Viele KI-Anwendungen enden bei gut formulierten Antworten. Agentische KI geht einen Schritt weiter: Sie erhält ein Ziel – etwa „Erstelle ein vollständiges Angebot für Kunde XY" – und arbeitet selbstständig darauf hin: Sie plant Teilschritte, ruft APIs auf, liest Datenbanken aus, führt Code aus und prüft Zwischenergebnisse, bis ein belastbares Ergebnis vorliegt. Das Prinzip: Ziel → Plan → Aktion → Prüfung → Anpassung → Ergebnis. Statt nur Text zu produzieren, handelt diese KI wie ein digitaler Mitarbeiter.
Das System arbeitet auf ein klar definiertes Ergebnis hin – z. B. einen fertigen Report, eine abgeschlossene Buchung oder ein validiertes Datenobjekt
Ein Ziel wie „Analysiere Quartalsdaten und erstelle Executive Summary" wird automatisch in 5–10 Teilschritte zerlegt und sequenziell abgearbeitet
Zugriff auf REST-APIs, SQL-Datenbanken, Web-Browser, Python-Interpreter, E-Mail-Systeme, CRM und ERP – je nach Aufgabe
Nach jeder Aktion prüft das System das Ergebnis gegen das Ziel: Stimmt das Ergebnis? Falls nicht → Korrektur und erneuter Versuch
Zwischenergebnisse, getroffene Entscheidungen und Fehlversuche werden in einem persistenten Arbeitsgedächtnis (z. B. Vector Store) gehalten
Policies definieren, welche Tools genutzt werden dürfen, welche Aktionen menschliche Freigabe erfordern und wann der Prozess abgebrochen wird
- Reaktiv: Frage → Antwort
- Meist ein einzelner Output
- Kaum eigenständige Aktionen
- Begrenzt auf Textgenerierung
- Aktiv: Ziel → Prozessausführung
- Mehrere iterative Schritte
- Nutzt Tools und prüft Resultate
- Liefert überprüfbares Ergebnis
Angebote automatisch aus CRM-Daten (Salesforce, HubSpot) generieren, Ausschreibungen analysieren und Angebotsentwürfe erstellen, Onboarding-Workflows für neue Kunden vollständig durchlaufen
Rohdaten aus Data Warehouses ziehen, bereinigen, Modelle ausführen und eine Management-Summary mit Handlungsempfehlungen in natürlicher Sprache ausgeben – ohne manuelle Zwischenschritte
Logs aus Splunk oder Datadog analysieren, Incidents nach Schweregrad triagieren, Runbooks automatisch ausführen und bei Bedarf Eskalations-Tickets in Jira erstellen
Patentdatenbanken, wissenschaftliche Publikationen und Wettbewerber-Websites durchsuchen, relevante Inhalte extrahieren und zu einem strukturierten Recherchebericht verdichten – in Minuten statt Tagen
Damit agentische KI produktiv einsetzbar ist, braucht es ein klares Sicherheits- und Governance-Design. Diese Schutzmechanismen sind nicht optional, sondern entscheidend für den sicheren Betrieb:
Aktionen mit externen Auswirkungen (E-Mail senden, Datei löschen, Zahlung auslösen) erfordern explizite Freigabe
Jeder Agent erhält nur die minimal notwendigen Zugriffsrechte – kein Schreibzugriff, wo Lesezugriff reicht
Jede Aktion, jeder Tool-Call und jede Entscheidung wird mit Timestamp und Begründung protokolliert – DSGVO-konform
Maximale API-Calls pro Stunde, Token-Budgets und Kostengrenzen verhindern unkontrollierte Ausgaben oder Endlosschleifen
Nach N Fehlversuchen oder bei Konfidenz unter einem Schwellenwert stoppt der Agent und eskaliert an einen Menschen
- End-to-End-Abarbeitung: Ein Prozess wie „Ausschreibung analysieren → Angebot erstellen → Versenden" läuft vollautomatisch durch – Zeitersparnis: 60–80 % gegenüber manueller Bearbeitung.
- Robust bei mehrstufigen Workflows: Selbstkorrektur bei Fehlern reduziert manuelle Nacharbeit um bis zu 70 %.
- Skalierbar: Hunderte parallele Agenten-Instanzen bearbeiten gleichzeitig unterschiedliche Aufgaben ohne Qualitätsverlust.
- Konsistente Datenqualität durch automatisierte Validierung und Bereinigung bei jedem Prozessschritt.
- Mitarbeiter fokussieren sich auf Ausnahmen und strategische Entscheidungen – Routineaufgaben übernimmt die KI.
- Halluzinationen bei Tool-Calls: Das Modell ruft eine API mit falschen Parametern auf – Folge: fehlerhafte Daten oder ungewollte Aktionen. Gegenmaßnahme: Output-Validierung vor jeder Aktion.
- Permission Creep: Zu weit gefasste Zugriffsrechte ermöglichen unbeabsichtigte Datenzugriffe. Gegenmaßnahme: Least-Privilege-Prinzip und regelmäßige Rechte-Audits.
- Compliance-Risiken: Automatisierte Datenzugriffe müssen DSGVO-konform sein – Audit-Trails und Datenschutz-Folgenabschätzung sind Pflicht.
- Overreach: Ohne klare Abbruchkriterien führt der Agent Aktionen aus, die nicht autorisiert wurden – z. B. das Versenden von E-Mails an externe Empfänger.
Jaroona entwickelt agentische KI-Systeme, die direkt in bestehende Unternehmensinfrastrukturen integriert werden – von SAP und Salesforce bis zu internen Datenbanken und Cloud-Plattformen. Wir begleiten den gesamten Weg: von der Prozessanalyse und Machbarkeitsstudie über den Proof-of-Concept bis zur produktionsreifen Lösung mit vollständigem Monitoring. Der Fokus liegt auf vier Kernbereichen:
Von der Idee zur produktionsreifen Lösung: Wir definieren Prozessgrenzen, bauen robuste Fehlerbehandlung ein und stellen sicher, dass der Agent auch bei unerwarteten Eingaben stabil läuft – mit SLA-Monitoring und automatischem Retraining.
Wir entwickeln maßgeschneiderte Tool-Adapter für Ihre Systeme: REST-APIs, SQL-Datenbanken, SAP-Module, Microsoft 365, Salesforce, interne Wissensdatenbanken und proprietäre Schnittstellen.
Wir implementieren rollenbasierte Zugriffsmodelle, Human-in-the-loop-Workflows für kritische Aktionen, vollständige Audit-Trails und DSGVO-konforme Datenhaltung – dokumentiert und auditierbar.
Wir definieren KPIs vor dem Go-live: Durchlaufzeit, Fehlerrate, Kosteneinsparung, Automatisierungsgrad. Dashboards in Power BI oder Grafana machen den ROI transparent und kontinuierlich nachvollziehbar.
Pharmaunternehmen generieren täglich immense Mengen an Daten, die von Forschungs- und Entwicklungslaboren über klinische Studien bis hin zu Produktionsprozessen reichen und schnell Terabytes umfassen. Diese Daten sind typischerweise über diverse isolierte Silos verteilt, wie beispielsweise LIMS (Laboratory Information Management Systems) zur Verwaltung von Laborproben und Testergebnissen, EDC (Electronic Data Capture) für die elektronische Erfassung klinischer Studiendaten, ERP (Enterprise Resource Planning) für unternehmensweite Ressourcenplanung, CRM (Customer Relationship Management) für Kundeninteraktionen, spezialisierte klinische Datenbanken sowie direkte Ausgaben von Laborgeräten.
Zudem sind die Daten heterogen strukturiert, was von Bilderdaten (z.B. histopathologische Scans, Mikroskopieaufnahmen, medizinische Bildgebung wie MRT/CT) über Textdaten (Forschungsberichte, Patientenhistorien, regulatorische Dokumente, wissenschaftliche Publikationen) und Zeitreihen (Sensordaten von Wearables, Biomarker-Verläufe, Produktionsparameter) bis hin zu komplexen Molekülstrukturen (chemische Formeln, 3D-Proteinstrukturen) reicht. Diese Fragmentierung und die unterschiedlichen Formate stellen erhebliche Herausforderungen für eine umfassende Analyse und die Extraktion wertvoller Erkenntnisse dar.
Dadurch entstehen:
Eingeschränkte Wiederverwendbarkeit von Erkenntnissen
10–15 Jahre bis zur Markteinführung
In klinischen Studien
In Lieferketten und Produktionsplanung
Durch gezielten Einsatz von KI und Cloud-Technologien soll die gesamte Wertschöpfungskette optimiert werden:
Klinischer, genomischer und bildbasierter Informationen
Für Nachfrage, Produktion und Studienplanung
Neuer Wirkstoffe und Proteine
Mit End-to-End-Governance
Architektur:
- Rohdaten werden in einem Data Lake (Azure Data Lake Gen2 / AWS S3 Bucket) gespeichert.
- Transformation mit Databricks + Delta Lake, kuratiert über dbt (Data Build Tool).
- Semantische Aufbereitung mit Knowledge Graphs (Neo4j, RDF-Triple Store) zur Verknüpfung von Patienten-, Labor- und Studiendaten.
Modelle & Methoden:
(ResNet, EfficientNet) zur Analyse histopathologischer Bilder
(BioBERT, ClinicalBERT, PubMedBERT) zur Extraktion medizinischer Entitäten aus Studienprotokollen und Literatur
Zur Erkennung von Anomalien in Sensordaten (z. B. aus Wearables)
Algorithmen:
- Zeitreihenmodelle: Prophet, LSTM, Temporal Fusion Transformer (TFT).
- Multivariate Regressionen und Bayesian Forecasting zur Simulation klinischer Parameter.
- Reinforcement Learning (RL) für adaptive Studienplanung und Produktionssteuerung.
Pipeline:
- Echtzeitdaten aus ERP, MES und SCM-Systemen werden per Kafka Streams in den Data Lake ingestiert.
- Modelle werden mit Azure ML Pipelines oder Kubeflow Pipelines automatisiert trainiert und deployed.
- Ergebnisse fließen in Dashboards (Power BI, Tableau, Streamlit).
Modelle & Frameworks:
Generative Adversarial Networks (GANs) und Diffusion Models zur Erzeugung neuer Molekülstrukturen.
Graph Neural Networks (GNNs) für molekulare Repräsentation & Eigenschaftsvorhersage.
Reinforcement Learning for Molecules (RLfM) zur Optimierung chemischer Eigenschaften (z. B. Lipophilie, Bindungsaffinität).
AlphaFold 2/3 Integration für Proteinstruktur-Vorhersage.
Dokumentengenerierung auf Basis lokal entwickelter Large Language Models (z. B. Llama-3 Fine-Tuning) für die automatisierte Erstellung komplexer regulatorischer Berichte.
Pipeline:
- Modelle laufen in GPU-Clustern (NVIDIA A100/H100) mit TensorFlow 2.0 + PyTorch Lightning.
- Molekulardatenbanken (ChEMBL, PubChem) werden automatisch in Feature Embeddings konvertiert.
- Ergebnisse werden validiert durch In-Silico-Simulationen und Feedback-Loops (Active Learning).
Künstliche Intelligenz transformiert die Pharmaindustrie zu einer präzisen, datengetriebenen und adaptiven Organisation. Die Kombination aus Data Analytics, Forecasting und Generative AI ermöglicht:
Durch datenbasierte Erkenntnisse
Von Chancen und Risiken
Mit kontrollierter Qualität
- Volatilität als Herausforderung: PV, Wind & Batteriespeicher erfordern Echtzeit-Steuerung jenseits regelbasierter Systeme
- KI als Lösung: Adaptive Analyse, Prognose und Steuerung hochdimensionaler Wechselwirkungen in Echtzeit
- Messbare Ergebnisse: Bis zu 30% Effizienzsteigerung und 40% weniger ungeplante Ausfälle
KI überwindet die Grenzen regelbasierter Systeme, indem sie die intrinsische Volatilität erneuerbarer Energien in Echtzeit analysiert und steuert.
Durch präzise Prognosen und adaptive Steuerung werden Effizienzsteigerungen von bis zu 30% und eine Reduktion ungeplanter Ausfälle um 40% ermöglicht.
Künstliche Intelligenz transformiert Energiesysteme in intelligente, selbstlernende Entitäten, die sich kontinuierlich optimieren und anpassen.
Präzise Vorhersagen der Stromerzeugung (PV, Wind) und des Speicherzustands (SoC/SoH) zur Optimierung von Betrieb und Netzintegration.
Echtzeit-Optimierung von Turbinen, Lademanagement von Speichern und systemweite Koordination für maximale Erträge und Netzstabilität.
KI-basierte Analyse von Sensordaten zur prädiktiven Wartung und Reduzierung ungeplanter Stillstandszeiten von Anlagen.
Koordination verschiedener Energiequellen und Speicher zur Gewährleistung der Netzstabilität und zur Handhabung von Frequenzabweichungen.
Intelligentes Demand-Side-Management in Gebäuden zur Erhöhung der Eigenverbrauchsquote und Reduzierung externer Energiebezüge.
Eigenverbrauchsquote durch intelligentes Lademanagement
Weniger ungeplante Ausfälle durch prädiktive Wartung
Batterielebensdauer durch optimierte Ladezyklen
PV-Ertrag durch datenbasierte Reinigungsstrategien
Weniger Netzlastspitzen durch dynamisches Energiemanagement
In Ihren ERP-Systemen schlummern immense, ungenutzte Chancen. Sie sammeln täglich riesige Mengen an Daten – zu Finanzen, Kunden, Lagerbeständen, Produktion und mehr.
Diese riesigen Datensätze, die oft über verschiedene Abteilungen und Systeme hinweg fragmentiert sind, stellen eine ungenutzte Goldmine dar. Mit Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) verwandeln Sie diese Informationen von bloßen Zahlen in ein strategisches Werkzeug, das fundierte Entscheidungen und nachhaltiges Wachstum ermöglicht.
KI-Modelle können komplexe Muster in diesen Daten identifizieren, die für das menschliche Auge unsichtbar bleiben, und so wertvolle Einblicke generieren.
Predictive Analytics hilft Ihnen, Trends frühzeitig zu erkennen und fundierte strategische Entscheidungen zu treffen. Durch die Analyse historischer Daten und das Erkennen von Mustern können zukünftige Entwicklungen präzise prognostiziert werden, was Ihnen einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil verschafft.
Machine Learning-Modelle übernehmen aufwendige, repetitive Analysen und Prozesse, die bisher viel Zeit und Ressourcen in Anspruch nahmen. Dies entlastet Ihre Mitarbeiter von monotonen Aufgaben und ermöglicht es ihnen, sich auf komplexere, wertschöpfende Tätigkeiten zu konzentrieren.
Proaktives statt reaktives Handeln ist der Schlüssel zum Erfolg in dynamischen Märkten. KI-gestützte Systeme ermöglichen es Ihrem Unternehmen, schnell auf Veränderungen zu reagieren, Marktchancen zu ergreifen und Risiken frühzeitig zu minimieren.
Die Integration von KI in Ihre ERP-Systeme geht über die bloße Effizienzsteigerung hinaus. Sie ermöglicht eine tiefgreifende Transformation Ihrer Geschäftsabläufe und schafft neue Möglichkeiten zur Wertschöpfung. Von der Optimierung der Lieferkette bis zur Personalisierung des Kundenerlebnisses – die Potenziale sind nahezu unbegrenzt.
Bleiben Sie Ihrer Zeit voraus mit datenbasierter Planung: Umsatzprognosen durch Regressionsanalysen, präzise Lager- & Nachfrageplanung mittels Zeitreihenanalyse und detaillierte Finanzprognosen durch verschiedene ML-Modelle. Dies minimiert Überbestände, verhindert Lieferengpässe und optimiert Ihre Kapitalbindung.
Gezielte Kundenansprache durch K-Means Clustering zur Identifizierung homogener Kundengruppen, optimierte Marketingstrategien durch Verhaltensanalyse und Kundenfeedback-Analyse mit Natural Language Processing (NLP). So sprechen Sie Ihre Kunden hochpersonalisiert an und steigern die Kundenzufriedenheit sowie die Konversionsraten.
Schützen Sie Ihr Unternehmen mit KI-basierter Sicherheit: Anomalieerkennung in Transaktionsdaten, Betrugsmusteranalyse mit neuronalen Netzen und verbesserte Risikokontrolle durch Deep Learning-Algorithmen. Dies hilft, finanzielle Verluste zu vermeiden und die Compliance-Richtlinien einzuhalten.
Steigern Sie die Effizienz Ihrer internen Abläufe: KI-Modelle können Bottlenecks in der Produktion identifizieren, Wartungspläne durch vorausschauende Instandhaltung optimieren und die Ressourcenzuweisung verbessern. Dies führt zu kürzeren Durchlaufzeiten, geringeren Betriebskosten und einer höheren Produktivität.
Revolutionieren Sie Ihre Lieferkette: KI ermöglicht die Vorhersage von Lieferverzögerungen, die Optimierung von Routen und Transportkosten sowie die effiziente Verwaltung von Beständen über die gesamte Lieferkette hinweg. Dies schafft eine resilientere und reaktionsfähigere Lieferkette, die auch auf unvorhergesehene Ereignisse reagieren kann.
Die Finanzindustrie erlebt massiven Innovationsdruck durch digitale Technologien und hohe Kundenerwartungen. Gleichzeitig erschwert eine immer komplexere und steigende Regulierung (z.B. MiFID II, Basel III, DSGVO, AML) die operative Agilität und verursacht hohe Compliance-Kosten. Finanzinstitute müssen zudem enorme Datenmengen – von Transaktionen über Kundendaten bis hin zu unstrukturierten Texten – effizient managen und daraus Werte schöpfen. Der Wettbewerb durch agile FinTechs (Neobanken, Zahlungsdienstleister, Robo-Advisors) verstärkt diesen Druck, da sie mit niedrigeren Kostenstrukturen und überlegenen digitalen Nutzererlebnissen Marktanteile und Margen traditioneller Institute gefährden.
Unsere KI-Lösungen begegnen diesen Herausforderungen gezielt: Sie ermöglichen es Finanzinstituten, Risiken präziser zu bewerten (z.B. Betrugsmuster mit über 95% Genauigkeit erkennen), Entscheidungsprozesse zu automatisieren (z.B. Bearbeitungszeiten bei Kreditvergabe um bis zu 80% reduzieren) und Marktchancen in Echtzeit zu erkennen. Dies führt zu proaktiver Anpassung an Marktdynamiken und der Erschließung neuer Ertragsquellen durch präzise Prognosen und datengestützte Einblicke.
KI-Modelle erkennen Muster in Markt-, Kunden- und Transaktionsdaten, bevor sie für Menschen sichtbar werden.
Durch Deep-Learning-Modelle werden Kredit-, Markt- und Betrugsrisiken frühzeitig erkannt.
KI-basierte RegTech-Lösungen unterstützen die Einhaltung von MiFID II, Basel III, IFRS und ESG-Anforderungen.
Automatisierte Prozesse senken Kosten in Compliance, Reporting und Portfoliosteuerung.
Wir ermöglichen die präzise Prognose von Kreditausfällen, Marktvolatilität und Kundenabwanderung. Dies befähigt Finanzinstitute, fundierte Entscheidungen in Kreditvergabe, Investitionsstrategien und Risikomanagement zu treffen und operative Risiken signifikant zu minimieren.
Technische Implementierung: Hierbei setzen wir fortschrittliche Machine-Learning-Algorithmen wie Gradient Boosting, Random Forests sowie spezialisierte Long Short-Term Memory (LSTM) Netzwerke für Zeitreihenanalysen ein.
Wir ermöglichen die effiziente und automatisierte Verarbeitung unstrukturierter Finanzdokumente wie Verträge, Finanzberichte und komplexe regulatorische Texte. Dadurch wird nicht nur die lückenlose Einhaltung von Vorschriften gewährleistet, sondern es können auch wertvolle, bisher verborgene Erkenntnisse für strategische Entscheidungen gewonnen werden.
Technische Implementierung: Hierbei setzen wir auf modernste NLP-Technologien wie BERT, RoBERTa und Transformer-Modelle, um eine präzise Textanalyse und -extraktion zu gewährleisten.
Wir ermöglichen die dynamische Optimierung von Portfoliozusammensetzungen und Handelsstrategien in Echtzeit. Dies führt zur Maximierung von Renditen und einer effektiven Minimierung von Risiken, indem Finanzinstitute proaktiv auf Marktveränderungen reagieren und ihre Investmententscheidungen datengestützt treffen.
Technische Implementierung: Hierbei nutzen wir Reinforcement Learning, fortschrittliche Optimierungsalgorithmen und hochperformante Echtzeit-Datenverarbeitung.
Wir ermöglichen den robusten Schutz vor betrügerischen Aktivitäten durch die hochpräzise Erkennung gefälschter Dokumente, manipulierter Signaturen und auffälliger Transaktionsmuster mittels visueller KI-Modelle. Dies erhöht die Sicherheit Ihrer Systeme und schützt Ihre Kunden effektiv.
Technische Implementierung: Hierbei setzen wir auf fortschrittliche Computer Vision, Convolutional Neural Networks (CNNs), Optical Character Recognition (OCR) Modelle und modernste Anomalie-Detektionsverfahren.
Wir ermöglichen eine proaktive und automatisierte Einhaltung komplexer regulatorischer Anforderungen. Durch die KI-gestützte Analyse von Gesetzen, Richtlinien und internen Berichten identifizieren wir potenzielle Verstöße oder Abweichungen frühzeitig und minimieren so Compliance-Risiken.
Technische Implementierung: Hierbei setzen wir auf den Einsatz von Knowledge Graphs zur semantischen Verknüpfung regulatorischer Daten, ergänzt durch Rule-Based Systems und intelligent automatisierte Compliance-Workflows.
Kombination aus Deep Neural Networks und Graph Analytics erkennt komplexe Betrugsmuster über mehrere Konten hinweg mit einer Erkennungsrate von >99 %. Die Reaktion erfolgt in Echtzeit (<100 ms), um gängige Betrugsarten wie Kreditkartenbetrug, Geldwäsche und Identitätsdiebstahl umgehend zu blockieren und Verluste um bis zu 80 % zu reduzieren.
Adaptive Modelle berechnen Ausfallwahrscheinlichkeiten unter Einbeziehung historischer Transaktionsdaten, sozialer Medien und makroökonomischer Indikatoren. Dies führt zu einer 20-30 % höheren Vorhersagegenauigkeit und reduziert die Bearbeitungszeit für Kreditanträge von Tagen auf Minuten, wodurch Kunden schneller Entscheidungen erhalten und die operationale Effizienz steigt.
Reinforcement-Learning-Algorithmen optimieren Asset-Allokationen dynamisch und reagieren auf Marktveränderungen innerhalb von Millisekunden. Dies ermöglicht eine 5-10 % höhere Alpha-Generierung und eine Reduktion der Portfoliovolatilität um 15 %, während Risikokennzahlen wie der maximale Drawdown aktiv minimiert werden.
NLP-Modelle analysieren Geschäftsberichte, extrahieren ESG-relevante Textstellen und klassifizieren sie nach EU-Taxonomie, SFDR, TCFD und CSRD Standards. Dies ermöglicht einen Automatisierungsgrad von 80-90 % und reduziert den Zeitaufwand für die Berichterstellung von Wochen auf wenige Tage, wodurch Compliance-Risiken minimiert und die Transparenz erhöht werden.
Maßgeschneiderte KI-Lösungen für Unternehmen – von der strategischen Beratung bis zur erfolgreichen Umsetzung.
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