Geistzeit
KI-Projekt planenPlanen
KI-Projekt planen

KI-Agenten

Nutze KI für dein Unternehmen.

Ich baue KI-Agenten für Marketing, Sales und interne Teams als Teammitglied auf Zeit: in euren Systemen, abgestimmt mit IT und KI-Team, freigegeben von euren Leuten.

  • Ich baueKonzept, Code und Tests, in euren Systemen
  • Euer Team gibt freiin der Review-Queue, ohne Prompts zu schreiben
  • Die IT nimmt abArchitektur und Sicherheit; Deployment und Betrieb auf Wunsch bei mir
KI-Projekt planenIn 10 Minuten zum geprüften Projektplan für deine Idee, kostenlos.

Felix Zeeb, Zürich. Seit 2019 baue ich Marketing- und Sales-Systeme vom KMU bis zum Konzern, heute vor allem KI-Agenten. In eigenen Firmen verkaufe ich selbst, etwa bei NativeAI, mit einem B2B-CRM, das ich gebaut habe. Über mich

Unternehmen, für die ich seit 2019 arbeiten durfte: Swisscom · NZZ · Allianz · Suva · PwC · CH Media · Groupe Mutuel · Mobility und viele weitere. Referenzgespräche auf Anfrage.

So baue ich ein agentisches Setup

Anatomie eines Agent-Dienstes

Dieselbe Architektur hinter Sales-Agent, Multichannel-Agent und Business Context Layer.

Beispiel Sicht
Kanäle E-Mail Web-Chat WhatsApp Teams / Slack On-Site In-App WhatsApp nur mit Opt-in und Freigabe durch euren Datenschutz. Briefing EingangAuth, Rate-Limit,Warteschlange Entwurf Team prüft und gibt frei Leitplanken im Code, nicht im Prompt Agent-Dienst Rollen: Briefing, Entwurf, Varianten Tools: Templates, Brand, Entwurf ablegen Memory: Kampagnen-Historie Firmenwissen Brand Guidelines, Tonalität, Templates. Kundendaten bleiben in euren Systemen. fragt Kontext Sprachmodell Schweiz oder EU, auf Wunsch eure Infrastruktur. Keine Trainingsdaten. Fällt es aus: fester Ablauf. Eure Systeme CRM und ERP Marketing Automation Website, Shop und App Data Warehouse (nur lesen) Über eure bestehenden Plattformen, vendor-neutral. liest & pflegt Jeder Schreibzugriff nur mit Freigabe,als Service-Identität mit minimalen Rechten. Protokoll PII-Maske Tracing und Qualitätssicherung Jedes Gespräch: Review-Queue, Testfälle, Regressionstest vor jedem Release. Lern-Loop Feedback und Fehler werden Testfälle, der Agent wird besser. Protokolle self-hosted oder EU, mit Löschfristen. In eurem Tenant. Code und Tests gehören euch.

Aus denselben Bausteinen gebaut: der KI-Projektplaner →

Plane dein Projekt und erlebe dadurch, wie ich arbeite.

Daten und Verantwortung

Was schiefgehen kann und was es verhindert

Risiko Kontrolle im Setup Der Agent schreibt Unsinn an Kunden. Leitplanken im Code und Tests vor jedem Release fangenFehler ab und ein Mensch gibt frei, bevor etwasrausgeht. Kundendaten landen beimModellanbieter. Modelle in der Schweiz oder EU ohne Training auf eurenDaten, für sensible Daten selbst gehostet.Personendaten werden maskiert. Ich falle aus oder habe keineKapazität. Code, Runbook, Tests und Infrastruktur liegen beieuch. Euer Team ist von Tag eins an vorbereitet,solltet ihr die Zusammenarbeit beenden wollen undsollte ich plötzlich ausfallen, springt ein Partnerein, mit dem ich seit Jahren zusammenarbeite. Die IT blockiert. Abnahme bei der IT. Architektur und Sicherheit vorababgestimmt. Service-Konto mit minimalen Rechten stattVollzugriff. Regulierte Branche: Versicherung,Bank, Gesundheit. revDSG, FINMA, Berufs- und Versicherungsgeheimnis vonAnfang an mitgedacht; Freigaben mehrstufig. Abhängigkeit vom Modellanbieter. Ihr nutzt das Modell eurer Wahl und könnt esjederzeit wechseln; kein Lock-in, Code undInfrastruktur liegen bei euch. Das Team nutzt den Agent nicht. Nutzung und Freigabequote ab Tag eins gemessen; dasTeam gestaltet in den Review-Runden mit.
Der Agent schreibt Unsinn an Kunden.

✓ Leitplanken im Code und Tests vor jedem Release fangen Fehler ab und ein Mensch gibt frei, bevor etwas rausgeht.

Kundendaten landen beim Modellanbieter.

✓ Modelle in der Schweiz oder EU ohne Training auf euren Daten, für sensible Daten selbst gehostet. Personendaten werden maskiert.

Ich falle aus oder habe keine Kapazität.

✓ Code, Runbook, Tests und Infrastruktur liegen bei euch. Euer Team ist von Tag eins an vorbereitet, solltet ihr die Zusammenarbeit beenden wollen und sollte ich plötzlich ausfallen, springt ein Partner ein, mit dem ich seit Jahren zusammenarbeite.

Die IT blockiert.

✓ Abnahme bei der IT. Architektur und Sicherheit vorab abgestimmt. Service-Konto mit minimalen Rechten statt Vollzugriff.

Regulierte Branche: Versicherung, Bank, Gesundheit.

✓ revDSG, FINMA, Berufs- und Versicherungsgeheimnis von Anfang an mitgedacht; Freigaben mehrstufig.

Abhängigkeit vom Modellanbieter.

✓ Ihr nutzt das Modell eurer Wahl und könnt es jederzeit wechseln; kein Lock-in, Code und Infrastruktur liegen bei euch.

Das Team nutzt den Agent nicht.

✓ Nutzung und Freigabequote ab Tag eins gemessen; das Team gestaltet in den Review-Runden mit.

Für MarTech- und KI-Teams

Wer ist für was zuständig?

Beim Bau arbeite ich in eurem Repository, Tracing und Eval-Stack und wo sie noch fehlen, baue ich sie euch auf. Solange ich den Betrieb führe, liefere ich Releases mit Report. Danach gilt:

AufgabeFachteamMarTech- oder KI-TeamITIch, bis zur Übergabe
Daily Operations: Entwürfe prüfen und freigeben●
Fehler markieren, Wissen und Beispiele pflegen●
Testfälle und Auswertung●●
Releases nach bestandenem Regressionstest●
Code-Review jedes Pull Requests●●
Deployment, Schlüssel und Zugänge, Monitoring●

zuständig auf Wunsch

Repository, Runbook und Infrastruktur als Code liegen von Anfang an bei euch.

Beispiel: Review einer geplanten Implementierung agentischer KI mit dem KI-Team eines Telekomkonzerns.

Agents, die mit jedem Gespräch messbar besser werden

Der Lern-Zyklus

Generieren, evaluieren, optimieren, auch nach dem Go-Live: Live-Daten zeigen Fälle, an die niemand gedacht hat.

Release v12 Fachteam prüft, ohne Prompts zu schreiben
  1. GesprächDer Agent arbeitet im Alltag.
  2. TracingJeder Fall wird protokolliert.
  3. Automatische BewertungEin Prüfmodell bewertet jeden Fall.
  4. Review durch das FachteamFachteam prüft, ohne Prompts zu schreiben.
  5. TestfallAuffällige Fälle werden zu Testfällen.
  6. OptimierungBeispiele und Regeln werden verbessert.
  7. RegressionstestMit synthetischen Nutzern gegen alle Fälle.
  8. ReleaseUnd wieder von vorn.
RegressionsreportBeispielwerte

Entwürfe ohne Änderung gesendet. Der Anteil der Entwürfe, die das Team ohne Korrektur freigibt. Steigt er, spart das Team Zeit und der Agent trifft Inhalt und Ton. Die übrigen Werte dürfen dabei nicht sinken.

Entwürfe ohne Änderung gesendet
61%
Antworten korrekt zum Firmenwissen
88%
Tonalität und Marke
90%
Ø Prüfrunden bis bestanden (weniger ist besser)
Ø 1.8
Übergabe an Mensch, wenn nötig
84%
Leistungen · ein System, drei Ebenen

Ein System, drei Ebenen

Daten, CRM und KI gehören zusammen und sind voneinander abhängig: ein Stapel, kein Angebotsmenü.

Context Layer als Fundament

Alles, was eure Firma ausmacht, an einem Ort: Data Warehouse und Events, ERP, Website, Shop und App, Brand Guidelines, Template- und Content-Libraries, Produktwissen und die Definitionen eurer Zielgruppen. Ohne diesen Kontext raten Agents.

CRM als Motor

Salesforce Marketing Cloud, HubSpot, MoEngage, Dynamics. Lifecycle, Journeys, Trigger.

Agentische KI als Beschleuniger

Anfrage-Agents, Kampagnen-Agents, Assessments. In euren Kanälen, mit Mensch-Gate.

Scrollen zieht das System auseinander
Context LayerAlles, was eure Firma ausmacht
Data Warehouse
ERP
Website · Shop · App
Brand Guidelines
Libraries
Zielgruppen
CRM & Marketing AutomationSFMC · HubSpot · MoEngage · Dynamics
Agentische KIAnfragen · Kampagnen · Assessments
E-Mail
Web-Chat
WhatsApp
Teams / Slack
On-Site
In-App
Open Source auf GitHub

Bausteine für agentische Systeme, als Open Source

Diese Claude-Skills habe ich selbst entwickelt und stelle sie allen zur Verfügung, die mit agentischen Systemen arbeiten. Wer mitentwickeln will, ist herzlich eingeladen.

Alle Repositories auf GitHub ↗

Selbst ausprobieren

Der KI-Projektplaner ist selbst ein Agentic Flow. Du bekommst einen Plan inklusive Aufwandsschätzung für intern und siehst, wie ich solche Systeme baue.

KI-Projekt planenBlick in einen Beispiel-Plan

KONTAKT

Lass uns über dein Projekt sprechen.

Erzähl mir von deiner Idee: per Videocall oder gern bei einem Essen, in Zürich und der ganzen Deutschschweiz. Ich sage dir direkt, wie ich sie umsetzen würde.

Ich antworte innerhalb eines Werktags mit einem Terminvorschlag.

Lieber direkt? felix.zeeb@geistzeit.ch

Das Formular öffnet deine E-Mail-App mit der fertigen Nachricht an felix.zeeb@geistzeit.ch.