Sechs Blueprints — bevor der erste Kundenfall öffentlich wird.
Architektur-Blueprints für sechs typische Agenten. Jeder zeigt das Problem, die Agenten-Architektur, das Security-Verhalten und realistische Grössenordnungen — basierend auf Branchen-Benchmarks, nicht auf eigenen Messreihen.
HINWEIS · BLUEPRINT-FORMAT
Turivus ist 2026 gestartet — die folgenden sechs Use Cases sind Architektur-Blueprints, keine abgeschlossenen Kundenprojekte. Die genannten Wirkungs-Grössenordnungen stammen aus publizierten Branchen-Benchmarks und vergleichbaren Implementationen, nicht aus eigenen Messreihen. Wir zeigen sie, damit Sie sehen, wie wir Probleme schneiden und wo wir den Security Layer ansetzen.
Support Agent
Liest, klassifiziert und beantwortet Support-Mails automatisch.
Typisches Problem im KMU
200+ Support-Mails pro Tag. Manuell bearbeitet. Langsam, teuer, inkonsistent.
Agenten-Architektur
Agent liest Mails, klassifiziert (Bug/Feature/Frage), beantwortet Standard-Anfragen, eskaliert Komplexes an den richtigen Spezialisten.
Security-Verhalten
Kundendaten (E-Mail, Account-ID) werden maskiert bevor sie an die AI gehen. Nur der Security Layer kennt die echten Identitäten.
Wirkungs-Hypothese
Basierend auf Branchen-Benchmarks, keine Turivus-Messwerte.
60%
Auto-Response Rate
2h → 5 min
First Reply Time
-40%
Support-Kosten
+15%
Kundenzufriedenheit
Finance Agent
Prüft Rechnungen automatisch gegen Bestellungen.
Typisches Problem im KMU
500+ Rechnungen/Monat. Manual Matching mit POs. 5-7 Tage Durchlaufzeit. Viele Fehler.
Agenten-Architektur
Agent liest Rechnungen (OCR), matched mit Bestellungen, prüft Beträge, genehmigt Standardfälle, flaggt Abweichungen.
Security-Verhalten
Banking-Daten und Beträge werden nur lokal verarbeitet (lokales LLM). Keine Finanzdaten verlassen das Unternehmen.
Wirkungs-Hypothese
Basierend auf Branchen-Benchmarks, keine Turivus-Messwerte.
80%
Auto-Approval
5 Tage → 24h
Durchlaufzeit
5% → <0.5%
Fehlerrate
6h → 1h/Tag
Manuelle Arbeit
Sales Agent
Qualifiziert Leads automatisch und sendet Outreach.
Typisches Problem im KMU
300+ Leads/Monat. Sales-Team qualifiziert manuell. 40% der Zeit für Low-Quality Leads.
Agenten-Architektur
Agent researched Firmen automatisch, scored gegen Ideal Customer Profile, sendet personalisierte Outreach-Mails, tracked Responses.
Security-Verhalten
Lead-Daten (persönliche Infos) werden intern maskiert. Nur anonymisierte Firmendaten gehen an die AI für Research.
Wirkungs-Hypothese
Basierend auf Branchen-Benchmarks, keine Turivus-Messwerte.
15 min → 2 min
Qualification Time
+50%
Close Rate
+30%
Sales Productivity
-50%
Cost per Lead
HR Agent
Screent CVs und rankt Kandidaten automatisch.
Typisches Problem im KMU
500+ CVs/Jahr. HR screent 20h/Woche manuell. Gute Kandidaten fallen durch.
Agenten-Architektur
Agent screent CVs gegen Job Description, extrahiert Skills, rankt Kandidaten (Green/Yellow/Red), sendet Interview-Links automatisch.
Security-Verhalten
CVs enthalten hochsensible Daten (Name, Adresse, Foto). Nur anonymisierte Skills und Erfahrung gehen an die AI. Lokales LLM Pflicht.
Wirkungs-Hypothese
Basierend auf Branchen-Benchmarks, keine Turivus-Messwerte.
10 min → 30s
Screening Time
40% → 55%
Interview Conversion
15h/Woche
HR-Zeitersparnis
Konsistent
Bewertung
IT Ops Agent
Filtert Alert-Noise und diagnostiziert Root Cause.
Typisches Problem im KMU
100+ System-Alerts/Tag. Alert Fatigue. Wichtige Issues werden übersehen. MTTR: 4h.
Agenten-Architektur
Agent filtert Noise, diagnostiziert Root Cause, priorisiert (P1/P2/P3), versucht Self-Healing, eskaliert wenn nötig.
Security-Verhalten
System-Alerts enthalten Server-Namen, IPs, Konfigurationen. Analyse erfolgt nur lokal. Keine Infrastruktur-Daten in der Cloud.
Wirkungs-Hypothese
Basierend auf Branchen-Benchmarks, keine Turivus-Messwerte.
100 → 10/Tag
Actionable Alerts
4h → 15 min
MTTR
40% auto-gelöst
Self-Healing
+50%
On-Call Productivity
Onboarding Agent
Begleitet neue Kunden durch Setup und Configuration.
Typisches Problem im KMU
Neue Kunden brauchen 2 Wochen für Onboarding. Hoher Churn im ersten Monat.
Agenten-Architektur
Agent begleitet neue Kunden durch Setup, beantwortet FAQs, konfiguriert Basics, diagnostiziert Fehler, eskaliert bei Bedarf.
Security-Verhalten
Onboarding-Daten (API Keys, Integrations-Config) werden nie an Cloud-APIs gesendet. Nur lokale Verarbeitung.
Wirkungs-Hypothese
Basierend auf Branchen-Benchmarks, keine Turivus-Messwerte.
2 Wochen → 2 Tage
Onboarding Time
15% → 5%
First-Week Churn
-60%
Support Tickets
1 Woche → 1 Tag
Time to First Value
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