yeos im Überblick: KI-Agenten, die tatsächlich arbeiten

In den letzten beiden Jahren bedeutete „KI“ im Unternehmen vor allem Chat. Eine Frage stellen, einen Absatz erhalten. Nützlich, aber begrenzt. Sobald man möchte, dass die KI wirklich etwas tut — den aktuellen Projektstatus abruft, ein Jira-Ticket aktualisiert, einen Vertrag gegen die eigenen Richtlinien prüft oder eine HR-Anfrage weiterleitet — stösst man an eine Grenze.

Genau diese Lücke zwischen „Antworten“ und „Handeln“ schliesst yeos.

Die Chat-Falle

Chatbots sind hervorragend für Zusammenfassungen und Brainstorming. Aber sie leben ausserhalb Ihrer Systeme. Sie kennen weder Ihre Dokumente, Ihre Tools noch Ihre Genehmigungsabläufe. Jede Antwort wird zum Ausgangspunkt manueller Arbeit: Vorschlag kopieren, neuen Tab öffnen, das richtige System finden, einfügen und hoffen, dass nichts verloren geht.

Schlimmer noch: Generische KI-Tools können oft nicht sagen, woher eine Antwort stammt. Für Compliance-, Finanz-, Rechts- und Gesundheitsteams ist das ein K.-o.-Kriterium.

Was „die Arbeit erledigen“ bedeutet

yeos-Agenten sind darauf ausgelegt, in Ihrem bestehenden Workflow zu arbeiten. Sie lesen Ihre Dokumente, verbinden sich mit Ihren Tools und ergreifen Massnahmen — mit lückenloser Nachvollziehbarkeit. Statt zu fragen „Was ist unsere Urlaubsregelung?“ können Sie sagen: „Genehmige Sarahs Urlaubsantrag, wenn er richtlinienkonform ist, und benachrichtige die Lohnabrechnung.“

Einige Merkmale, die yeos-Agenten unterscheiden:

• Quellengestützte Antworten: Jede Antwort nennt die verwendeten Dokumente.
• Tool-Integrationen: Verbinden Sie Jira, Salesforce, SharePoint, APIs und eigene Tools über OpenAPI.
• Rollenbasierte Zugriffe: Steuern Sie, wer welchen Agenten ausführen und welche Dokumente sehen darf.
• Schweizer Hosting: Ihre Daten bleiben in der Schweiz, mit eingebauter DSGVO- und DSG-Konformität.

So werden yeos-Agenten gebaut

Der Aufbau eines Agenten in yeos beginnt mit Wissen. Laden Sie PDFs, Word-Dokumente, Excel-Dateien hoch oder verbinden Sie eine Dokumentenquelle. Die Plattform zerlegt, indexiert und embedded die Inhalte, sodass der Agent bei Bedarf exakte Passagen abrufen kann.

Als Nächstes definieren Sie, was der Agent tun darf. Ein einfacher Prompt prägt Persönlichkeit und Umfang. Dann binden Sie Tools an: Wissensdatenbank durchsuchen, vollständige Dokumentenabschnitte abrufen, externe APIs aufrufen oder Code in einer Sandbox ausführen.

Schliesslich teilen Sie den Agenten mit Ihrem Team. Alle arbeiten mit derselben Wahrheit. Audit-Logs zeigen genau, was gefragt wurde, welche Quellen verwendet wurden und welche Aktionen ausgeführt wurden.

Gebaut für Teams, die nicht raten können

Projektmanagement-Teams nutzen yeos, um Statusberichte aus verteilten Dokumenten zu generieren. HR-Teams beantworten Richtlinienfragen mit Quellenangaben. Support-Teams klassifizieren Tickets und entwerfen Antworten auf Basis der Wissensdatenbank. Rechts- und Compliance-Teams prüfen Verträge und markieren Risiken anhand interner Playbooks.

In jedem Fall produziert der Agent nicht nur Text. Er liest, entscheidet und handelt — innerhalb der von Ihnen gesetzten Guardrails.

Beginnen Sie mit einem Workflow

Sie müssen nicht vom ersten Tag an alles automatisieren. Wählen Sie einen repetitiven Workflow aus — ein wöchentlicher Bericht, eine Richtlinien-Q&A, eine Vertragsprüfung — und bauen Sie dafür einen Agenten. Die meisten Teams haben ihren ersten nützlichen Agenten innerhalb einer Stunde am Laufen.

KI, die chattet, ist nett. KI, die arbeitet, ist besser.