Copilots & Agenten

Ein dedizierter Assistent für jedes Team, trainiert auf Ihren Daten

Wir bauen Unternehmens-Copilots und KI-Agenten, die Ihre Dokumente lesen, Ihre Prozesse kennen und neben Ihren Menschen arbeiten. Keine Demos: Produkte, die Vertrieb, Support, Legal, HR und Engineering täglich nutzen.

4-8 Wo.

Bis der erste Copilot intern produktiv mit einer Pilotgruppe läuft

-50%

Durchschnittliche Zeit, die richtige Antwort in großen Wissensbasen zu finden

100%

Nachvollziehbarkeit der Antworten mit Zitaten zur Originalquelle

Maßgeschneiderte LLMs, keine generischen Chatbots

Ein öffentliches Modell kennt weder Ihre Preisliste noch Ihre Rahmenverträge, Ihren Tonfall oder Ihre internen Richtlinien. Unsere Copilots schon. Sie starten mit Frontier-Modellen (Claude, GPT, Llama, Mistral) und werden per Retrieval, Fine-Tuning und eigenen Guardrails auf Ihre Prozesse spezialisiert. Bei Bedarf werden sie zu Agenten: Sie führen Aktionen über Tools und APIs aus — immer mit menschlicher Kontrolle.

RAG auf echten Daten, nicht Playgrounds

Wir verbinden den Copilot mit SharePoint, Drive, Confluence, Datenbanken, Tickets und Verträgen. Antworten zitieren die Quelle und respektieren die Originalberechtigungen jedes Dokuments.

Agenten mit Tools, keine Plauderbots

Zur Automatisierung bauen wir Agenten, die APIs, SQL-Abfragen, Rechen-Engines und RPA nutzen. Sie führen konkrete Aktionen aus und stoppen, sobald ihre Konfidenz unter einen Schwellenwert fällt.

Messbare Qualität, nicht erhoffte

Jeder Copilot hat ein Golden-Set an Fragen, automatische Evals, Accuracy- und Kosten-Monitoring. Wird ein Release schlechter, rollen wir automatisch zurück.

Live snippet

Ein Agent, der Antworten mit Quellen liefert

Echtes Beispiel: Ein Agent mit Tool-Use durchsucht interne Dokumente, zitiert die Quellen und eskaliert nur Antworten mit zu niedriger Konfidenz an den Menschen.

python@lbd studio/ai.snippet

                

Die Copilots, die wir bauen

Jede Abteilung hat andere Bedürfnisse: Wir entwerfen spezialisierte Copilots, nicht einen generischen Bot.

Sales

Sales-Copilot

Fasst Calls zusammen, verfasst Angebote, beantwortet RFPs, schlägt Next Best Actions vor und pflegt das CRM.

  • Integration mit Salesforce, HubSpot, Dynamics
  • Angebote aus Vorlagen und Case-History
  • Automatisches Lead Scoring mit Begründung
Support

Support-Copilot

Begleitet Agenten mit Antwortvorschlägen auf Basis Ihrer Manuals und Historie — wo möglich antwortet er autonom mit Eskalation.

  • Intelligente Ticket-Triage
  • Antworten mit KB-Zitaten
  • Agent Assist in Zendesk, Freshdesk, Teams
Wissen

Interner Wissensassistent

Ein einziger Ort, an dem jeder Prozesse, Policies, Tutorials und technische Spezifikationen in natürlicher Sprache erfragen kann — Berechtigungen inklusive.

  • Indexiert Dokumente, Wikis, E-Mails und Chats
  • Mehrsprachige semantische Suche
  • Dokumentebenen-Berechtigungen werden respektiert
Legal & Compliance

Vertrags-Copilot

Vertragsreview, Extraktion kritischer Klauseln, Versionsvergleich, Alerts bei Abweichungen von Standardklauseln.

  • Eigene Review-Playbooks
  • Assistiertes Redlining mit Changelog
  • AI-Act-, DSGVO- und Policy-Compliance
HR & People

People-Copilot

Assistent für Onboarding, Urlaubsanträge, Firmenrichtlinien, interne Skill-Suche, Erstellung von Stellenbeschreibungen und Reviews.

  • Mehrstufiges automatisiertes Onboarding
  • Interne Talent-Matches
  • Sensible Gespräche bleiben privat
Engineering & IT

Technischer interner Copilot

Begleitet Entwickler mit Code-Suche, Doku, Runbooks und Dev-Tools. Integration mit GitHub, Jira, PagerDuty.

  • Semantische Multi-Repo-Code-Suche
  • Interaktive Runbooks
  • On-Call-Unterstützung bei Incidents

Wie wir einen Copilot bauen

Drei klare Etappen mit objektiven Kriterien, um weiterzugehen oder zu stoppen.

01

1. Use-Case-Discovery

Wir verstehen, wer den Copilot nutzt, welche Fragen kommen und wo die Antworten heute liegen. 30-50 repräsentative Fragen werden zur dauerhaften Qualitätsmessung festgehalten.

Ergebnis: Golden-Set, Quellenkarte, Sicherheits- und Berechtigungsarchitektur.

02

2. Prototyp mit Retrieval und Guardrails

Erste Version auf Claude/GPT, RAG über Ihre Dokumente, Guardrails gegen Prompt Injection, PII und verbotene Themen. Iteration am Golden-Set, bis die Metriken stehen.

Ergebnis: interner Copilot, Eval-Dashboard, Governance und Logging.

03

3. Produktion, Agenten und Skalierung

Live-Start mit Pilotgruppe, Ausrollen in die Abteilung, Agenten für Aktionen (buchen, aktualisieren, senden). Modelle und Wissen entwickeln sich mit.

Ergebnis: operativer Copilot oder Agent, SLA, quartalsweiser Evolutionsplan.

Modelle, Frameworks und Plattformen

Wir wählen gemeinsam mit Ihnen den richtigen Mix aus Qualität, Kosten, Datenschutz und Latenz.

Frontier-Modelle

Claude (Anthropic), GPT (OpenAI), Gemini (Google), Azure OpenAI, AWS Bedrock

Self-hosted Open Source

Llama, Mistral, Qwen, Phi, DeepSeek auf dedizierten GPUs oder Kubernetes

RAG & Retrieval

LangChain, LlamaIndex, Vespa, Qdrant, Pinecone, pgvector

Agenten & Orchestrierung

LangGraph, CrewAI, Temporal, MCP (Model Context Protocol)

Eval & Safety

Promptfoo, Braintrust, Ragas, Lakera Guard, Custom Policies

Oberflächen

Web UI, Mobile, Slack, Teams, Outlook, in CRM/ERP integriert

Wir designen Ihren ersten Unternehmens-Copilot

Eine 45-minütige Session: Wir wählen den Use Case mit dem höchsten Impact und übergeben einen Release-Plan innerhalb von 8 Wochen.

Häufig gestellte Fragen

Fragen zu Unternehmens-Copilots und KI-Agenten

Wie wir KI-Assistenten entwickeln, die sicher, präzise und tatsächlich von Teams genutzt werden.

Was ist der Unterschied zwischen Copilot und Agent?
Ein Copilot schlägt vor: fasst zusammen, verfasst Entwürfe, findet Informationen. Ein Agent führt aus: aktualisiert CRMs, eröffnet Tickets, bucht Räume, sendet E-Mails, startet SQL-Abfragen. Wir designen beides mit Human-in-the-Loop-Kontrollen, kalibriert auf das Aktionsrisiko.
Wie verhindert ihr erfundene Antworten?
Wir nutzen RAG: jede Antwort kommt aus echten Dokumenten (SharePoint, Confluence, Wikis, Verträge, Tickets) und zitiert sie nachvollziehbar. Guardrails verweigern die Antwort bei niedriger Konfidenz oder außerhalb des Scopes. Golden Tests verhindern Regressionen.
Respektieren sie die Original-Berechtigungen der Dokumente?
Ja. Berechtigungen aus SharePoint, Google Drive, Confluence und anderen Systemen werden pro Nutzer durchgereicht: Ein Copilot zeigt nie ein Dokument, das der Nutzer im Originalsystem nicht sehen darf. Das ist nicht verhandelbar.
Wie vergleichen sich die Kosten mit ChatGPT Enterprise oder Microsoft Copilot?
Ein generischer Katalog-Copilot kostet weniger, kennt aber nur Office. Ein Custom-Copilot kennt Ihre Daten, Ihre Prozesse und integriert sich dort, wo Sie brauchen. Typisch 30-50% mehr pro Nutzer, aber 3-5-fache Einsparungen, weil spezifische Probleme gelöst werden, nicht generische.
Können wir mit einer Abteilung starten und skalieren?
Ja, so empfehlen wir es. Start in Vertrieb oder Support, wo der Impact am sichtbarsten ist. Metriken und Kultur validieren, dann Ausrollen in Legal, HR, Engineering. Die Plattform bleibt gleich; nur Quellen und Aktionen ändern sich.