- AGENTIC AI
- E-COMMERCE
- SENIOR ENGINEERING
Agentic AI, die Deinem Team wirklich Arbeit abnimmt.
Ich finde und baue die KI-Workflows, die Deinem Team wirklich Arbeit abnehmen – in Shopware, ERP, PIM, Portalen und Dokumenten. Mit klaren Grenzen, menschlicher Kontrolle und einem belastbaren Pilotplan in zehn Arbeitstagen.
- 15 Jahre Softwareentwicklung
- Agentic AI seit 2023
- 10 Jahre E-Commerce
- Gebaut statt PowerPoint
- WISSEN
- DOKUMENTE
- SHOPWARE
- ERP / PIM
- PORTALE
Kontrollierter Agent
Versteht. Handelt. Eskaliert.
Ein Ergebnis mit klarer Verantwortung
- ARBEIT ERLEDIGT
- MENSCH ENTSCHEIDET
- ABLAUF GEMESSEN
Grenzen · Freigaben · Recovery · Audit Trail
AGENTIC AI SEIT 2023
Als Copilot noch Autocomplete war, habe ich schon mit Agenten gearbeitet.
Seit den ersten brauchbaren Agenten-Frameworks beschäftigt mich dieselbe Frage: Wie wird aus dieser Technologie verlässliche Arbeit? Heute sind Modelle, Tool-Standards und Entwicklungsumgebungen erheblich weiter. Meine Begeisterung ist geblieben – dazu kommen 15 Jahre Engineering-Erfahrung, um aus Möglichkeiten belastbare Systeme zu machen.
- Früh eingestiegen
- Agentic-AI-Praxis seit 2023 – lange bevor Agenten zum Standardthema jeder Roadmap wurden.
- Technisch geerdet
- Ich erkenne, wann ein Agent sinnvoll ist und wann API, Regelwerk oder klassischer Workflow besser sind.
- Immer noch neugierig
- Neue Modelle und Standards sind für mich kein Content-Thema. Ich teste, baue, messe und verwerfe sie selbst.
Die meisten KI-Projekte scheitern nicht am Modell. Sie bleiben zwischen Demo und Betrieb stecken.
Ein überzeugender Chat ist schnell gebaut. Verlässlicher Nutzen entsteht erst, wenn Daten, Tools, Ausnahmen, Freigaben und Betrieb zusammenpassen.
Routine-Falle
Menschen übertragen Informationen zwischen Shop, ERP, Portalen und Dokumenten, obwohl Teile davon längst zuverlässig automatisierbar wären.
API-Knast
Wichtige Systeme haben keine brauchbare Schnittstelle. Ein kontrollierter Browser- oder Desktop-Agent kann die Lücke schließen – wenn seine Grenzen klar sind.
Demo-Falle
Der Happy Path funktioniert. Im Alltag fehlen Recovery, Monitoring, Kostenkontrolle, Freigaben und ein verantwortlicher Mensch.
Mein Ziel ist nicht der größtmögliche Agent. Mein Ziel ist der kleinste KI-Workflow, der messbar hilft und sich sicher betreiben lässt.
AGENT ODER AUTOMATISIERUNG?
Ich baue nicht überall Agenten. Ich baue dort Agenten, wo sie wirklich mehr können.
Agentic AI ist stark, wenn Kontext unvollständig ist, Werkzeuge gewählt und Ausnahmen behandelt werden müssen. Vorhersagbare Schritte bleiben besser deterministisch. Diese Grenze entscheidet über Kosten, Sicherheit und Vertrauen.
KI-Theater
Passend gebaut
Stabile Daten übertragen
Ein Sprachmodell entscheidet jedes Mal neu über einen vollständig bekannten Ablauf.
API, Import oder Worker erledigen den festen Teil günstiger und reproduzierbar.
Dokumente verstehen
Menschen lesen jede Variante manuell, obwohl Inhalt und Zielstruktur wiederkehren.
KI extrahiert und ordnet vor; Regeln, Konfidenzen und Freigaben sichern das Ergebnis.
Portal ohne API
Das Team kopiert weiter oder wartet jahrelang auf eine Schnittstelle.
Ein begrenzter Agent bedient die Oberfläche, dokumentiert Schritte und eskaliert Ausnahmen.
Kritische Entscheidung
Die KI bekommt Verantwortung, die niemand sauber definiert hat.
Der Agent bereitet vor. Ein benannter Mensch entscheidet und bleibt verantwortlich.
WOFÜR DU MICH HOLST
Drei Wege, wie Agentic AI im E-Commerce heute echten Nutzen bringt.
Nicht als allgemeiner Chatbot, sondern dort, wo Wissen, Werkzeuge und gewachsene Systeme zu einem kontrollierten Arbeitsablauf verbunden werden.
Wissen finden, Fälle vorbereiten, Entscheidungen beschleunigen
Spezialisierte Assistenten arbeiten mit Deinen Dokumenten, Regeln und Systemdaten statt mit beliebigen Antworten aus dem Modell.
- Recherche über interne Dokumente und technische Wissensbestände
- Vorbereitung von Support-, Produkt- und Operations-Fällen
- RAG- und GraphRAG-Systeme mit Quellen und Zugriffskontrolle
- Kategorie-, Produkt- und Trust-Inhalte aus strukturierten Quellen erstellen, prüfen und kontinuierlich pflegen
Arbeit übernehmen, die zwischen Deinen Systemen liegenbleibt
Browser-, Desktop- und Dokumenten-Agenten führen klar begrenzte Aufgaben aus, nutzen Werkzeuge und geben schwierige Fälle an Menschen zurück.
- Lieferantenportale und Legacy-Oberflächen ohne brauchbare API
- Dokumenten-, Rechnungs- und Produktdatenverarbeitung
- Human-in-the-loop, Audit Trail, Recovery und Monitoring
Commerce-Systeme für Agenten und maschinenlesbare Märkte öffnen
Damit externe Commerce-Agents Produkte verstehen und sicher verarbeiten können, brauchen sie verlässliche Identität, Kontext und Berechtigungen.
- Tool- und MCP-Schnittstellen für Commerce-Prozesse
- Strukturierte, versionierte Produktinformation
- Digital Product Passport als mögliche Informationsschicht
DIE NEUE COMMERCE-BASELINE
Was heute Vorsprung ist, wird morgen Mindeststandard.
Ich erlebe das gerade in einem laufenden E-Commerce-Projekt: Wir automatisieren zusätzliche Kategorie- und Produktinhalte, Trust-Elemente und Erklärungen – Arbeit, die vor generativer KI kaum wirtschaftlich skalierbar gewesen wäre. Wir hielten das für einen echten Vorsprung. Dann fanden wir einen Wettbewerber, der genau diese Best Practices bereits konsequent umsetzt. KI macht aufwendige Commerce-Arbeit wirtschaftlich skalierbar – und dadurch verschiebt sich der Standard schneller, als viele Unternehmen gerade wahrhaben wollen.
- Mehr Substanz
- Hilfreiche Erklärungen, Vergleiche und Kaufhilfen statt austauschbarer Textmasse.
- Skalierbare Qualität
- KI unterstützt Recherche, Entwurf und Konsistenz; Menschen prüfen Aussage, Ton und Nutzen.
- Steigender Standard
- Wenn Wettbewerber bessere Seiten schneller veröffentlichen, reicht der bisherige Standard irgendwann nicht mehr.
VOM PROZESS ZUM PRODUKTIVPILOTEN
In zehn Arbeitstagen weißt Du, welches KI-Projekt sich lohnt – und wie es sicher live geht.
Kein offenes Beratungsprojekt. Wir begrenzen den Prozess, prüfen den Nutzen und bauen einen technischen Spike für den riskantesten Schritt.
Prozess-Sparring
Du bringst einen wiederkehrenden Prozess mit. Wir klären gemeinsam, ob dort überhaupt ein sinnvoller KI-Hebel steckt und welcher nächste Schritt angemessen ist.
Agentic AI Opportunity & Architecture Sprint
Fester Scope für einen Prozess und bis zu drei beteiligte Systeme. Du erhältst eine belastbare Automationsentscheidung, Zielarchitektur, Risiko- und Kostenbild, technischen Spike und Pilotplan.
Produktionsnaher KI-Pilot
Ein echter Ablauf wird mit repräsentativen Daten, klaren Freigaben, Monitoring und Recovery umgesetzt. Erst der gemessene Pilot entscheidet über den Rollout.
Was Du nach dem Zehn-Tage-Sprint konkret in der Hand hast.
Der feste Scope umfasst einen priorisierten Prozess, bis zu drei beteiligte Systeme, repräsentative Beispieldaten und zwei gemeinsame Termine. Produktivzugänge sind normalerweise nicht nötig.
Prozess- und Nutzenbild
Volumen, Zeitverlust, Fehlerkosten, Ausnahmen und gewünschtes Ergebnis werden zu einer prüfbaren Arbeitshypothese.
Agent-, API- oder Workflow-Entscheidung
Jeder Schritt erhält die einfachste passende Technik – inklusive der Arbeit, die bewusst beim Menschen bleibt.
Risiko- und Grenzmodell
Datenzugriff, Fehlermodi, Freigaben, Eskalation, Datenschutz und Betriebsverantwortung werden sichtbar gemacht.
Zielarchitektur und Kostenlogik
Eine business-lesbare Architektur zeigt Daten, Tools, Modelle, Hosting, Observability und erwartete Kosten pro Ausführung.
Technischer Spike
Der riskanteste Schritt wird mit repräsentativen Daten praktisch getestet – damit die Entscheidung nicht nur auf Folien beruht.
Pilotplan mit Abbruchkriterien
Backlog, Aufwandsspanne, Messgrößen und klare Go-/No-Go-Kriterien machen den nächsten Schritt intern begründbar.
DPP & AGENTIC COMMERCE
Der Produktpass kann zur verlässlichen Informationsschicht für Agentic Commerce werden.
Commerce-Agents brauchen mehr als Marketingtexte: stabile Produktidentität, strukturierte Eigenschaften, Herkunft, Nachweise, Versionen und klare Zugriffsrechte. Genau diese Schicht muss der Digital Product Passport ohnehin aufbauen. Meine These: Wer DPP heute technisch sauber löst, schafft nicht nur Compliance-Grundlagen, sondern macht Produkte auch für agentische Märkte auffindbar und verarbeitbar. Die Verantwortung bleibt dabei menschlich und regelbasiert – Compliance wird nicht an ein Sprachmodell ausgelagert.
15 Jahre Engineering. Drei Jahre Agentic AI. Und wieder richtig Lust auf Software.
Ich bin Nils. Seit 15 Jahren entwickle ich Softwaresysteme, seit rund 10 Jahren im E-Commerce und seit 8 Jahren mit Shopware. Agentic AI hat in mir dieselbe Neugier geweckt wie zu Beginn meiner Entwicklerlaufbahn: Plötzlich entstehen wieder völlig neue Werkzeuge, Arbeitsweisen und Produktkategorien. Ich liebe es, diese Möglichkeiten auszuprobieren – und genauso sehr, sie mit erfahrener Engineering-Disziplin auf das zu reduzieren, was im echten Betrieb funktioniert. Du arbeitest direkt mit dem Entwickler, der Architektur, Implementierung und Betrieb verantwortet – remote für Unternehmen in Deutschland, Österreich und der Schweiz.
Die Fragen, die ein vernünftiger Käufer vor einem KI-Projekt stellen sollte.
Der Sprint soll Unsicherheit reduzieren, nicht neue erzeugen. Deshalb sind Ergebnis, Aufwand, Grenzen und nächste Entscheidung vorab klar.
Welcher Prozess verdient Deinen ersten belastbaren KI-Piloten?
Bring einen konkreten Ablauf mit. Du bekommst eine ehrliche erste Einschätzung, ob Agent, klassische Automatisierung oder gar kein Projekt der sinnvollste nächste Schritt ist.