Von der Idee
zum produktiven Agent.
TRIARDIS AI Agents überführt standardisierte Anwendungsfälle in produktiv nutzbare AI Agents — plattformunabhängig, mit klaren Datenquellen, Rollenlogik und messbarem operativem Nutzen. Kein Demo. Kein Experiment. Operative Realität.
Erkennen Sie sich?
AI Agents setzt an, wenn ein konkreter Anwendungsfall klar ist — aber der Weg zu einem produktiv nutzbaren Agent fehlt.
Lizenzen allein schaffen keinen nutzbaren Agent. Ein Agent braucht klare Datenquellen, verbindliche Rollenlogik und ein Governance-Minimum — bevor er produktiv eingesetzt wird.
Von der Idee zum produktiven Betrieb.
Vier Formate — sequenziell oder selektiv eingesetzt, je nach Ausgangslage und Reifegrad des Anwendungsfalls.
Discovery Sprint
Use Case analysieren. Scope, Datenquellen und Rollen klären. KPIs definieren. Pilotkonzept erstellen.
Pilot Build
Agent konfigurieren. Datenquellen anbinden. Workflows integrieren. In Zielumgebung bereitstellen. Anhand realer Nutzung optimieren.
Pilotbetrieb + Review
Nutzung und Qualität prüfen. KPIs messen. Entscheidung: produktiver Rollout oder Stopp.
Operate
Stabiler Betrieb. Wissensbasis pflegen. Kleine Erweiterungen. Monitoring, Fallback-Analyse, Reporting.
Sechs Schichten. Plattformunabhängig aufgebaut.
Jeder produktive Agent folgt diesem Schichtenmodell — unabhängig von der gewählten Plattform. Die Beispiele beziehen sich auf den Microsoft 365 Track, der am häufigsten eingesetzt wird.
Plattformwahl folgt Ihrer Systemlandschaft. Microsoft Copilot Studio ist der häufigste Einsatzfall, weil er sich direkt in bestehende M365-Umgebungen integriert. ChatGPT Enterprise, Claude for Work oder andere Plattformen sind möglich, sofern Anwendungsfall und Umgebung dies rechtfertigen. TRIARDIS trifft keine Tool-Beschaffungsentscheidung.
KPI-Modell und Governance-Minimum.
Jeder Agent braucht von Beginn an ein schlankes KPI-Set — und ein Governance-Minimum vor Produktivsetzung. Beides ist kein optionaler Schritt.
KPI-Modell
Governance-Minimum vor Produktivsetzung
Verantwortliche Person je Agent — klar benannt
Freigegebene Datenquellen — welche Quellen darf der Agent nutzen?
Nutzerkreis — wer hat Zugang, wer nicht?
Erlaubte Aktionen — was darf der Agent auslösen?
Eskalationslogik — wann und wie wird an Menschen übergeben?
Review-Zyklus — wann wird der Agent überprüft und aktualisiert?
Für wiederkehrende Standardfälle: schneller Start.
Vorkonfigurierte Grundstrukturen für die häufigsten Anwendungsfälle — kürzer in der Projektlaufzeit, geringer im Build-Aufwand, höher in der Wiederholbarkeit.
HR Knowledge Assistant
Beantwortet HR-Fragen zu Policies, Prozessen und Benefits. Entlastet das HR-Team bei Standardanfragen.
IT Helpdesk Assistant
Kategorisiert Anfragen, löst Standardfälle selbst und leitet Grenzfälle mit Kontext weiter.
Sales Enablement Assistant
Unterstützt Vertrieb bei Angebotsvorprüfung, Produktinfos und Kundenrecherche.
Internal Service Desk
Zentraler Anlaufpunkt für interne Services — Raumanfragen, IT-Bestellungen, Onboarding-Fragen.
Policy and Knowledge Assistant
Macht interne Richtlinien, Prozessdokumentationen und Handbücher direkt abfragbar.
Custom Use Case
Kein Standardfall? Im Discovery Sprint definieren wir gemeinsam Scope, Datenquellen und Architektur.
Discovery anfragen →Accelerator Packs enthalten: vorkonfigurierte Grundstruktur · definierte Rollen- und Antwortlogik · vorbereitete Datenquellenmuster · Standard-Workflows · kundenspezifische Anpassung im begrenzten Umfang
Kein Demo. Kein Experiment. Produktiver Betrieb.
AI Agents endet nicht mit einem lauffähigen Piloten. Es endet mit einem produktiv eingesetzten Agent, der messbaren Nutzen liefert und skalierbar ist.
Produktiver Agent
- Lauffähig in Ihrer Systemumgebung
- Klare Datenquellen und definierte Grenzen
- Verbindliche Rollenlogik und Zugriffsrechte
- Getestet mit realen Nutzern
- Governance-Minimum vor Produktivsetzung
Messbarer Nutzen
- KPI-Set definiert und baselinet
- Nutzungsmetriken von Tag 1
- Wirkungs-KPIs messbar (Zeit, Tickets, Qualität)
- Fallback-Rate und Qualitätsindikatoren
- Reporting im Betrieb enthalten
Grundlage für Skalierung
- Dokumentierte Architekturentscheidungen
- Wiederverwendbare Integrationsbausteine
- Übertragbares Governance-Modell
- Klarer Weg zu weiteren Agents/Bereichen
- Operate-Modell für stabilen Betrieb
Was Sie mitbringen — und was nicht nötig ist.
Was TRIARDIS braucht
- Ein fachlich geklärter Anwendungsfall mit Produktionsziel
- Identifizierte Datenquellen (welche Infos soll der Agent nutzen?)
- Definierter Nutzerkreis (wer soll den Agent verwenden?)
- Entscheidungsmandat für Produktiveinsatz — kein reines Experiment
- Zugang zur Systemumgebung für Konfiguration und Test
- Interner Ansprechpartner für fachliche Fragen
Was nicht nötig ist
- Kein fertiges technisches Konzept oder Architektur-Dokument
- Kein eigenes KI-Entwicklungsteam
- Kein zusätzliches Software-Budget — wir nutzen bestehende Lizenzen
- Kein großes IT-Projekt — wir starten mit einem Pilot
- Keine perfekte Datenlage — wir klären im Discovery Sprint, was vorhanden ist
AI Agents braucht ein konkretes Betriebsziel.
Ein offener PoC ohne Erfolgskriterien ist nicht das richtige Format. AI Agents funktioniert, wenn das Produktionsziel klar ist.
„Wir haben Copilot-Lizenzen — aber keinen einzigen nutzbaren Agent. Ich brauche jemanden, der das umsetzt, nicht berät."
„Unser Team beantwortet täglich dieselben 50 Fragen. Ein Agent würde das lösen — aber ich weiß nicht, wo ich anfangen soll."
„Der Use Case ist klar. Die Daten sind vorhanden. Was fehlt, ist ein strukturierter Weg vom Pilot zum Betrieb."
„Wir haben intern nicht die Kapazität für diesen spezifischen Use Case. Wir brauchen externe Delivery mit klarem Übergabepunkt."
Geeignet für
- Fachbereiche mit hohem Anfragevolumen und klarem Entlastungsziel
- Organisationen mit bestehenden KI-Lizenzen ohne nutzbaren Agent
- Teams mit klarem Use Case und Produktionsziel
- KI-Teams, die externe Delivery für einzelne Cases vergeben
Nicht geeignet für
- Offene Explorations-PoCs ohne Erfolgskriterien
- Use Cases ohne definierten Nutzerkreis
- Organisationen ohne Entscheidungsmandat für Produktiveinsatz
- Fachbereiche ohne geklärte Datenquellen
Was Sie wissen wollen, bevor Sie anfragen.
Ein Demo oder PoC zeigt, dass ein Agent technisch funktioniert. Ein produktiver Agent hat klare Datenquellen, definierte Rollenlogik, ein Governance-Minimum und messbare KPIs — und wird tatsächlich von realen Nutzern im Betrieb eingesetzt. TRIARDIS baut keine Demos. Wir liefern Agents mit Betriebsziel.
TRIARDIS ist plattformunabhängig. Microsoft Copilot Studio ist der häufigste Einsatzfall, weil er sich direkt in bestehende M365-Umgebungen integriert. Wir arbeiten auch mit ChatGPT Enterprise, Claude for Work oder anderen No-Code-Agent-Plattformen — je nach Systemlandschaft und Anwendungsfall. TRIARDIS trifft keine Tool-Beschaffungsentscheidung.
Discovery Sprint: 1–2 Wochen. Pilot Build: 2–4 Wochen. Pilotbetrieb und Review: 2–4 Wochen + 1 Woche. Insgesamt sind also 6–11 Wochen bis zum Rollout-Entscheid realistisch. Accelerator Packs verkürzen die Zeit für Standardfälle erheblich. Operate ist ein laufendes Modell ohne festes Ende.
Für den Pilot Build brauchen wir: einen fachlich geklärten Use Case (Discovery Sprint oder intern erarbeitet), identifizierte Datenquellen, einen definierten Nutzerkreis, Zugang zur Systemumgebung und einen internen Ansprechpartner. Ein perfektes technisches Konzept ist nicht nötig — das erarbeiten wir gemeinsam.
Operate wird getrennt vom Aufbau bepreist. Operate Light (Pflege, Monitoring, kleine Anpassungen) liegt bei 750–1.500 EUR/Monat. Operate Plus (Reports, mehr Support, kleine Erweiterungen) bei 1.500–4.000 EUR/Monat. Für mehrere Agents: Enterprise Operate ab 5.000 EUR/Monat. Setup-Kosten sind einmalig, Betrieb ist planbar monatlich.
Die Review-Phase nach dem Pilotbetrieb trifft auf Datenbasis die Entscheidung: Rollout oder Stopp. Ein bezahlter Pilot mit klar definierten KPIs und Abnahmekriterien ist belastbarer als ein offener PoC — weil der Stopp ebenso ein valides Ergebnis ist wie der Rollout. TRIARDIS dokumentiert die Lernpunkte und gibt eine klare Empfehlung.
AI Intervention setzt an, wenn KI-Nutzung unstrukturiert ist und Arbeitslogik fehlt — Ergebnis sind dokumentierte Standards und Entscheidungsregeln als Grundlage für Agents. AI Agents setzt an, wenn der Use Case bereits klar ist — Ergebnis ist ein produktiver Agent im Betrieb. Die typische Sequenz: AI Intervention zuerst, dann AI Agents. Beides ist auch einzeln buchbar.
Bereit für den nächsten Schritt?
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