Mehr als die Hälfte der deutschen Unternehmen setzt inzwischen KI ein, sagt das ifo. Nur 23 Prozent haben Regeln dafür, sagt Bitkom. In den Erstgesprächen, die ich führe, sieht das so aus: Alle haben ChatGPT oder Copilot, jemand aus dem Team hat drei Abläufe in n8n gebaut, und der Prozess, der wirklich Zeit frisst, läuft immer noch über eine Person und ein Postfach. Dieser Leitfaden vergleicht neun deutsche Anbieter, die versprechen, genau das zu ändern, nach dem, was sie bauen, was es kostet und wer danach verantwortlich ist.
Das Wichtigste in Kürze
- „KI-Agentur“ bezeichnet drei verschiedene Käufe. Beratung und Training, eine Chat-Plattform im Abo, oder Software, die als Projekt in eure Systeme gebaut wird. Nur der dritte Kauf liefert einen Agenten, der eine Aufgabe übernimmt. Klärt vor dem ersten Gespräch, welchen ihr meint, sonst vergleicht ihr Angebote, die nichts miteinander zu tun haben.
- Ein Preis auf der Website ist die Ausnahme. Vier von neun Anbietern nennen einen Einstiegspreis, zwei einen Preis für etwas Gebautes, einer einen Preis für den Betrieb. „Auf Anfrage“ heißt in der Praxis: Rechnet mit dem Doppelten des günstigsten genannten Preises für dieselbe Stufe.
- Ein Logo ist kein Ergebnis. Logo-Wände haben alle neun. Eine Zahl neben einem Kundennamen haben drei, und bei zweien stammt sie vom Anbieter selbst. Fragt nach dem Kunden, den ihr anrufen dürft.
- Fast niemand bleibt im vierten Monat verantwortlich. Der Prototyp endet mit einer Übergabe, die Plattform mit einem Wartungsvertrag für die Plattform. Wer nach dem Go-live für Evals, Modellwechsel und Regressionen geradesteht, ist die Frage, nach der ich diese Liste sortiert habe.
- Für eine Chat-Plattform ist eine Agentur die falsche Adresse. Langdock, CompanyGPT und ChatGPT Enterprise lösen ein anderes Problem als ein Agent. Welches, steht unten, und für die meisten Unternehmen ist es das Problem, das zuerst kommt.
Warum KI-Agenten 2026 anders gekauft werden
Zwei Jahre lang war die Frage in Unternehmen: Welches Werkzeug geben wir unseren Leuten? Die ist beantwortet. Die Frage, die jetzt auf dem Tisch liegt, ist eine andere, und sie verändert, wen man dafür anruft.
Alle haben ein Werkzeug, wenige haben einen Prozess
Die Zahlen sind eindeutig. 54,5 Prozent der deutschen Unternehmen nutzen KI (ifo, Juni 2026), 91 Prozent halten sie für geschäftskritisch und 82 Prozent erhöhen die Budgets (KPMG, 2025). Gleichzeitig haben nur 23 Prozent Regeln für die Nutzung (Bitkom), was im Alltag heißt: Die Leute nutzen, was sie privat kennen, und niemand weiß, was in welchem Chat landet.
Was ich in Gesprächen sehe, passt dazu. Der Chat ist da. Ein paar Kolleginnen haben sich Assistenten gebaut. Aber der Auftragseingang, der als PDF in elf Formaten kommt, wird immer noch von einer Person abgetippt, und die Support-Triage kostet jeden Morgen zwei Stunden. Ein Werkzeug für alle löst das nicht. Das löst ein Stück Software, das genau diese eine Aufgabe übernimmt, und dafür gibt es in Deutschland erstaunlich wenige Anbieter.
Der interne Champion trägt es nicht mehr allein
Der häufigste Grund, warum wir einen Auftrag nicht bekommen, ist übrigens nicht ein Wettbewerber auf dieser Liste. Es ist jemand im Unternehmen, der sagt: Das machen wir selbst. Und oft ist das im ersten Jahr richtig. Jemand mit Neugier und einem n8n-Account bekommt viel hin.
Das Problem kommt im zweiten Jahr. Die Abläufe laufen, aber niemand pflegt sie. Ein Lieferant ändert sein Rechnungslayout, der Ablauf liest falsch, und es fällt drei Wochen später auf, weil sich ein Kunde beschwert. Der Champion ist inzwischen befördert oder hat gekündigt. Das ist der Moment, in dem Unternehmen anfangen, nach einer Agentur zu suchen, und in dem sie merken, dass die meisten Angebote am Übergabetag enden.
Was „Agent“ bedeutet, entscheidet den Einkauf
Langdock definiert Agenten in seiner eigenen Dokumentation als „spezialisierte Chatbots“ mit gespeichertem Kontext. Beam AI definiert sie als zielgerichtete Software, die Kontext wahrnimmt, Optionen abwägt und über Werkzeuge handelt. Das sind zwei völlig verschiedene Dinge, die denselben Namen tragen, und beide Definitionen sind für ihren Zweck in Ordnung.
Für den Einkauf heißt das: Fragt jeden Anbieter, was er unter Agent versteht, bevor ihr über Preise sprecht. Unsere Definition ist eng, weil wir Software bauen: Ein Agent hat einen Auslöser, Werkzeuge mit einer Freigabegrenze, einen Eval-Satz und eine Kennzahl, und er läuft, ob jemand einen Chat öffnet oder nicht. Wer euch einen Chatbot mit Wissen verkauft, verkauft etwas Nützliches. Aber keinen Agenten in diesem Sinn.
Die stille Pflicht aus dem EU AI Act
Die lauten Fristen des AI Act, die für Hochrisiko-Systeme, wurden auf Dezember 2027 verschoben. Zwei leise Pflichten gelten schon: Artikel 4 verlangt seit Februar 2025 KI-Kompetenz bei den Beschäftigten, Artikel 50 seit August 2026 Transparenz gegenüber Menschen, die mit KI interagieren. Für Artikel 4 gibt es übrigens kein direktes Bußgeld; wer euch damit Angst macht, verkauft ein Training.
Für den Kauf eines Agenten ist etwas anderes wichtiger. Ihr seid der Betreiber im Sinne des Gesetzes. Ihr behaltet Identität, Rechte, Daten und Freigaben. Ein Anbieter, der euch die Software baut und betreibt, muss das so aufsetzen, dass diese Rolle bei euch bleibt. Fragt danach.
Chatbot, Assistent, Agent
Diese drei Wörter werden auf Anbieterseiten austauschbar benutzt. Sie sind es nicht.
- Ein Chatbot beantwortet Fragen aus einer Wissensbasis. Jemand tippt, er antwortet. Nützlich für den Helpdesk, für Onboarding, für die interne Suche.
- Ein Assistent hilft einer Person bei ihrer Arbeit: Texte entwerfen, zusammenfassen, recherchieren, im Kontext eines Dokuments oder Postfachs. Copilot, ChatGPT, Langdock. Die Person bleibt am Steuer.
- Ein Agent übernimmt eine Aufgabe. Er wird ausgelöst, ob jemand da ist oder nicht, handelt über Werkzeuge in euren Systemen, holt sich eine Freigabe, wo eine Aktion Risiko trägt, und berichtet gegen eine Zahl. Niemand tippt.
Der KPI-Wechsel: von Nutzern zu Prozessen
Plattformen berichten Adoption. Merck meldet 33.000 Nutzer auf Langdock und 3.000 von Mitarbeitenden gebaute Assistenten, und das ist für eine Plattform die richtige Zahl. Für einen Prozess ist sie die falsche. Ob 200 Leute chatten, sagt nichts darüber, ob der Auftragseingang schneller geworden ist.
Ein Agent berichtet eine Prozesszahl: Tickets pro Tag ohne menschliche Berührung, Minuten pro Auftrag, Fehlerquote pro Woche. Wenn euer Anbieter euch nach dem Go-live Nutzungszahlen zeigt, misst er das Falsche. Wenn er euch eine Zahl zeigt, die in eurem Controlling steht, misst er das Richtige.
Warum der vierte Monat zählt
Ich sage das mit einiger Erfahrung, weil wir es selbst falsch gemacht haben. twigbit hat jahrelang Software gebaut, die am Übergabetag beeindruckt hat und ein Quartal später leer war. Wir haben geliefert, was bestellt war, und sind gegangen, bevor es etwas eingebracht hat. Niemand hat gemessen, ob es funktioniert, also gab es auch keinen Grund, weiter zu bezahlen. Das war lange unser Geschäftsmodell. Es war ein schlechtes.
Bei einem Agenten ist der Übergabetag der uninteressanteste Tag im Projekt. Interessant wird es, wenn das Modell gewechselt wird, wenn ein Lieferant sein Format ändert, wenn die Fehlerquote in Woche zwölf plötzlich steigt. Wer dann auf Abruf ist, entscheidet, ob der Agent in einem Jahr noch läuft. Deshalb ist „Bleibt der Anbieter verantwortlich?“ das zweite Kriterium dieser Liste und nicht das letzte.
Wie ich bewertet habe
Die Rankings, die ihr zu „KI-Agentur Vergleich“ findet, haben zwei Eigenschaften gemeinsam: Der Herausgeber steht auf Platz eins, und kein Wettbewerber trägt einen Preis. Die erste übernehme ich, weil ich sonst lügen müsste, und lege sie offen. Die zweite breche ich. Jeder Anbieter unten trägt seinen öffentlichen Preis oder den Vermerk, dass er keinen nennt, und jeder bekommt den Käufer genannt, für den er die bessere Wahl ist als wir.
Vier Fragen, in dieser Reihenfolge. Es sind dieselben, die ich in jedem Erstgespräch stelle, nur diesmal an die Anbieter:
- Baut ihr den Agenten als Software in unsere Systeme? Oder endet die Leistung mit einem Konzept, einem Prototyp oder einer Plattform, die wir selbst füllen?
- Bleibt ihr nach dem Go-live verantwortlich? Evals, Monitoring, Modellwechsel, Regressionen, mit einer Kennzahl im Vertrag.
- Steht ein Preis auf eurer Website? Für die Stufe, die wir tatsächlich kaufen, nicht für den Workshop davor.
- Gibt es einen benannten Kunden mit einer Zahl? Nicht ein Logo, sondern ein Ergebnis, das jemand am Telefon bestätigt.
Zur Perspektive: Ich bin Moritz, Mitgründer von twigbit, und diese Liste schreibt jemand mit einem Interesse am Ergebnis. Bewertet habe ich nach öffentlichen Seiten, Preisen, Referenzen und Registerdaten, Stand 10. September 2026. Ich habe mit keinem der acht anderen Anbieter gesprochen und keinen beauftragt. Wo mein Wissen endet, schreibe ich das hin. Große Häuser mit Ausschreibungserfahrung und Hunderten Beratern haben Stärken, die in meinen vier Fragen nicht vorkommen; für einen DAX-Einkauf wäre diese Liste anders sortiert. Nehmt sie als Ausgangspunkt, nicht als Urteil.
Die neun Anbieter im Detail
Die Tabelle oben zeigt Schwerpunkt, Zielkunde, öffentlichen Preis und Sitz auf einen Blick. Hier steht, was dahinter ist.
1) twigbit, Berlin
Ich habe twigbit 2018 zusammen mit Emil Bergold gegründet. Wir sind sechs Leute, alle Senior Full-Stack-Engineers, und wir sind eine Software-Agentur: Wir bauen Websites, Apps und Dateninfrastruktur, mit einem klaren Fokus darauf, dass alles davon für Agenten bereit ist. In diesem Vergleich geht es um das Angebot, mit dem wir gegen die anderen acht antreten: einen Agenten mit einer Aufgabe, als Software in eure Systeme gebaut und danach von uns betrieben.
Was uns von den meisten auf dieser Liste unterscheidet, ist der Ort, an dem unsere Arbeit endet. Nicht bei einem Konzept oder einem Prototyp, sondern bei einem Agenten, der am letzten Projekttag gegen euren echten Datenstrom läuft und am ersten Tag danach immer noch läuft. Der Agent hat einen Auslöser, ein Ticket, eine Bestellung, einen leeren CRM-Eintrag. Er hat Werkzeuge mit Freigabegrenzen: Was Risiko trägt, wartet auf einen Menschen, was keines trägt, läuft durch. Er hat einen Eval-Satz aus euren historischen Fällen, der bei jeder Änderung an Prompt, Modell oder Daten prüft, ob der Output noch stimmt. Und er hat eine Kennzahl, gegen die wir jeden Monat berichten. Ihr behaltet Identität, Rechte, Daten und Freigaben. Wir behalten Code, Evals, Modellwechsel und Regressionen unter einem Wartungsvertrag, wie jeder Softwarehersteller.
Die Ergebnisse sind benannt. Für Projektron, einen deutschen Softwarehersteller mit Hunderten Kunden, liest ein Support-Triage-Agent jede eingehende Anfrage, ordnet sie ein, entwirft eine belegte Antwort aus der Wissensbasis und leitet weiter. Bei geringer Konfidenz eskaliert er an einen Menschen. Er läuft gegen den echten Ticketstrom, und der CEO sagt, er habe sich innerhalb von Monaten bezahlt gemacht. Für Thermondo haben wir den Tracking-Verlust um 80 Prozent gesenkt und den Return on Ad Spend um 15 Prozent gehoben. Für A2Mac1 läuft ein KI-Optimierungswerkzeug für Lieferketten im Einsatz. Wir arbeiten aus Berlin für Unternehmen im ganzen deutschsprachigen Raum.
Die Preise stehen auf der Website, alle drei Stufen. 2.900 € für den einwöchigen Discovery Sprint, der innerhalb von 90 Tagen vollständig auf ein Deployment angerechnet wird. Ab 7.900 € für den gebauten Agenten. Ab 2.400 € im Monat für den Betrieb, also Evals, Monitoring, Modellwechsel und Regressionen; Modellkosten kommen durchgereicht dazu. Wir sind der einzige Anbieter auf dieser Liste, der die dritte Stufe bepreist, und ehrlich gesagt hat es eine Weile gedauert, bis wir uns das getraut haben.
Eine ehrliche Einschränkung: Wir sind nicht für jeden die Richtigen. Wenn ihr eine Ausschreibung mit Mindestgrößen führt, ein Programm mit 40 Beratern braucht, TISAX-Pflicht habt oder Schulungen nach Artikel 4 sucht, steht der passende Anbieter weiter unten. Und wenn eure Leute noch keine Chat-Plattform haben, kauft zuerst eine. Wir kommen danach.
Am besten für: Unternehmen mit 50 bis 1.000 Mitarbeitenden, die einen konkreten Prozess loswerden wollen und danach eine Zahl sehen wollen. Preis: 2.900 € Sprint, ab 7.900 € Deployment, ab 2.400 € im Monat Betrieb.
2) MaibornWolff, München
Das mit Abstand größte Haus der Liste, rund 780 Leute, mit KI-Agenten als einer von 13 Leistungslinien und einem sauberen siebenstufigen Prozess vom Workshop bis zum Betrieb. Die echte Stärke ist Enterprise-Engineering in regulierten Umgebungen und die Übergabe an eine eigene IT, die den Betrieb dann selbst macht. Für TÜV NORD wurde ein interner Assistent mitentwickelt, den TÜV NORD heute selbst betreibt, und genau so ist das Modell gemeint. Der einzige öffentliche Preis ist der Workshop; Bau und Betrieb kommen als Angebot. Für ein Unternehmen mit 200 Leuten und einem Prozessproblem ist der Rahmen eines 780-Personen-Hauses selten die richtige Größe, aber für einen Konzern mit Einkaufsabteilung ist er genau richtig.
Am besten für: Konzerne und große Mittelständler mit Ausschreibung, Compliance-Pflichten und eigener IT, die den Betrieb übernehmen will. Preis: Workshop ab ca. 5.000 €, alles Weitere auf Anfrage.
3) statworx, Frankfurt
Eine Frankfurter KI-Beratung mit der transparentesten Preisleiter unter den deutschen Beratungshäusern: Impact Assessment 4.900 €, Use-Case-Workshop 6.490 €, Agenten-Prototyp 14.490 € für bis zu zehn Personentage. Wer vor dem Bau eine bepreiste Entscheidungsgrundlage will und im Einkauf einen OpenAI-Partnerstatus vorzeigen muss, findet hier das klarste Angebot. Die Leiter endet beim Prototyp, dessen Zweck statworx selbst so beschreibt: euch bei der Entscheidung helfen, ob sich die Investition lohnt. Produktion und Betrieb sind ein Folgeprojekt ohne öffentlichen Preis, und auf den Agentenseiten steht keine Ergebniszahl eines Kunden. Das ist kein Vorwurf. Es ist ein anderes Produkt.
Am besten für: Unternehmen, die vor dem Bau einen bepreisten Prototyp und ein Beratungshaus mit Partnerstatus wollen. Preis: 4.900 € / 6.490 € / 14.490 €, Bundle 19.490 €.
4) innFactory, Rosenheim
Ein Cloud- und Softwarehaus mit CompanyGPT, der transparentesten „eure Daten in eurer Cloud“-Chat-Plattform in Deutschland: eine gehärtete Open-Source-Installation mit RAG, Agentenkatalog und n8n in eurem eigenen Tenant, fester Preis, keine Seat-Gebühr. innFactory war damit vor allen anderen am Markt, uns eingeschlossen, und wenn Souveränität eure Anforderung ist, ist das eine ernsthafte Option. Es bleibt eine Plattform, die euer Team füllt: keine veröffentlichte Definition von Agent, keine Eval-Funktion, Automatisierung in n8n. Ergebniszahlen von Kunden gibt es keine, und Agenten als Projekt baut innFactory ohne öffentlichen Preis.
Am besten für: Kliniken, Kommunen, Banken und Mittelständler mit Microsoft-Tenant, Souveränitätsauflage und eigener IT, ab etwa 60 Nutzenden. Preis: CompanyGPT 14.990 € plus 399 € im Monat plus Cloud und Tokens; Projekte auf Anfrage.
5) Merantix Momentum, Berlin
Der Umsetzungsarm des Merantix-Ökosystems, mit einer Leiter aus KI-Strategie, Entwicklung und Betrieb und den stärksten benannten Fällen der Liste in Verwaltung und Industrie, darunter TÜV Rheinland mit 94 Prozent Zeitersparnis bei der Schadensuche, nach Angabe des Anbieters. Der Fokus liegt auf Konzernen und Behörden mit Programmbudget und Forschungsnähe. Öffentliche Preise gibt es nicht, und für ein Unternehmen mit 200 Leuten ist die Einstiegshürde hoch.
Am besten für: Konzerne und Behörden mit Forschungsnähe und Programmbudget. Preis: keiner öffentlich.
6) Birds on Mars, Berlin
Eine Berliner KI-Beratung mit rund 20 Leuten, ISO 27001 und guten Referenzen in Medien, Klinik und Mobilität, seit Juli Teil der Alexander-Thamm-Gruppe aus München. Die Stärke ist Beratungsnähe in Berlin mit dem Rückhalt einer 500-Personen-Gruppe. Keine öffentlichen Preise, keine Ergebniszahl mit Kundennamen, und eine Positionierung nach der Übernahme, die sich noch formt. Wer den früheren Boutique-Zuschnitt kaufen will, sollte nach dem heutigen fragen.
Am besten für: Unternehmen, die Berliner Beratungsnähe mit dem Rückhalt einer großen Gruppe verbinden wollen. Preis: keiner öffentlich.
7) One Thousand, Berlin
Eine Berliner KI-Beratung mit einer vierstufigen „How to AI“-Leiter von Feasibility-Hackathons bis zur Skalierung und mit Forward Deployed AI Engineers, die beim Kunden sitzen. Das Versprechen, Fähigkeiten im Haus aufzubauen statt abhängig zu machen, finde ich sympathisch. Es bedeutet aber auch: Der Betrieb ist am Ende eure Aufgabe. Auf der Website stehen keine Preise, keine benannten Kunden und keine Ergebniszahlen.
Am besten für: Unternehmen, die zuerst Begeisterung und Strategie brauchen und die Umsetzung mit eingebetteten Ingenieuren begleiten lassen wollen. Preis: keiner öffentlich.
8) Ventum Consulting, München
Eine Münchner Management- und IT-Beratung, TISAX- und ISO-zertifiziert, mit einer KI-Potenzialanalyse als Workshop, Agenten-Beratung zu Strategie, Architektur und Governance nach EU AI Act, und MVP-Bauten. Die Stärke ist Governance und Prozessberatung aus einer Hand. Agenten sind eine neue Linie in einem Prozess- und Automotive-Haus; die Agentenseite endet beim Pilot, und benannte KI-Kunden mit Zahlen stehen nicht auf der Website.
Am besten für: Unternehmen, die KI-Governance und Prozessberatung aus einer Hand wollen und die Umsetzung danach intern oder anderswo vergeben. Preis: auf Anfrage.
9) AI FIRST, Hamburg
Ein Hamburger Enablement-Anbieter mit einem zwölfmonatigen Executive-Programm, Videokursen und einer der reichweitenstärksten Gründerstimmen auf LinkedIn, mit Mittelstandsreferenzen wie ARDEX, CEWE und GEDORE. AI FIRST baut keine Agenten und betreibt keine Software. Es steht auf dieser Liste, weil Käufer es in denselben Suchen finden, und weil ein gutes Enablement-Programm oft der richtige erste Schritt ist, bevor jemand einen Agenten baut. Preise nennt die Website nicht.
Am besten für: Geschäftsführungen, die ihre Organisation im Umgang mit KI schulen wollen, bevor sie Software beauftragen. Preis: keiner öffentlich.
Was die meisten Anbieter noch falsch machen
Nach zwei Jahren, in denen ich diese Angebote lese und in Gesprächen gegen sie antrete, sind das die vier Fehler, die mir am häufigsten begegnen. Ihr könnt jeden davon im Erstgespräch prüfen.
- Sie verkaufen den Prototyp als Ergebnis. Ein Prototyp beantwortet die Frage, ob etwas geht. Das ist eine gute Frage, und sie ist 14.490 € wert, wenn ihr sie wirklich noch habt. Aber ein Prototyp läuft nicht gegen euren echten Datenstrom, hat keine Freigabegrenzen und keinen Eval-Satz. Fragt, was am letzten Tag übergeben wird. Wenn es ein Handbuch ist, war es Beratung.
- Sie messen Adoption statt Prozess. Nutzerzahlen, gebaute Assistenten, Chats pro Woche. Das sind Plattformzahlen, und für eine Plattform sind sie richtig. Wenn euch jemand einen Agenten für die Auftragserfassung verkauft und dann Nutzungszahlen berichtet, misst er das Falsche. Fragt vor dem Kauf, welche Zahl im vierten Monat im Bericht steht.
- Sie bepreisen den Workshop und verstecken den Bau. Ein Preis auf der Website für den Einstieg, „auf Anfrage“ für alles danach. Ich verstehe den Reflex, wir hatten ihn selbst. Aber wer den Bau nicht bepreist, hat ihn entweder nicht oft genug gemacht, um ihn zu kennen, oder will die Zahl im Gespräch festlegen. Beides solltet ihr wissen, bevor ihr den Workshop bucht.
- Niemand ist im vierten Monat auf Abruf. Die Plattform hat einen Wartungsvertrag, für die Plattform. Der Prototyp hat eine Übergabe. Der Ablauf, den eure Kollegin gebaut hat, hat niemanden. Fragt konkret: Ein Lieferant ändert sein PDF-Layout, der Agent liest falsch. Wer merkt es, wer behebt es, was kostet das? Wenn die Antwort „Ihr Team“ ist, kauft ihr Software ohne Hersteller.
Was funktioniert
Das Gegenstück, aus den Agenten, die bei uns laufen, und aus denen, die nicht gelaufen sind.
- Mit einem Prozess anfangen, nicht mit einer Strategie. Der Projektron-Agent hat nicht mit einer KI-Roadmap angefangen. Er hat mit einem Ticketstrom angefangen, der jeden Morgen zwei Stunden gekostet hat, und mit der Frage, wie viele dieser Tickets ein Modell mit belegter Antwort beantworten kann. Die Strategie kam später, als klar war, dass es funktioniert. Umgekehrt haben wir Roadmaps gesehen, aus denen nie ein Agent geworden ist.
- Den Eval-Satz vor dem ersten Prompt bauen. Nehmt 200 historische Fälle mit bekanntem richtigen Ergebnis. Das ist euer Maßstab, bevor irgendjemand ein Modell anfasst. Alles, was danach kommt, jeder Prompt, jeder Modellwechsel, wird daran gemessen. Ohne diesen Satz wisst ihr nach dem Go-live nicht, ob es besser oder schlechter wird. Ihr ratet.
- Die Freigabegrenze nach Risiko ziehen, nicht nach Bequemlichkeit. Ein Agent, der jede Aktion freigeben lässt, spart nichts. Einer, der keine freigeben lässt, kostet irgendwann viel. Die Grenze liegt bei der Aktion, die Geld oder Vertrauen kostet, wenn sie falsch ist. Bei Projektron ist das die Antwort an den Kunden bei geringer Konfidenz. Alles darunter läuft durch.
- Eine Zahl in den Vertrag schreiben. Tickets ohne menschliche Berührung, Minuten pro Auftrag, Fehlerquote. Eine, nicht fünf. Sie steht im monatlichen Bericht, und sie steht im Vertrag. Das diszipliniert beide Seiten. Uns, weil wir dafür geradestehen. Euch, weil ihr aufhört, Features zu wünschen, die die Zahl nicht bewegen.
- Den Betrieb von Anfang an bepreisen. Wir nennen ab 2.400 € im Monat, und das war intern eine Diskussion. Aber ein Agent ohne Betrieb ist ein Prototyp mit Verzögerung. Wer den Betrieb nicht einplant, plant den Moment nicht ein, in dem das Modell gewechselt wird. Und das Modell wird gewechselt.
Wann ihr eine Agentur beauftragt
Eine Agentur ist die richtige Wahl, wenn mindestens eines davon stimmt.
- Ihr habt den Prozess, aber nicht die Leute. Der Prozess ist klar, das Volumen ist gemessen, und niemand im Haus hat Zeit oder Erfahrung, einen Agenten mit Evals und Freigabegrenzen zu bauen. Das ist der häufigste Fall.
- Der Champion hat es gebaut, und jetzt trägt es niemand. Die n8n-Abläufe laufen, aber sie sind niemandes Aufgabe. Eine Agentur, die den Betrieb bepreist, übernimmt genau das.
- Ein Fehler kostet Geld. Wenn eine falsche Aktion einen Kunden, eine Rechnung oder eine Frist kostet, braucht ihr Evals und eine Freigabegrenze, und beides baut man nicht nebenbei.
- Die Rechnung geht auf. Und hier bitte ehrlich rechnen. Ein Agent kostet bei uns ab 7.900 € plus ab 2.400 € im Monat, also rund 37.000 € im ersten Jahr. Ein Prozess, der eine Person zwei Stunden am Tag kostet, spart grob 20.000 € im Jahr. Das reicht nicht. Ein Prozess, der eine Vollzeitstelle bindet, oder einer, bei dem jeder Fehler einen Kunden kostet, rechnet sich in Monaten. Der Sprint ist dafür da, diese Rechnung vorher aufzustellen. Deshalb kostet er 2.900 € und nicht nichts, und deshalb wird er angerechnet, wenn die Rechnung aufgeht.
Plattformen, die keine Agentur sind
Wer nach „KI-Agentur“ sucht, findet in denselben Ergebnissen Langdock, CompanyGPT, ChatGPT Enterprise, Microsoft 365 Copilot, Aleph Alpha und Celonis. Keines davon ist eine Agentur. Sie geben euren Leuten einen datenschutzkonformen Ort, an dem sie mit Sprachmodellen arbeiten, mit Seat-Preis oder Pauschale, mit Assistenten, die Mitarbeitende selbst konfigurieren. Das ist ein guter Kauf, und für die meisten Unternehmen der erste. Er ersetzt keinen Agenten, der einen Prozess übernimmt, und eine Agentur ersetzt keine Plattform. Wenn eure Leute noch keine haben, kauft zuerst die Plattform. Wenn sie eine haben und ein Prozess die Woche auffrisst, seid ihr auf dieser Liste richtig.
Fazit
Der deutsche Markt für KI-Agenten ist 2026 voll von guten Beratern, ernsthaften Plattformen und sehr wenigen Anbietern, die einen Agenten als Software in eure Systeme bauen und danach für die Zahl geradestehen. Jeder Anbieter auf dieser Liste hat für einen bestimmten Käufer die bessere Antwort als wir, und ich habe ihn jeweils genannt. Was am Ende zählt, ist weder die schönste Website noch die längste Logo-Wand. Es ist, wer euch einen laufenden Agenten bei einem Kunden zeigen kann, den ihr anrufen dürft.
Wir stehen auf Platz eins, weil ich die Liste nach dem Käufer sortiert habe, für den wir gebaut sind: 50 bis 1.000 Leute, ein Prozess, eine Zahl, drei Preise auf der Website. Wenn das euer Fall ist, beantwortet der Sprint in einer Woche, welcher Prozess es sein sollte und ob die Rechnung aufgeht. Wenn nicht, steht der passende Anbieter oben in der Tabelle, und ich meine das ernst.
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