Digital Maker betreibt 54 KI-Agenten produktiv im eigenen Unternehmen — und es werden täglich mehr. Dieselben Systeme, die wir für Kunden bauen, laufen bei uns in Akquise, Projektarbeit und Reporting.
Wir kennen sie aus dem täglichen Betrieb — mit allem was dazu gehört: den Momenten, in denen ein Agent perfekt funktioniert, und den Momenten, in denen er es fast tut. Dieses Wissen fließt direkt in Kundenprojekte ein. Die Fehler haben wir bereits bei uns gemacht. Nicht bei dir.
Eingehende Anfragen werden automatisch kontextualisiert — Branche, Unternehmensgröße, erkennbarer Bedarf, Fit mit unseren Kernleistungen. Kein CRM-Eintrag von Hand. Keine verlorene Information zwischen Erstkontakt und Erstgespräch.
Projektdokumentation entsteht parallel — nicht nachträglich. Meeting-Transkripte werden strukturiert, Entscheidungen kontextualisiert, offene Punkte landen automatisch dort wo sie hingehören. Kein „ich schreib das noch kurz auf". Es ist bereits aufgeschrieben.
Kein manuelles Zusammensuchen von Zahlen. Der Stack berichtet sich selbst — Projektstand, Auslastung, offene Posten, nächste Schritte. Gee steuert das Unternehmen, statt es zu verwalten.
Wer Agenten als „digitale Mitarbeiter" denkt, baut sich Enttäuschung. Wer sie als chirurgische Werkzeuge denkt, baut sich Vorsprung.
Beides haben wir selbst erlebt. Deshalb wissen wir, wie man es vermeidet.
Wir setzen ausschließlich auf Werkzeuge, die wir auch öffentlich erklären können — und alles was wir erklären, können wir auch bauen. Keine No-Code-Tools, kein Vendor Lock-in. Wenn du morgen mit uns aufhören willst, gehören dir der gesamte Code, die Infrastruktur und das Wissen.
Worauf alles läuft. Modelle, Infrastruktur, Datenspeicher.
Was unsere Agenten lesen, schreiben und steuern können — über Model Context Protocol.
Tools für Code, Deployment und unsere eigenen Agenten — Hermes und Paperclip.
Wenn wir einen KI-Agenten für dich bauen, bringen wir nicht nur technisches Know-how mit. Wir bringen operative Erfahrung — aus einem Unternehmen, das damit täglich arbeitet. Das ist der Unterschied zwischen einem System das demonstriert werden kann — und einem das läuft.