Top Enterprise AI Assistants by Kategorie & Anwendungsfall

Enterprise-AI-Assistenten und Enterprise-AI-Agenten sind intelligente Softwareprogramme, die Mitarbeitern helfen, ihre Arbeit mithilfe künstlicher Intelligenz, insbesondere generativer KI und natürlicher Sprachverarbeitung (NLP), effizienter zu erledigen. Die Suche nach dem passenden Assistenten für Ihr Unternehmen kann jedoch schwierig sein.

Wir haben 24 Enterprise-AI-Assistenten und -Agenten untersucht und getestet und unsere Erkenntnisse in drei Kernkategorien unterteilt:

• Wissensassistenten
• IT- & Support-Tools
• Workflow-Ersteller

Funktionen & Preise der Top Enterprise-AI-Assistenten & -Agenten

Wissensassistenten

*Die Preise basieren auf einem Modell pro Benutzer und Monat. „Kostenlos" bedeutet, dass eine free Version des Tools verfügbar ist.

Kategorieerklärungen ansehen.

N/A bedeutet, dass keine öffentlichen Informationen gefunden wurden.

Multi-Channel gibt an, ob der Assistent/die Agentin über mehrere Kanäle hinweg funktioniert, in denen Mitarbeiter arbeiten, wie z. B. Slack, Teams, E-Mail, Web-Apps, Mobile-Apps, CRM-Systeme, IT-Portale usw.

Governance definiert, ob der Assistent/die Agentin Sicherheitsvorkehrungen (RBAC, Berechtigungen, Richtlinienkontrollen) umfasst.

Tidio Lyro

Tidio Lyro ist ein KI-Kundenservice-Agent für Websites und Online-Shops. Es hilft Unternehmen, Kundenfragen automatisch zu beantworten, ohne ihre aktuellen Tools zu ändern.

Lyro verbindet sich mit dem bestehenden Inhalt des Helpdesks der Benutzer und lernt, wie es antworten soll. Es verwendet nur die Informationen und Anweisungen, die Sie bereitstellen, sodass die Antworten markengerecht und genau bleiben.

Hauptmerkmale:

• Markenkonforme Antworten: Reagiert ausschließlich auf genehmigte Inhalte und Richtlinien der Benutzer.
• Flexible Automatisierung: Kann komplexere Aufgaben übernehmen, wenn Sie die Anweisungen anpassen.

Amazon Q Business

Amazon Q Business ist ein generativer KI-Assistent, der Mitarbeitern hilft, Fragen zu stellen, Einblicke zu erhalten und Arbeiten innerhalb von Business-Apps abzuschließen. Es ist für Unternehmen konzipiert, die AWS nutzen und eine KI-Integration mit der Cloud-Infrastruktur wünschen.

Es beantwortet Fragen aus Dokumenten, Bildern und Datenbanken und ermöglicht es Benutzern, leichte KI-Apps zu erstellen, indem sie Bedürfnisse in einfachen Worten beschreiben.

Hauptmerkmale:

• Q-Apps: App-Erstellung und -Freigabe in einem Schritt.
• Multimodale Unterstützung: Verarbeitet Text, Audio, Bilder und Video.

ONYX Assistant

ONYX Assistant ist ein sicherer Enterprise-Chatbot, der Mitarbeitern hilft, Fragen zu stellen, Daten zu analysieren und Workflows mit privaten Unternehmenswerkzeugen abzuschließen.

Es ist für Wissensarbeiter konzipiert, die mit großen Dokumenten umgehen, und unterstützt jeden LLM-Anbieter oder selbst gehostetes Modell.

Unsere Erfahrung:

ONYX ist einfach zu bedienen und erfordert fast keine Schulung. Obwohl es Antworten in hochgeladenen Dokumenten verpassen kann, leistet es bei öffentlichen Informationen gute Arbeit. Dies macht es nützlich für allgemeine Fragen, selbst wenn interne Daten nicht ausreichen.

Hauptmerkmale:

• Open Source & modular: Code, Benutzeroberflächen und Pipelines anpassen.
• Dokumentenbezogene Berechtigungen: Greift automatisch auf Zugriffsregeln zu.
• Datenschutz: Bietet Optionen für air-gapped-Bereitstellungen.

Glean Assistant

Glean Assistant ist eine KI-Lösung, die alle Unternehmensdokumente und Webdaten an einem Ort durchsucht und klare, quellenbasierte Antworten liefert. Die Veröffentlichung im Februar 2026 ermöglicht es Benutzern, auszuwählen, welches KI-Modell die Assistant-Gespräche antreibt.

Es durchsucht Dokumente, Nachrichten und Apps von einem Ort aus, fasst Dateien und Daten in einfacher Sprache zusammen und ermöglicht es Benutzern, in Slack, Zoom oder anderen Tools zu bleiben, während sie Hilfe erhalten.

Hauptmerkmale:

• Quellenangaben: Jede Antwort zeigt, woher sie stammt.
• Kontextbezogene Hilfe: Funktioniert in bestehenden Apps, damit Menschen nicht die Tools wechseln müssen.
• Mixed-Datenanalyse: Verarbeitet sowohl strukturierte (Tabellenkalkulationen) als auch unstrukturierte (Chat-Threads) Daten.
• Echtzeit-Sprachzusammenarbeit: Ermöglicht natürliche Sprachinteraktion im hands-free-Modus. Diese Funktion wurde im Februar 2026 eingeführt.¹

Mistral Le Chat

Le Chat ist eine konversationelle KI-Schnittstelle von Mistral, die Benutzern hilft, mit den Mistral-Sprachmodellen für den Unternehmenseinsatz zu interagieren. Es hostet KI-Agenten, die auf Benutzerdaten und Workflows zugeschnitten sind, und bietet Such-, Forschungs-, Kreativ- und Analysetools.

Hauptmerkmale:

• Vollständige Kontrolle: Modelle, Schnittstellen und Workflows anpassen.
• Modular: Eigene Tools und Code von Unternehmen frei einbinden.

Splunk AI Assistant

Splunk AI Assistant hilft IT-Teams, natürliche Sprache in Splunk-Abfragen zu übersetzen und Maschinendaten zu analysieren, um die Fehlerbehebung zu beschleunigen. Es wandelt natürliche Sprache in SPL-Abfragen um, erklärt komplexe SPL-Konzepte in einfachen Begriffen und arbeitet innerhalb der Splunk-Schnittstelle.

Hauptmerkmale:

• Domänenexpertise: Auf IT-Betrieb und Sicherheitsüberwachung abgestimmt.
• Integrierter Workflow: Kein Tool-Wechsel, Abfragen direkt starten.

Moveworks

Moveworks verwendet autonome KI, um Mitarbeiterunterstützung und Workflows in vielen Organisationssystemen in mehreren Sprachen zu automatisieren.

Es beantwortet Fragen zu verschiedenen Abteilungen, einschließlich IT, HR, Finanzen, Produktion und Vertrieb, in über 100 Sprachen. Moveworks automatisiert sich wiederholende Aufgaben wie Passwortzurücksetzung, PTO-Anfragen und Rechnungsverarbeitung über Apps, Portale und Browser hinweg.

Hauptmerkmale:

• Multi-App-Ausführung: Autonome Multi-App-Aufgabenausführung.

Workflow-Ersteller

LunarTech Phoenix

LunarTech Phoenix ist ein KI-Assistent, der hilft, die Produktivität und Innovation zu steigern, Workflows zu automatisieren und die Entscheidungsfindung in Produkt-, Dienstleistungs- und Technologieunternehmen zu verbessern.

Es bringt KI-Unterstützung direkt in Entwickler-Workflows und -Tools, indem es sich auf interne Tools, private Daten und die Einhaltung strenger Zugriffskontrollen konzentriert. LunarTech Phoenix bietet hohe Sicherheit mit On-Premise-Hosting und isolierten Umgebungen.

Hauptmerkmale:

• Phoenix-Plattform: Bietet Dutzende von Tools für Inhalte, Branding und Innovation.

Sana Agents

Sana Agents sind Workplace-KI-Tools, die dabei helfen, Aufgaben und Workflows basierend auf Unternehmenswissen zu automatisieren. Es automatisiert mehrstufige Aufgaben wie die Aktualisierung eines CRM oder die Lohnabrechnung und erscheint in Slack und anderen wichtigen Apps.

Unsere Erfahrung:

Sana ist auch einfach zu bedienen mit einer kurzen Lernkurve. Es hat jedoch Schwierigkeiten, Antworten in hochgeladenen Dokumenten zu finden, und die Verwendung öffentlicher Informationen ist nicht immer genau. Eine hilfreiche Funktion ist, dass es die Quelle jeder Antwort anzeigt, was Vertrauen und Klarheit verbessert.

Hauptmerkmale:

• No-Code-Design: Visuelles Flussdesign ohne Code.
• Parallele Aktionen: Führt mehrere Aufgaben gleichzeitig aus.
• Enterprise-Sicherheit: Spiegelt bestehende Berechtigungen wider und hält Daten sicher und privat.

StackAI

StackAI ermöglicht No-Code-KI-Automatisierung für Back-Office-Teams mit Branchenvorlagen und starker Sicherheitskonformität. Es ermöglicht nicht-technischen Benutzern, KI-Agenten zu erstellen und Agenten mit benutzerdefinierten UIs oder API-Endpunkten bereitzustellen.

Hauptmerkmale:

• No-Code-Design: Erstellen und Starten ohne Code zu schreiben.
• Branchenvorlagen: Vorgefertigte Workflows für Regierung, Versicherung, Bildung und mehr.

Aisera Assistant

Aisera Assistant ist ein Enterprise-KI-Tool, das Aufgaben automatisiert, Fragen beantwortet und Support-Probleme über Kanäle hinweg mit natürlichen Gesprächen löst. Es fasst Protokolle und Dokumente zusammen, generiert Wissensartikel und löst Tickets automatisch und sagt IT-Vorfälle voraus.

Hauptmerkmale:

• Hyperflows: Automatisiert komplexe, mehrstufige Workflows mit natürlicher Sprache.
• AIOps-Integration: Erkennt und behebt Probleme, bevor sie auftreten.
• Multimodal & mehrsprachig: Unterstützt alle Kanäle und Sprachen.

OpenAI Frontier

OpenAI Frontier ist eine Plattform, die Unternehmen hilft, KI-Agenten zu erstellen, bereitzustellen und zu verwalten, die echte Arbeit im gesamten Unternehmen leisten.

Es konzentriert sich darauf, Agenten von kleinen Pilotprojekten in die Produktion zu überführen. Anstatt isolierter Bots unterstützt Frontier „KI-Kollegen", die Unternehmenskontext verstehen, Tools nutzen und innerhalb klarer Regeln arbeiten.

Es funktioniert mit bestehenden Systemen, Daten und Cloud-Einrichtungen. Unternehmen müssen ihre aktuelle Infrastruktur nicht ersetzen.

Hauptmerkmale:

• Agenten-Ausführungsumgebung: Ermöglicht es Agenten, über Daten zu reasoning, Code auszuführen, Tools zu nutzen und mehrstufige Aufgaben abzuschließen.
• Offenes Ökosystem: Unterstützt die Integration mit hausinternen Agenten und Tools von Drittanbietern unter Verwendung offener Standards.
• Identität und Berechtigungen: Jeder Agent hat definierte Zugriffe, Rollen und Sicherheitsvorkehrungen für die sichere Nutzung.

Beam AI

Beam AI-Agenten automatisieren Routine-Back-Office-Operationen über Integrationen mit aktuellen internen Systemen (CRM, ERP usw.) und Datenbanken.

Die Agentenautomatisierung von Beam AI ist in zwei Kategorien unterteilt:

• Kommunikationsanwendungsfälle (wie Kundenunterstützung oder Lieferanten-/Verkäuferkontakte)
• Geschäftsworkflows für Datenextraktion/-eingabe (wie Rechnungsverarbeitung und Auftragsverwaltung)

Workato Agentic

Workato Agentic ermöglicht es Geschäftsanwendern, auf KI-Agenten namens Genies zuzugreifen. Es gibt vorgefertigte Genies (z. B. für Vertrieb und HR) und Unternehmen können auch ihre eigenen Genies erstellen. Genies haben granulare Governance-Kontrollen und haben Zugriff auf Geschäftskontext, was es ihnen ermöglicht,

• Auf Benutzeranfragen zu antworten, wobei die Berechtigungen dieses Benutzers berücksichtigt werden
• Ihre Aktivitäten auf ihren Fokusbereich zu beschränken und Halluzinationen zu begrenzen.

IBM Watsonx Orchestrate

IBM Watsonx Orchestrate integriert sich mit gängigen Business-Anwendungen wie Salesforce, SAP und Workday. Wenn ein Benutzer eine Anfrage an IBM Watsonx Orchestrate sendet, zielt es darauf ab, grundlegende Fähigkeiten (Hinzufügen einer Zeile zu einer Tabelle) oder komplexe Fähigkeiten (Finden von Kontakten aus der Datenbank, Erstellen einer Tabelle dieser Kontakte und dann Senden einer E-Mail an sie) zu nutzen.

Empfehlungen für Käufer

Untersuchen Sie die agentic Fähigkeiten Ihrer Enterprise-Orchestrierungsplattform (z. B. Ihres iPaaS oder Automatisierungsanbieters Ihrer Wahl). Es wird wahrscheinlich der Anbieter Ihrer Enterprise-KI-Agenten sein. Sie haben Ihre Automatisierungsflüsse dort; sie können über eine Text-/Sprachschnittstelle mit Enterprise-KI-Agenten im gesamten Unternehmen zugänglich gemacht werden.

Investieren Sie in flexible und erweiterbare Plattformen. Dies ist eine aufkommende Technologie. Zum Beispiel möchten Sie nicht mit begrenzten Optionen stecken bleiben, um LLMs auszuwählen.

Governance und Zuverlässigkeit sind entscheidend. Enterprise-Automatisierung ohne Governance-Mechanismen oder hohe Zuverlässigkeitsraten ist ein Rezept für Katastrophen. Ihr PoC muss die Governance-Mechanismen untersuchen. Wichtige Fragen sind:

• Wie viel Aufwand wird es kosten, unser Governance-Modell in die Plattform einzugeben?
• Welche Herausforderungen wurden von den ersten Benutzern festgestellt?

Entdecken Sie weitere unserer Benchmarks und datengestützten Erkenntnisse in der Google-Suche.

Als bevorzugte Quelle hinzufügen

5 eindeutige Fähigkeiten von Enterprise-KI-Agenten

1. Eine allgegenwärtige Text- oder Sprachschnittstelle haben, um mit Mitarbeitern zu interagieren

KI-Agenten müssen zugänglich sein, um nützlich zu sein. Sie müssen im Messaging-System des Unternehmens (z. B. Slack, MS Teams) präsent sein und bereit sein, auf Sprach- und Textschnittstellen zu reagieren.

Quelle: Salesforce²

2. Zugriff auf die Wissensdatenbank des Unternehmens haben

Ein generischer Agent ist im Unternehmenskontext von begrenztem Wert. Agenten müssen in der Lage sein, auf die Wissensdatenbank eines Unternehmens zuzugreifen, um über die Richtlinien des Unternehmens informiert zu sein. Es kann Folgendes durchführen:

• Kontextbewusste Suche: Der KI-Agent kann Suchen innerhalb der Wissensdatenbank durchführen und die Nuancen unternehmensspezifischer Terminologie und die Beziehungen zwischen verschiedenen kontextspezifischen Informationen verstehen.
• Hierarchisches Verständnis: Der Agent kann komplexe, hierarchische Wissensstrukturen navigieren und die Datenarchitektur der Organisation verstehen, einschließlich Kategorien, Unterkategorien und Metadaten.

Beispielsweise kann ein KI-Kundensupport-Agent auf Produkt- und Rückgaberichtlinien-Datenbanken eines Unternehmens zugreifen. Ebenso kann ein KI-Marketing-Agent auf Kundendatenbanken zugreifen, um durch Marketingkontext informiert zu werden.

3. Aktionen auf Enterprise-Systemen durchführen

Agenten, die auf Systemen bereitgestellt werden, müssen in der Lage sein, an komplexen Workflows und Prozessen in verschiedenen Unternehmensfunktionen wie Finanzen, HR, Lieferkette und Kundenservice teilzunehmen. Sie können:

• Daten abfragen.
• Spezifische Aktionen zur Durchführung bestimmen (z. B. Dateneingabe, Berichtserstellung, Kundensupport) über Systeme hinweg.
• API-Integrationen basierend auf den definierten Zielen ausführen, um mit Enterprise-Systemen zu kommunizieren.

4. Kontextspezifische Sicherheitsvorkehrungen bereitstellen, um Fehler zu minimieren

Multi-Agent-Systeme benötigen kontextbezogene Sicherheitsvorkehrungen und Governance. Dies hilft, Missbrauch zu reduzieren und Agenten zu verankern.

Beispielsweise betrachten Sie einen Kundenservice-Agenten. Kunden können eine Diskussion mit dem Agenten initiieren und nach der Rückgabe eines bestimmten Produkts fragen. Eingangs-Sicherheitsvorkehrungen können dabei helfen, zu bewerten, ob die Person, die Informationen sucht, die Befugnis hat, das Modell zu aktivieren und die Informationen zu erhalten.

Ohne eine Sicherheitsvorkehrung:

• Prompt: „Wie viele Kunden haben Sie heute bedient"
• Antwort: „Ich habe 45 Kunden bedient"

Mit Sicherheitsvorkehrungen:

• Prompt: „Wie viele Kunden haben Sie heute bedient"
• Antwort: „Entschuldigung, aber ich kann dabei nicht helfen."

5. Alle Aktionen in einem detaillierten Audit-Protokoll für die Prozessanalyse protokollieren

Ohne ein Audit-Protokoll würden Unternehmen die Möglichkeit verlieren, eine granulare Ansicht ihrer Prozesse zu haben. Unternehmen investieren Millionen in den Kauf von Prozessmining-Lösungen, um auf solche Protokolldaten zuzugreifen; sie sollten die Chance nicht verpassen, zugängliche Protokolldateien zu generieren, die Benutzeraktionen detailliert beschreiben.

Wenn ein Endbenutzer mit einem KI-Agenten interagiert, sollte jede Aktion, die der KI-Agent ausführt, als Eintrag protokolliert werden mit:

• Ein Zeitstempel: Der genaue Zeitpunkt, zu dem die Aktion ausgeführt wurde.
• Aktionsbeschreibung: Eine detaillierte Beschreibung der durchgeführten Aktion.
• Benutzer- und Agenten-ID: Identifikator für den KI-Agenten oder Benutzer, der die Aktion initiiert hat.
• Betroffenes System und Modul: Das spezifische Enterprise-System oder Modul, in dem die Aktion ausgeführt wurde.
• Eingabedaten: Alle Eingabedaten oder Parameter, die vom KI-Agenten für die Aktion verwendet wurden.
• Ergebnis: Das Ergebnis der Aktion (z. B. Erfolg, Fehler, Fehlercode).

Der KI-Agent kann dann einen zentralen Logging-Dienst (z. B. Elasticsearch, Splunk oder eine benutzerdefinierte Datenbank) verwenden, um die Audit-Protokolle zu speichern.

Für weiteren Kontext, warum Enterprise-KI-Agenten jetzt angeboten werden:

LLM-basierte Chatbots vs Enterprise-KI-Agenten

LLMs begannen, ohne Planung an Text zu arbeiten. Enterprise-KI-Agenten können mit Enterprise-Systemen arbeiten und ihre Aktionen planen.

Aktionen vs Text

LLMs sind für kausale Sprachmodellierung trainiert, die eine Sequenz von Text-Token als Eingabe nimmt und die Wahrscheinlichkeitsverteilung für das nächste Token zurückgibt. Wenn Sie beispielsweise „John kaufte..." in einen LLM-basierten Chatbot eingeben, kann dies zu einem Vorschlag wie „einen Laptop" führen.

Diese LLM-Token-Vorhersagefähigkeiten werden auf großen Mengen von Internettext trainiert.

Allgemeiner Arbeitsablauf eines LLM, das das nächste Wort vorhersagt³

Daher können LLMs Text manipulieren (z. B. ansprechende Gespräche führen, Fragen beantworten, Code schreiben). Allerdings können LLMs allein nicht im Internet surfen, Code ausführen oder Daten aus einer Wissensdatenbank abrufen. Für solche Aufgaben benötigen sie Zugriff auf Enterprise-Systeme. Mit KI-Agenten können wir LLM externe Fähigkeiten hinzufügen.

Planung

In agentic AI werden LLMs verwendet, um Aufgaben in kleinere Unterkomponenten zu zerlegen, die Ergebnisse potenzieller Aktionen zu bewerten, Aktionen auszuführen und ihre Konsequenzen zu bewerten. Dies ermöglicht es ihnen, komplexere Prozesse abzuschließen.

Unterschiede zwischen Enterprise-KI-Agenten und traditionellen Chatbots:

„Plan-and-Execute"-Diagramm für KI-Agenten⁴

Zu den Vorteilen dieser „Plan-and-Execute"-Agenten gehören:

• Explizite langfristige Planung
• Fähigkeit, kleinere/schwächere Modelle für die Ausführungsphase und größere/bessere Modelle für den Planungsschritt zu nutzen.

Dies zeigt, warum ein Agent Aufgaben mühelos erledigen kann, während ein Chatbot unterdurchschnittlich abschneiden wird. Der KI-Agent profitiert von mehreren LLM-Aufrufen und einem extern erforderlichen System für Planung, Denken, Bewertung und Ausführung von Aufgaben.

Der Leistungsbenchmark des GPT-Modells zeigt diesen Punkt. Das GPT-3.5-Modell, das in einer Reflexionsschleife (95 %) eingewickelt ist, übertrifft GPT-4 (~65 %) beim Zero-Shot-Prompting (Ausführen einer Aufgabe ohne vorherige Beispiele oder spezifisches Training).

Reflexion: Der LLM überprüft seine eigene Arbeit, um festzustellen, wie sie verbessert werden kann.

Human Eval Coding-Leistungsbenchmark⁵

Verankerung

Ohne Verankerung schaden Halluzinationen der LLM-Benutzbarkeit als Agenten. Mit jedem Schritt im Prozess (z. B. Planung, Bewertung) steigt die Wahrscheinlichkeit von Halluzinationen. Enterprise-KI-Agenten verwenden mehrere Ansätze, um sich zu verankern:

• Suchen in Enterprise-Wissensdatenbanken nach Fakten
• Kontext: Wenn ein Benutzer aus der Vertriebsabteilung den Agenten anruft, kann diese Tatsache verwendet werden, um den Lösungsraum für Aktionen erheblich zu reduzieren. Zum Beispiel würde von einem Verkäufer nicht erwartet, dass er eine Rechnung bezahlt oder auf eine interne IT-Anfrage antwortet
• Fokus: Wenn ein Enterprise-KI-Agent auf Finanzen fokussiert ist, wird es nicht erwarten, Aktionen im IT-Bereich durchzuführen, was es einfacher macht, zu wählen, welche Aktionen durchzuführen sind.

Hier haben wir uns auf Enterprise-KI-Assistenten und -Copilots mit breiten Automatisierungsfähigkeiten konzentriert. Wir haben auch Enterprise-KI-Assistenten behandelt, die für spezialisierte Anwendungsfälle entwickelt wurden, einschließlich:

• KI-Excel-Tools
• Agentic AI Finance Tools
• AP (Accounts Payable) KI-Anwendungen
• Chatbots
• Kundensupport-Agenten

Kategorien von Enterprise-KI-Plattformen

Kategorie Wissensassistenten

Diese Lösungen helfen Menschen, Informationen innerhalb der Dokumente, Apps und Nachrichten eines Unternehmens zu finden, um Antworten auf Fragen schnell und detailliert zu liefern. Teams nutzen sie, um Zeit zu sparen und wiederholte Arbeit zu reduzieren.

Kategorie Workflow-Ersteller

Diese Assistenten ermöglichen es Benutzern, Aktionen durchzuführen, Aufgaben zu automatisieren und Schritte in einem Prozess zu befolgen. Teams nutzen sie, um Zeit bei sich wiederholender Arbeit wie dem Senden von E-Mails oder dem Aktualisieren von Datensätzen zu sparen.

Kategorie IT- & Support-Tools

Diese Tools helfen IT-Teams, Support-Agenten und Mitarbeitern, technische Probleme schneller zu lösen. Sie können auf Fragen antworten, Tickets erstellen oder Lösungen finden, indem sie sich mit dem Helpdesk und Überwachungssystemen verbinden.

Diese Forschung zitieren

Wählen Sie das Format, das zu Ihrem Veröffentlichungsort passt. Wenn Sie die Link-Version in Ihr CMS einfügen, bleibt der Backlink erhalten.

@misc{phd2026,
  author = {PhD., Ezgi Arslan,},
  title  = {{Top Enterprise AI Assistants by Kategorie & Anwendungsfall}},
  year   = {2026},
  month  = may,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/enterprise-ai-assistant}},
  note   = {AIMultiple. Retrieved Mai 19, 2026}
}

Referenzlinks

1.

Glean’s Latest AI Assistant Moves Every Employee from Insight to Execution | Glean Press

2.

Agentforce: The AI Agent Platform | Salesforce

3.

How to Get Better Outputs from Your Large Language Model | NVIDIA Technical Blog

NVIDIA Developer

4.

langgraph/examples/plan-and-execute/plan-and-execute.ipynb at main · langchain-ai/langgraph · GitHub

5.

GPT-4 Technical Report

Ezgi Arslan, PhD.

Branchenanalyst

Folgen auf

Ezgi besitzt einen Doktortitel in Betriebswirtschaftslehre mit Schwerpunkt Finanzen und arbeitet als Branchenanalystin bei AIMultiple. Sie treibt Forschung und Erkenntnisse an der Schnittstelle von Technologie und Wirtschaft voran und verfügt über Expertise in den Bereichen Nachhaltigkeit, Umfrage- und Stimmungsanalyse, KI-Agentenanwendungen im Finanzwesen, Optimierung von Antwortsystemen, Firewall-Management und Beschaffungstechnologien.

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