Wenn Sie auf dieser Seite weitersurfen, stimmen Sie der Verwendung von Cookies zu, die von uns oder Dritten erstellt werden, um Ihnen personalisierte Inhalte zu liefern.
AI-Hackathon: One-Day-AI-Agent
"Stellen Sie sich vor, Sie wachen morgens auf und Ihr AI-Agent arbeitet schon für Sie."
Da die rasante AI-Entwicklung viele Unternehmen in langwierigen Planungsphasen ausbremst, bleibt das wahre Potenzial oft ungenutzt.
Statt abstrakter Strategiediskussionen schafft der One-Day-AI-Agent der Deimos AG innerhalb eines einzigen Tages den Sprung von der Idee zur Realität. In einem gemeinsamen Hackathon entsteht so direkt eine funktionierende Lösung, die den konkreten Nutzen von AI sofort im eigenen Betrieb erlebbar macht.
Am Ende des Hackathon-Tages halten Sie Ihre eigene funktionierende AI-Lösung in den Händen. Kein Prototyp, kein Konzept - sondern ein echtes Ergebnis, das aufzeigt, was mit AI machbar ist.
Für eine überschaubare Investition von CHF 5'000 bis 7'500 wissen Sie am Abend, was AI in Ihrem Betrieb leisten kann. Nicht in der Theorie, sondern in der Praxis. Patrizia Mottl berät Sie gerne dazu.
Die heutigen Herausforderungen
Unternehmen sind heute mit einer wachsenden Menge an Daten konfrontiert – strukturiert und unstrukturiert, verteilt über Systeme, Teams und Prozesse. Das Potenzial steckt in diesen Daten, aber es bleibt oft ungenutzt: zu viele Informationen, zu wenig Zeit, zu aufwändige Auswertungen.
Moderne AI-Lösungen wie beispielsweise AI-Agents können grosse Datenmengen in kurzer Zeit verarbeiten, Muster erkennen und Entscheidungsgrundlagen schaffen. Prozesse, die heute Stunden oder Tage dauern, lassen sich automatisieren und drastisch beschleunigen. Unternehmen, die das nutzen, verschaffen sich einen echten Wettbewerbsvorteil.
AI-Agent Anwendungsbeispiele
Sie können sich noch nicht genau vorstellen, wo AI-Agenten konkret eingesetzt werden können?
In unserem Blogbeitrag zeigen wir Ihnen typische Anwendungsfelder und praxisnahe Beispiele.
An einem Tag zur einsatzfähigen AI-Lösung
Damit der Hackathon-Tag reibungslos läuft und ein echtes Ergebnis entsteht, braucht es eine gezielte Vorbereitung. In drei Schritten klären wir vorab gemeinsam, welches Problem gelöst werden soll, welche Daten und Systeme dafür relevant sind und welche Technologien zum Einsatz kommen. So können wir am Hackathon-Tag direkt loslegen. Am Ende entsteht eine funktionierende AI-Lösung – zum Beispiel Ihr erster AI-Agent – die in Ihre Umgebung integriert ist und Ihre Prozesse unterstützt. Die folgende Abbildung zeigt diesen Ablauf visuell auf.
Wie läuft so etwas ab?
Der Weg von der ersten Idee bis zur fertigen AI-Lösung ist kürzer als viele denken. Mit dem richtigen Fundament – einer klaren Problemstellung, den passenden Daten und den richtigen Tools – kann an einem einzigen Hackathon-Tag ein erster funktionierender AI-Agent entstehen. Hier sehen Sie, wie wir das gemeinsam angehen:
Ideation: Fokus setzen
Nicht jeder Prozess eignet sich gleich gut für einen AI-Agent. In diesem Schritt schauen wir gemeinsam, wo der grösste Hebel liegt:
- Wo verliert Ihr Team heute die meiste Zeit?
- Welche Bereiche – ob HR, Finanzen oder Operations – kämpfen mit repetitiven, manuellen Aufgaben?
- Welche Fragen tauchen immer wieder auf?
- Auf welche Daten greifen Sie zur Bearbeitung Ihrer Prozesse zurück?
Das Ergebnis ist ein klar definierter Anwendungsfall, auf den wir uns am Hackathon-Tag konzentrieren.
AI-Data: Ihre Daten machen den Unterschied
Ein AI-Agent ist nur so gut wie die Daten, auf die er zugreift. In diesem Schritt klären wir, welche Quellen relevant sind – ob interne Dokumente, Datenbanken oder externe Systeme – und wie der Agent sicher und zuverlässig darauf zugreifen kann. So stellen wir sicher, dass der Agent am Hackathon-Tag direkt mit echten Unternehmensdaten arbeiten kann.
AI-Integration: Die richtigen Tools wählen
Es gibt viele Wege, eine AI-Lösung zu bauen – aber nicht alle passen zu Ihrer bestehenden Infrastruktur. Wir evaluieren gemeinsam, welche Technologien und Integrationen sinnvoll sind: Welche LLM-Plattform passt? Welche APIs stehen zur Verfügung? Welche Automatisierungstools lassen sich einbinden? Mit einer klaren technischen Grundlage kann der Hackathon-Tag ohne Umwege starten.
AI-Hackathon: In einem Tag zur Lösung
Jetzt geht es ans Eingemachte: Gemeinsam mit Ihrem Team bauen, testen und verfeinern wir den AI-Agent in einem intensiven Arbeitstag. Dank der Vorbereitung wissen wir genau, was zu tun ist – und können die Zeit voll für das Bauen nutzen. Am Ende des Tages haben Sie eine einsatzfähige AI-Lösung. Basierend darauf können Sie abschätzen, welchen Gewinn deren Einsatz Ihrem Unternehmen bringen wird.
Für wen ist dieses Angebot?
Der Hackathon richtet sich an Unternehmen, die wissen, dass AI relevant ist, aber noch nicht wissen, wo sie konkret ansetzen sollen. Oder an solche, die bereits eine Idee haben, aber bisher keinen einfachen Weg gefunden haben, diese schnell und unkompliziert umzusetzen.
Kurz: Dieses Angebot ist für alle, die aufgehört haben zu warten und bereit sind, einfach mal anzufangen.
Wir begleiten Sie durch diesen Wandel. Der One-Day-AI-Agent ist kein theoretisches Konzept, sondern ein Hands-on-Erlebnis: Für einen überschaubaren Investitionsrahmen zwischen CHF 5'000 bis 7'500 erhalten Sie nicht nur eine Roadmap, sondern bereits ein erstes funktionierendes Stück Software.
AI-Agents sind die Zukunft der Produktivität. Mit unserem Fokus auf technologische Spitzenleistungen stellen wir sicher, dass Sie diese Zukunft nicht nur beobachten, sondern aktiv gestalten.
Sie wollen AI ausprobieren
Sie haben noch keine eigene AI-Lösung im Einsatz und wollen den ersten Schritt wagen – strukturiert und mit Begleitung.
Sie haben ein konkretes Problem
Es gibt Prozesse in Ihrem Unternehmen, die zu viel manuelle Arbeit erfordern und sich für eine AI-Automatisierung eignen.
Sie wollen schnelle Resultate
Statt monatelanger Projekte wollen Sie innerhalb eines Tages etwas Greifbares in der Hand halten.
Sie suchen einen erfahrenen Partner
Sie möchten nicht alleine experimentieren, sondern mit Experten wie Deimos AG, die den Prozess strukturieren und technisch umsetzen.
Noch Fragen?
Was ist ein AI-Agent und wozu wird er eingesetzt?
Ein AI-Agent funktioniert wie ein digitaler Mitarbeiter: Er empfängt Aufgaben, beschafft sich die nötigen Informationen aus verschiedenen Quellen, trifft Entscheidungen und führt Aktionen aus. Und das alles selbstständig und ohne manuellen Eingriff für jeden Schritt. Typische Einsatzbereiche sind wiederkehrende Prozesse in HR, Finanzen oder Operations, die bisher viel manuelle Arbeit erfordern. Erfahre mehr darüber in unserem Blogpost «Was ist ein AI-Agent».
Was ist der Unterschied zwischen einem AI-Agent und einem Chatbot?
Ein Chatbot beantwortet Fragen und führt einfache Konversationen. Er reagiert, handelt aber nicht. Ein AI-Agent geht weiter als das: Er kann selbstständig Aufgaben ausführen, Entscheidungen treffen, auf Systeme zugreifen und mehrstufige Prozesse anstossen. Während ein Chatbot also "nur" antwortet, arbeitet ein AI-Agent.
Welche Daten braucht ein AI-Agent, um sinnvoll zu funktionieren?
Das hängt vom Anwendungsfall ab. Grundsätzlich gilt: Ein AI-Agent ist nur so gut wie die Daten, auf die er zugreifen kann. Dies können interne Dokumente, Datenbanken, E-Mails oder externe Systeme sein. Entscheidend ist nicht die Datenmenge, sondern die Qualität und Zugänglichkeit der relevanten Quellen. Ein wesentlicher Vorbereitungsschritt bei Deimos AG ist deshalb die Klärung genau dieser Frage, bevor auch nur eine Zeile Code geschrieben wird.
Wie weiss ich, ob ein Prozess in meinem Unternehmen für AI-Automatisierung geeignet ist?
Gute Kandidaten für AI-Automatisierung sind Prozesse, die repetitiv sind, auf grossen Informationsmengen basieren oder viel manuelle Recherche- und Transferarbeit erfordern. Wenn ein Mitarbeiter für eine Aufgabe immer wieder dieselben Quellen konsultiert und ähnliche Entscheidungen trifft, kann ein AI-Agent diese Arbeit in der Regel übernehmen oder erheblich beschleunigen. Lassen Sie sich von unserem Blogpost «10 AI-Agent Anwendungsbeispiele» inspirieren.
Muss man als Unternehmen ein eigenes KI-Modell trainieren?
In den meisten Fällen nicht. Etablierte Large Language Models (LLMs) wie jene von OpenAI, Anthropic oder Google bieten bereits eine leistungsfähige Basis. Was individuell konfiguriert wird, ist der Zugriff auf unternehmensspezifische Daten und Systeme sowie die genaue Aufgabenstellung des Agenten. Eigene Modelle zu trainieren ist aufwändig und für die meisten Unternehmensanwendungen nicht notwendig.
Interessiert?
Patrizia Mottl berät Sie gerne zu unserem AI-Lösungspaket.
Senden Sie uns Ihre Anfrage direkt über das untenstehende Kontaktformular und wir melden uns zeitnah bei Ihnen.
