Die KI-Plattform imc Agent Builder geht an den Start
Mit dem imc Agent Builder entfalten Unternehmen den flexiblen, personalisierten Mehrwert von KI.
Der Ansatz: Individualisierung statt Standardlösung
Der imc Agent Builder ist vollständig in die imc Learning Suite (LMS) integriert und ermöglicht es L&D-Teams, eigene KI-Agenten zu gestalten und kontinuierlich weiterzuentwickeln. Im Mittelpunkt steht dabei ein klarer Gedanke: Wirkung entsteht dort, wo KI auf konkrete Bedarfe zugeschnitten ist.
„Unsere Kunden bauen ihre Agenten selbst. Sie kennen ihre Prozesse, ihre Daten und die Menschen, die damit arbeiten. Genau dieses Wissen lässt sich nicht durch generische Lösungen ersetzen. Wir liefern die Plattform, das Werkzeug und die methodische Begleitung.“ Christian Wachter, Co-CEO, Scheer IMC
Die Plattform bietet dafür einen flexiblen Gestaltungsrahmen:
- Definition von Verhalten und System-Prompts
- Freie Wahl der zugrunde liegenden KI-Modelle (z.B. OpenAI, Anthropic oder eigene Modelle)
- Integration interner und externer Datenquellen
- Konfiguration von Guardrails wie Datenschutz- und Compliance-Regeln
Bereitgestellte Templates erleichtern den Einstieg, gleichzeitig bleibt die volle Kontrolle über Architektur und Ausgestaltung erhalten.
Drei typische Einsatzszenarien
Der Nutzen des imc Agent Builders zeigt sich besonders in konkreten, klar abgegrenzten Anwendungsfällen. Entscheidend ist dabei: Jeder Agent greift ausschließlich auf die für ihn relevanten Inhalte und Prozesse zu.
1. Lernassistenz für Mitarbeitende:
Ein Mitarbeitender sucht nach Weiterbildungsangeboten im Bereich Führungskompetenz. Der Agent erfasst Vorerfahrung, sowie verfügbares Zeitbudget und schlägt passende Inhalte aus dem unternehmenseigenen Katalog vor – inklusive direkter Verlinkung. Der Unterschied zu generischen Lösungen: Die Empfehlungen basieren auf den Präferenzen, Vorkenntnissen und den tatsächlichen Lernangeboten des Unternehmens, ohne dass es einer expliziten Filterung durch den Mitarbeitenden bedarf.
2. Unterstützung für Plattform-Nutzer
Fragen zur Nutzung der Lernplattform lassen sich direkt im Dialog klären: „Wie melde ich Kollegen für eine Schulung an?“ Der Agent kennt die spezifischen Prozesse des Unternehmens, liefert Schritt-für-Schritt-Anleitungen und kann bei Bedarf entweder den Prozess direkt ausführen oder eine Support-Anfragen an einen Servicemitarbeitenden auslösen.
3. Unterstützung für L&D und Administration
Interne operative Unterstützung: Ein Administrator fragt nach bestehenden Compliance-Kursen. Der Agent analysiert den Content-Bestand und liefert eine strukturierte Übersicht – als Grundlage für weitere Planung und Optimierung.
Der imc Agent Builder. Erstellen. Konfigurieren. Verwalten.
Technologische Grundlage: Headless LMS
Die technische Basis des imc Agent Builders liegt in der Headless-Architektur der imc Learning Suite. Frontend und Backend sind dabei konsequent entkoppelt, Funktionen und Inhalte werden über APIs bereitgestellt. Diese Architektur ermöglicht es, KI-Agenten flexibel in verschiedene Arbeitsumgebungen zu integrieren.
„Unsere Agenten sind nicht an eine Oberfläche gebunden. Sie laufen dort, wo Mitarbeitende ohnehin arbeiten – im Lernportal, im Intranet oder in Service-Systemen.“ Roman Muth, CTO, Scheer IMC
Damit wird KI nicht zu einer zusätzlichen Anwendung, sondern fügt sich direkt in bestehende Arbeitsprozesse ein.
Die Scheer IMC AI Agent Architektur
Integration und Governance
Unternehmen können bereits bestehende KI-Agenten über MCP-Server (Model Context Protocol) nahtlos an das LMS anbinden. Darüber hinaus sind die im LMS definierten Agenten in der Lage, mit externen MCP-Servern zu kommunizieren und so zusätzliche Systeme flexibel zu integrieren.
Darunter:
- HR-Systeme
- ERP-Lösungen
- Wissensdatenbanken
- individuelle Datenquellen
Gleichzeitig stellt die Plattform sicher, dass zentrale Anforderungen erfüllt werden:
- Schutz personenbezogener Daten (PII)
- Filter für unangemessene Inhalte
- steuerbare Zugriffsbeschränkungen
Ein integriertes Monitoring schafft Transparenz über Nutzung und Wirkung der Agenten und ermöglicht eine kontinuierliche Optimierung.
Architekturprinzip: Spezialisierte Agenten statt Monolithen
Ein zentrales Designprinzip des imc Agent Builders ist der Verzicht auf einen einzelnen, umfassenden „Mega-Agenten“. Stattdessen werden modulare Workflows aus spezialisierten Agenten aufgebaut.
Diese Struktur bietet mehrere Vorteile:
- bessere Kontrolle und Nachvollziehbarkeit
- höhere Stabilität
- flexible Anpassung bei Prozessänderungen
„Wenn sich ein Prozess ändert, passen Sie einzelne Bausteine an, nicht das gesamte System. Das erhöht die langfristige Steuerbarkeit erheblich.“ Roman Muth, CTO, Scheer IMC
Erfolgsfaktor: Beratung und Begleitung
Die Einführung von KI im Learning-Kontext ist kein rein technisches Projekt. Entscheidend ist die Einbettung in bestehende Prozesse und die Akzeptanz bei den Nutzern. Deshalb ist Beratung integraler Bestandteil des imc Agent Builders.
Das Vorgehen folgt einem strukturierten Vier-Phasen-Modell:
- Use-Case-Identifikation Gemeinsame Analyse: Wo schafft KI im konkreten Lernkontext echten Mehrwert?
- Agent-Design Definition von Verhalten, Prompts, Datenanbindung und Governance-Strukturen – in enger Zusammenarbeit mit dem Kunden.
- Pilotphase Test mit realen Nutzern, begleitet durch Monitoring und iterative Optimierung.
- Skalierung Ausbau der Agentenlandschaft und Integration weiterer Anwendungsfälle. Ziel ist es, Unternehmen in die Lage zu versetzen, ihre KI-Agenten langfristig eigenständig weiterzuentwickeln.
Wie geht es weiter?
Unternehmen, die prüfen möchten, wie der imc Agent Builder in ihre Lernstrategie integriert werden kann, können ein individuelles Beratungsgespräch vereinbaren.
Ein funktionierender Prototyp wurde bereits auf der LEARNTEC 2026 gezeigt. Erste Enterprise-Kunden arbeiten in geschlossenen Beta-Programmen mit der Plattform. Das Programm wird einen ersten KI-gestützten Lernassistenten als Beta bereitstellen.
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