Vertical AI Agents 2025: KI-Agenten Business Model & Sales

Wenn wir über die Zukunft der Automatisierung sprechen, kommen wir an Vertical Agents nicht mehr vorbei. In den letzten Jahren haben wir in unzähligen Projekten gesehen, wie klassische KI-Agenten Geschäftsprozesse automatisieren können. Aber 2025 markiert einen Wendepunkt: Statt generischer Allzwecklösungen setzen immer mehr Unternehmen auf spezialisierte Vertical Agents, die nicht nur Prozesse zu automatisieren, sondern ganze Geschäftsmodelle neu definieren.

Das ist keine theoretische Prognose – wir entwickeln diese Agents bereits für Kunden in Deutschland, Österreich und der Schweiz. Und wir sehen täglich, wie viel effektiver und skalierbarer sie im Vergleich zu generischen Tools sind.

„Die Zukunft gehört nicht denen, die alles ein bisschen können – sondern denen, die etwas perfekt können.“

Was sind Vertical Agents und warum sie das Business verändern

Was macht Vertical Agents einzigartig im Vergleich zu klassischen KI-Agenten?

Der größte Unterschied liegt in der Spezialisierung. Klassische KI-Agenten sind wie Schweizer Taschenmesser – sie können vieles, aber selten perfekt. Vertical Agents hingegen werden gezielt für einen spezifischen Anwendungsbereich entwickelt. Sie sind tief in branchenspezifische Prozesse integriert, kennen alle relevanten APIs und sind so programmiert, dass sie nicht nur Daten verarbeiten, sondern kontextbezogene Entscheidungen treffen können.

Wir haben zum Beispiel für einen Kunden im E-Commerce einen Agent entwickelt, der eigenständig Produktdaten aus dem CRM (HubSpot) auswertet, Kampagnen im Marketing anpasst und automatisch individuelle Angebote versendet – inklusive einer vollständigen Konfiguration für die Integration in bestehende Systeme.

„Tools wie n8n oder Flowwise sind nur der Unterbau – der wahre Mehrwert entsteht erst durch die intelligente Logik des Agents.“

Die Rolle von Künstlicher Intelligenz bei spezialisierten Agents

Ohne Künstliche Intelligenz wären Vertical Agents nur einfache Bots. Erst durch den Einsatz moderner LLMs wie GPT oder Claude erreichen sie die Fähigkeit, natürliche Sprache zu verstehen, komplexe Entscheidungen zu treffen und kontinuierlich dazuzulernen. Dabei setzen wir auf Privacy by Design, sodass Unternehmen die volle Kontrolle über ihre Daten behalten.

Der Clou: Wir kombinieren diese KI mit einem optimierten Stack aus bewährten Business-Tools und maßgeschneidertem Code, um Lösungen zu entwickeln, die sich exakt in bestehende Systeme einfügen – von Microsoft-Infrastrukturen bis hin zu spezialisierten KMU-Workflows.

Warum „Agents will be bigger than“ klassische SaaS-Modelle

Viele sprechen schon vom Ende der reinen Software-as-a-Service-Ära. Der Grund: Vertical Agents können nicht nur Softwarefunktionen anbieten, sondern komplette Geschäftsprozesse autonom ausführen. Das macht sie flexibler, individueller und oft skalierbarer als herkömmliche SaaS-Produkte.

Während boilerplate products jedem das Gleiche bieten, liefern spezialisierte Vertical Agents maßgeschneiderte Ergebnisse – und das im Abonnement-Modell (Subscription Agents). So entsteht eine wiederkehrende Umsatzquelle für Unternehmen und gleichzeitig ein enormes Effizienzpotenzial für den Kundenservice.

Agents Will Be Bigger Than SaaS – Marktpotenzial und Trends 2025

Die Aussage „Agents will be bigger than SaaS“ klingt auf den ersten Blick wie ein typischer Tech-Hype. Aber wer den Markt und die technologischen Entwicklungen 2025 genau betrachtet, erkennt: Das ist keine Übertreibung, sondern eine logische Konsequenz aus dem Zusammenspiel von Künstlicher Intelligenz, Automatisierung und immer spezifischer werdenden Geschäftsanforderungen.

Wir sehen diesen Wandel täglich bei unseren Projekten. Früher hätten wir für einen Kunden vielleicht ein SaaS-Tool empfohlen. Heute erstellen wir stattdessen einen hochspezialisierten Vertical Agent, der exakt auf den Prozess und die Ziele dieses Unternehmens abgestimmt ist – und damit oft ein Vielfaches der Effizienz liefert.

Warum AI Agents „be bigger than SaaS“ sein werden

Der entscheidende Vorteil: AI Agents sind nicht auf ein festes Funktionsset beschränkt. Sie skalieren mit dem Unternehmen, lernen kontinuierlich dazu und können sich an Marktveränderungen anpassen. Während SaaS-Produkte oft monolithisch und begrenzt sind, bieten Agents skalierbare und spezialisierte Funktionen, die den kompletten Arbeitsablauf abdecken – vom Marketing über den Kundenservice bis hin zur Datenanalyse in CRM-Systemen wie HubSpot oder Salesforce.

Zudem erlauben sie Infrastrukturen zu bauen, die volle Kontrolle über ihre Daten bieten – etwas, das bei klassischen SaaS-Anbietern selten möglich ist.

Von Boilerplate Products zu individuellen Agent-Lösungen

Boilerplate products – also Standardlösungen von der Stange – haben ihre Berechtigung, sind aber für viele Unternehmen inzwischen ein Hemmschuh. Sie bieten dieselben Features für alle und lassen sich nur begrenzt anpassen.

Ein individueller Agent hingegen kann:

• APIs ansprechen, um Daten nahtlos zwischen Systemen zu übertragen
• GPT oder Claude nutzen, um Texte, Analysen oder Entscheidungen zu generieren
• Eigenen Code ausführen, um branchenspezifische Logik umzusetzen
• Bots steuern, die operative Aufgaben übernehmen

So wird aus einem generischen Produkt eine maßgeschneiderte Lösung, die exakt zum Unternehmen passt – egal ob KMU oder Großkonzern.

Wie Y Combinator das Wachstum von AI-Agenten bewertet

Der legendäre Startup-Accelerator Y Combinator bezeichnet AI Agents als die „nächste große Welle nach SaaS“. Laut ihrer Analyse werden Unternehmen, die früh auf Vertical Agents setzen, langfristig einen massiven Wettbewerbsvorteil haben – vor allem, wenn sie diese im Subscription Agents-Modell anbieten.

Das Modell sei klar: Ein Agent übernimmt eine klar definierte Aufgabe – etwa das Generieren von Leads, die Pflege des CRM, das automatisierte Versenden von personalisierten E-Mails – und wird dafür monatlich bezahlt. Dieses wiederkehrende Umsatzmodell, kombiniert mit der Fähigkeit, spezialisierten Service zu bieten, könnte den Markt für Software-as-a-Service in den nächsten Jahren überholen.

„Be bigger than SaaS ist kein Marketing-Slogan – es ist ein unausweichlicher Trend.“

Von der Idee zur Erstellung eines skalierbaren KI-Agenten

Einen KI-Agenten zu entwickeln, der nicht nur funktioniert, sondern auch skalierbar ist und echten Mehrwert bringt, erfordert mehr als ein paar Zeilen Code. Aus unserer Erfahrung ist es ein Prozess, der Strategie, Technologie und ein tiefes Verständnis der Geschäftsabläufe vereint.

Wir beginnen jede Entwicklung mit einer klaren Vision: Was soll der Agent für den Kunden tun? – und arbeiten uns dann Schritt für Schritt durch Planung, Infrastruktur und Integration in die bestehenden Unternehmensprozesse.

Die Planung und Erstellung eines Business Models für Vertical Agents

Der erste Schritt ist immer ein Business Modell, das zur Branche, Zielgruppe und den Wachstumszielen passt. Wir analysieren, welche Prozesse zu automatisieren sind, welche Tools oder APIs angebunden werden müssen und welche Ergebnisse der Agent liefern soll.

Ein erfolgreiches Modell beantwortet Fragen wie:

• Wird der Agent als Subscription Agent im monatlichen Abonnement angeboten?
• Welche Leads oder Umsatzsteigerungen werden angestrebt?
• Wie fügt sich der Agent ins CRM (z. B. HubSpot oder Salesforce) ein?
• Welche Kernfunktionen nutzt Künstliche Intelligenz und welche laufen über klassische Automatisierung?

„Ein Agent ist kein Tool – er ist ein strategischer Partner im Business.“

Notwendige Infrastruktur: Von GPUs bis zur sicheren Plattform

Damit ein Vertical Agent zuverlässig arbeitet, braucht er eine solide technische Basis. Dazu gehören:

• GPUs für rechenintensive Aufgaben wie LLMs oder komplexe Datenanalysen
• Eine sichere Plattform bzw. platform, die Datenschutz und volle Kontrolle über ihre Daten garantiert
• Ein flexibler Stack, der sowohl coding-freie als auch maßgeschneiderte Lösungen erlaubt
• Eine Infrastruktur, die Ausfälle minimiert und Workflows stabil hält

Wir setzen hier bewusst nicht nur auf fertige SaaS-Angebote, sondern auf lösungen zu entwickeln, die beim Kunden bleiben – unabhängig von externen Plattformanbietern.

Wie KI-Agenten effektiv in bestehende Unternehmensprozesse integriert werden

Die beste Technik bringt nichts, wenn sie nicht reibungslos in den Alltag eines Unternehmens passt. Deshalb achten wir darauf, dass sich unsere KI-Agenten nahtlos in vorhandene Workflows einfügen – egal ob es um Marketing, Kundenservice oder interne Automatisierung geht.

Einige Best Practices aus unserer Erfahrung:

• Visuell Workflows erstellen, damit Teams sofort verstehen, wie der Agent arbeitet
• Bestehende Tools wie n8n oder Flowwise nutzen, um Abläufe schnell umzusetzen
• Schnittstellen zu Bots und Drittsystemen schaffen, um spezialisierten Service zu ermöglichen
• Kontinuierlich testen, um effektiv zu bleiben und Halluzinationen bei LLMs zu vermeiden

KI-Agenten im Vertrieb – Vom Lead bis zum Kundenservice

Im Vertrieb zählen Geschwindigkeit, Personalisierung und Effizienz. Genau hier spielen KI-Agenten ihre Stärken aus: Sie helfen, Leads zu finden, zu qualifizieren und in zahlende Kunden zu verwandeln – und sie übernehmen dabei gleichzeitig einen Teil des Kundenservice.
Aus unserer Erfahrung sind gut implementierte Agents im Vertrieb nicht nur ein Tool, sondern eine strategische Kraft, die Umsatz und Kundenzufriedenheit gleichermaßen steigert.

Einsatzmöglichkeiten in CRM-Systemen wie HubSpot oder Salesforce

Ob HubSpot oder Salesforce – ein Agent kann hier weit mehr leisten als klassische Automatisierungen. Wir entwickeln spezialisierte KI-Agenten, die:

• Leads automatisch erfassen, bewerten und priorisieren
• Verkaufschancen in Echtzeit an das Vertriebsteam übergeben
• Kundendaten anreichern, z. B. mit Infos aus APIs oder öffentlichen Quellen
• Den gesamten Prozess vom Erstkontakt bis zum Kaufabschluss dokumentieren

Mit einem intelligenten CRM-Agenten entfällt nicht nur manuelle Dateneingabe, sondern es entsteht ein durchgängiger, skalierbarer Workflow, der Vertrieb und Marketing perfekt verzahnt.

Automatisierter Kundenservice mit spezialisierten KI-Agenten

Guter Kundenservice ist heute nicht mehr nur reaktiv, sondern proaktiv. Unsere KI-Agenten beantworten nicht nur Anfragen, sondern können auch selbstständig Kunden ansprechen, wenn bestimmte Trigger erfüllt sind.

Beispiele aus unseren Projekten:

• Chat- und Voice-Bots, die komplexe Fragen mit Künstlicher Intelligenz beantworten
• Automatisierte Ticketbearbeitung in CRM-Systemen
• Integration mit Plattformen wie Microsoft Teams, um Service-Mitarbeiter zu entlasten
• Analyse von Kundenfeedback, um den Prozess kontinuierlich zu verbessern

Das Ergebnis: Kürzere Antwortzeiten, höhere Kundenzufriedenheit – und volle Kontrolle über ihre Daten.

Leads generieren und skalieren mit AI Agents

Für viele KMU ist die Leadgenerierung ein echter Engpass. AI Agents lösen dieses Problem, indem sie die Recherche, Kontaktaufnahme und Qualifizierung automatisieren – und dabei immer effektiv und personalisiert arbeiten.

Wie wir das umsetzen:

1. Visuell Workflows erstellen, die Social Media, E-Mail und CRM verbinden

2. Flowwise oder Tools wie n8n nutzen, um Schnittstellen zu bauen

3. GPT, Claude oder andere LLMs einbinden, um maßgeschneiderte Outreach-Texte zu erstellen

4. Ergebnisse messen und Workflows so anpassen, dass sie skalieren

Subscription Agents – Das neue Abonnement-Modell für Unternehmen

Das Subscription Business Model hat sich längst in der Softwarewelt etabliert. Doch mit dem Aufkommen von KI-Agenten betreten wir eine neue Stufe: Subscription Agents. Diese Agents werden nicht einmalig verkauft, sondern als laufender Service bereitgestellt – inklusive Wartung, Updates und stetiger Optimierung.
Aus unserer Erfahrung ist dieses Modell nicht nur lukrativ, sondern auch ein echter Gamechanger für Unternehmen, die nachhaltige Einnahmen erzielen und gleichzeitig Kundenbindung stärken wollen.

Vorteile des Subscription Business Models für KI-Agenten

Das Abonnement-Modell bringt mehrere Vorteile mit sich – sowohl für Anbieter als auch für Kunden:

• Planbare Einnahmen durch wiederkehrende Zahlungen
• Stetige Weiterentwicklung des Agenten, ohne dass der Kunde neu investieren muss
• Skalierbar, da dieselbe Infrastruktur für viele Kunden genutzt werden kann
• Höhere Kundenzufriedenheit durch kontinuierliche Optimierungen

Wie Unternehmen wiederkehrende Einnahmen mit AI Agents sichern

Wir sehen in der Praxis, dass Unternehmen besonders dann profitieren, wenn sie AI Agents nicht als Boilerplate Products, sondern als spezialisierte Lösungen anbieten.
Die wichtigsten Hebel:

1. Erstellung eines klaren Leistungsumfangs (z. B. Reporting, Monitoring, Automatisierungen)

2. Technische Umsetzung mit einem skalierbaren System

3. Nutzung von APIs und Integrationen in Tools wie HubSpot, Salesforce oder Microsoft

4. Einsatz von LLMs wie GPT oder Claude, um den Agenten mit mehr Intelligenz auszustatten

So entsteht ein Service, der für den Kunden unverzichtbar wird – und damit stabile, wiederkehrende Umsätze garantiert.

Erfolgsfaktoren für die Skalierbarkeit von Subscription Agents

Damit ein Subscription Agent wächst, muss er von Anfang an so konzipiert sein, dass er sich an neue Anforderungen anpassen kann. Aus unserer Erfahrung zählen dazu:

• Automatisierung zentraler Prozesse
• Modulare Architektur für einfache Erweiterungen
• Nutzung einer plattform-unabhängigen Infrastruktur
• Monitoring und Optimierung über den gesamten Stack
• Klare Coding-Standards, um Updates reibungslos einzuspielen

Mit dieser Herangehensweise lassen sich Subscription Agents nicht nur für einzelne Kunden, sondern auch für ganze Branchen skalieren.

Technische Umsetzung – Tools, APIs und Plattform-Integration

Damit ein Vertical Agent nicht nur auf dem Papier gut aussieht, sondern auch im Alltag funktioniert, braucht es die richtige Technologie. Wir sprechen hier nicht nur von einem Tool, sondern von einem durchdachten Stack aus Tools, APIs und einer soliden Plattform-Integration.

Aus unserer Erfahrung hängt der Erfolg maßgeblich davon ab, wie gut diese Bausteine aufeinander abgestimmt sind – und wie effektiv sie in deine bestehenden Prozesse eingebunden werden.

Welche Tools und Plattformen sich für Vertical Agents eignen

Nicht jede plattform ist gleich gut geeignet, um KI-Agenten zu erstellen. Die Wahl hängt stark von deinem Modell und deiner Infrastruktur ab. In Projekten für KMU setzen wir häufig auf:

• Flowwise für visuelles Workflow-Design und schnelle Erstellung von Prototypen
• Cloud- oder On-Premise-Lösungen, je nach Datenschutzanforderungen
• Tools wie n8n oder Make.com für flexible Automatisierung
• Dedizierte GPU-Server, um rechenintensive LLMs performant zu betreiben

„Die beste technische Lösung ist immer die, die sich unsichtbar in deine Prozesse integriert und trotzdem maximale Leistung bringt.“

APIs von Microsoft, Salesforce, HubSpot & Co. effektiv nutzen

APIs sind das Herzstück moderner Workflow-Automatisierung. Sie ermöglichen es deinem Agent, Daten nahtlos zwischen Systemen auszutauschen und Aktionen auszulösen.
Unsere bewährten Ansätze:

1. Microsoft-Integrationen für Office 365, Teams und Dynamics

2. HubSpot-API für Marketing, Leads und CRM-Daten

3. Salesforce-Anbindung für komplexe Vertriebs-Workflows

4. Standardisierte REST-APIs für individuelle Systeme

Mit der richtigen Konfiguration kannst du voll Kontrolle über deine Daten behalten und trotzdem einen hochgradig automatisierten Betrieb sicherstellen.

Integration von GPT, Claude, LLMs und Flowwise in den Workflow

Große Sprachmodelle wie GPT oder Claude machen den Unterschied zwischen einem simplen Bot und einem intelligenten KI-Agenten. In Verbindung mit Flowwise lassen sich visuell Workflows erstellen, die von der ersten Datenverarbeitung bis zum automatisierten Versenden von E-Mails alles abdecken.

Unsere Empfehlung für einen zukunftssicheren Stack:

• LLMs für Analyse, Textgenerierung und Entscheidungsfindung
• Flowwise als Orchestrator, um diese Fähigkeiten in konkrete Prozesse zu übersetzen
• APIs für den Zugriff auf externe Datenquellen und Business-Tools
• Eine skalierbare Infrastruktur, damit dein Agent mit deinem Business wachsen kann

Best Practices für die Implementierung von Vertical AI Agents

Einen Vertical Agent zu entwickeln, der nicht nur beeindruckend klingt, sondern tatsächlich Mehrwert liefert, ist kein Zufallsprodukt. Es geht darum, Prozesse zu automatisieren, die richtigen Tools zu kombinieren und gleichzeitig Risiken zu minimieren. Aus unseren Projekten mit KMU wissen wir: Die technische Umsetzung ist nur die halbe Miete – die echte Kunst liegt in der Workflow-Optimierung und der nahtlosen Einbettung in bestehende Systeme.

Automatisierung und Workflow-Optimierung mit Low-Code und No-Code

Dank n8n Low-Code oder Flowwise lassen sich visuell Workflows erstellen, ohne tief in Code oder komplexes Coding einsteigen zu müssen. Das beschleunigt die Erstellung von KI-Agenten enorm.
Unsere Erfolgsfaktoren:

• Tools wie n8n für flexible Workflow-Automatisierung nutzen
• Prozesse in kleine, leicht testbare Module zerlegen
• Automatisierung mit n8n so gestalten, dass sie auch ohne Programmierkenntnisse wartbar bleibt
• Wiederverwendbare Lösungen entwickeln, um schnell auf neue Anforderungen reagieren zu können

Halluzinationen und Fehlentscheidungen minimieren

Auch die intelligentesten KI-Agenten können Fehler machen – sei es durch unvollständige Daten oder falsche Interpretationen. Wir setzen deshalb auf ein mehrstufiges Qualitätsmanagement:

1. LLMs wie GPT oder Claude mit klaren Kontextinformationen füttern

2. Kritische Entscheidungen durch manuelle Review-Schleifen absichern

3. APIs so konfigurieren, dass nur geprüfte Daten verarbeitet werden

4. Logs und Metriken kontinuierlich auswerten

Das Ziel: AI Agents immer präziser und effektiv arbeiten lassen, ohne blind zu vertrauen.

Datenschutz, Sicherheit und volle Kontrolle über Unternehmensdaten

Gerade bei CRM– oder Marketing-Integrationen ist es entscheidend, dass dein Agent keine Daten unkontrolliert an externe Systeme übergibt.
Unsere Sicherheitsprinzipien:

• On-Premise-Optionen nutzen, wenn volle Kontrolle über deine Daten Priorität hat
• Zugriffsbeschränkungen für APIs
• DSGVO-konforme Speicherung und Verarbeitung
• Einsatz einer skalierbaren Infrastruktur mit Sicherheits-Backups

Marketing und Vertrieb von Vertical Agents

Ein großartiger Vertical Agent verkauft sich nicht von selbst – auch wenn er technisch beeindruckend ist. Entscheidend ist, dass wir den Vertrieb strategisch aufbauen und das Marketing so gestalten, dass unsere Zielgruppe sofort versteht, welchen Nutzen der Agent bringt. In Projekten mit KMU und spezialisierten Branchen haben wir erlebt: Wer den Mehrwert klar kommuniziert, generiert nicht nur mehr Leads, sondern baut langfristige Kundenbeziehungen auf.

Zielgruppenansprache für KMU und spezialisierte Branchen

Die meisten KI-Agenten sind zu generisch – und genau hier punkten Vertical Agents. Wir passen die Erstellung und Positionierung so an, dass der Agent die Sprache der Zielgruppe spricht und branchenspezifische Probleme löst.
Best Practices aus unserer Erfahrung:

• Klare Persona-Definition (z. B. mittelständische Fertigung, spezialisierte Dienstleistungen)
• Agent so positionieren, dass er als „Experte“ für ein konkretes Problem wahrgenommen wird
• Branchenspezifische Referenzen und Anwendungsbeispiele integrieren

Storytelling und Newsletter-Strategien für AI-Agenten-Produkte

Ein KI-Agent ist kein trockenes Tool, sondern ein Game-Changer – und genau so muss er präsentiert werden. Wir setzen auf Storytelling in Content-Formaten wie Blogartikeln, Social Posts und Newsletter-Serien.

• Agent als „Held der Geschichte“ inszenieren
• Praxisnahe Prozess-Verbesserungen aufzeigen
• Storylines entwickeln, die Emotionen und Business-Potenzial verbinden
• Newsletter als kontinuierlichen Touchpoint mit wertvollem Content und Soft-Sell-Angeboten nutzen

Vertriebskanäle und Sales-Prozesse erfolgreich aufbauen

Ein starker Sales-Prozess sorgt dafür, dass Leads nicht nur generiert, sondern zu Kunden konvertiert werden. Hier kombinieren wir CRM-Systeme wie HubSpot oder Salesforce mit Automatisierung, um skalierbare Prozesse zu schaffen.

• APIs nutzen, um Leads direkt ins CRM zu übertragen
• Qualifizierungsschritte automatisieren und personalisieren
• Subscription Agents als wiederkehrendes Business Model anbieten
• Skalieren durch gezielte Inbound- und Outbound-Strategien

Ausblick – Warum Vertical Agents die Zukunft sind

Wir stehen erst am Anfang einer Entwicklung, die den Unternehmensalltag in den nächsten Jahren grundlegend verändern wird. Vertical Agents verbinden technologische Exzellenz mit einer klaren Business-Strategie – und genau diese Kombination macht sie zu einem der spannendsten Märkte überhaupt.

Technologische Entwicklungen und wachsende Marktakzeptanz

Mit der Reife moderner Large Language Models und spezialisierten Plattformen wie Relevance AI steigen die Möglichkeiten, Vertical Agents nicht nur schneller, sondern auch intelligenter zu entwickeln. Fortschritte in GPU-Leistung und Cloud-Infrastruktur sorgen dafür, dass selbst komplexe Echtzeitprozesse in Sekundenbruchteilen verarbeitet werden können.

Der Weg von spezialisierten Agents zu branchenübergreifenden Lösungen

Heute sehen wir Vertical Agents, die präzise für einzelne Branchen entwickelt wurden. Der nächste Schritt ist klar: Interoperabilität. Agents, die nicht nur in einem Bereich glänzen, sondern Prozesse in mehreren Branchen gleichzeitig optimieren können. Unternehmen, die frühzeitig investieren, sichern sich einen massiven Vorsprung – sowohl in Effizienz als auch in Kundenbindung.

Warum jetzt der perfekte Zeitpunkt für die Implementierung ist

Die Nachfrage nach Automatisierung, Präzision und personalisierten Lösungen wächst rasant. Wer jetzt in Vertical Agents investiert, profitiert von:

• geringeren Entwicklungskosten durch bestehende Frameworks
• schnelleren Go-to-Market-Zeiten dank ausgereifter Tools
• einem Wettbewerbsvorteil, bevor der Markt gesättigt ist

Und: Die Einstiegshürden waren noch nie so niedrig. Dank Low-Code/No-Code-Ansätzen und leistungsstarker GPU-Cloudlösungen kann nahezu jedes Unternehmen die Implementierung starten – ohne monatelange Entwicklungszyklen.

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