Web Systems · KI · Automation · Visibility

Station 03 // Automatisierung

Workflows, die laufen.

Wir verbinden Systeme, Daten und Entscheidungen zu Automationen, die Arbeit wirklich abnehmen — sichtbar, kontrollierbar und ohne neue Blackbox.

Configure automationView live flow ↓
Automation relayFlow status // active
01 // TriggerNew requestreceived
02 // DataCRM contextsynced
03 // AIClassify & enrichprocessing
04 // HumanApproval gatecontrolled
05 // OutputAction deployedcomplete
● 18 executions // no errors
Latency 420 msRelay secure
Automation protocol

Von Wiederholung zu kontrolliertem Fluss.

Wir übersetzen Prozesse in belastbare Systeme mit klaren Triggern, Regeln, Ausnahmen und menschlichen Kontrollpunkten.

01
Observe

Prozess, Engpässe und Übergaben sichtbar machen.

02
Model

Trigger, Regeln, Daten und Entscheidungen definieren.

03
Connect

CRM, ERP, APIs, Datenbanken und Kommunikationskanäle verbinden.

04
Control

Human-in-the-loop, Fehlerpfade und Monitoring integrieren.

05
Operate

Automationen messen, verbessern und erweitern.

Flow playground

Relay konfigurieren.

Wähle einen Prozess. Die Station baut daraus live eine mögliche Automation mit Trigger, Logik, Kontrollpunkt und Output.

Automation engine

Was soll fließen?

Live prototype
Relay typeLead-Qualifizierungs-Relay
TriggerNeue Website-Anfrage
Control gateSales-Freigabe
OutputQualifizierte CRM-Opportunity
Diese Mission anfragen
01 // TriggerForm / E-Mailonline
02 // ContextCRM + Firmendatenonline
03 // AIKlassifizieren + Anreichernonline
04 // HumanFreigeben / Routencontrolled
05 // ActionCRM + Follow-uponline
Automation output

Weniger Reibung. Mehr Signal.

Der Wert einer Automation ist nicht, dass sie existiert. Sondern dass sie Zeit zurückgibt, Fehler reduziert und Entscheidungen schneller macht.

Manuelle Schritte-72%

14 → 4

Weniger Übergaben im Tagesgeschäft.

Durchlaufzeit-64%

2.8 h

Von Eingang bis belastbarer Aktion.

Fehlerrate-81%

0.7%

Klare Regeln statt Copy-and-paste.

SichtbarkeitLive

100%

Status, Logs und Ausnahmen nachvollziehbar.

Station dossier

Was ist ein KI-Agent?

KI-Agent. Ein KI-Agent ist ein Softwaresystem, das eine klar definierte Aufgabe eigenständig ausführt: Es plant Schritte, nutzt Werkzeuge und APIs, zieht Informationen aus Datenquellen und liefert ein nachvollziehbares Ergebnis. Im Gegensatz zum Chatbot handelt der Agent — er ruft Systeme auf, schreibt Daten und stößt Prozesse an.

Mehr dazu: KI-Agent: Was er ist und wann er sich wirklich lohnt — Unterschied zu Chatbots, wann Agenten Wert schaffen und wann nicht.

Automate modules

Was liefern KI-Agenten und Automation?

Konkrete Module für Agenten, Workflows und kontrollierte Automation.

MODULE

KI-Agenten

24/7-Beratung, Vorqualifizierung und Assistenz — angelernt mit eurem Unternehmenswissen.

MODULE

Interne Assistenten

KI-Assistenten auf Basis eurer eigenen Dokumente und Prozesse (RAG).

MODULE

Agentic Workflows

Orchestrierte Multi-Agent-Systeme mit Rollen, Kontrolle und Übergaben.

MODULE

Prozessautomatisierung

Wiederkehrende Aufgaben, Datenflüsse und Reporting — stabil und überwacht.

MODULE

Integrationen

Anbindung von CRM, ERP und Tools über APIs und Webhooks.

MODULE

Human in the Loop

Kontrollierte Freigabeschritte für kritische Entscheidungen.

Module 02 · Automatisierung · KI-Agenten

KI-Agenten

KI-Agenten bei imping.digital führen klar umrissene Aufgaben aus: Sie planen Schritte, nutzen Tools und APIs und liefern nachvollziehbare Ergebnisse — anders als Chatbots, die nur antworten.

Typische Einsätze: Vorqualifizierung von Anfragen, Produkt- und Serviceberatung, interne Wissensfragen. Das Unternehmenswissen kommt kontrolliert rein (Dokumente, FAQs, Systeme), mit Grenzen und optionaler menschlicher Freigabe.

Wir starten eng scoped, messen Qualität und erweitern — statt einem Agenten, der „alles“ soll.

Geeignet für
Kundenberatung24/7VorqualifizierungSales
Related technologies
LangGraphClaudeOpenAIRAG
Leistungsumfang
  • Aufgaben mit Tools/APIs statt reiner Chat-Antworten
  • Anlernen mit eurem Wissensstand (Dokumente, Systeme)
  • Klare Grenzen und Audit-Trail
  • Vorqualifizierung und 24/7-Erstberatung
  • Schrittweise Ausweitung nach Qualitätsmetriken
Kurz erklärt

Chatbot oder KI-Agent — was brauchen wir?

Wenn nur FAQ-Antworten reichen, oft ein schlankerer Assistent. Sobald Systeme geschrieben, Prozesse angestoßen oder mehrstufig geplant werden sollen, ist ein Agent mit Tool-Zugriff der richtige Rahmen.

Mission starten →
Module 02 · Automatisierung · Interne Assistenten

Interne Assistenten

Interne Assistenten beantworten Fragen aus eurem eigenen Wissensbestand: Handbücher, Confluence, Tickets, Verträge, Prozessdokus — per Retrieval-Augmented Generation (RAG).

Wichtig sind Datenqualität, Zugriffsrechte und Transparenz der Quellen. Wir bauen Pipelines für Indexierung, Aktualisierung und Evaluierung, damit Antworten belegbar bleiben.

Ideal für Support-Teams, Ops und Fachbereiche, die sonst in Ordnern und Chats suchen.

Geeignet für
WissenOnboardingSupport
Related technologies
RAGVector DBClaude
Leistungsumfang
  • RAG über eure Dokumente und Wissensquellen
  • Rechte- und Bereichstrennung
  • Quellenangaben in Antworten
  • Index-Aktualisierung und Qualitätschecks
  • Anbindung an bestehende Chat-/Ticket-Tools möglich
Kurz erklärt

Sind unsere Daten bei einem LLM-Anbieter sicher?

Architektur und Hosting richten wir an euren Compliance-Anforderungen aus — inkl. Optionen für EU-Regionen, keine Trainingsnutzung wo vertraglich gefordert, und minimale Datenexponierung.

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Module 02 · Automatisierung · Agentic Workflows

Agentic Workflows

Agentic Workflows orchestrieren mehrere spezialisierte Agenten mit Rollen, Übergaben und Kontrollpunkten — z. B. Recherche → Entwurf → Prüfung → Ausführung.

Wir nutzen Frameworks wie LangGraph/CrewAI dort, wo sie Mehrwert bringen, und halten Determinismus dort, wo LLMs unnötig teuer oder riskant sind. Human-in-the-Loop sitzt an den kritischen Gates.

Ziel: wiederholbare Abläufe mit klarer Verantwortlichkeit, nicht eine undurchsichtige Agenten-Cloud.

Geeignet für
RechercheDokumentationSupportContentDatenanalyseOrchestrierungSkalierungKontrolle
Related technologies
LangGraphCrewAIAPIsRedis
Leistungsumfang
  • Multi-Agent-Orchestrierung mit Rollen
  • Kontrollierte Übergaben und Freigabe-Gates
  • Mix aus LLM-Schritten und deterministischer Logik
  • Nachvollziehbare Runs und Fehlerpfade
  • Skalierung von einem Workflow auf Portfolios
Kurz erklärt

Wann lohnt Multi-Agent statt eines einzelnen Agenten?

Wenn Aufgaben klar trennbare Rollen haben (Recherche vs. Schreiben vs. Freigabe) oder unterschiedliche Tools/Rechte brauchen. Sonst ist ein gut begrenzter Einzelagent oft robuster und günstiger.

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Module 02 · Automatisierung · Prozessautomatisierung

Prozessautomatisierung

Nicht jede Automatisierung braucht ein LLM. Wiederkehrende Datenflüsse, Reporting, Sync-Jobs und Freigabe-Ketten lösen wir oft klassisch — stabil, testbar, kosteneffizient.

Wir kartieren den Ist-Prozess, streichen unnötige Schritte und automatisieren das, was messbar Zeit oder Fehler kostet. Monitoring und Alarmierung gehören dazu.

KI kommt dazu, wo Sprache, Unschärfe oder unstrukturierte Inputs den Mehrwert bringen.

Geeignet für
ReportingSyncJobsROI
Related technologies
n8nWorkerQueues
Leistungsumfang
  • Prozess-Mapping und ROI-Priorisierung
  • Stabile Jobs, Syncs und Reporting-Pipelines
  • n8n und kundenspezifische Worker wo sinnvoll
  • Monitoring, Retries und Fehlerqueues
  • KI nur dort, wo sie echten Hebel hat
Kurz erklärt

Automatisierung ohne KI — macht ihr das noch?

Ja. Deterministische Automatisierung ist oft die bessere erste Mission. KI ergänzen wir, wenn unstrukturierte Inputs oder Entscheidungsunterstützung dazukommen.

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Module 02 · Automatisierung · Integrationen

Integrationen

Agenten und Automationen sind nur so gut wie ihre Anbindungen. Wir verbinden CRM, ERP, CMS, Tickets und interne APIs über REST, Webhooks und OAuth — typischerweise inkl. HubSpot und n8n, plus kundenspezifische Systeme.

Verträge, Mapping und Fehlerfälle dokumentieren wir so, dass Betrieb und Weiterentwicklung nicht an einer Person hängen.

Teil von Automate-Missionen oder als eigenes Integrations-Workstream.

Geeignet für
CRMERPDatenflüsseHubSpot
Related technologies
RESTWebhooksiPaaS
Leistungsumfang
  • CRM/ERP/CMS/Ticket-Anbindungen
  • OAuth, API-Keys, Webhooks
  • HubSpot, n8n und Custom-APIs
  • Datenmapping und Idempotenz
  • Betriebsdoku für euer Team
Kurz erklärt

Können Agenten direkt in unser CRM schreiben?

Ja, mit klaren Rechten und oft mit Human-in-the-Loop vor kritischen Writes. Lesen und Vorqualifizieren starten wir meist zuerst, Schreiben folgt wenn Qualität stimmt.

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Module 02 · Automatisierung · Human in the Loop

Human in the Loop

Human-in-the-Loop hält Menschen an den Stellen im Loop, die Compliance, Geld, Reputation oder irreversible Änderungen betreffen.

Agenten arbeiten vor und nach dem Gate: vorbereiten, vorschlagen, ausführen nach Freigabe. Jede Entscheidung bleibt auditierbar.

Das ist kein Misstrauen gegenüber KI — sondern Systemdesign für Produktionseinsatz in der DACH-Region.

Geeignet für
FreigabeKontrolleAudit
Related technologies
ApprovalsReview
Leistungsumfang
  • Freigabe-Gates an kritischen Schritten
  • Rollenbasierte Approver
  • Audit-Trail für Vorschläge und Entscheidungen
  • Escalation-Pfade bei Unsicherheit
  • Schrittweise Autonomie nach Vertrauensaufbau
Kurz erklärt

Verlangsamt Human-in-the-Loop nicht alles?

Nur die kritischen Pfade. Der Großteil der Arbeit läuft asynchron; Freigaben sind gezielte Checkpoints — oft schneller als nachträgliches Aufräumen falscher Automatik.

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Systems we connect

Euer Stack. Ein Relay.

Wir arbeiten nicht gegen vorhandene Systeme, sondern bauen kontrollierte Verbindungen zwischen den Werkzeugen, die bereits im Einsatz sind.

Relay 01 // Sales

Lead → CRM → Action

Anfragen erfassen, bewerten, anreichern, zuweisen und automatisch nachfassen.

ModeACTIVE
ControlMenschliche Freigabe
Relay 02 // Operations

Data → Decision → Task

Daten aus mehreren Quellen synchronisieren und daraus klare operative Aktionen erzeugen.

ModeSYNCED
ControlRule Engine
Relay 03 // Service

Request → AI → Response

Anliegen klassifizieren, Kontext bereitstellen und Teams nur dort aktivieren, wo Menschen wirklich nötig sind.

ModeONLINE
ControlEskalationspfad
Signal check

Häufige Fragen

Was ist der Unterschied zwischen Chatbot und KI-Agent?

Ein Chatbot antwortet auf Eingaben. Ein KI-Agent plant Schritte, nutzt Tools und APIs und führt Aufgaben aus — inklusive Schreibzugriffen und Prozess-Triggern, mit klaren Grenzen und optionaler menschlicher Freigabe.

Wann lohnt sich ein KI-Agent für unser Unternehmen?

Wenn Aufgaben wiederkehrend, sprachlastig und über mehrere Systeme verteilt sind — etwa Recherche, Vorqualifizierung, interne Wissensfragen oder dokumentierte Prozessketten. Deterministische Einzelschritte lösen wir oft günstiger ohne LLM.

Baut ihr Agentic Workflows mit Human in the Loop?

Ja. Kritische Entscheidungen, Compliance und Qualitätsfreigaben bleiben beim Menschen. Der Agent arbeitet dazwischen — nachvollziehbar und mit Audit-Trail.

Welche Systeme könnt ihr anbinden?

CRM, ERP, CMS, Ticketsysteme und interne APIs über REST, Webhooks und OAuth — typischerweise HubSpot, n8n und kundenspezifische Schnittstellen.

Wie startet man pragmatisch mit KI-Agenten?

Mit einer eng umrissenen Aufgabe, sauberer Datenbasis und Freigaben an den kritischen Stellen. Danach schrittweise ausweiten — statt einem „AGI-Agenten“, der alles soll.

Arbeitet ihr DSGVO-konform in der DACH-Region?

Ja. Architektur, Hosting-Optionen und Datenflüsse werden an eure Compliance-Anforderungen angepasst. Kontakt: hello@imping.digital.

Auslösen.Verbinden.Betreiben.

Automation channel // open

Bereit, die Wiederholung zu beenden?

Zeig uns den Prozess, der heute Zeit frisst. Wir prüfen, welche Teile automatisiert werden sollten — und welche bewusst menschlich bleiben.

AutomatisierenNetzwerk öffnen ↗
Entwicklung →Beratung →
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