Ergebnissen. Die Lösung lautet ein Use Case. Der wird dafür sauber durchgezogen.
Fehlstart 3: Pilot ohne Plan
„Lass uns das mal probieren." Dieser Satz ist der Anfang vom Versanden. Ohne Kennzahlen, ohne Governance, ohne Skalierungspfad endet jeder Pilot in der Schublade. Die Lösung ist ein Pilot mit klarem Zielbild und einem Plan, wie es danach weitergeht.
Oliver Schulze brachte es auf den Punkt: „Wenn du einen dieser 3 Wege einschlägst, dann verlierst du 6 bis 12 Monate. Und das kann dir später kein Tool der Welt mehr aufholen."
Was leistet das 4-Phasen-Reifemodell für die KI-Einführung?
Aus 4 Jahren Praxis hat sich eine Reihenfolge bewährt, die agorum® konsequent anwendet. Vier Phasen, die nicht übersprungen werden dürfen. Wer eine Phase überspringt, landet automatisch in einem der 3 Fehlstarts.
Phase 1: Erkennen (2 bis 4 Wochen)
Wo liegen die Zeitfresser? Wo sind die Kontextlücken? Wo laufen manuelle Routinen? In dieser Phase werden die richtigen Prozesse für KI identifiziert.
Phase 2: Verstehen (2 bis 3 Wochen)
Welches KI-Konzept passt zu welchem Prozess? Assistent, Agent oder ein Hybrid aus beidem. Die Antwort kommt nicht aus dem Bauch, sondern aus 5 klaren Kriterien.
Phase 3: Pilotieren (6 bis 10 Wochen)
Ein schmaler Scope mit echten Anwendenden, klaren Kennzahlen und voller Datenhoheit. Der Pilot wird gemeinsam mit der agorum® KI-Beratung aufgebaut und liefert die ersten messbaren Ergebnisse.
Phase 4: Skalieren (fortlaufend)
Rollout, Governance, Schulungen. Iterative Schritte statt großer Sprünge. Die KI-Business-Plattform agorum core pro wächst mit den Anwendungsfällen.
In der Umfrage während des Webinars zeigten sich die Teilnehmenden gleichauf in den Phasen Erkennen und Verstehen mit jeweils rund 30 Prozent. Etwa 18 Prozent waren in der Pilotphase, 5 Prozent skalierten bereits, 15 Prozent hatten noch nicht angefangen. Das Bild zeigt einen Markt mitten in der Bewegung.
Mit welchen 3 Methoden deckst du KI-taugliche Prozesse auf?
Theoretische Workshops bringen keine Use Cases hervor. Oliver Schulze stellte 3 analytische Methoden vor, die sich gegenseitig ergänzen. Jede Methode deckt etwas anderes auf.
Methode 1: Die Zeitinventur
Diese Methode deckt verborgene Zeitfresser auf. 5 Mitarbeitende notieren eine Woche lang alle Tätigkeiten, die 5 Minuten oder länger dauern, mit Dauer und Frequenz. Daraus werden konkrete Cluster gebildet, hochgerechnet auf den Jahresaufwand, sortiert nach den Top Ten. Am Schluss steht die Frage nach dem Wertbeitrag. Nach 5 Werktagen liegt die Liste der 10 wichtigsten Vorgänge im Unternehmen auf dem Tisch.
Methode 2: Die Kontextlückenanalyse
Diese Methode deckt Wissens-Use-Cases auf und führt fast immer zum KI-Assistenten. 5 Personen führen eine Woche lang ein Fragetagebuch. Jede Rückfrage wird notiert mit Wer, Was und Wie lange. Die Quellen werden kartiert – lag die Antwort in einer Mail von 2022, in einer revisionssicheren Ablage, in einer Notiz, im Kopf eines Kollegen, in einem Vertrag oder in einem ERP-Feld? Wiederholungen ab dreimal pro Woche sind die heißen Kandidaten.
Methode 3: Das Routinemapping
Diese Methode deckt mehrstufige Routinen auf und führt fast immer zum KI-Agenten. In einem Workshop dokumentiert das Team Vorgänge, die täglich oder wöchentlich identisch laufen, die beteiligten Systeme und die Entscheidungen. Ab 80 Prozent Standardanteil lohnt sich KI. Die 20 Prozent Ausnahmen brauchen später eine Eskalationslogik.
Praxisbeispiel: Patentanwaltskanzlei mit 150 Mitarbeitenden
Nach 3 Wochen Methodik lagen die Top 5 auf dem Tisch:
- Eingangsrechnungen erfassen: 820 Stunden Jahresaufwand, Konzept: Agent
- Vertragsrecherche: 560 Stunden, Konzept: Assistent
- Lieferantenstammdatenpflege: 410 Stunden, Konzept: Agent
- Mandantenanfrage und Erstantwort: 380 Stunden, Konzept: Assistent
- Aktenanlage und Stammdatenpflege: 340 Stunden, Konzept: Agent
Allein diese 5 Prozesse ergeben 2.510 Stunden Jahresaufwand. Das ist mehr als ein Vollzeitmitarbeiter. Nur aus 5 Prozessen.
Wann brauchst du einen KI-Assistenten, wann einen KI-Agenten?
Die Entscheidung zwischen KI-Assistent und KI-Agent ist die zentrale Weichenstellung. Falsche Wahl baut entweder zu wenig oder gleich zu viel. Beides verbrennt Budget.
KI-Assistent: reaktiv, eine Aufgabe pro Interaktion
Der Assistent wartet auf eine Eingabe und liefert ein Ergebnis, das geprüft werden kann. Du gibst den Takt vor. Typische Beispiele sind eine Wissenssuche mit Quellenangabe, ein Textentwurf, eine Übersetzung oder eine einzelne Datenanalyse-Frage.
KI-Agent: proaktiv, mehrere verkettete Schritte
Der Agent arbeitet auf ein Ziel hin und verkettet mehrere Schritte. Er nutzt Werkzeuge, spricht mit ERP, CRM, DMS oder liest E-Mails. Er eskaliert nur dann, wenn es nötig ist. Typische Beispiele sind ein Rechnungseingang von Anfang bis Ende, ein komplettes Posteingangs-Routing oder eine Bestellprüfung.
Der eine Satz, der reicht
Der Assistent antwortet. Der Agent handelt.
5 Kriterien für die Entscheidung
- Anzahl der Schritte: Ein Schritt = Assistent. Mehrere verkettete Schritte = Agent.
- Initiative: Du fragst und startest = Assistent. Automatisierter Trigger im Hintergrund = Agent.
- Systemzugriffe: Nur lesen und verstehen = Assistent. Anlegen oder Schreiben in ERP, CRM, DMS = Agent.
- Risiko bei Fehlern: Jede Antwort wird selbst geprüft = Assistent. Eskalationsregeln statt Einzelprüfung = Agent.
- Häufigkeit: Punktuell = Assistent. Hochfrequent und laufend = Agent.
Praxistipp aus dem Webinar: Geh die 5 Kriterien für jeden Use Case durch. Die Mehrheit bestimmt das Konzept.
Die 2x2-Matrix für die Praxis
Horizontal Komplexität, vertikal Frequenz. Daraus ergeben sich vier Quadranten. Hochfrequent und niedrige Komplexität ist der Assistent. Hochfrequent und hohe Komplexität ist der Agent. Punktuell und niedrige Komplexität machst du selbst – für Fälle, die in 5 Minuten erledigt sind, lohnt sich keine KI. Punktuell und hohe Komplexität ist Hybrid. Mensch und KI arbeiten zusammen, etwa bei Strategieanalysen oder Due-Diligence-Themen.
Live-Beispiel Assistent: Was haben wir mit Kunde Meier vereinbart?
Im Webinar zeigte Oliver Schulze live in agorum core, wie ALBERT | AI auf die Frage „Was haben wir 2023 mit dem Kunden Meier vereinbart?" innerhalb von Sekunden eine konkrete Antwort lieferte, basierend auf einem Rahmenvertrag mit Mengenrabatt von 8 Prozent auf den Listenpreis ab 500 Stück. Auf die Nachfrage zu 2024 zeigte der Assistent eine Zusatzvereinbarung mit erhöhtem Rabatt von 10 Prozent – inklusive Link zum Quelldokument.
Live-Beispiel Agent: Eingang sortieren ohne Klick
Im zweiten Live-Beispiel legte Oliver Schulze mehrere Dokumente in einen Eingangsordner. Der KI-Agent las die Informationen aus, sortierte automatisch in Angebote, Bestellungen und Rechnungen, legte Kunden- und Lieferantenakten an und benannte die Dateien aussagekräftig um. Komplett autonom. Das Konzept skaliert weiter, zum Beispiel mit automatischer Rechnungsprüfung gegen Bestellung und Lieferschein, oder mit automatisch vorbereiteten Antwortmails an Kundinnen und Kunden, die nach dem Bestellstatus fragen. Bei sensiblen Schritten greift Human in the Loop. Ein Mensch prüft, bevor die Mail rausgeht.
Wie berechnest du den wirtschaftlichen Hebel eines KI-Use-Cases?
3 Größen, eine Zahl. Die Formel ist einfach.
Frequenz mal Zeit mal Stundensatz ergibt den Hebel pro Jahr.
Rechenbeispiel aus dem Webinar
- 200 Rechnungen pro Monat
- 8 Minuten pro Rechnung
- Stundensatz 50 Euro
- 12 Monate im Jahr
Ergebnis: 18.000 Euro jährlicher Hebel für einen einzigen Prozess.
Bei 5 solcher Top-Hebel-Prozesse entsteht der solide Business Case für ein KI-Projekt. Schwarz auf Weiß.
Praxistipp aus dem Webinar: Rechne den Hebel für jeden Use Case aus deinem Inventar durch. Du hast die Priorisierung in 30 Minuten. Danach ist klar, was zu tun ist. Wer den nächsten Schritt direkt diskutieren möchte, vereinbart ein kostenfreies Auftaktgespräch mit unseren Beraterinnen und Beratern.
Welche 5 Rollen braucht dein Team für eine erfolgreiche KI-Einführung?
5 Rollen, nicht 5 Personen. Gerade im Mittelstand decken 2 Personen oft 3 Rollen ab. Das ist kein Problem. Keine Rolle darf fehlen.
Rolle 1: Sponsor
In der Regel die Geschäftsführung. Setzt das Budget, definiert die Erfolgs-KPIs, gibt das Eskalationsmandat und räumt Hindernisse aus dem Weg. Diese Rolle ist nicht delegierbar.
Rolle 2: Product Owner für KI
Vermittelt zwischen Fachbereich und IT. Priorisiert das Backlog, versteht die Use Cases und den Wertbeitrag. Eine echte Brückenrolle.
Rolle 3: Fachbereichsexperte
Kennt den Prozess in der Praxis. Stellt die Anforderungen, testet, gibt frei, schult die Kolleginnen und Kollegen. Ohne diese Rolle scheitert das Projekt ziemlich sicher.
Rolle 4: Datenschutz und IT-Sicherheit
Prüft DPIA (Datenschutz-Folgenabschätzung nach Art. 35 DSGVO), EU AI Act-Klassifizierung und Datenflüsse. Wichtig: In Phase 1 einbinden, nicht erst am Ende. Das spart später viel Ärger. Aus der Erfahrung kommt das „Aber das dürfen wir ja gar nicht" sonst spät.
Rolle 5: KI-Partner
Bringt Methodik, Plattformwissen, Unterstützung bei Modellauswahl und Betrieb mit. Die Datenhoheit, die Prozesse und die Entscheidungen bleiben beim Unternehmen. Die agorum® KI-Beratung begleitet von der ersten Ist-Analyse bis zur eigenständigen Nutzung im Team.
Change Management: die andere Hälfte der Miete
Technik ist nur 50 Prozent. Die andere Hälfte sind die Menschen, die später mit der KI arbeiten. Wer das Team früh einbindet, transparent informiert und befähigt, hat 80 Prozent der KI-Einführung schon gewonnen. 4 Hebel helfen dabei:
- Transparenz von Anfang an: Früh und ehrlich informieren, was kommt und was nicht. Sorgen ernst nehmen. Die Botschaft lautet: KI ergänzt, sie ersetzt nicht.
- Multiplikatoren aufbauen: 2 bis 3 Mitarbeitende pro Abteilung als KI-Botschafter. Sie testen früh, geben Feedback, schulen die Kolleginnen und Kollegen. Erfolge entstehen aus dem Team heraus.
- Schulung und Befähigung: 1 bis 2 Stunden KI-Grundverständnis für alle, praktische Workshops mit echten Use Cases, Prompt-Engineering-Training für die Aktiven und Lerngemeinschaften, die danach weiterleben.
- Quick Wins sichtbar machen: Kleine Verbesserungen, die sofort spürbar sind. Erfolgsgeschichten teilen. Motivation entsteht durch Erleben, nicht durch eine Folienpräsentation.
In der Webinar-Umfrage zeigte sich ein klares Bild der Lücken: Bei 58 Prozent fehlte der Product Owner für KI, bei 42 Prozent ein Fachbereichsexperte mit Zeit, bei 33 Prozent ein Sponsor mit klarem Mandat, bei 31 Prozent Datenschutz und IT als frühe Beteiligte. Nur 11 Prozent hatten alle Rollen besetzt.
Welche 3 Werkzeuge nimmst du sofort aus dem Webinar mit?
Oliver Schulze stellte 3 Werkzeuge vor, die alle Teilnehmenden im Nachgang als ausfüllbare PDF erhalten. Die Methodik gehört vollständig den Anwenderinnen und Anwendern.
Werkzeug 1: Inventurvorlage
3 Tabellen mit jeweils 5 Schritten – für Zeitinventur, Kontextlückenanalyse und Routinemapping. Diese Vorlage liefert das Prozessinventar nach 5 Werktagen.
Werkzeug 2: Entscheidungs-Canvas Assistent oder Agent
Die 5 Kriterien plus die 2x2-Matrix. Use Cases aus dem Inventar werden hier eingetragen und sortiert. Danach ist klar, ob du einen KI-Assistenten, einen KI-Agenten oder einen Hybrid brauchst.
Werkzeug 3: Rollencheck
Die 5 Rollen mit Aufgaben und Aktionen. Das Werkzeug zeigt, welche Personen welche Rolle abdecken können und wo Lücken bestehen. Aus dem Rollencheck entsteht die Entscheidung, wo externe Begleitung – zum Beispiel durch die agorum® KI-Beratung – sinnvoll ist.
Oliver Schulze formulierte den Praxistipp deutlich: „Füllt die Dokumente direkt in der PDF aus und nutzt sie zum Beispiel in einem Workshop. Die Methodik gehört ganz dir."
Was kannst du nach diesem Webinar, was du vorher nicht konntest?
Vor dem Webinar entscheiden die meisten Unternehmen nach Bauchgefühl. Use Cases werden nach Lautstärke priorisiert – wer am lautesten ruft, gewinnt. Pilotprojekte versanden, weil Kennzahlen fehlen. Niemand weiß, ob ein Assistent oder ein Agent passt. Datenschutz kommt am Ende dazu, oft zu spät. Wer den Teil 1 der Webinar-Reihe noch nicht gesehen hat, holt dort die strategische Basis nach.
So sieht es mit Methodik aus
- In 5 Werktagen liegt das Prozessinventar auf dem Tisch.
- Die Top Ten Vorgänge mit klarem Hebel in Euro sind bekannt.
- Die Entscheidung zwischen Assistent, Agent und Hybrid ist sauber begründet.
- Solide Use Cases liegen für das Gespräch mit der Geschäftsführung bereit.
- Datenschutz ist ab Tag 1 dabei, inklusive automatischer Pseudonymisierung personenbezogener Daten.
Den Sprung vom Bauchgefühl zur klaren Methode hast du in diesem Webinar gemacht. Das ist der konkrete Mehrwert.
Webinar-Aufzeichnung: KI im Mittelstand – Teil 2
FAQ Häufig gestellte Fragen zum Start mit KI im Mittelstand
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Müssen die Daten für eine KI-Abfrage in einer bestimmten Form abgelegt sein?
Nein, eine spezielle Normierung ist nicht nötig. Die Daten müssen für die KI zugänglich und lesbar sein. Das geschieht über Werkzeuge, die die KI aufruft. Diese Werkzeuge fragen zum Beispiel ein ERP-System ab und liefern die Daten in der Form, die das System ausgibt. Oder die KI öffnet Dokumente und liest den enthaltenen Text. KI arbeitet bevorzugt mit Text. Wenn Informationen in revisionssicherer Textform vorliegen, reicht das in der Regel aus.
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Was ist der Vorteil eines KI-Agenten gegenüber einer klassischen Automatisierung mit Ablageregeln?
Bei klassischer Regelbasis müssen Datenfelder normiert herausgelesen werden – wer ist der Lieferant, welche Beträge, welche Rechnungsnummer, welches Datum. Das wird pro Lieferant manuell beigebracht. KI ist dann stark, wenn vieles variantenreich ankommt. Sie versteht das Dokument, erkennt das Rechnungsdatum auch bei mehreren Datumsangaben und unterscheidet Liefer- von Erstellungsdatum. Der Prozess wird in natürlicher Sprache beschrieben. Bei neuen Lieferanten greift die KI automatisch, ohne neue Regeln zu pflegen.
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Kann ich mit Assistenten anfangen und später Agenten ergänzen?
Ja, das ist möglich und sinnvoll. Wichtig ist die strategische Tool-Entscheidung von Anfang an. Wer mit einem Werkzeug startet, das später keine agentische Umsetzung erlaubt, muss alles umstellen. Eine KI-Business-Plattform wie agorum core pro sollte beides können – Assistenten und Agenten – und dabei Datenhoheit, Datenschutzkonformität und alle Bedingungen erfüllen, die ein Unternehmen benötigt.
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Kann ich Prozesse mit Human in the Loop einführen und später vollständig automatisieren?
Ja, das ist ein etabliertes Vorgehen. Anfangs prüft ein Mensch die KI-Ergebnisse, um Sicherheit über die Prozessqualität zu gewinnen. Läuft der Prozess stabil, kann die Human-in-the-Loop-Regel entschärft oder entfernt werden. Eine ergänzende Möglichkeit ist ein zusätzlicher Quality-Assurance-Assistent, der die Ergebnisse einer anderen KI unabhängig prüft. In komplexen Setups arbeiten mehrere Prüf-KIs als Quorum. Erst wenn die Mehrheit zustimmt, gilt das Ergebnis als gültig.
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Soll die Zeitinventur pro Abteilung gemacht werden?
Ja, das ist die Empfehlung. Die Zeitinventur wird bei den Personen durchgeführt, die in einer Abteilung arbeiten. Arbeiten zum Beispiel 10 Personen in der Buchhaltung, lohnt sich ein eigenes Inventar dort. Mehrere Abteilungen werden parallel oder nacheinander betrachtet. Bei kleinen Unternehmen mit hybriden Rollen wird flexibel zugeschnitten.
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Wie hoch ist die Fehlerquote generativer KI und wie sichert man sich gegen Fehler ab?
Fehler reduzieren sich vor allem über eine verlässliche Datenbasis. Die KI bekommt die Anweisung, ausschließlich auf gefundenen Daten zu antworten, nichts zu erfinden und Referenzen anzugeben. Halluzinationen sinken dadurch deutlich. Wenn Dokumente unklar sind – zum Beispiel mehrere Versionen final-final-final-Vertrag – können auch Menschen Fehler machen. KI macht dann ähnliche Fehler. Die Datenbasis muss sauber sein. Ein unabhängiger Quality-Assurance-Agent prüft Ergebnisse zusätzlich. In sensiblen Bereichen sichert Human in the Loop ab. Für maximal sensible Daten bietet sich zusätzlich ein lokales KI-Modell als Fallback an.
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Welche Rolle spielen Berechtigungen beim KI-Einsatz?
Berechtigungen sind zentral. Eine KI darf nur Daten sehen, die auch die bedienende Person sehen darf. Das wird nicht auf Prompt-Ebene gelöst, sondern hart auf Systemebene. Eine Vertriebsmitarbeiterin sieht im KI-Assistenten nur ihre Vertriebsdaten, keine Personalunterlagen. ALBERT | AI arbeitet im vollen Rechtekontext der Person, sodass die KI selbst keinen Zugriff auf unzulässige Daten erhält.
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Wann findet der dritte Teil der Webinar-Reihe statt?
Teil 3 der Reihe „KI im Mittelstand 2026" findet am 21. Juli 2026 um 10 Uhr statt. Im Zentrum stehen die praktische Umsetzung, Prompt-Engineering-Techniken und Live-Demos. In der agorum core pro Umgebung werden KI-Assistenten und KI-Agenten direkt aufgebaut. Falls du Teil 1 verpasst hast, ist die Aufzeichnung jederzeit abrufbar.
Fazit: Dein nächster Schritt: Vom Bauchgefühl zur klaren KI-Methode
Das Webinar hat gezeigt: KI im Mittelstand startet nicht mit dem Tool. Sie startet mit der Frage, welche Prozesse die größten Hebel bergen. Wer eine saubere Zeitinventur durchführt, die Use Cases nach Assistent oder Agent einsortiert und den wirtschaftlichen Hebel beziffert, kommt in 30 Minuten von der Idee zur Priorisierung.
Oliver Schulze brachte den Kern auf den Punkt: „Jeden Monat ohne Inventar kostet dich Hebel. Bei der Patentanwaltskanzlei waren das 2.510 Stunden im Jahr. Die laufen weiter, ob du hinschaust oder nicht."
Drei Wege, jetzt zu starten
- Methodik selbst anwenden: Setze die 3 Methoden mit deinem Team um. Erstelle das Inventar in 5 bis 6 Wochen. Die Grundlagen lieferte Teil 1 der Webinar-Reihe.
- Teil 3 der Webinar-Reihe besuchen: Am 21. Juli 2026 um 10 Uhr zeigen wir die praktische Umsetzung mit Prompt Engineering und Live-Demos in agorum core pro.
- Auftaktgespräch buchen: 30 Minuten, kostenfrei, ohne Verkaufsdruck. Du bekommst eine erste Use-Case-Analyse, eine Aufwands- und Hebel-Einschätzung und eine klare Empfehlung für Assistent, Agent oder Hybrid.
Die Cost of Inaction steigt mit jedem Monat. Wer heute startet, gewinnt 6 bis 12 Monate Vorsprung – und einen Hebel, der sich Jahr für Jahr aufsummiert.
