Problem
Demo ist leicht. Produktivbetrieb ist Arbeit.
Viele KI-Agenten scheitern nicht am ersten Prompt, sondern an Datenzugriff, Verantwortlichkeit, Qualitätssicherung und Betrieb.
KI-Agenten einführen, ohne Schatten-KI zu bauen
Der WITC AI Agent Setup Service bringt euren Agenten von der Idee in einen kontrollierten Pilotbetrieb — mit klarem Use Case, sauberem Datenzugriff, Governance und realistischem Betriebsmodell.
Microsoft 365 · Copilot Studio · Azure AI · Governance
Ansatz
Erst Zielbild, dann Tool.
Wir entscheiden bewusst zwischen fertiger Lösung, Copilot Studio, Azure AI oder Individualentwicklung — abhängig vom Prozess, nicht vom Hype.
Ergebnis
Ein Pilot, den IT und Fachbereich vertreten können.
Am Ende stehen ein belastbarer Agent-Use-Case, klare Grenzen, dokumentierte Entscheidungen und ein nächster Schritt Richtung Betrieb.
Was Kunden bekommen
Keine abstrakte KI-Beratung, sondern ein strukturierter Weg vom Use Case zum kontrollierten Agenten-Pilot.
Use-Case-Zuschnitt
Wir schärfen Ziel, Nutzergruppe, Datenquellen, Prozessgrenzen und Erfolgskriterien. Ergebnis: ein Agent, der ein echtes Problem löst — keine Demo ohne Betriebsperspektive.
Daten- und Governance-Modell
Wir klären, welche Daten der Agent sehen darf, wer verantwortlich ist, wie Freigaben laufen und welche Guardrails vor dem Pilot gesetzt werden müssen.
Pilotfähiger Agent
Je nach Szenario entsteht ein Copilot-Studio-Agent, ein Azure-AI-orientierter Prototyp oder ein klarer Umsetzungsplan für die technische Entwicklung.
Test- und Betriebsübergabe
Wir dokumentieren Verhalten, Grenzen, Qualitätschecks, Owner und nächste Schritte, damit der Agent nach dem Pilot nicht als Schatten-KI liegen bleibt.
Wann das Angebot passt
Der Service ist für KMU und Fachbereiche gedacht, die KI-Agenten produktiv nutzen wollen — nicht nur im Demo-Modus.
- ✓Ein Fachbereich hat einen konkreten Prozess, aber noch keinen belastbaren Agenten-Use-Case.
- ✓Ein Prototyp existiert bereits, darf aber noch nicht produktiv genutzt werden.
- ✓Copilot Studio, Microsoft 365 oder Azure AI sollen nicht im Wildwuchs starten.
- ✓Datenzugriffe, Rollen, Logging, Qualität und Betrieb müssen vor dem Rollout geklärt werden.
So läuft das AI Agent Setup
1
Use Case schärfen
Wir grenzen Aufgabe, Nutzer, Datenquellen, Erfolgskriterien und Risiken ein.
2
Pilot aufbauen
Wir setzen den passenden Ansatz um oder begleiten die Umsetzung mit klaren Guardrails.
3
Betrieb vorbereiten
Wir dokumentieren Owner, Tests, Grenzen, Governance und nächste Ausbaustufen.
Drei Wege zum produktiven KI-Agenten
Je nach Reifegrad starten wir mit Use-Case-Klärung, einem kontrollierten Pilot oder einem Governance-Modell für den sicheren Betrieb mehrerer Agenten.
Einstieg
Agent Readiness Workshop
Für Teams, die wissen wollen, welcher KI-Agent überhaupt sinnvoll ist.
- →Use-Case-Auswahl
- →Daten- und Risikocheck
- →Entscheidung: Build, Buy oder Hybrid
- →Pilot-Scope mit nächsten Schritten
Pilot
Agent Pilot Setup
Für einen priorisierten Use Case, der kontrolliert getestet werden soll.
- →Agent-Konzept
- →Datenquellen- und Rollenmodell
- →Pilotaufbau oder Umsetzungsbegleitung
- →Testplan und Übergabedokumentation
Skalierung
Agent Governance & Betrieb
Für Organisationen, die mehrere Agenten sicher betreiben wollen.
- →Governance-Standards
- →Owner- und Freigabemodell
- →Qualitäts- und Sicherheitschecks
- →Betriebsmodell für Fachbereich und IT
Für Kunden: Was sich danach besser anfühlt
- Weniger Unsicherheit: Es ist klar, ob der Agent kaufen, bauen oder hybrid umgesetzt werden sollte.
- Weniger Betriebsrisiko: Datenzugriffe, Owner und Qualitätsgrenzen sind vor dem Pilot sichtbar.
- Mehr Akzeptanz: Fachbereich und IT verstehen, wofür der Agent da ist — und wofür nicht.
- Besserer nächster Schritt: Aus der Idee wird entweder ein Pilot, ein Umsetzungsplan oder eine begründete Absage.
Für IT & Fachbereich: Was geklärt ist
Der Service übersetzt eine KI-Idee in ein belastbares Vorhaben, das Fachbereich und IT gemeinsam verantworten können.
Use Case: Ziel, Nutzergruppe, Prozessgrenzen und Erfolgskriterien sind dokumentiert.
Datenzugriff: Quellen, Berechtigungen, Risiken und Guardrails sind vor dem Pilot sichtbar.
Nächster Schritt: Es gibt eine klare Entscheidung für Workshop, Pilot, Governance-Ausbau oder bewussten Stopp.
FAQ
Ist das nur Copilot Studio?
Nein. Copilot Studio ist oft ein guter Einstieg, aber nicht automatisch die richtige Lösung. Wir prüfen auch fertige Agenten, Microsoft-365-Funktionen, Azure AI oder Individualentwicklung.
Brauchen wir schon einen fertigen Use Case?
Nein. Ein grobes Problem reicht für den Einstieg. Wenn der Use Case noch unscharf ist, starten wir mit Readiness und Priorisierung.
Warum keine Preise direkt auf der Blogseite?
Weil Agentenprojekte stark von Datenlage, Risiko, Integrationen und Betriebsmodell abhängen. Im Blog steht Wissenstransfer; konkrete Angebote gehören in das Gespräch und auf Angebotsunterlagen.
Lasst uns euren ersten Agenten sauber zuschneiden.
Im Erstgespräch klären wir, ob ein KI-Agent für euren Prozess sinnvoll ist, welche Daten betroffen sind und welcher Einstieg realistisch ist.