(Slides @Andrea Laforgia, 28.04.2026 – super-condensed cheat sheet)

1. Drei Kategorien

  1. Foundation Models – GPT, Claude, Qwen … liefern Basisintelligenz.
  2. Hosted AI Tools – fertige SaaS-Anwendungen (z. B. Notion AI, Jasper) mit vorgefertigten Workflows.
  3. Custom/Agentic KI – eigene Pipelines, die Modelle, Daten und Automationen kombinieren.

2. Warum Unternehmen nicht bei SaaS stehenbleiben

  • Ein KI-Tool im Abo deckt nur Standardfälle ab.
  • Differenzierung entsteht erst, wenn du Tools mit deinen Daten + Prozessen verbindest.
  • „Die Magie liegt nicht im Prompt, sondern in der Architektur.“

3. Agentic Patterns

Andrea betont fünf typische Aufgaben:
1. Extractor – zieht strukturierte Infos aus Dokumenten/Calls.
2. Decision Coach – bewertet Optionen anhand von Regeln (Policy, Compliance).
3. Researcher – crawlt Quellen, fasst zusammen, erstellt Dossiers.
4. Operator – führt definierte Schritte aus (Tickets, Deployments, Bookings).
5. Creative Pair – Brainstorm, Kampagnen, Texte – gebunden an Tone & Brand.

4. Stack-Vorschlag

  • Input: Daten, APIs, Tools
  • Orchestrator: Agenten, Workflows, Policy Layer
  • Foundation Model: GPT/Claude/Qwen – austauschbar
  • Output: Reports, Aktionen, Integrationen

Merksatz: „Wenn dein Workflow nur an ein Modell gebunden ist, musst du es später teuer umbauen.“

5. Tipps aus dem Slide-Deck

  • Start small: 1 Business Case, 1 Agent, klare KPIs
  • Messbarkeit: Jede AI-Funktion braucht Erfolgskriterien
  • Compliance: Eigentum an Daten & Logs von Anfang an planen
  • Skalierung: Separate Policy-Schicht, Wartbarkeit > kurzfristige Hacks

Fazit

Andrea Laforgia zeigt, warum KI-Strategien mehr sind als „Wir nutzen GPT“. Sein Cheat-Sheet erinnert daran: Erst die Verbindung aus Modellen, Orchestrierung und Unternehmenswissen baut echte Systeme. Wer bei SaaS stehenbleibt, verschenkt den Vorsprung.