Daten & Reporting

Daten und Tabellen mit KI-Agenten: Listen einlesen, Daten abgleichen, Berichte schreiben.

Im Backoffice läuft die Arbeit über Tabellen: Listen kommen von außen, Stammdaten laufen auseinander, jemand braucht kurz eine Auswertung, am Monatsanfang wird alles zusammengeführt. Ein Agent erledigt das nach deinen Regeln und fragt dich, bevor etwas rausgeht. Hier ist ein Dienstag mit vier solchen Läufen.

Ein Dienstag im Backoffice

Vier Agentenläufe an einem Tag. Jeder holt sich die Daten selbst, fragt bei Zweifeln nach und legt am Ende ein fertiges Ergebnis ab.

  1. 01 · 06:30

    Kundenliste entdoppeln und Formate angleichen

    Jeden Morgen um 06:30 geht der Lauf über die Kundenrecords: dieselbe Firma zweimal, Telefonnummern in vier Schreibweisen, Einträge ohne E-Mail. Eindeutige Dubletten führt der Agent nach deiner Regel zusammen, beim unklaren Paar Weber Technik fragt er Lea im Backoffice. Nach ihrem Ja sind 6 Einträge weniger in der Liste, die korrigierten Werte gehen zurück ins CRM, und jede Änderung lässt sich einzeln zurücknehmen.

    1. 1Um 06:30 läuft der Agent über alle Kundenrecords
    2. 2Eindeutige Dubletten werden nach deiner Regel vereint
    3. 3Das unklare Paar geht als Frage nach Slack
    4. 4Die korrigierten Werte gehen zurück ins CRM
    5. 5Jede Änderung steht im Bericht und lässt sich zurücknehmen
    ZeitplanRecordsSlackAttioBericht
  2. 02 · 08:05

    Neue Preisliste vom Lieferanten einpflegen

    Hansen Werkstoffe schickt die Oktoberliste als Excel an einkauf@. Der Agent liest die 1.240 Zeilen, ordnet die wieder anders benannten Spalten zu und vergleicht sie mit den Artikel-Records: 86 Preise ändern sich, 12 Artikel sind neu, 3 fehlen. Was unter 5 Prozent bleibt, übernimmt er direkt, die neun großen Sprünge gehen an Marco im Einkauf, und nach seinem Ja stehen die neuen Preise im Google Sheet des Vertriebs.

    1. 1Die Preisliste kommt als Excel ins Einkaufspostfach
    2. 2Spalten zugeordnet, 1.240 Zeilen mit den Artikeln verglichen
    3. 3Änderungen unter 5 Prozent laufen direkt in die Records
    4. 4Neun Ausreißer gehen mit altem und neuem Preis nach Slack
    5. 5Nach dem Ja: Google Sheet aktualisiert, Bericht geschrieben
    PostfachTabellenimportRecordsSlackGoogle SheetsBericht
  3. 03 · 09:40

    Eine Frage aus dem Vertrieb, eine fertige Liste zurück

    Sina aus dem Vertrieb fragt in Slack nach Kunden im Norden, die seit Juli nichts mehr bestellt haben. Der Agent liest die Aufträge aus Postgres, dazu die Kundenrecords, und nimmt die Umsatzdefinition aus dem KPI-Dokument statt aus dem Kopf. Kurz darauf stehen 23 Kunden mit letzter Bestellung, Vorjahresumsatz und Ansprechpartner im Bericht, die Antwort kommt im selben Slack-Thread.

    1. 1Sina fragt in Slack nach schlafenden Kunden
    2. 2Der Agent liest die Aufträge aus Postgres und die Records
    3. 3Die Definition kommt aus dem KPI-Dokument
    4. 423 Kunden als Liste, Antwort im selben Thread
    SlackPostgresRecordsKPI-DokumentBericht
  4. 04 · 11:00

    Der Monatsbericht aus sechs Filialdateien

    Heute ist der dritte Werktag, also baut der Lauf den Monatsbericht. Fünf der sechs Filialdateien liegen im Drive-Ordner, mit vier verschiedenen Spaltenbenennungen; die fehlende fordert der Agent bei Jana in Slack an. Danach führt er 4.812 Zeilen zusammen, vergleicht mit dem Vormonat und schickt den Bericht nach dem Ja von Tom an die sechs Filialleitungen.

    1. 1Am dritten Werktag liegen die Filialdateien im Drive-Ordner
    2. 2Vier Spaltenvarianten werden auf dieselben Felder gelegt
    3. 3Die fehlende Datei wird in Slack angefragt
    4. 44.812 Zeilen zusammengeführt, gegen den Vormonat geprüft
    5. 5Nach dem Ja geht der Bericht an die Filialleitungen
    Google DriveTabellenimportRecordsSlackBerichtMail

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Häufige Fragen

Als Excel- oder CSV-Import, als Anhang aus einem verbundenen Postfach, aus Google Drive und Google Sheets oder direkt aus Postgres, MongoDB und Databricks. Aus jeder Zeile wird ein Record mit Feldern, Status und Verlauf. Gespeichert wird zeilenweise und per Abfrage gelesen, nicht komplett in ein Modell geladen, deshalb sind auch Tausende Zeilen kein Problem. Jede weitere Quelle bindest du über MCP oder einen HTTP-Schritt an.

Die Zuordnung beschreibst du einmal, danach ordnet der Agent die Spalten nach Name und Inhalt zu, wie bei den sechs Filialdateien mit vier Benennungen. Eine Spalte, bei der er sich nicht sicher ist, meldet er, statt zu raten, und eine neue Spalte steht im Bericht, statt stillschweigend zu verschwinden.

Wenn die Integration Schreibvorgänge anbietet und du sie erlaubst, zum Beispiel Google Sheets, Attio oder eine Datenbank. Der Standard ist vorsichtiger: Das Ergebnis liegt in Records, das Rückschreiben hängt an einer Freigabe wie dem Ja von Marco. Jeder Lauf ist Schritt für Schritt protokolliert, und Änderungen an Records lassen sich einzeln zurücknehmen.

Nein. Wiederkehrendes wie die Preisliste oder den Monatsbericht baust du einmal als Skill oder Workflow mit Zeitplan. Einzelne Fragen stellst du dem Assistenten im Gespräch, er arbeitet auf denselben Records und Quellen. Wird eine Frage zur Gewohnheit, macht der Assistent daraus einen Skill mit Zeitplan.

Beschreib die Aufgabe. Der Rest entsteht auf der Plattform.

Kostenlos starten, den ersten Skill mit dem Assistenten anlegen und sehen, wie ein Lauf aussieht, bevor du etwas anschließt.

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