Was ist agentische KI – und was bringt sie dem Mittelstand?
Agentische KI heißt: ein KI-System, das nicht nur auf einzelne Anweisungen antwortet, sondern selbstständig analysiert und Ergebnisse erklärt. Adaptrix bringt genau das in den Mittelstand – als agentischer KI-Datenanalyst. Verbinden Sie Ihre Daten: Adaptrix baut automatisch einen Semantik-Layer, beantwortet Fragen in klarer Sprache und erklärt die Treiber mit SHAP-basierter Ursachenanalyse. Selbst gehostet, EU-souverän, zum festen Jahrespreis mit 0 € pro Token.
See it work
Ask in plain language. Get an explained, cited decision.
One question routes through specialised agents — schema, SQL, forecast, root cause and governance — and lands as an auditable answer with the evidence attached.
Director· Operations workspace
DemoWill we hold our 95% on-time delivery target this quarter?
Director Highanswer in 11.8s
- Analysing on-time delivery
- Scanning orders + shipments
- Ranking the drivers of the change
- Formatting the explained answer
scan Scan shipments · 1.2M rowsfilter Filter the current quarteraggregate Aggregate on-time delivery by segmentrank Rank driver contributions
Late inbound from one supplier cascades to 3 assembly lines.
Why on-time delivery movednet -3 pts
- 60% of the moveSupplier B late inbound-1.8 pts
- Line 3 changeover time-0.8 pts
- Transit / weather-0.4 pts
Adaptrix recommends
- Dual-source Supplier B critical parts
- Add a 2-day inbound buffer on Line 3
Projected · recover to 94% on-time by Q1
GDPR · checkpoints cleanSQL + provenance attachedAudit logged
Ask a follow-up…
Illustrative scenario shown in a demo workspace — figures for demonstration, not a customer result.
0 €
pro Token – fester Jahrespreis, keine nutzungsbasierte KI-Rechnung
Minuten
von der verbundenen Quelle bis zur ersten erklärten Antwort
0
Data Scientists nötig für die erste Auswertung
Die Angaben beschreiben das Produktmodell von Adaptrix, kein konkretes Kundenergebnis.
Warum kommt ein kleines Team nicht an die Antworten in seinen eigenen Daten?
Die meisten Analysewerkzeuge setzen ein Data-Team voraus. Erst modelliert jemand das Warehouse, definiert jede Kennzahl und baut Dashboards – dann gibt es Antworten. Im Mittelstand fehlt diese Rolle oft, und so bleiben die Daten ungenutzt, während aus dem Bauch heraus entschieden wird.
Kein Modell-Layer: Rohtabellen aus SAP, Stripe oder dem CRM beantworten keine Geschäftsfragen, solange niemand die Kennzahlen definiert.
Kein Analyst im Haus: Data Scientists einzustellen ist langsam und teuer – und eine einzelne Person wird zum Engpass.
Dashboards ohne das 'Warum': Selbst wenn Charts existieren, zeigen sie, was sich geändert hat, nicht welche Treiber es verursacht haben.
Wie arbeitet ein agentischer KI-Datenanalyst tatsächlich?
Eine Pipeline von der verbundenen Quelle bis zur erklärten, menschlich freigegebenen Aktion – ganz ohne vorheriges Modellierungsprojekt.
1
Verbinden
Verbinden Sie SAP, Snowflake, Salesforce, Stripe und mehr über kontrollierte Konnektoren. Die Daten werden in Ihre eigene Umgebung eingelesen.
2
Semantik-Layer bauen
Beim Verbinden baut Adaptrix automatisch Ihren Semantik-Layer und Knowledge Graph – Entitäten, Kennzahlen und Beziehungen – mit menschlicher Freigabe und verfeinert ihn laufend im Betrieb.
3
Fragen
Stellen Sie Fragen in natürlicher Sprache. Ein selbst gehostetes Modell versteht die Absicht und fragt das kontrollierte Modell ab – ohne SQL, ohne externen API-Aufruf.
4
Erklären
Erhalten Sie das 'Warum' mit SHAP-basierter Ursachen- und Treiberanalyse – keine bloße Korrelation, die Sie nicht belegen können.
5
Handeln
Richten Sie proaktive Warnungen bei KPI-Verletzungen ein und lassen Sie den Analysten menschlich freigegebene Aktionen vorschlagen – jeder Schritt revisionssicher protokolliert.
KI-Datenanalyst vs. Data-Team einstellen – der ehrliche Vergleich
| Dimension | Adaptrix KI-Analyst | Data-Team einstellen |
|---|---|---|
| Zeit bis zur ersten Antwort | Minuten nach dem Verbinden einer Quelle | Wochen bis Monate Modellierung vorab |
| Semantik-Layer | Automatisch beim Verbinden, menschlich freigegeben | Von Hand durch einen Analysten modelliert |
| Kostenmodell | Fester Jahrespreis, 0 € pro Token | Gehälter plus Tooling, laufend |
| Erklärbarkeit | SHAP-basierte Treiberanalyse integriert | Abhängig von der Zeit des Analysten |
| Datenresidenz | Selbst gehostet, EU-souverän, ohne Datenkopie | Abhängig vom zusammengestellten Stack |
Ein allgemeiner Vergleich eines agentischen KI-Analysten mit dem Aufbau eines eigenen Data-Teams. Ihre Situation kann abweichen.
Was verändert ein KI-Analyst für jede Rolle am Tisch?
Dieselbe Engine beantwortet drei sehr unterschiedliche Fragen – für den Operator, die Finanzleitung und die Sicherheitsverantwortung.
Für den Operator / VP RevOps
Fragen Sie 'Warum ist die Pipeline letztes Quartal eingebrochen?' und erhalten Sie eine belegbare, priorisierte Antwort in klarer Sprache – ohne auf ein Ticket zu warten.
Für den CFO
Keine KI-Steuer. Ein fester Jahrespreis mit 0 € pro Token bedeutet: Die Analysekosten steigen nicht mit der Zahl Ihrer Fragen.
Für den CDO / CISO
Selbst gehostet auf Ihrem eigenen Kubernetes, EU-souverän und ohne Datenkopie – Daten gehen nicht an einen Dritt-KI-Anbieter. (Sekundär, aber es räumt den Einkauf frei.)
Für das Team ohne Analyst
Der Semantik-Layer wird beim Verbinden für Sie gebaut – Antworten ohne Einstellung oder vorheriges Modellierungsprojekt.
Ist ein agentischer KI-Analyst das Richtige für Sie?
Stärken
- Antworten ohne Data-Team – der Semantik-Layer entsteht automatisch beim Verbinden, mit menschlicher Freigabe.
- Erklärt das 'Warum' mit SHAP-basierter Ursachenanalyse, nicht nur Korrelation.
- Planbare Kosten: fester Jahrespreis, 0 € pro Token, keine nutzungsbasierte KI-Rechnung.
- Selbst gehostet und EU-souverän – Ihre Daten gehen nie an eine Dritt-KI.
Abzuwägende Kompromisse
- Eine fokussierte Entscheidungsmaschine mit bewusst begrenzten Dashboards – keine pixelgenaue BI-Reporting-Suite.
- Aktionen sind menschlich freigegeben und Warnungen proaktiv; es ist kein vollständig autonomes System, das unbeaufsichtigt handelt.
- Eigene Objekte, ein Self-Service-Dashboard-Builder und White-Label sind auf der Roadmap, heute noch nicht verfügbar.
“Ein KI-Analyst soll nicht den fehlenden Analysten ersetzen – er soll einem kleinen Team die Antwort, das 'Warum' und den Prüfpfad geben, ohne vorheriges Modellierungsprojekt.”
Mehr entdecken
Leitfäden und Lösungen auf demselben selbst gehosteten, semantik-first Fundament.
KI-Datenanalyst – häufige Fragen
Was ist agentische KI?
Agentische KI bezeichnet KI-Systeme, die Aufgaben selbstständig planen und ausführen, statt nur auf einzelne Anweisungen zu antworten. In der Datenanalyse heißt das: Die KI zerlegt eine Geschäftsfrage in Analyseschritte, prüft die Daten, rechnet nach und liefert eine erklärte Antwort. Adaptrix bringt agentische KI als selbst gehosteten KI-Datenanalysten in den Mittelstand.
Gibt es einen KI-Datenanalysten, der selbst gehostet läuft?
Ja. Adaptrix läuft mit selbst gehosteten offenen Modellen auf Ihrem eigenen Kubernetes oder auf der souveränen EU-Infrastruktur von Adaptrix – Ihre Daten und Prompts gehen nie an einen Dritt-KI-Anbieter.
Geht ein KI-Datenanalyst ohne Preis pro Token?
Ja. Adaptrix nutzt einen festen Jahrespreis mit 0 € pro Token – keine nutzungsbasierte KI-Rechnung, die Kosten steigen also nicht mit der Zahl Ihrer Fragen. Der öffentliche Einstieg liegt bei 2.500 €/Monat; größere Stufen auf Anfrage.
Brauche ich ein Data-Team dafür?
Nein. Adaptrix baut Ihren Semantik-Layer und Knowledge Graph beim Verbinden automatisch, mit menschlicher Freigabe – Antworten ohne Einstellung oder vorheriges Modellierungsprojekt.
Ist es eine BI-Plattform oder eine Entscheidungsmaschine?
Eine Entscheidungsmaschine. Adaptrix beantwortet Geschäftsfragen und erklärt die Treiber, mit bewusst begrenzten Dashboards – es ist keine vollständige BI-Reporting-Suite.
Erklärt es, warum sich eine Zahl geändert hat, oder zeigt es nur den Chart?
Es erklärt das 'Warum' mit SHAP-basierter Ursachen- und Treiberanalyse und ordnet die Faktoren hinter einer Veränderung, statt sie nur darzustellen. Wir nennen das Treiberanalyse, keinen Kausalitätsbeweis.
Wie autonom ist es?
Es fährt proaktive Warnungen bei KPI-Verletzungen und schlägt Aktionen zur menschlichen Freigabe vor. Es ist kein vollständig autonomes System, das unbeaufsichtigt handelt.
Sehen Sie, was ein kleines Team seine Daten fragen kann
Buchen Sie eine Tour durch den agentischen KI-Analysten – verbunden, erklärt und selbst gehostet.
Fragen Sie nach dem Warum.
Bringen Sie eine echte Frage aus Ihrem Unternehmen mit und sehen Sie die Antwort live – mit Begründung, Quellen und Rechenweg – oder rechnen Sie zuerst aus, was es Ihnen spart.