KI, die Vorgänge erledigt
Chat ist der Anfang, nicht das Ziel. Vemas.AI besteht aus vier Ebenen – Assistent, Werkzeuge, Wissen und Agenten – und alle vier arbeiten mit Ihren Berechtigungen, auf Ihren Daten, mit lückenlosem Protokoll.
- MCP-Server produktiv
- RAG über Ihre Dokumente
- Claude · Azure OpenAI · Ollama
- Audit-Log je Werkzeugaufruf
DIE VIER EBENEN
Ein Werkzeugkasten.Vier Zugänge.
Der entscheidende Architekturentscheid: Interner Chat, externe KI-Clients und
Workflows nutzen dieselben Werkzeuge, dieselbe Freigabeliste und dasselbe
Protokoll. Rechte pflegen Sie einmal.
Vemas.Chat - der Assistent
Der Assistent kennt Ihren Kontext: das offene Formular, den aktuellen Datensatz, Ihre Rolle, das Datum und die Kalenderwoche. Antworten streamen live, der Denkprozess ist optional sichtbar, Verläufe sind durchsuchbar und als PDF exportierbar. Schlechte Antworten bewerten Sie mit einem Klick – daraus wird die Konfiguration nachgeschärft.
- Kontext-Badges: Entität, Datensatz, Formular
- Mehrere KI-Profile je Rolle, Modellwahl pro Profil
- Diagramme, Tabellen und Deep-Links direkt in der Antwort
- Verlauf mit Suche und Datumsgruppen, PDF-Export
Vemas.MCP - die Werkzeuge
Ein standardkonformer MCP-Server als offene Tür für KI-Clients und eigene Agenten. Werkzeuge für Identität, Entitäts-Schema, Suche, Datensatz lesen und schreiben, Auswahllisten, Reports und RAG. Rechte werden zweifach geprüft: Nicht erlaubte Werkzeuge erscheinen gar nicht erst in der Liste.
- OAuth2 mit PKCE und dynamischer Client-Registrierung
- Granulare Rechte je Werkzeug
- Kompakte Ausgabeformate sparen deutlich Token
- Admin-Werkzeuge für Konfiguration – nur für Key-User
Vemas.RAG - das Wissen
Ihre Dokumente werden beantwortbar: PDF, Word, Outlook-Nachrichten und EML werden inklusive eingebetteter Bilder extrahiert, in Collections abgelegt und hybrid durchsucht. Nutzbar im Chat – und als Workflow-Baustein, der Neuzugänge automatisch aufnimmt.
- Collections je Thema, Projekt oder Mandant
- Automatische Aufnahme neuer Dokumente per Workflow
- Kombination aus Stichwort- und Vektorsuche
- Wissensbasis, Verträge, Normen, Protokolle
Vemas.Agents - die Abläufe
Abläufe, die selbstständig starten: ausgelöst durch ein Datensatz-Ereignis, einen Zeitplan oder einen Satz im Chat. Gebaut aus Workflow-Bausteinen, ausgestattet mit einer Werkzeug-Auswahl, einem Schrittlimit und einer Freigabestufe.
- Stufen: lesend → Entwurf → Schreiben mit Freigabe → autonom
- Freigabe direkt im Formular: annehmen, ändern, ablehnen
- Jeder Lauf mit Schritten und Ergebnis nachvollziehbar
- Im Chat ausprobieren, dann als Trigger produktiv schalten
AGENTEN
Sechs, die man vorführen kann
Jeder Agent hat einen Auslöser, eine Autonomiestufe und eine nachvollziehbare
Kette aus Workflow-Bausteinen.
Angebots-Agent
Aus einer Anfrage-Mail wird binnen einer Minute ein prüffertiger Angebotsentwurf – mit Preisen aus Ihrer eigenen Historie, nicht aus einer Preisliste von 2019.
- Auslöser
- Neue Mail im Vertriebspostfach oder Befehl im Chat
- Was er tut
- Absender der Adresse zuordnen, letzte Projekte und Stundensätze ziehen, Positionen ableiten, Angebot als Entwurf anlegen
- Was Sie tun
- Prüfen, anpassen, freigeben – oder verwerfen
- Wirkung
- Angebotsdurchlauf von Tagen auf Stunden
Faktura-Agent
Der Monatsabschluss als Entwurfspaket statt als Arbeitstag. Unfakturierte Leistungen finden, Auffälligkeiten markieren, Rechnungen vorbereiten.
- Auslöser
- Zeitplan – z. B. jeden 1. um 06:00
- Was er tut
- Abrechenbare Leistungen je Projekt bündeln, gegen Budget und Vertrag prüfen, Ausreißer markieren, Entwürfe erzeugen
- Was Sie tun
- Eine Liste durchgehen statt fünfzig Projekte
- Wirkung
- Abschlusstag wird Vormittag – und das Geld kommt früher
E-Mail-Triage
Das Postfach hört auf, der heimliche Workflow-Motor zu sein. Jede Mail wird klassifiziert, zugeordnet und als Vorgang angelegt.
- Auslöser
- Neue Mails im Support- oder Info-Postfach
- Was er tut
- Kategorie und Dringlichkeit bestimmen, Kunde und Projekt matchen, Ticket oder Aktivität anlegen, Anhänge extrahieren und ablegen
- Was Sie tun
- Nichts – außer die Ausnahmen bearbeiten
- Wirkung
- 15–30 Minuten pro Tag und Postfach; nichts versickert
Projektstatus-Agent
Der Wochenbericht, den heute drei Leute zusammentragen – montags um 7 Uhr im Postfach, mit Budget-Ampeln und Begründung.
- Auslöser
- Montag, 07:00
- Was er tut
- Kanonische Projekt-Kennzahlen lesen, Abweichungen erklären, priorisieren, mit Deep-Links in die betroffenen Datensätze verlinken
- Was Sie tun
- Drei Minuten lesen
- Wirkung
- Probleme werden sichtbar, bevor sie teuer sind
Wirtschaftlichkeits-Wächter
Das Prinzip: SQL entdeckt, KI erklärt. Detektoren laufen deterministisch, das Sprachmodell bewertet nur die Treffer. Keine Halluzination über Rohdaten, keine unnötigen Kosten.
- Auslöser
- Täglich nachts
- Was er tut
- Budget-Forecast, Deckungsbeitrag, überfällige Posten und Zeitlücken prüfen; Treffer erklären und nach Wirkung sortieren
- Was Sie tun
- Auf die drei wichtigsten Punkte reagieren
- Wirkung
- Margen-Drift 4–6 Wochen früher sichtbar
Konfigurations-Agent
Der Teil, den sonst niemand kann: Die KI baut die Anwendung. Sie beschreiben eine Anforderung, sie stellt Rückfragen wie ein Berater – und liefert Entität, Formular, Liste, Report und Workflow als ein Paket mit Vorschau und Undo.
- Auslöser
- Ein Satz im Chat: „Wir brauchen eine Leihgeräte-Verwaltung mit Wartungsintervallen.“
- Was er tut
- Nachfragen, Artefakte erzeugen, gegen die Hausregeln prüfen, als Deployment-Paket verpacken
- Was Sie tun
- Vorschau ansehen, freigeben – oder Undo drücken und neu ansetzen
- Wirkung
- Anpassungen ohne Change-Request-Budget
Nennen Sie uns einen Ablauf. Wir zeigen ihn als Agent.
In der Demo bauen wir gemeinsam einen kleinen Workflow – mit KI-Baustein, echtem Datensatz und Protokoll. Danach wissen Sie, ob das für Sie trägt.
WORKFLOW-BAUSTEINE
Zwölf Abläufe aus dem Alltag
Alle abgebildet mit Bausteinen, die im Workflow-Designer zur Verfügung stehen – ohne eine Zeile Code.
Rechnungseingang automatisieren
Rechnungs-PDFs aus dem Postfach holen, per KI auslesen, Eingangsrechnung anlegen – inklusive Lieferantenabgleich.
Support-Postfach triagieren
Jede Mail bekommt Kategorie, Dringlichkeit und den richtigen Vorgang. Der Rest läuft wie immer – nur ohne Vorsortieren.
Neuer Kontakt: CRM anreichern
Bei Anlage einer Adresse holt der Workflow Firmeninformationen über ein MCP-Werkzeug und schreibt sie in die vorgesehenen Felder.
Dokument in die Wissensbasis
Ein neues Dokument wird extrahiert, klassifiziert, verknüpft und in die RAG-Collection aufgenommen – ab sofort im Chat beantwortbar.
KI-Antwortvorschlag für Mails
Zu jeder eingehenden Anfrage liegt ein Antwortentwurf bereit – mit Kundenhistorie im Kontext, aber ohne dass jemand auf Senden drückt.
Bild-Anhänge auswerten
Fotos vom Einsatz werden per Vision-Modell beschrieben, verschlagwortet und dem Prüfprotokoll zugeordnet.
Mahnlauf mit Kontext
Nicht die gleiche Mahnung an alle: Der Ton richtet sich nach Beziehung, Historie und Höhe – als Entwurf zur Freigabe.
Tägliche KPI-Mail an die GF
Kennzahlen deterministisch aus SQL, Einordnung und Priorisierung von der KI, Zustellung um 06:30.
Externe API mit Fehlerzweig
Statusabfragen bei Partnersystemen mit Retry, Timeout und sauberem Fehlerpfad – kein stiller Abbruch.
Mehrstufige Rechnungsfreigabe
Betragsgrenzen entscheiden, wer freigeben muss. Der Workflow pausiert am Formular, bis jemand entschieden hat.
Lead-Scoring
Neue Leads werden angereichert, bewertet und dem passenden Vertriebler zugewiesen – mit Begründung im Datensatz.
Nächtlicher Export an Partner
Daten aufbereiten, übertragen, Ergebnis protokollieren – und bei Fehlern jemanden wecken, der es merken soll.
Die unbequeme Frage zuerst: Was, wenn die KI Mist baut?
Das ist die Frage, an der KI-Projekte im Mittelstand scheitern – und die meisten Anbieter beantworten sie mit einem Haftungsausschluss. Wir beantworten sie mit Architektur.
- Schreiben nur über die reguläre SchichtKein Direktzugriff auf Tabellen. Jeder Schreibvorgang durchläuft Berechtigungen, Validierungen und Workflows – wie eine Eingabe im Formular.
- Whitelist statt VollzugriffDie KI kennt nur explizit freigegebene Entitäten, Felder, Suchen, Auswahllisten und Reports – mit KI-tauglichen Namen und Beschreibungen.
- Doppelte VerteidigungslinieVerbotene Werkzeuge fehlen bereits in der Werkzeugliste; ein trotzdem versuchter Aufruf wird serverseitig abgewiesen.
- Lückenloses AuditJeder Werkzeugaufruf mit Nutzer, Zeit, Parametern und Ergebnis – intern und extern, auswertbar wie jede andere Kennzahl.
- Freigabe als NormalfallSchreibende Agenten liefern Entwürfe. „Ändern und freigeben“ ist der Knopf, der Akzeptanz schafft.
- Undo als KnopfÄnderungen kommen als Paket mit Diff-Vorschau. Zurücknehmen ist eine Aktion, kein Datenbank-Restore.
Kein Prompt gegen Ihre Rechte
Selbst wenn jemand versucht, den Assistenten zu überreden: Die Rechteprüfung sitzt nicht im Prompt, sondern im Server.
Kosten und Nutzen sichtbar
Token- und Werkzeugnutzung werden protokolliert – je Nutzer, Profil und Agent. Damit lässt sich der Nutzen belegen statt behaupten.
Zugangsdaten im gesicherten Speicher
API-Schlüssel und Postfach-Kennwörter liegen als Referenzen im gesicherten Speicher, nicht im Klartext in einer Konfiguration.
HÄUFIGE FRAGEN ZU VEMAS.AI
Technisch nachgefragt
Welche Sprachmodelle unterstützt Vemas.AI
Ionos, Anthropic Fable, Azure, AWS, Google, OpenAI GPT-6 astra, und lokale Modelle über Ollama – austauschbar konfiguriert, nicht fest verdrahtet. Sie können pro KI-Profil und pro Aufgabe entscheiden, welches Modell arbeitet: ein kleines lokales für Klassifikation, ein großes für Textentwürfe.
Was ist der MCP-Server und wozu brauche ich ihn?
Das Model Context Protocol ist der De-facto-Standard dafür, wie KI-Anwendungen auf Fremdsysteme zugreifen. Vemas stellt einen vollwertigen MCP-Server bereit: Damit kann Ihr KI-Client – etwa Claude Desktop – mit Ihren Vemas-Daten arbeiten, ohne dass wir eine Sonderschnittstelle bauen. Authentifizierung läuft über OAuth2 mit PKCE und vollständiger Discovery; Rechte und Protokollierung sind dieselben wie im internen Chat.
Wie verhindert Vemas, dass die KI Unsinn erfindet?
Durch Arbeitsteilung. Zahlen, Fristen und Zustände kommen aus der Datenbank – über Reports und Werkzeuge mit festen Verträgen. Das Sprachmodell erklärt, priorisiert und formuliert, aber es rechnet nicht. Wo Struktur gebraucht wird, arbeiten wir mit JSON-Schema-Ausgaben, deren Parsing geprüft wird. Anomalie-Erkennung läuft deterministisch in SQL; die KI bekommt nur die Treffer zu sehen.
Was kostet die KI im Betrieb?
Bei lokalen Modellen: Ihre Hardware, sonst nichts. Bei Cloud-Modellen entstehen Token-Kosten, die Vemas vollständig protokolliert – pro Nutzer, pro Profil, inklusive Cache-Treffern. Sie sehen also, was die KI kostet, und können Kontingente setzen. Wir rechnen bewusst nicht pro Agentenlauf ab.
Können wir eigene Agenten und Workflows bauen?
Ja – das ist der Normalfall, nicht die Ausnahme. Der Workflow-Designer enthält über 30 Bausteine, darunter KI-Abfrage, strukturierte Extraktion, Bildanalyse, MCP-Werkzeugaufruf, HTTP, n8n und RAG. Auslöser sind Datensatz-Ereignisse oder Zeitpläne. Ihre Key-User arbeiten damit selbst; wir begleiten den Einstieg.
Was ist heute produktiv und was ist Roadmap?
Produktiv: KI-Chat mit Kontext und Werkzeugnutzung, MCP-Server mit Rechte-Whitelist und Audit, RAG über Ihre Dokumente, KI-Bausteine im Workflow-Designer, Formular-Konfiguration per Chat mit Vorschau. Im Ausbau: die dedizierte Agenten-Laufzeit mit Freigabestufen, Genehmigungs-Oberfläche, Budgets und Undo-Paketen für beliebige Agenten-Schreibvorgänge. Wir sagen Ihnen in der Demo, was Sie heute sehen und was demnächst kommt.
KI im ERP – ohne Blindflug.
Wir zeigen Ihnen ehrlich, was heute läuft, was im Ausbau ist und was wir bewusst nicht versprechen.