Autonome Workflows, die Entscheidungen treffen und Arbeit erledigen.
Kurz gesagt: Ich plane, baue und betreibe agentische KI-Systeme für Schweizer Unternehmen. Aktuell verantworte ich bei Data Migrations Solutions AG agentische Workflows für SAP- und Datenbank-Migrationen sowie Historisierungsfälle. Das gleiche Engineering bringe ich zu KMU- und Enterprise-Projekten in der Schweiz — vom ersten Discovery-Workshop bis zum laufenden Betrieb in Produktion.
Ein Agent ist ein KI-System, das ein Ziel bekommt, es in Schritte zerlegt, Tools benutzt, Zwischenergebnisse evaluiert und bei Unsicherheit eskaliert. Im Unterschied zu einem Chatbot reagiert ein Agent nicht nur — er plant und handelt.
Das macht Agenten geeignet für Arbeit, die heute Menschen in Routine-Schleifen bindet: Datenextraktion mit Fallunterscheidungen, Migrations-Vorarbeiten, Compliance-Reviews, Triage. Wo klassische RPA wegen "zu vieler Sonderfälle" scheitert, kommt ein gut entworfener Agent ans Ziel.
Aktiv im Einsatz: agentische Workflows für SAP-Migrationen und Historisierung.
Bei Data Migrations Solutions AG arbeite ich an agentischen Workflows für die JiVS-Plattform — dem Schweizer Marktstandard für Enterprise-Datenmigration und Historisierung. Konkrete Bereiche:
Detaillierte Use Cases zu jedem dieser Bereiche finden Sie in der Use-Case-Bibliothek (in Vorbereitung).
Planner/Executor-Patterns, Tool-Use, Memory, Human-in-the-Loop-Eskalation, Multi-Agent-Orchestrierung. Mit Claude, GPT-4/5 oder Open-Source-Modellen.
Erfahrung mit SAP-S/4HANA-Migrationen, JiVS-Plattform, Z-Tabellen-Reconciliation, Customizing-Analyse und Historisierungs-Compliance.
Input-/Output-Filter, Eval-Datasets, Regression-Tests, Cost-Caps. Damit Sie wissen, wann der Agent gut ist — und wann nicht.
Wo klassische RPA / Power Automate an Sonderfällen scheitert, übernehmen Agenten. Power Platform bleibt als Delivery-Option (nicht als Headline).
Ein Chatbot reagiert auf User-Input und führt fest definierte Aktionen aus. Ein Agent bekommt ein Ziel, plant selbstständig Schritte, ruft Tools auf, evaluiert Zwischenergebnisse und entscheidet, wann er fertig ist oder eskaliert. Dadurch eignen sich Agenten für offene Aufgaben mit vielen Sonderfällen — z.B. die Vorbereitung einer SAP-Migration.
Statt manuell jedes Migrationsobjekt zu analysieren, übernimmt ein Agent die Vorarbeit: er liest Schema-Definitionen, sucht nach kundenspezifischen Z-Feldern, prüft Datenqualität, schlägt Mappings vor und erstellt einen strukturierten Plan. Der menschliche Migrationsexperte reviewt nur die Eskalationen und finalen Sign-offs. Detaillierte Use-Case-Seite folgt in der Use-Case-Bibliothek.
Pragmatisch ausgewählt nach Use Case: Claude (Anthropic) für längere Reasoning-Ketten, GPT-4/5 für Multi-Tool-Use, Open-Source-Modelle (Qwen, Llama) wo Datenresidenz oder Kosten entscheidend sind. Hosting: Azure OpenAI Schweiz, AWS Bedrock EU oder On-Premises über vLLM/Ollama.
Ein typischer PoC-Sprint kostet zwischen CHF 15'000 und CHF 35'000 (zwei Wochen, ein konkreter Use Case, Lieferung End-to-End). Produktiv-Implementierungen starten ab CHF 50'000 für eng abgegrenzte Use Cases. Genauere Kalkulation nach einem unverbindlichen Discovery-Call.
Drei Schichten: (1) Eval-Set mit kuratierten Testfällen vor jedem Deployment; (2) Guardrails für Input/Output (Cost-Caps, Output-Schema-Validation, gefährliche Tool-Calls als Human-in-the-Loop); (3) Observability in Produktion (Logs, Eskalationsraten, Drift-Monitoring). Kein Agent geht ohne diese drei live.
Mehr Details zur konkreten Anwendung von Agenten in SAP-Migrationen und Historisierungsfällen.
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