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Einblicke in massgeschneiderte KI-Agenten und Unternehmensautomatisierung.

Warum 400.000 Copilot-Agenten Ihr Unternehmen immer noch nicht kennen
KI-Strategie

Warum 400.000 Copilot-Agenten Ihr Unternehmen immer noch nicht kennen

Microsoft Copilot und Salesforce Agentforce nutzen Grounding auf Dokumenten und Unternehmensdaten, lernen aber nie, wie Ihr Unternehmen wirklich arbeitet. Warum ein Company Brain - ein lebendiges Gedächtnis aus Personenwissen, Prozessen und täglichen Korrekturen - 400.000 generische Copilots schlägt und wie KI-Mitarbeiter darauf die Routinearbeit über E-Mail, Teams, SharePoint, CRM und ERP übernehmen.

Henri Jung Henri Jung · 32 Min. Lesezeit
Der KI-Mitarbeiter für die Vertriebsentwicklung: Recherchieren, Sequenzieren und Termine buchen, bevor ein SDR sich einloggt
KI im Vertrieb

Der KI-Mitarbeiter für die Vertriebsentwicklung: Recherchieren, Sequenzieren und Termine buchen, bevor ein SDR sich einloggt

Ein KI-Mitarbeiter, der die Routine der Vertriebsentwicklung end to end besitzt - Account- und Kontaktrecherche, ICP-Fit-Bewertung, personalisierte Sequenzierung, Antwortsortierung, CRM-Pflege und Terminbuchung - verankert in einem Company Brain und verbunden mit CRM, E-Mail, Kalender und Datenquellen. Kein Spam-Werfer: signalgetrieben, zustellbarkeits- und DSGVO/UWG-bewusst, und anders als ein KI-BDR-Punktwerkzeug, weil ICP und Botschaft im Unternehmen bleiben und Fluktuation überleben.

Henri Jung Henri Jung · 33 Min. Lesezeit
Der KI-Mitarbeiter in der Kreditorenbuchhaltung: Rechnungen kontieren und routen, bevor sie den CFO erreichen
KI im Finanzwesen

Der KI-Mitarbeiter in der Kreditorenbuchhaltung: Rechnungen kontieren und routen, bevor sie den CFO erreichen

Ein KI-Mitarbeiter, der den Routine-Prozess der Kreditorenbuchhaltung von Anfang bis Ende besitzt - Rechnungserfassung, Sachkonten- und Kostenstellenkontierung, Bestellabgleich und Freigabe-Routing - verankert in Ihren Systemen und einem Company Brain, das Ihre Kontierungsregeln und Freigeber lernt.

Henri Jung Henri Jung · 34 Min. Lesezeit
Die Halbwertszeit des Wissens: Warum Ihr Wiki längst veraltet ist und ein Company Brain niemals
KI-Strategie

Die Halbwertszeit des Wissens: Warum Ihr Wiki längst veraltet ist und ein Company Brain niemals

Statische Wikis, SharePoint und SOPs zerfallen ab dem Tag, an dem sie geschrieben werden - sie haben eine Halbwertszeit, weil niemand sie aktualisiert und sie die Arbeit nie beobachten. Warum eine KI-gestützte Unternehmens-Wissensbasis aktuell bleibt: Ein Company Brain ist ein lebendiges Gedächtnis, das von täglicher Arbeit und Feedback gespeist wird und Fluktuation übersteht.

Henri Jung Henri Jung · 33 Min. Lesezeit
Einstellungsstopp statt Entlassungen: Wie Sie den Output steigern, während die Mitarbeiterzahl gleich bleibt
KI-Strategie

Einstellungsstopp statt Entlassungen: Wie Sie den Output steigern, während die Mitarbeiterzahl gleich bleibt

Eine bewusste Strategie gegen Neueinstellungen für den Mittelstand, Abteilung für Abteilung mit KI-Mitarbeitern umgesetzt: Wie Sie den Output steigern, während die Mitarbeiterzahl gleich bleibt, ohne Massenentlassungen. Mit der Output-pro-Kopf-Rechnung, dem Company Brain, dem Klarna-Lehrstück, DSGVO und EU-KI-Verordnung und einem 90-Tage-Fahrplan.

Henri Jung Henri Jung · 34 Min. Lesezeit
Der KI-Mitarbeiter am IT-Service-Desk: Interne Tickets lösen, bevor ein Mensch sie sieht
KI im IT-Betrieb

Der KI-Mitarbeiter am IT-Service-Desk: Interne Tickets lösen, bevor ein Mensch sie sieht

Wie ein KI-Mitarbeiter interne IT-Routine-Tickets vollständig löst - Passwort-Resets, Zugriffsanfragen, Bereitstellung und First-Level-Triage - verankert im Company Brain und verbunden mit Ihrem ITSM, Teams und Identity Provider. Mit Ticket-Kostenrechnung, Sicherheits- und DSGVO/EU-KI-Verordnungs-Leitplanken, einem 90-Tage-Fahrplan und der Abgrenzung zum mitgelieferten ITSM-Chatbot.

Henri Jung Henri Jung · 34 Min. Lesezeit
Können Sie Ihrem KI-Mitarbeiter vertrauen? Observability und Evaluation für Agenten in der Produktion
KI-Strategie

Können Sie Ihrem KI-Mitarbeiter vertrauen? Observability und Evaluation für Agenten in der Produktion

Wie Unternehmen das Verhalten eines KI-Agenten in der Produktion überwachen, messen und belegen: die vier Ebenen der Observability (Traces, Evaluationssuiten, Drift-Alerts, Audit-Trails), Offline- und Online-Evaluation, LLM-as-a-Judge, die Aufzeichnungspflicht aus Artikel 12 der EU-KI-Verordnung, ein 90-Tage-Fahrplan zur Instrumentierung und wie dieselbe Instrumentierung, die Vertrauen schafft, die Feedback-Schleife des Company Brain antreibt.

Henri Jung Henri Jung · 36 Min. Lesezeit
KI-Mitarbeiter im Customer Success: Renewals und Expansion in eine gesteuerte Motion verwandeln
KI im Customer Success

KI-Mitarbeiter im Customer Success: Renewals und Expansion in eine gesteuerte Motion verwandeln

Ein praktischer Leitfaden für CS- und Revenue-Verantwortliche zum Einsatz eines KI-Mitarbeiters, der die Routine-CS-Arbeit end-to-end übernimmt - Account-Health-Scoring, Renewal-Vorbereitung, Churn-Risiko-Signale, Adoption-Monitoring, QBR-Entwürfe, Expansion-Erkennung, Onboarding-Nachverfolgung und CS-Ops-Reporting - verbunden mit CRM, E-Mail, Teams, Produktdaten und Ticketing. Mit der Retention-Ökonomie, dem Company Brain, das die CSM-Fluktuation überlebt, DSGVO und EU-KI-Verordnung, einem 90-Tage-Fahrplan und der Abgrenzung zu Dashboard und Support-Bot.

Henri Jung Henri Jung · 34 Min. Lesezeit
Agent Washing: So unterscheiden Sie einen echten KI-Mitarbeiter von einem umbenannten Chatbot - bevor Sie kaufen
KI-Strategie

Agent Washing: So unterscheiden Sie einen echten KI-Mitarbeiter von einem umbenannten Chatbot - bevor Sie kaufen

Ein Käuferleitfaden zu Agent Washing 2026: fünf konkrete Tests, ein Demo-Skript und zwölf Anbieterfragen, um einen echten KI-Mitarbeiter - dauerhaftes Company-Brain-Gedächtnis, Schreibzugriff auf Ihre echten Systeme, Lernen aus Feedback, End-to-End-Verantwortung - von einem umbenannten Chatbot zu unterscheiden, bevor Sie unterschreiben.

Henri Jung Henri Jung · 33 Min. Lesezeit
Bessere Software bauen Termin vereinbaren gemeinsam