Die besten Enterprise-KI-Assistenten nach Kategorie und Anwendungsfall

Enterprise-KI-Assistenten und Enterprise-KI-Agenten sind intelligente Softwareprogramme, die Mitarbeitern helfen, ihre Aufgaben mithilfe von künstlicher Intelligenz – insbesondere generativer KI und natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) – effizienter zu erledigen. Es kann jedoch schwierig sein, den passenden für Ihr Unternehmen zu finden.

Wir haben 24 Enterprise-KI-Assistenten und -Agenten untersucht und getestet und unsere Ergebnisse in drei Kernkategorien gegliedert:

• Wissensassistenten
• IT- & Supporttools
• Workflow-Builder

Funktionen und Preise der besten Enterprise-KI-Assistenten und -Agenten

Wissensassistenten

*Preise basieren auf einem Modell pro Benutzer und Monat. „Free“ weist darauf hin, dass eine kostenlos Version des Tools verfügbar ist.

Siehe Kategorieerklärungen.

k. A. bedeutet, dass keine öffentlichen Informationen gefunden wurden.

Multikanal gibt an, ob der Assistent/Agent über mehrere Kanäle hinweg arbeitet, in denen Mitarbeiter arbeiten, z. B. Slack, Teams, E-Mail, Web-Apps, mobile Apps, CRM-Systeme, IT-Portale usw.

Governance legt fest, ob der Assistent/Agent Schutzmaßnahmen (RBAC, Berechtigungen, Richtlinienkontrollen) umfasst.

Tidio Lyro

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

Lyro verbindet sich mit vorhandenen Help-Center-Inhalten der Benutzer und lernt, wie es antwortet. Es verwendet die von Ihnen bereitgestellten Informationen und Anweisungen, sodass die Antworten markentreu und korrekt bleiben.

Hauptfunktionen:

• Markentreue Antworten: Antwortet basierend auf von Benutzern genehmigten Inhalten und Richtlinien.
• 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 gewinnen und Aufgaben in Geschäfts-Apps zu erledigen. Es wurde für Unternehmen entwickelt, die AWS nutzen und KI in ihre Cloud-Infrastruktur integrieren möchten.

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

Hauptfunktionen:

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

ONYX Assistant

ONYX Assistant ist ein sicherer Unternehmens-Chatbot, der Mitarbeitern hilft, Fragen zu stellen, Daten zu analysieren und Arbeitsabläufe mit privaten Unternehmens-Tools abzuschließen.

Es wurde für Wissensarbeiter entwickelt, die mit großen Dokumenten arbeiten, und unterstützt jeden LLM-Anbieter oder selbst gehostetes Modell.

Unsere Erfahrung:

ONYX ist einfach zu bedienen und erfordert fast kein Training. Auch wenn es Antworten in hochgeladenen Dokumenten verpassen kann, macht es seine Arbeit gut, indem es öffentliche Informationen nutzt. Das macht es nützlich für allgemeine Fragen, selbst wenn interne Daten nicht ausreichen.

Hauptfunktionen:

• Open Source & modular: Code, Benutzeroberflächen und Pipelines anpassen.
• Dokumentenbezogene Berechtigungen: Vererbt Zugriffsregeln automatisch.
• Datenschutz: Bietet Air-Gap-Bereitstellungsoptionen.

Glean Assistant

Glean Assistant ist eine KI-Lösung, die alle Unternehmensdokumente und Webdaten an einem Ort durchsucht und klare, mit Quellen versehene Antworten liefert. Das Release vom Februar 2026 ermöglicht es Benutzern, das KI-Modell auszuwählen, das die Assistenten-Konversationen steuert.

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

Hauptfunktionen:

• Quellenangaben: Jede Antwort zeigt, woher sie stammt.
• Kontextbezogene Hilfe: Funktioniert in bestehenden Apps, sodass niemand die Tools wechseln muss.
• Gemischte Datenanalyse: Verarbeitet sowohl strukturierte (Tabellenkalkulationen) als auch unstrukturierte (Chat-Threads) Daten.
• Sprachzusammenarbeit in Echtzeit: Ermöglicht natürliche Sprachinteraktion im hands-kostenlos 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 Sprachmodellen von Mistral für den Unternehmenseinsatz zu interagieren. Es hostet KI-Agenten, die auf Benutzerdaten und Arbeitsabläufe zugeschnitten sind, und bietet Such-, Recherche-, Kreativ- und Analysetools.

Hauptfunktionen:

• Full-Stack-Kontrolle: Anpassung von Modellen, Schnittstellen und Workflows.
• Modular: Eigene Tools und Code der Unternehmen frei einbinden.

IT- & Supporttools

Splunk KI Assistant

Splunk KI 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 Worten und arbeitet innerhalb der Splunk-Oberfläche.

Hauptfunktionen:

• Domänenexpertise: Abgestimmt auf IT-Operationen und Sicherheitsüberwachung.
• Eingebetteter Workflow: Kein Wechsel der Tools, Abfragen direkt starten.

Moveworks

Moveworks verwendet autonome KI, um die Mitarbeiterunterstützung und Workflows über viele Unternehmenssysteme hinweg in mehreren Sprachen zu automatisieren.

Es beantwortet Fragen zu verschiedenen Abteilungen, darunter IT, Personal, Finanzen, Produktion und Vertrieb, in über 100 Sprachen. Moveworks automatisiert sich wiederholende Aufgaben wie Passwort-Resets, Urlaubsanfragen und Rechnungsverarbeitung über Apps, Portale und Browser hinweg.

Hauptfunktionen:

• Multi-App-Ausführung: Autonome Ausführung von Aufgaben über mehrere Apps hinweg.

Workflow-Builder

LunarTech Phoenix

LunarTech Phoenix ist ein KI-Assistent, der Produktivität und Innovation steigert, Arbeitsabläufe automatisiert und die Entscheidungsfindung in produkt-, service- und technologieorientierten Unternehmen verbessert.

Es bringt KI-Unterstützung direkt in die Arbeitsabläufe und Tools von Entwicklern, 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.

Hauptfunktionen:

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

Sana Agents

Sana Agents sind KI-Arbeitsplatztools, die Aufgaben und Arbeitsabläufe basierend auf Unternehmenswissen automatisieren. Es automatisiert mehrstufige Aufgaben wie die Aktualisierung eines CRM oder die Gehaltsabrechnung und erscheint in Slack und anderen wichtigen Apps.

Unsere Erfahrung:

Sana ist ebenfalls einfach zu bedienen und hat eine kurze Lernkurve. Allerdings hat es Schwierigkeiten, Antworten in hochgeladenen Dokumenten zu finden, und die Nutzung öffentlicher Informationen ist nicht immer genau. Eine hilfreiche Funktion ist, dass es die Quelle jeder Antwort anzeigt, was das Vertrauen und die Klarheit verbessert.

Hauptfunktionen:

• No-Code-Design: Visuelles No-Code-Ablaufdesign.
• Parallele Aktionen: Führt mehrere Aufgaben gleichzeitig aus.
• Unternehmenssicherheit: 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 setzt Agenten mit benutzerdefinierten UIs oder API-Endpunkten ein.

Hauptfunktionen:

• No-Code-Design: Bauen und Starten ohne Code schreiben.
• Branchenvorlagen: Vorgefertigte Arbeitsabläufe für Behörden, Versicherungen, Bildung und mehr.

Aisera Assistant

Aisera Assistant ist ein Enterprise-KI-Tool, das Aufgaben automatisiert, Fragen beantwortet und Supportprobleme kanalübergreifend mit natürlichen Gesprächen löst. Es fasst Protokolle und Dokumente zusammen, generiert Wissensartikel, löst Tickets automatisch und prognostiziert IT-Vorfälle.

Hauptfunktionen:

• 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 verrichten.

Es konzentriert sich darauf, Agenten von kleinen Pilotprojekten in die Produktion zu überführen. Anstelle von isolierten Bots unterstützt Frontier „KI-Mitarbeiter“, die den Unternehmenskontext verstehen, Tools nutzen und innerhalb klarer Regeln arbeiten.

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

Hauptfunktionen:

• Agentenausführungsumgebung: Ermöglicht Agenten, über Daten zu schlussfolgern, Code auszuführen, Tools zu verwenden und mehrstufige Aufgaben abzuschließen.
• Offenes Ökosystem: Unterstützt die Integration mit eigenen Agenten und Drittanbieter-Tools unter Verwendung offener Standards.
• Identität und Berechtigungen: Jeder Agent hat definierten Zugang, Rollen und Schutzmaßnahmen für sichere Nutzung.

Beam KI

Beam KI-Agenten automatisieren routinemäßige Back-Office-Operationen durch Integrationen mit aktuellen internen Systemen (CRM, ERP usw.) und Datenbanken.

Die Agentenautomatisierung von Beam KI ist in zwei Kategorien unterteilt:

• Kommunikationsanwendungsfälle (z. B. Kundenbetreuung oder Lieferanten-/Händlerkontakte)
• Geschäftsabläufe zur Datenextraktion/-eingabe (z. B. Rechnungsverarbeitung und Auftragsverwaltung)

Workato Agentic

Workato Agentic ermöglicht Geschäftsanwendern den Zugriff auf KI-Agenten, die Genies genannt werden. Es gibt vorgefertigte Genies (z. B. für Vertrieb und Personal) und Unternehmen können auch eigene Genies erstellen. Genies verfügen über granulare Governance-Steuerungen und haben Zugang zum Geschäftskontext, sodass sie

• Auf Benutzeranfragen unter Berücksichtigung der Berechtigungen dieses Benutzers antworten
• Ihre Aktivitäten auf ihren Fokusbereich beschränken, um Halluzinationen zu begrenzen.

IBM Watsonx Orchestrate

IBM Watsonx Orchestrate integriert sich mit gängigen Geschäftsanwendungen 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 zu nutzen (Kontakte aus der Datenbank finden, eine Tabelle dieser Kontakte erstellen und sie dann per E-Mail versenden).

Empfehlungen für Käufer

Untersuchen Sie die agentischen Fähigkeiten Ihrer Unternehmens-Orchestrierungsplattform (z. B. Ihr iPaaS oder Automatisierungsanbieter Ihrer Wahl). Sie wird wahrscheinlich der Anbieter Ihrer Enterprise-KI-Agenten sein. Sie haben dort Ihre Automatisierungsabläufe; sie können mit Enterprise-KI-Agenten über eine Text-/Sprachschnittstelle unternehmensweit zugänglich gemacht werden.

Investieren Sie in flexible und erweiterbare Plattformen. Dies ist eine aufstrebende Technologie. Sie möchten beispielsweise nicht mit begrenzten Optionen zur Auswahl von LLMs dastehen.

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

• Wie viel Aufwand wird es erfordern, unser Governance-Modell in die Plattform einzugeben?
• Welche Herausforderungen begegnen den ersten Benutzern?

5 ausgeprägte Fähigkeiten von Enterprise-KI-Agenten

1. Eine allgegenwärtige Text- oder Sprachschnittstelle zur Interaktion mit Mitarbeitern haben

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

Quelle: Salesforce²

2. Auf die Wissensbasis des Unternehmens zugreifen

Ein generischer Agent hat im Unternehmenskontext nur begrenzten Wert. Agenten müssen auf die Wissensbasis eines Unternehmens zugreifen können, um über die Unternehmensrichtlinien informiert zu sein. Er kann Folgendes durchführen:

• Kontextbezogene Suche: Der KI-Agent kann Suchen innerhalb der Wissensbasis durchführen und dabei die Nuancen geschäftsspezifischer Terminologie und die Beziehungen zwischen verschiedenen kontextspezifischen Informationen verstehen.
• Hierarchisches Verständnis: Der Agent kann komplexe, hierarchische Wissensstrukturen navigieren und die Datenarchitektur des Unternehmens verstehen, einschließlich Kategorien, Unterkategorien und Metadaten.

Zum Beispiel kann ein KI-Kundensupport-Agent auf die Produkt- und Rückgaberichtlinien-Datenbanken eines Unternehmens zugreifen. Ebenso kann ein KI-Marketing-Agent auf Kundendatenanalyse-Datenbanken zugreifen, um durch Marketingkontext informiert zu sein.

3. Aktionen auf Unternehmenssystemen durchführen

Auf Systemen eingesetzte Agenten müssen in der Lage sein, an komplexen Arbeitsabläufen und Prozessen in verschiedenen Unternehmensfunktionen wie Finanzen, Personal, Lieferkette und Kundenservice teilzunehmen. Sie können:

• Daten abfragen.
• Bestimmte auszuführende Aktionen (z. B. Dateneingabe, Berichterstellung, Kundensupport) systemübergreifend bestimmen.
• API-Integrationen basierend auf den definierten Zielen ausführen, um mit Unternehmenssystemen zu kommunizieren.

4. Kontextspezifische Schutzmaßnahmen bereitstellen, um Fehler zu minimieren

Multi-Agent-Systeme benötigen kontextuelle Schutzmaßnahmen und Governance. Dies hilft, Missbrauch zu reduzieren und Agenten zu fundieren.

Betrachten Sie zum Beispiel einen Kundenservice-Agenten. Kunden können ein Gespräch mit dem Agenten initiieren und die Rückgabe eines bestimmten Produkts anfordern. Eingabeschutzmaßnahmen können helfen zu beurteilen, ob die Person, die Informationen sucht, berechtigt ist, das Modell zu aktivieren und die Informationen zu erhalten.

Ohne Schutzmaßnahme:

• Prompt: „How many customers you’ve served today“
• Antwort: „Ich habe 45 Kunden bedient“

Mit Schutzmaßnahmen:

• Prompt: „How many customers you’ve served today“
• Antwort: „Entschuldigung, aber dabei kann ich nicht helfen.“

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

Ohne ein Audit-Log würden Unternehmen die Möglichkeit verlieren, einen granularen Überblick über ihre Prozesse zu haben. Unternehmen investieren Millionen in den Kauf von Process-Mining-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 mit Folgendem protokolliert werden:

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

Der KI-Agent kann dann einen zentralen Protokollierungsdienst (z. B. Elasticsearch, Splunk oder eine benutzerdefinierte Datenbank) zum Speichern der Audit-Logs verwenden.

Für weitere Hintergründe, warum Enterprise-KI-Agenten jetzt angeboten werden:

Verpassen Sie nicht unsere Benchmarks und datengestützten Erkenntnisse. Die Schaltfläche öffnet Google; die Auswahl von AIMultiple bestätigt, dass Sie AIMultiple häufiger in den Google-Suchergebnissen sehen möchten.

Als bevorzugte Quelle hinzufügen

LLM-basierte Chatbots vs. Enterprise-KI-Agenten

LLMs haben mit der Arbeit an Text ohne jegliche Planung begonnen. Enterprise-KI-Agenten können mit Unternehmenssystemen arbeiten und ihre Aktionen planen.

Aktionen vs. Text

LLMs werden für die kausale Sprachmodellierung trainiert, die eine Sequenz von Text-Token als Eingabe nimmt und die Wahrscheinlichkeitsverteilung für das nächste Token zurückgibt. Zum Beispiel kann die Eingabe von „John bought…“ in einen LLM-basierten Chatbot zu einem Vorschlag wie „a laptop“ führen.

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

Allgemeiner Arbeitsablauf eines LLM, der das nächste Wort vorhersagt³

Daher können LLMs Text manipulieren (z. B. fesselnde Gespräche führen, Fragen beantworten, Code schreiben). Allein können LLMs jedoch nicht im Internet surfen, Code ausführen oder Daten aus einer Wissensbasis abrufen. Für solche Aufgaben benötigen sie Zugang zu Unternehmenssystemen. Mit KI-Agenten können wir LLMs externe Fähigkeiten hinzufügen.

Planung

In agentischer KI werden LLMs verwendet, um Aufgaben in kleinere Teilkomponenten zu zerlegen, die Ergebnisse potenzieller Aktionen zu bewerten, Aktionen durchzuführen 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 abschneidet. Der KI-Agent profitiert von mehreren LLM-Aufrufen und einem extern erforderlichen System zum Planen, Denken, Bewerten und Ausführen von Aufgaben.

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

Reflexion: Das LLM überprüft seine eigene Arbeit, um festzustellen, wie es verbessert werden kann.

HumanEval-Codierungs-Leistungsbenchmark⁵

Grounding

Ohne Grounding beeinträchtigen Halluzinationen die Verwendbarkeit von LLMs als Agenten. Mit jedem Schritt im Prozess (z. B. Planen, Bewerten) steigt die Wahrscheinlichkeit von Halluzinationen. Enterprise-KI-Agenten verwenden mehrere Ansätze, um sich zu fundieren:

• Suche in Unternehmenswissensbasen 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. Beispielsweise würde von einem Verkäufer nicht erwartet, eine Rechnung zu bezahlen oder auf eine interne IT-Anfrage zu antworten.
• Fokus: Wenn ein KI-Agent auf Finanzen fokussiert ist, wird er keine Aktionen im IT-Bereich erwarten, was es einfacher macht, die auszuführenden Aktionen auszuwählen.

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

• KI-Excel-Tools
• Agentic AI Finance Tools
• Chatbots
• Kundensupport-Agenten

Kategorien von Enterprise-KI-Plattformen

Kategorie Wissensassistenten

Diese Lösungen helfen Mitarbeitern, Informationen in Dokumenten, Apps und Nachrichten eines Unternehmens zu finden, um schnell und detailliert Antworten auf Fragen zu liefern. Teams nutzen sie, um Zeit zu sparen und sich wiederholende Arbeiten zu reduzieren.

Kategorie Workflow-Builder

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

Kategorie IT- & Supporttools

Diese Tools helfen IT-Teams, Support-Mitarbeitern und Angestellten, technische Probleme schneller zu lösen. Sie können Fragen beantworten, 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  = {{Die besten Enterprise-KI-Assistenten nach Kategorie und Anwendungsfall}},
  year   = {2026},
  month  = may,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/enterprise-ai-assistant}},
  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 19. Mai 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.

Branchenanalystin

Folgen auf

Ezgi hat einen Doktortitel in Betriebswirtschaftslehre mit Spezialisierung auf Finanzen und arbeitet als Branchenanalystin bei AIMultiple. Sie treibt Forschung und Erkenntnisse an der Schnittstelle von Technologie und Wirtschaft voran, mit Fachkenntnissen in den Bereichen Nachhaltigkeit, Umfrage- und Sentimentanalyse, KI-Agenten-Anwendungen im Finanzwesen, Antwortmaschinenoptimierung, Firewall-Management und Beschaffungstechnologien.

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