Agenten als Identitäten
Ein Agent, der Ihre Systeme aufrufen kann, braucht eigene Zugangsdaten, einen benannten Verantwortlichen und Berechtigungen, die sich prüfen und entziehen lassen, genau wie jedes andere Systemkonto.
Enterprise-KI-Agenten · Governance und Integration
In einer großen Organisation hält selten der Agent selbst ein Projekt auf. Es sind Identitäten, Datenzugriff, Audit-Anforderungen, der Betriebsrat und die Integration in Altsysteme. Wir entwickeln Enterprise-KI-Agenten von unserem Standort in Deutschland aus und berücksichtigen diese Rahmenbedingungen von Anfang an im Design.

















Ein Agent, der Ihre Systeme aufrufen kann, braucht eigene Zugangsdaten, einen benannten Verantwortlichen und Berechtigungen, die sich prüfen und entziehen lassen, genau wie jedes andere Systemkonto.
Protokollierte Durchläufe, dokumentierte Tool-Berechtigungen und festgehaltene Freigaben geben Ihren Teams für Risiko, Recht und Datenschutz etwas Konkretes, das sie nach DSGVO und EU AI Act bewerten können.
Dank gemeinsamer Integrationen, Evaluierung und Monitoring wiederholen der zweite und dritte Use Case die Grundlagenarbeit nicht, und die Teams betreiben nicht jeweils eigene, unverwaltete Agenten.
Die Arbeit, die ein Pilot auslassen kann, ein produktiver Rollout in einer großen Organisation aber nicht.
Eine Rangliste der Agenten-Use-Cases nach Nutzen, Machbarkeit und Fehlerfolgen, einschließlich der Fälle, die Sie nach unserer Empfehlung besser als einfache Workflows umsetzen.
Service-Identitäten für Agenten, Tool-Berechtigungen nach dem Least-Privilege-Prinzip und die Durchsetzung der Rechte des jeweiligen Endnutzers. Ein Agent kann also kein Dokument abrufen, das sein Nutzer nicht öffnen darf.
Anbindungen an die Systeme, auf denen die Arbeit tatsächlich läuft, auch an solche ohne moderne API. Schreibzugriff kommt schrittweise hinzu, nachdem sich der Lesebetrieb bewährt hat.
Welche Entscheidungen ein Agent allein treffen darf, welche eine Freigabe brauchen und wer sie erteilt: schriftlich festgelegt und im Code durchgesetzt.
Input für Ihre Datenschutz-Folgenabschätzung und eine frühe Prüfung, ob ein Use Case in eine Hochrisiko-Kategorie fällt, gemeinsam mit Ihrer Rechtsabteilung.
Technische Dokumentation für Agenten, mit denen Beschäftigte arbeiten: was protokolliert wird und was nicht. So beginnen Gespräche zur Mitbestimmung in Deutschland mit Fakten.
Traces der Durchläufe, Qualität und Kosten pro Aufgabe sowie Regressionstests an Ihren eigenen Fällen, wo möglich angebunden an das Monitoring, das Ihr IT-Betrieb bereits nutzt.
Modelle und Agenten in Ihrer Private Cloud oder On-Premises, wenn interne Richtlinien oder Regulierung eine öffentliche API ausschließen.
Nicht sicher, was davon Sie brauchen? Beschreiben Sie das Problem, und wir empfehlen Ihnen den passenden Ansatz.
Projekt besprechen
Eigenes LLMkeine Abhängigkeit von LLM-Diensten Dritter
Ein privater, gehosteter Chatbot auf Basis eines maßgeschneiderten Large Language Models. Er liefert einem Beratungsunternehmen Antworten mit Quellenangaben – bei voller Kontrolle über die eigenen Daten.
Fallstudie lesenÜbertroffen statistische Basismodelle
Ein neuronales Netz, trainiert mit historischen medizinischen Daten aus fünf aufeinanderfolgenden Jahren, das das Risiko wirtschaftlicher Verluste bewertet – damit ein spezialisierter Krankenversicherer seine Preispolitik optimieren kann.
25x schnellere Rechnungsverarbeitung
Ein Webservice, der Daten aus verschiedenen Rechnungstypen extrahiert, die Dateneingabe für einen multinationalen Anlagenhändler automatisiert und 850 Arbeitsstunden pro Monat spart.
800+ Merkmale aus 14 Datenquellen
Ein Machine-Learning-Modell, das Kreditausfälle vorhersagt und die Kreditprüfung vollständig automatisiert. Es verbessert die Qualität des Kreditportfolios und verkürzt die Entscheidungszeit von Stunden auf den Bruchteil einer Minute.
Eine Demo bauen können viele Anbieter. Schwierig wird es, wenn KI mit echten Daten in echten Geschäftsprozessen zuverlässig laufen soll, und dafür braucht es ein anderes Team.
AI Superior wurde 2019 von KI-Forschern mit Publikationen und Patenten gegründet. Nach diesem wissenschaftlichen Maßstab arbeitet das gesamte Team.
Jedes Projekt läuft in Phasen, mit einer Go/No-Go-Entscheidung an jedem Meilenstein. Das senkt das Risiko: Budget fließt nur in Ansätze, die auf Ihren Daten bereits funktioniert haben.
Strategie, Modelle und Software entwirft ein und dasselbe Team. Es gibt keine Übergaben zwischen Dienstleistern, bei denen etwas verloren geht.
Wenn Daten Ihr Unternehmen nicht verlassen dürfen, setzen wir auf private, selbst gehostete Modelle statt auf KI-Dienste von Drittanbietern.
Ihr Projekt wird von erfahrenen Data Scientists und Engineers mit Forschungshintergrund geleitet, unterstützt von unseren Produkt- und Entwicklungsteams.
Dr. Ivan Tankoyeu CEO Promotion in Informatik. Ausgezeichnet von der IEEE GRSS Society, Gewinner des Global AI Hackathon 2017, TOP500 Data Scientist auf Kaggle (2014).
Dr. Sergey Sukhanov Advisor Promotion in Machine Learning, Data Scientist seit 2013. Publikationen, Patente und über 30 umgesetzte KI-Use-Cases; mehrere IEEE-Auszeichnungen.
“Ich schätze ihre Herangehensweise, ihre Expertise und die Qualität der Informationen, die sie liefern.”
Beratung zu KI und Machine Learning, um die richtigen Use Cases für ein Webdesign- und Grafikunternehmen zu identifizieren.
“AI Superior hat großes Engagement gezeigt, uns hochwertige Lösungen zu liefern.”
Verbessert und betreut die Dateninfrastruktur eines Anbieters von Kreditlösungen: Datenpipelines, ML-Modelle und individuelle Reports.
“Insgesamt waren unsere Erfahrungen mit AI Superior äußerst positiv, und wir waren sehr zufrieden.”
Entwicklung eines hochspezialisierten KI-Chatbots mit individueller KI-Logik für eine Stiftung, die Kinder und junge Erwachsene unterstützt.
Jede Phase endet mit einem Ergebnis, das Sie prüfen können, und über die nächste entscheiden Sie erst, wenn die vorherige nachweislich funktioniert. Umfang und Budget bleiben in Ihrer Hand.
Gemeinsam mit Ihrem Team analysieren wir die geschäftliche Fragestellung und legen die Richtung der Lösung fest.
Sie erhalten: Umfang, Vorgehen und eine erste Schätzung von Aufwand und erwarteten Ergebnissen
Wir lernen Ihr Team und Ihre Daten kennen und prüfen, ob KI das richtige Werkzeug für dieses Problem ist.
Sie erhalten: Eine Datenbewertung und eine klare Aussage zur Machbarkeit, bevor die Entwicklung beginnt
Wir starten klein, mit den bereits vorhandenen Daten, und testen die Lösung in der Praxis.
Sie erhalten: Gemessene Ergebnisse auf Ihren eigenen Daten und eine Grundlage für die Investitionsentscheidung
Wir integrieren die Lösung in Ihre bestehenden Systeme, optimieren die Modelle und passen sie bei Bedarf an.
Sie erhalten: Eine Lösung, die in Ihren Prozessen läuft und mit Ihren Daten und Systemen kompatibel ist
Wir gehen die Ergebnisse mit Ihnen durch und sorgen dafür, dass sie richtig gelesen werden.
Sie erhalten: Was die Lösung gebracht hat und wo sich die nächste Verbesserung lohnt
Anerkannt von internationalen Wirtschaftspreisen und unabhängigen B2B-Plattformen, die Unternehmen auf Basis verifizierter Kundenbewertungen einstufen.
Top-Unternehmen für künstliche Intelligenz Deutschland 2026 · Clutch
Top-Unternehmen für Machine Learning Deutschland 2026 · Clutch
Top-Unternehmen für Computer Vision Deutschland 2026 · Clutch
Top-Unternehmen für generative KI Deutschland 2026 · Clutch
Gewinner der Go Global Awards 2021 · International Trade Council
Bester Data-Science- und KI-Dienstleister, Europa 2021 · German Business Awards
Top-Unternehmen für künstliche Intelligenz 2023 · Clutch
Top-Unternehmen für Machine Learning 2023 · Clutch
Clutch Champion Herbst 2023 · Clutch
Clutch Global Herbst 2023 · Clutch
Top-Unternehmen für BI & Big Data Deutschland 2023 · Clutch
Top-Unternehmen für IT-Services Deutschland 2023 · Clutch
Top-KI-Unternehmen 2023 · TrueFirms
Top-Unternehmen für Machine Learning 2021 · Techreviewer
Meistbewertete IT-Dienstleister Deutschland · The Manifest Das Modell und die Planungsschleife können dieselben sein. Der Unterschied liegt in allem darum herum: Agenten laufen unter verwalteten Identitäten, greifen auf führende Systeme zu, hinterlassen einen Audit-Trail und müssen Prüfungen durch Sicherheit, Recht und Einkauf bestehen. Diese Arbeit macht meist den größeren Teil des Projekts aus.
Das hängt vom Use Case ab. Agenten in einer Suite, die Sie bereits betreiben, können für Aufgaben genügen, die innerhalb dieser Suite bleiben. Individuelle Entwicklung lohnt sich, wenn eine Aufgabe mehrere Systeme umfasst, von Ihren eigenen Daten und Ihrer Logik abhängt oder in Ihrer eigenen Umgebung laufen muss. Wir prüfen das Fall für Fall und sagen es Ihnen, wenn ein Kaufprodukt die bessere Wahl ist.
Ja. Modelle, Retrieval und die Agenten-Laufzeitumgebung können in einer Private Cloud oder On-Premises laufen. Offene Modelle brauchen je Aufgabe mehr Evaluierung, und die Hardware muss geplant werden. Deshalb testen wir zuerst an Ihren Fällen und machen die Abwägung sichtbar.
Das hängt davon ab, was der Agent tut, und nicht davon, dass er ein Agent ist. Ein Agent, der an Entscheidungen zur Kreditwürdigkeit oder im Recruiting mitwirkt, kann als hochriskant gelten, einer, der interne Berichte vorbereitet, in der Regel nicht. Wir helfen zu Projektbeginn bei der Einschätzung. Die rechtliche Bewertung selbst bleibt bei Ihren Rechtsberatern.
Verbote wirken selten. Ein gemeinsamer Satz freigegebener Tools, Identitäten, Protokollierung und Evaluierung macht den verwalteten Weg zum einfacheren. Ihre Teams bauen dann auf einer gemeinsamen Basis, und die IT sieht, welche Agenten es gibt und worauf sie zugreifen dürfen.
In Phasen, beginnend mit Lesezugriff im Shadow Mode: Der Agent schlägt vor, Menschen entscheiden. Schreibzugriff und größere Nutzergruppen folgen, sobald die gemessenen Ergebnisse das rechtfertigen. Für jede Phase vereinbaren wir vorab Kriterien, auch dafür, was uns zum Abbruch veranlassen würde.
Teilen Sie uns ein paar Details mit, unser KI-Team übernimmt den Rest. So geht es weiter: