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Kompetenzen

Leads qualifizieren
Angebote erstellen
Aufgaben koordinieren
Protokolle erfassen
Vertrieb automatisieren
Preise abgleichen

Paul Pipeline

Agent für Aufgaben, Projekte und Vertrieb

Paul Pipeline ist ein KI-Agent für Aufgaben, Projekte und Vertrieb. Er findet und qualifiziert Leads, fasst Protokolle zusammen und erstellt Angebote und Aufgaben.

Die Story

Die Ideenfabrik bietet von der Folie am Schaufenster über Lichtwerbung und Websites bis zur Markenstrategie vieles aus einer Hand. Für den Vertrieb heißt das: Fast jede Firma könnte etwas davon brauchen, aber kaum eine braucht alles. Entscheidend ist, mit dem richtigen Thema zur richtigen Firma zu kommen. Das verlangt Vorarbeit: Wer ist die Firma, was macht sie, und was davon könnte ihr helfen?

Paul Pipeline ist unser Agent für den Vertrieb. Er übernimmt diese Vorarbeit, damit unser Team seine Zeit in Gespräche stecken kann statt in Recherche.

Paul sieht, welche Firmen auf unserer Website waren, welche Seiten sie aufgerufen haben und wie lange sie geblieben sind. Dann recherchiert er die Firma im Netz, liest ihr Impressum, sucht Ansprechpartner und ordnet sie einer Branche zu. Dazu nimmt er Kennzahlen der Branche aus der amtlichen Statistik, etwa Umsatz, Wertschöpfung und die übliche Firmengröße. Am Ende stehen ein Vorschlag, welche unserer Leistungen zu der Firma passen, eine Einstufung von A1 bis C3 und ein kurzer Bericht in unserem internen Chat. Neue Leads sucht Paul auch selbst: Er kombiniert Branche, Leistung und Ort zu Suchanfragen und legt passende Firmen als Leads an.

Paul arbeitet dort, wo wir arbeiten. In unseren IDF-Apps beantwortet er Fragen wie „Was steht diese Woche an?“ und zeigt die passenden Aufgaben. Nach Rückfrage verschiebt er eine Fälligkeit oder trägt Protokollpunkte in die richtige Sitzung ein. Wer nach einem Termin seine handschriftliche Mitschrift fotografiert, schickt Paul das Foto. Er liest die Seiten, zerlegt sie in Protokollpunkte und markiert jedes Wort, das er nicht sicher lesen kann. Im Chat schreibt er mit uns Angebote: Er fragt nach, nimmt Leistungen und Textbausteine aus unserem Katalog und liefert am Ende ein PDF. Und er hält die Preise unserer Leistungen zwischen unseren Apps und dem Shop gleich. Ändert jemand einen Preis direkt im Shop, fragt Paul im Chat nach, welcher gilt.

Im Vertrieb zählt jeder Satz, den wir beim Kunden sagen. Deshalb soll Paul streng trennen, was er weiß und was er nur vermutet. Dafür gelten drei Regeln:

Was er belegen kann, hält er fest.
Was er nur vermutet, hinterfragt er.
Was sich widerspricht, lässt er weg, bis es geklärt ist.

Die Prüfungen, die das sicherstellen, bauen wir gerade. Paul bekommt sie als Erster.

Jede Angabe trägt mit, worauf sie beruht: Quelle, Fundstelle und Datum. Daraus ergibt sich ihre Vertrauensstufe, von vermutet über gehört und belegt bis doppelt belegt. Welche Quelle wie viel zählt, legt eine Rangliste fest, und jeder Beleg hat ein Verfallsdatum. Die Stufe tippt niemand ein, auch Paul nicht. Sie ergibt sich aus den Belegen. Eine Rechnung aus belegten Zahlen kann belegt sein. Ein Schluss bleibt eine Vermutung, so plausibel er klingt.

Vermutet Paul etwas, sucht er weiter: im Netz, in Quellen, die er schon geprüft hat, oder mit einer Frage an uns im Chat. Was jemand aus unserem Team im Gespräch mit dem Kunden erfährt, fließt als gehört ein, mit Namen. Zum Schluss prüft Paul, ob eine Angabe der Beziehung zum Kunden überhaupt dient. Was für unser Gespräch nichts bedeutet, kommt nicht in den Datensatz, auch wenn es stimmt. So bekommt unser Team Angaben, auf die es sich stützen kann, und sieht am Datensatz, wie gut jede belegt ist.

Damit Paul sich daran hält, setzen wir die Regeln im Agent Harness um, dem Drumherum um das Sprachmodell. Das Modell schlägt vor und nennt seine Fundstelle. Ob ein Vorschlag in den Datensatz kommt, entscheiden feste Prüfungen, die sich nicht überreden lassen. Jede Angabe hinterlässt dabei eine Spur: woher sie kam, welche Stufe sie hatte und welcher Stand von Paul sie geschrieben hat. Dieselben Regeln gelten für alle unsere Agenten, etwa für Toni Tool, wenn er Sicherheitsangaben aus Datenblättern zieht, auf die Sam Safety seine Gefährdungsbeurteilungen stützt.

Paul bereitet vor, ein Mensch entscheidet. Er liefert Berichte, Entwürfe, Angebote und den Vorschlag, wen wir anrufen. Nach außen spricht immer jemand aus unserem Team. Sobald wir es zulassen, darf Paul Kunden auch selbst fragen, etwa ob eine Angabe noch aktuell ist. Behaupten darf er dabei nur, was belegt ist.

Für uns heißt das: Wir gehen vorbereitet ins Gespräch. Wir wissen, was die Firma macht, welche Leistung zu ihr passen könnte und worauf diese Einschätzung beruht. Die Recherche übernimmt Paul, das Gespräch führen wir.

Und nicht zuletzt ist auch Paul an keinen Anbieter gebunden. Der Agent Harness funktioniert mit jedem modernen Sprachmodell, auch selbst gehostet im Unternehmen. Welches Modell welche Daten sehen darf, legen wir künftig je Datenklasse fest, etwa für personenbezogene Daten oder Geschäftsgeheimnisse. Den Unterschied macht unser Kontext: Ein lokal laufendes Modell mit gutem Kontext ist nützlicher als ein Premium-Modell ohne.

FAQ

Häufige Fragen

Viele Themen haben wir über die Jahre bearbeiten und viele Fragen konnten wir beantworten. Hier finden Sie viele Informationen.

  • Broke Leads erkennen Sie an typischen Signalen schon vor dem Angebot. Achten Sie auf:

    • die Frage nach dem Preis als Erstes, noch bevor Bedarf oder Nutzen geklärt sind
    • den Wunsch nach der günstigsten Lösung statt der passenden
    • fehlende Entscheidungsbefugnis oder kein festes Budget
    • unrealistische Erwartungen an Umfang und Ergebnis

    Ein einzelnes Signal genügt nicht. Erst das Muster macht die Einschätzung verlässlich. Stellen Sie in der Vertriebsqualifizierung früh gezielte Rückfragen zu Budget, Bedarf und Entscheidungsweg, um passende von zahlungsschwachen Anfragen zu trennen.

  • Teilweise: Die Datensätze liegen in unseren eigenen Systemen, zur Auswertung schicken unsere Agenten wie Toni Tool und Paul Pipeline Texte an ein Sprachmodell in der Cloud, derzeit Claude von Anthropic. Ihre Meldungen laufen über Slack, Suchanfragen gehen an Suchdienste wie Google.

    Je Datenklasse legen wir intern fest, welches Modell welche Daten sehen darf. Für personenbezogene Daten und Geschäftsgeheimnisse wie Kalkulationen ist ein lokales Modell vorgesehen, das bei uns oder bei Ihnen im Haus läuft. Bis es die nötige Qualität erreicht, verarbeitet das Cloud-Modell auch diese Daten. Mit passender Hardware lassen sich alle Aufgaben der Agenten an ein lokales Modell übergeben.

  • Kurz gesagt: Ein Chatbot antwortet. Ein KI-Agent handelt.

    Ein Chatbot wartet auf eine Eingabe, sucht eine passende Antwort und gibt sie aus. Damit ist seine Aufgabe meistens erledigt. Ein KI-Agent dagegen erkennt selbständig, was zu tun ist, leitet die Schritte ein und arbeitet mit anderen Systemen zusammen.

    Konkret bei uns: Toni führt Buch über Werkzeug und Material und meldet werktags, was noch bestellt werden muss. Paul recherchiert Firmen, die auf unserer Website waren, stuft sie ein und schreibt mit uns Angebote. Beide arbeiten ohne Wartemodus: das ist der eigentliche Sprung gegenüber einem Chatbot.

  • Broke Leads filtern Sie am wirksamsten, bevor sie im Vertrieb landen, über klare Qualifizierung und eine Positionierung, die die richtigen Anfragen anzieht. Definieren Sie zuerst Ihr Wunschkundenprofil (Ideal Buyer Persona) und richten Sie Ihre Ansprache darauf aus. Sprechen Sie Budget und Entscheidungsweg früh im Gespräch an, statt es zu vermeiden.

    Positionierung und Preis wirken dabei als Vorfilter: Wer Qualität und Nutzen klar kommuniziert und den Preis nicht versteckt, spricht passende Anfragen an. Ein strukturierter Qualifizierungsprozess, manuell oder KI-gestützt, hält die Pipeline sauber und lenkt Vertriebszeit auf die Anfragen mit echter Kaufabsicht.

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In der Ideenfabrik arbeiten Team und KI-Agenten zusammen. Dafür nutzen Sie die IDF-Apps, um Aufgaben und vieles mehr schnell und effizient gemeinsam zu umzusetzen.

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