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Vorgestellt
Ausgezeichnet als Gartner® Magic Quadrant™ Leader für RPA 2025.Im siebten Jahr in Folge als Leader ausgezeichnet Bericht herunterladen Bericht herunterladen
- Setzt Governance und Compliance in regulierten Branchen durch automatisierte Kontrollen und Audit Trails durch.
- Bietet Echtzeit-Transparenz in Agent-Aktionen, Entscheidungsprozesse und Workflow-Performance.
- Hält die Unternehmenszuverlässigkeit über Millionen gleichzeitiger Ausführungen hinweg aufrecht, ohne kaskadierende Fehler.
- Integriert sich nahtlos in bestehende Unternehmensanwendungen und veraltete Infrastruktur.
- Beschleunigt die Zeit bis zur Bereitstellung von Monaten auf Wochen – oder von Wochen auf Tage.
Die KI-Infrastruktur für Unternehmensarbeit.
Integration und Erweiterbarkeit
Native Connectoren
SAP, Salesforce, ServiceNow, Workday
GenAI-Pakete
Vorkonfigurierte Integrationen für OpenAI, Microsoft, Google, Amazon sowie Unterstützung für benutzerdefinierte Modelle
API-Unterstützung
REST/SOAP mit offenen Standards
iPaaS-Integrationen
MuleSoft, SnapLogic, Workato
Connector Builder
Erstellt sofort individuelle Connectoren
Unterstützung aufkommender Standards
A2A-Protokoll, MCP
Autonomie und Orchestrierung
Verwaltet Entscheidungen und Ausnahmen über KI-Agenten, Systeme, Daten und Menschen hinweg
Einbindung von Menschen
Arbeitet mit Menschen zur Validierung, Entscheidungsfindung und Ausnahmebehandlung zusammen
Überwachung und Renditeberichterstattung (Return on Investment = ROI)
Echtzeit-Transparenz über die Automatisierungsleistung und den Geschäftseinfluss
KI-Integritätsschutz und Data Masking
Schützt vertrauliche Daten und gewährleistet Nachverfolgbarkeit, indem eine verantwortungsvolle Nutzung von KI über Agenten und Modelle hinweg sichergestellt wird
Modell- und Agentenbewertungen
Überprüft die Leistung, Genauigkeit und Zuverlässigkeit der eingesetzten KI-Agenten
Identitäts- und Zugriffs-Management
Sichert Authentifizierung, Autorisierung und rollenbasierte Zugriffsrechte
Anpassung
Low-Code-Arbeitsbereich zur Entwicklung maßgeschneiderter KI-Agenten
Mit kostenlosem Training
Automatische Erstellung und schnelle Bereitstellung
Automatisierung in natürlicher Sprache
No-Code-/Low-Code-Entwicklung
KI-unterstützt für sowohl technische als auch geschäftliche Benutzer
Sicherheit
Zertifizierungen
SOC 1/2 Typ 2, ISO 27001, HITRUST, ISO 22301, ISO 9001:2015, ISO 42001:2023
Verschlüsselung
FIPS140-zertifiziertes AES256 + SSL/TLS
Anmeldedatentresore
CyberArk, HashiCorp, Azure, AWS
Zugriffssteuerungen
Rollenbasiert, SAML, MFA, AD, SSO
Compliance
GSDVO mit unveränderlichen Audit-Protokollen, PII-Maskierung
Infrastruktur
16 globale Rechenzentren, > 99 % SLA, 4-Stunden RTO/RPO
Andere reagieren. Wir lösen.
Hybridität als grundlegendes Prinzip.
Ausschließlich probabilistische Agenten halluzinieren. Ausschließlich deterministische Agenten geraten ins Stocken. Unser hybrides Modell bietet Präzision mit Anpassungsfähigkeit.
| Dimension | Ausschließlich probabilistisch | Ausschließlich deterministisch | Hybride Agentenbasierte Prozessautomatisierung |
|---|---|---|---|
| Vorhersagbarkeit der Ausführung | Niedrig (stochastische Ausgaben) | Hoch (nur feste Pfade) | Enterprise-Hoch (eingeschränkte KI innerhalb bewährter Frameworks) |
| Entwicklungskomplexität | Niedrig (Prompt-Engineering) | Hoch (umfangreiche Regelentwicklung) | Mittel (vorlagenbasiert mit Geschäftskontext) |
| Laufzeitleistung | Variabel (modellabhängig) | Konsistent (regelbasiert) | Optimiert (unternehmensoptimiert mit Prozess-Caching) |
| Wartungsaufwand | Hoch (Management von Prompt-Abweichungen) | Hoch (Regelwartung) | Niedrig (selbstoptimierend mit Geschäftskontextlernen) |
| Integrationsflexibilität | Hoch (natürliche Sprache) | Niedrig (nur strukturierte APIs) | Enterprise-Hoch (semantisches Verständnis + API-Orchestrierung) |
| Fehlerbehebung | Erneut versuchen mit Variation | Explizite Ausnahmebehandlung | Intelligente Eskalation (prozessbewusste Wiederherstellung) |
| Skalierbarkeitsmuster | Modellinferenzengpässe | Lineare Regelbewertung | Prozessoptimiert (Enterprise-Workload-Muster) |
| Beobachtbarkeit | Blackbox (Eingabe/Ausgabe) | Whitebox (Regelverfolgungen) | Enterprise-Transparenz (vollständiger Prozess + Entscheidungsprüfung) |
| Geschäftskontextbewusstsein | Keins (generisches Modell) | Statisch (fest codierte Regeln) | Dynamisch (unternehmensspezifisch mit privaten Prozessen trainiert) |
| Sicherheit und Compliance | Externe API-Abhängigkeit | Lokal aber unflexibel | Unternehmensgerechte Lösungen (private Bereitstellung + Compliance-Frameworks) |
| Prozesslernen | Keine Beibehaltung des Gelernten | Keine Anpassung | Kontinuierliche Optimierung (geschäftsspezifische Intelligenz) |
| Koordination mehrerer Prozesse | Begrenzt (Einzelaufgabenfokus) | Manuelle Orchestrierung erforderlich | Nativ (Prozessorchestrierung für Unternehmen) |
| Stakeholder-Integration | Entwicklerabhängig | IT-abhängig | Für Geschäftsanwender zugänglich (natürliche Sprache + Sicherheitsvorkehrungen) |
| Kostenplanbarkeit | Variabel (tokenbasierte Preisgestaltung) | Fest (Infrastrukturkosten) | Optimiert (Unternehmenslizenzierung + Effizienzgewinne) |
KI für missionskritische Aufgaben.
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