AI Agents Experten in der Schweiz
, die zu Ihnen passen – geprüfte, verfügbare Freelancer-SpezialistenBeauftragen Sie Experten, die autonome Workflows entwickeln, Large Language Models mit Geschäftssystemen verbinden und zuverlässige agentische Anwendungen bereitstellen. FRATCH bringt Sie schnell und präzise mit geprüften, verfügbaren Freelancern zusammen, die zu Ihrem Projekt passen.
Lerne FRATCH Experten in der Schweiz kennen, die kürzlich AI Agents eingesetzt haben
Mike B.
Letzte Position:
Freiberuflicher UX-Researcher, Designer bei Bodensee Schiffsbetriebe; Labhard-Medien
- UX-Research, UX-Konzept und UX-Design für ein KI-Dialogsystem mit Events, Locations, ÖV-Fahrplan- und Sonderfahrtenauskunft. Beobachtungen, Remote-Benutzertests, Sitzungsaufzeichnungen, Analytics-Auswertungen, RapidUser-Tests usw., Prototyping usw., Figma/Figma Make, Claude Design, OpenAI Codex (Design)
Gwang Jin K.
Letzte Position:
Data Scientist / Forscher für angewandte KI, Automatisierung und Datensysteme bei Selbstständig
- Entwicklung und Erprobung von Prototypen in den Bereichen angewandte GenAI, RAG, GraphRAG, lokale LLM, agentische KI und Dokumentenintelligenz für strukturierte Analysen, Extraktion von Befunden, semantische Suche, technisches Reasoning und entscheidungsrelevantes Reporting
- Aufbau privater lokaler-LLM-Workflows und KI-Systemmuster mit Fokus auf Datenschutz, Reproduzierbarkeit, Prüfbarkeit, kostengünstige Inferenz und praktische Nutzerkontrolle
- Erstellung reproduzierbarer Python-/R-Workflows für Datenanalyse, Automatisierung, API-gesteuerte Tools, Validierungslogik, technische Dokumentation und KI-gestützte Softwareentwicklung
- Gestaltung von Workflows auf Basis expliziter Annahmen, nachverfolgbarer Eingaben, prüfbarer Ausgaben und Bewusstsein für Fehlermodi statt Black-Box-"sieht gut aus"-Demos
- Unterstützung der RAHN AG in einem chemischen/Regulierungsumfeld bei der Datenextraktion und -verarbeitung rund um WERCS, einer Regulierungsanwendung für Chemieprodukte und Compliance-Daten
- Analyse komplexer Anwendungs-/Datenbankschemata und Erstellung verschachtelter SQL-Abfragen zur Informationsgewinnung für Mischungsberechnungen, Komponentenbeziehungen, regulatorische Regeln und Reporting-Logik
- Fortführung der praktischen Arbeit in Git/GitHub/GitLab/Bitbucket, Docker-/Linux-Deployment-Mustern, REST-/API-Workflows, Fehlerbehandlung, technischem Schreiben und schneller KI-gestützter Prototypentwicklung
- Aufbau von Workflows für technische Dokumentation, die komplexe Systeme in klare Runbooks, Checklisten, Entscheidungsnotizen und nutzerorientierte Erklärungen überführen
Kawahya T.
Letzte Position:
Experte für öffentliche Gesundheit - Vertrag bei Mercor
- Wirkte bei Project Atlas als Fachexperte mit und unterstützte die Gestaltung realistischer, langfristiger beruflicher Aufgaben zur Bewertung von KI-Agenten. Entwickelte komplexe Workflows mit Bezug zur öffentlichen Gesundheit, die die Fähigkeit eines KI-Agenten testen, mit unklaren Prompts umzugehen, Informationen aus verteilten Dateien und Systemen zusammenzuführen, mehrstufige Abhängigkeiten zu steuern, Fehler zu behandeln und hochwertige professionelle Ergebnisse zu liefern.
- Setzte Fachwissen im Bereich öffentliche Gesundheit ein, um Aufgabenszenarien zu Notfallvorsorge, operativer Einsatzbereitschaft, Stärkung von Gesundheitssystemen, Risikobewertung, Surveillance und politikorientierter Entscheidungsfindung zu entwerfen. Zu den Aufgaben gehörten das Erstellen von Aufgabenprompts, Goldlösungen, Rubriken und Bewertungskriterien, die an realen beruflichen Standards ausgerichtet waren. Gleichzeitig wurde sichergestellt, dass die Ergebnisse handlungsorientiert, ethisch fundiert und geeignet sind, die Leistung fortschrittlicher KI in realistischen Organisationsumgebungen zu bewerten.
Robin O.
Letzte Position:
Mitgründer & AI Solutions Architect bei airdys
- Produktstrategie, Architektur und technische Mitgestaltung
- KI-Workshops, Kunden-Onboarding und Go-to-Market-Aktivitäten
- Design und Umsetzung von KI-Architekturen (LLMs, RAG, MCP, Agents, Voice, Automation)
- Praktische Entwicklung von Prototypen und produktionsreifen KI-Integrationen
- Beratung von Kunden zur KI-Einführung, zu Workflows und zur Integration in bestehende Infrastruktur
- Zusammenarbeit mit den Mitgründern bei der strategischen Ausrichtung
- Mitarbeit im Vertrieb und in der Kundengewinnung
Tools und Technologien: OpenAI, Anthropic, Azure, Vercel AI SDK, RAG (Retrieval-Augmented Generation), MCP (Model Context Protocol), FastAgent, VAPI, n8n, make.com, LibreChat, PostgreSQL, OpenAPI, Next.js, Vercel, Docker
Hanspeter J.
Letzte Position:
Lead Consultant Salesforce DACH bei DXC Technology
- Erfassen, Validieren und Koordinieren von Kundenanforderungen
- Analyse von Geschäftsprozessen bei Kunden sowie Entwurf und Umsetzung von Lösungsdesigns in Salesforce
- Konzeption und Entwicklung von Salesforce-Architekturen auf Basis von Sales Cloud und Service Cloud
- Pflege und Ausbau der eigenen Kompetenz, um neue Funktionen von Salesforce zu kennen
- Aktive Rolle in der Pre-Sales-Phase und enge Zusammenarbeit mit Sales- und Pre-Sales-Teams
- Aufbau und Konsolidierung von Know-how im Team zu neuen Themen
- Aktive Mitwirkung bei Definition und Ausrichtung der eigenen Rolle innerhalb der DXC Best Practice
- Implementierung von MC Growth
- AI Agentforce Agents Builder
- Agent Designer mit elements.cloud
- Salesforce-ORG-Bewertungen
- Process Configuration Mining
- Single Point of Contact für SFDC-Kontakte weltweit
- Projektkoordination mit EMEA- und Global-Verantwortlichen
- Erstellung von Presales-Angeboten zusammen mit Salesforce AE und Client-Partnern für Global Accounts
Rainer T.
Letzte Position:
Geschäftsführer bei Tolksdorf.digital GmbH
- Unabhängige Beratung für digitale Transformation, Schnelldurchläufe und Business-Case-Entwicklung
- Bereitstellung von Systemen und Digital Engineering, Industrie 4.0, Workflow & KI-Agenten
- Implementierung von digitalen Vertriebs- und Service-Lösungen, Einführung von KMU-Open-Source, Datenmigration, Hosting und Wartung von Kunden-IT-Systemen
- Eingesetzte Methoden: Lean Innovation, ISO 9001:2015, Scrum; Leitung von Teams mit 2–80 Personen und Projektvolumen bis zu 22 Mi0 USD
Fabian K.
Letzte Position:
Dozent bei HWZ University of Applied Sciences
- Gemeinsame Lehre in den CAS AI Management- und CAS AI Innovation-Programmen für künftige KI-Manager
- Vermittlung von Themen wie Datenplattformen, KI-Architekturen, Grundlagen der Technologie-Einführung und Erfolgsfaktoren von KI-Initiativen in Unternehmen
Matthias I.
Letzte Position:
Teilzeit-CTO (Leitender Ingenieur / Technischer Architekt)
- Groß angelegte Systeme und APIs konzipiert, die Tausende gleichzeitige Nutzer bedienen.
- Einen 650.000-Zeilen-Monolith refaktoriert und die vollständige AWS-Migration für stabile Performance geleitet.
- SLO-basierte Observability eingeführt, was Zuverlässigkeit und Wiederherstellungsprozesse verbesserte.
- Cloud- und Datenbank-Optimierungen durchgeführt und so erhebliche Kosteneinsparungen und Latenzreduzierungen erreicht.
- LLM-, RAG- und Dokumentautomatisierungspipelines bereitgestellt, die in der Produktion eingesetzt werden.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die AI Agents einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
23 Jahre
Positionsdauer
2,8 Jahre
Positionen pro Freelancer
13
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Projektmanagement
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Professionelle Dienstleistungen, Bank- und Finanzwesen
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Produktentwicklung
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
57%
Doktortitel
29%
Zertifizierungen pro Freelancer
4
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Französisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 19 Sep 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in der Schweiz verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, wie viele Freelancer innerhalb dieser Spanne abrechnen.
Durchschnittssätze von Experten in der Schweiz, die AI Agents einsetzen
Die Tagessätze basieren auf aktuellen Verträgen und enthalten keinen FRATCH-Aufschlag.
Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.
Der Median-Tagessatz ist der mittlere Wert aller Tagessätze – die Hälfte der vergleichbaren Freelancer verlangt weniger, die andere Hälfte mehr. Anders als der Durchschnitt wird er von Ausreißern kaum beeinflusst.
Berechnet auf Basis der Tagessätze unserer Freelancer, Stand 19 Sep 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der AI Agents Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (88%)
- Professionelle Dienstleistungen (75%)
- Bank- und Finanzwesen (63%)
- Bildung (38%)
- Transport und Logistik (38%)
- Werbung (25%)
- Energie (25%)
- Gesundheitswesen (25%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was AI Agents sind
AI Agents sind Softwaresysteme, die Ziele interpretieren, Aktionen planen und Aufgaben mit begrenzter manueller Anleitung mithilfe von Tools erledigen. Sie verbinden Large Language Models mit Geschäftsregeln, APIs, Memory, Retrieval und strukturierten Ausgaben. Anders als ein einfacher Chatbot kann ein Agent entscheiden, welchen Schritt er als Nächstes ausführt, und über verbundene Systeme hinweg handeln.
Was sie entwickeln
Unternehmen setzen AI Agents für mehr als nur dialogorientierten Support ein. Sie können Dokumente recherchieren, eingehende Anfragen qualifizieren, Berichte vorbereiten, Datensätze aktualisieren, interne Workflows koordinieren und technische Abläufe unterstützen. Das richtige Design stellt sicher, dass die menschliche Freigabe überall dort erhalten bleibt, wo Entscheidungen operative, finanzielle oder Compliance-Risiken bergen.
- Support-Assistenten für Kunden und Mitarbeitende
- Wissensanwendungen mit Retrieval-Augmented Generation
- Automatisierung von Vertriebs-, Service- und Backoffice-Workflows
- Mehrstufige Recherche und Dokumentenverarbeitung
Ökosystem und Tools
AI-Agent-Projekte kombinieren häufig Modelle von OpenAI oder Anthropic mit Frameworks wie LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel oder herstellereigenen Agent-Tools. Spezialisten arbeiten mit Vektordatenbanken, Embeddings, Function Calling, Orchestrierungsdiensten, Evaluations-Tools und Observability-Plattformen. Außerdem verbinden sie Agents mit REST-APIs, Event-Systemen, CRM-Software, ERP-Umgebungen und Cloud-Infrastruktur.
Wann sich freiberufliche Expertise lohnt
Externe Expertise ist hilfreich, wenn aus einem Proof of Concept ein zuverlässiges Produkt werden muss oder ein bestehender Assistent inkonsistente Ergebnisse liefert. Unternehmen benötigen möglicherweise auch Unterstützung bei der Modellauswahl, der Kontrolle der Nutzung, der Absicherung von Daten, dem Prompt-Design und der Messung der Aufgabenqualität. In der Schweiz ist die Zusammenarbeit aus der Ferne üblich, während regulierte Branchen möglicherweise weiterhin Workshops oder Implementierungsarbeiten vor Ort erfordern.
- Ein Prototyp benötigt eine produktionsreife Architektur
- Agent-Aktionen erfordern Berechtigungen und Audit-Trails
- Ausgaben müssen systematisch getestet und bewertet werden
- Internen Teams fehlt Erfahrung mit dem Betrieb von Modellen
Wichtige Fähigkeiten
Starke Fachkräfte verstehen sowohl das Verhalten von Language Models als auch die klassische Softwareentwicklung. Sie können Workflows zerlegen, Tool-Schemas definieren, Kontext verwalten, Wiederholungsversuche handhaben und unsichere oder unbeabsichtigte Aktionen verhindern. Nützliche ergänzende Fähigkeiten umfassen Python oder TypeScript, Cloud-Services, Data Engineering, Identitätsmanagement, Prompt-Design, Retrieval-Pipelines und Monitoring.
Die richtige Fachkraft auswählen
Achten Sie auf nachweisbare Agents, die echte Aufgaben erledigen, nicht nur auf ausgefeilte Chat-Oberflächen. Fragen Sie, wie die Fachkraft Genauigkeit bewertet, mit unsicheren Antworten umgeht, sensible Informationen schützt und die Kontrolle beim Menschen belässt. Zu einer zuverlässigen Umsetzung gehören klare Grenzen für Workflows, Testfälle, Fallback-Pfade, Logging und eine Dokumentation, die ein anderes Team pflegen kann. Sprachkenntnisse können ebenfalls wichtig sein, wenn ein Agent deutsch-, französisch-, italienisch- oder mehrsprachige Nutzer in der Schweiz unterstützt.
Häufig gestellte Fragen
Unsicher, wo du bei AI Agents anfangen sollst? Diese Antworten decken das Wichtigste ab.
AI Agents werden eingesetzt, um mehrstufige Aufgaben auszuführen, etwa Fragen auf Grundlage des Unternehmenswissens zu beantworten, Dokumente zu verarbeiten, Anfragen weiterzuleiten und Geschäftssysteme zu aktualisieren. Besonders wertvoll sind sie, wenn ein Workflow Interpretation, Tool-Nutzung und eine kontrollierte Übergabe statt einer einzigen festgelegten Antwort erfordert.
AI Agents können Tools auswählen, ein Ziel in einzelne Schritte zerlegen und sich an Informationen anpassen, die sie während eines Workflows sammeln. Herkömmliche Automatisierung folgt vordefinierten Regeln, während sich ein Chatbot meist auf den Dialog konzentriert. Ein gut entwickelter Agent verbindet Sprachverständnis mit Aktionen, Schutzvorkehrungen und menschlicher Prüfung.
Eine starke AI-Agent-Fachkraft verbindet häufig Python oder TypeScript mit API-Integration, Cloud-Architektur, Retrieval-Systemen und Datenverarbeitung. Erfahrung mit Identitäts- und Zugriffssteuerung, Prompt-Design, Evaluation, Observability und der Abbildung von Geschäftsprozessen ist ebenfalls wertvoll.
Das passende Erfahrungsniveau hängt vom Risiko und Umfang des Workflows ab. Ein einfacher interner Assistent benötigt möglicherweise gezielte Umsetzungserfahrung, während kundenorientierte oder regulierte Anwendungsfälle eine Fachkraft erfordern, die Evaluationen, Berechtigungen, Monitoring, Fallback-Verhalten und eine sichere Bereitstellung entwickeln kann.
Ja, AI Agents können häufig remote über gemeinsame Repositories, Cloud-Umgebungen und strukturierte Workshops entwickelt und bereitgestellt werden. Vor-Ort-Termine können dennoch bei der Prozessanalyse, Sicherheitsprüfungen oder der Abstimmung mit Stakeholdern helfen, insbesondere wenn der Agent mit sensiblen internen Systemen verbunden wird.
Für AI Agents gibt es keine allgemein beste Wahl. Die Entscheidung hängt von der Aufgabenkomplexität, der Datensensibilität, der Latenz, den Integrationsanforderungen und den Evaluationsergebnissen ab. Fachkräfte können OpenAI, Anthropic oder Open Models sowie LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel und einfachere individuelle Orchestrierungslösungen vergleichen.
Fragen Sie nach einer klaren Bewertungsmethode, die erfolgreiche Aufgabenerledigung, falsche Aktionen, fundierte Antworten, Eskalationsverhalten und Antwortkonsistenz abdeckt. Eine hochwertige AI-Agent-Implementierung umfasst außerdem Berechtigungsgrenzen, nachvollziehbare Logs, Testszenarien, Kostenkontrollen und eine praktikable Möglichkeit, Fehler zu überprüfen.
Vor dem Start sollte ein AI-Agent-Freelancer das Geschäftsziel, die Quelldaten, die verbundenen Tools, die Nutzergruppen, Freigabepunkte und Sicherheitsanforderungen klären. Außerdem sollte vereinbart werden, wer für die Modellauswahl, Evaluationsdaten, das Monitoring in der Produktion und die kontinuierliche Verbesserung nach dem Launch verantwortlich ist.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Schweiz, die AI Agents in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 127 €, was einem Tagessatz von etwa 1.017 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Schweiz, die AI Agents in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 57% mindestens einen Master-Abschluss und 29% einen Doktortitel.
Freelancer in Schweiz, die AI Agents in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 23 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,8 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Schweiz, die AI Agents in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (88%) und Französisch (50%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Schweiz, die AI Agents in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (88%), Professionelle Dienstleistungen (75%) und Bank- und Finanzwesen (63%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Schweiz, die AI Agents in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (88%) und Projektmanagement (63%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich AI Agents eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
