Fragen, bevor Sie mit Frontira starten

Agentic Engineering ist die Gestaltung und Umsetzung von Systemen, in denen KI-Agenten, Daten, Tools, Workflows, Review-Schritte und menschliche Entscheidungen zusammenarbeiten. Es geht über das Prompten eines Chatbots hinaus. Ziel ist, einen echten Business-Workflow in ein funktionierendes System zu verwandeln, das Kontext abrufen, Ergebnisse vorbereiten, Arbeit routen, Aktionen auslösen und bei Bedarf menschliche Freigabe einholen kann.

Für Frontira ist Agentic Engineering praktisch. Wir starten mit Workflow, Owner, Daten, Risiko und Business-Ziel. Die Technologie folgt daraus.

KI-Akademien zeigen Menschen, wie sie Tools nutzen. Plattform-Partner helfen Teams beim Rollout von Zugängen. Frontira gestaltet und baut kundeneigene Systeme rund um echte Workflows.

Dazu gehören normalerweise Workflow-Design, Daten- und Tool-Anbindungen, Prompt- und Agentenlogik, Interfaces, Logs, Fallback-Pfade, Handover-Dokumentation und Adoption Support. Es geht nicht nur darum, dass Menschen KI nutzen. Es geht darum, dass ein konkreter Teil des Unternehmens besser funktioniert, weil sich das System verändert hat.

Frontira ist besonders stark, wenn es einen echten Workflow mit genug Wiederholung, Daten und Business-Wert gibt, um ein System darum zu bauen.

• Customer-Service-Triage und Antwortunterstützung
• CRM-Anreicherung und Sales Intelligence
• Markt-, Wettbewerbs- oder Demand-Signal-Monitoring
• Content- und Publishing-Workflows
• Interne Wissens- und Research-Systeme
• Agentic Creation Workflows, die digitale Arbeit mit physischem Output verbinden
• Individuelle interne Tools, bei denen KI, Automatisierung und menschliche Freigabe zusammenspielen müssen

Weniger passend sind reine KI-Schulungen, einmalige Chatbot-Demos oder breite Strategiedecks ohne konkreten Workflow.

Der Sprint ist eine begrenzte Build-Phase rund um einen Workflow, einen Owner, eine KPI, menschliche Freigabe, festen Scope und eine klare Go- oder No-go-Entscheidung.

Ziel ist nicht, in fünf Tagen das ganze Unternehmen zu lösen. Ziel ist zu zeigen, ob ein Workflow zu einem nützlichen System werden kann. Ein guter Sprint hinterlässt einen funktionierenden Prototyp oder MVP, getestet an echten Beispielen, mit klaren nächsten Schritten für Produktion, Skalierung oder Stopp.

• Gemappter Workflow und Erfolgsmetrik
• Erster funktionierender Agent oder Automatisierungsflow
• Angebundene Datenquellen oder realistische Testdaten
• Review- und Freigabepfad
• Logs oder Nachvollziehbarkeit, wo nötig
• Handover-Dokumentation
• Empfehlung für Skalierung, Redesign oder No-go

Ein Sprint funktioniert am besten, wenn der Kunde einen klaren Workflow-Owner, repräsentative Beispiele oder echte Fälle, eine messbare Erfolgsmetrik, vereinbarte Review-Regeln, technische Ansprechpartner, Klarheit zur Datensensibilität und schnelles Feedback in der Sprint-Woche bereitstellen kann.

Wenn diese Teile noch nicht bereit sind, starten wir normalerweise mit Exploration oder Scoping vor dem Sprint.

Frontira hat KI- und Automatisierungssysteme in Service, Content, CRM, Signal-Monitoring und Agentic Creation umgesetzt.

• Salzwelten Smart Reply hilft dem Customer-Service-Team, zehntausende Gästeanfragen mit KI-unterstütztem Routing, Antworten und Datenextraktion zu bearbeiten.
• Baumit Agent, ein Content-Creation-Hub von Baumit Group und Frontira, wurde bei AIR Salzburg 2026 anerkannt.
• Lobster Lager, ein Agentic-Creation-Projekt von Gerhard Erschwendner und Frontira, wurde in der GTC 2026 Keynote von NVIDIA CEO Jensen Huang vorgestellt.
• Lobster Lager wurde bei TokenMade Hamburg 2026 aus 100 Buildern und 36 Demos als einer von 5 Gewinnern ausgewählt.
• Der Salzwelten KI- und Automatisierungs-Use-Case im Customer Service wurde durch die AI Challenge von Change Tourism Austria anerkannt.
• Case-Metriken umfassen 30.000 E-Mails pro Jahr, 5x schnellere Antworten, 3x schnellere Content-Verarbeitung und 24/7 Signal-Monitoring.

Bei qualifizierten Projekten ist der richtige nächste Schritt, die Belege zu prüfen, die für Ihren Use Case am relevantesten sind.

Wo es die Vertraulichkeit erlaubt, können wir Referenzgespräche für qualifizierte Käufer und ernsthafte Pilotgespräche organisieren. Manche Arbeit ist öffentlich, manche anonymisiert, weil KI-Systeme oft interne Prozesse, Daten oder Operating Models berühren.

Wenn eine Referenz für einen konkreten Case nicht möglich ist, können wir trotzdem Architektur, Prozess, Erfolgsmetriken und Learnings aus vergleichbarer Arbeit durchgehen.

Code, Prompts, Workflows und Dokumentation gehören dem Kunden, sofern nicht anders vereinbart.

Das ist wichtig, weil agentische Systeme keine Blackbox werden sollten, die nur der Anbieter versteht. Ein gutes Engagement hinterlässt Assets, Dokumentation und Betriebswissen, damit der Kunde das System warten, erweitern oder auditieren kann.

Datenverarbeitung wird vor der Umsetzung geklärt. Pro Projekt dokumentieren wir relevante Datenflüsse, Anbieterentscheidungen, Zugriffsregeln und Verarbeitungsanforderungen.

Frontira ist eine österreichische GmbH und arbeitet in einem EU-Delivery-Kontext. Je nach Projekt können Systeme in client-kontrollierter Infrastruktur oder vereinbarten sicheren Umgebungen laufen. Datenverarbeitungsverträge, Modellanbieter und Datensensibilität werden im Scoping behandelt, nicht nachträglich.

Wir gehen nicht davon aus, dass ein KI-System ab Tag eins frei handeln sollte. Sensible Workflows werden mit menschlicher Freigabe, Review-Pfaden, Logs, Fallbacks und klaren Grenzen gestaltet.

• Quellenangaben und Retrieval-Checks
• Freigabe vor externen Aktionen
• Begrenzte Tool-Berechtigungen
• Eskalation bei niedriger Sicherheit
• Fallback-Pfade für Ausnahmen
• Logs, damit Aktionen prüfbar bleiben
• Testfälle vor breiterem Rollout

Mehr Autonomie wird erst hinzugefügt, wenn Workflow, Risiko und gemessene Performance es rechtfertigen.

Ja, wenn das Projekt es erfordert. Frontira kann Systeme für client-kontrollierte Infrastruktur oder vereinbarte sichere Umgebungen gestalten.

Das richtige Deployment-Modell hängt von Daten, Systemen, Sicherheitsanforderungen, Budget und interner technischer Kapazität ab. Wir klären das im Scoping, damit die Architektur zur Organisation passt und nicht jeder Kunde in das gleiche Setup gezwungen wird.

Ein guter erster Pilot ist wertvoll, begrenzt, messbar und risikoarm genug, damit das Team schnell lernen kann.

• Inbound-Service-Triage mit menschlicher Freigabe vor dem Versand
• Markt- oder Wettbewerbsmonitoring mit wöchentlichem Action Report
• CRM-Anreicherung für ein definiertes Sales-Segment
• Angebots- oder Briefing-Entwürfe mit menschlichem Review
• Content-Routing und Metadaten-Automatisierung

Der beste erste Pilot hat normalerweise einen Workflow, einen Owner, eine KPI, echte Beispiele, menschliche Freigabe und eine klare Go- oder No-go-Entscheidung.

Ein begrenzter Sprint kann innerhalb weniger Tage zeigen, ob der Workflow tragfähig ist. Produktionswert hängt von Zugriffen, Integrationen, Datenqualität, Review-Anforderungen und der Geschwindigkeit ab, mit der das Team mit echter Arbeit testen kann.

Das praktische Ziel ist einfach: Nach der ersten Phase sollten Sie wissen, ob der Workflow schneller, sicherer oder mit weniger manueller Arbeit laufen kann. Wenn ja, geht es in der nächsten Phase um Produktionshärtung, Adoption und Skalierung.

Prüfen Sie dieselben Dinge, die wir an Ihrer Stelle prüfen würden:

• Ist der Use Case spezifisch genug?
• Ist das Business-Ergebnis messbar?
• Sind die nötigen Daten zugänglich?
• Wer ist intern Owner des Workflows?
• Was passiert, wenn das System falsch liegt?
• Welche Aktionen brauchen menschliche Freigabe?
• Was gehört dem Kunden nach dem Projekt?
• Kann das interne Team das System warten oder auditieren?
• Was braucht Skalierung nach dem ersten Sprint?

Ein Projekt ist meistens kein guter Fit, wenn es keinen klaren Workflow-Owner gibt, das erwartete Ergebnis nicht messbar ist, Datenzugriff unmöglich ist, die Organisation volle Autonomie ohne Testphase erwartet, das Ziel hauptsächlich eine Demo ist oder der Bedarf eher eine generische KI-Schulung als ein Systembuild ist.

In solchen Fällen verengen wir lieber den Scope oder starten mit Exploration, statt das falsche System zu bauen.

Agentische Systeme werden besser, wenn sie echte Arbeit berühren. Ein kleiner, gut gescopter Pilot erzeugt schnelleres Lernen als ein großer Transformationsplan auf Basis von Annahmen.

Klein starten heißt nicht klein denken. Es heißt, einen Workflow zu wählen, an dem das Team Datenqualität, Freigabepfade, Nutzerverhalten, technische Grenzen und Wertschöpfung testen kann, bevor skaliert wird.