onflAI – Beschreibe. Verbinde. Erledigt.
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FEATURES

Von der fachlichen Beschreibung zur produktiven Schnittstelle.

onflAI verbindet KI-geführte Konfiguration, sichtbare Validierung und IOnbrix als Runtime. Im Studio oder über MCP aus ChatGPT, Codex und Microsoft Foundry: Menschen und Agenten arbeiten mit derselben Integrationsplattform. Credentials bleiben außerhalb des KI-Kontexts.

Kostenlos registrieren & Business Case starten →Preise

SCORECARD

Der Unterschied liegt nicht in einem einzelnen Feature, sondern im durchgängigen Betriebsmodell.

Einordnung typischer Lösungsansätze, keine Rangliste einzelner Anbieter. Die Kategorien überschneiden sich: KI, Mapping, sichere Zugänge und Freigaben gibt es auch in anderen Plattformen. Entscheidend ist, wie sie für Deinen Business Case zusammenspielen; Umfang und Umsetzung hängen vom Produkt und Tarif ab.

Auf kleinen Bildschirmen seitlich scrollen. Für die Auswahl zählt der konkrete Business Case. Wann ein anderer Ansatz passt →

Dein IntegrationsprozessonflAIWorkflow AutomationDeveloper AutomationEnterprise iPaaS
StartpunktFachliches Ergebnis beschreibenApp-Ereignisse und Aktionen verbindenWorkflows mit Nodes und Code gestaltenIntegrations- und API-Architektur modellieren
Rolle der KIKonfiguration erstellen und validieren; keine produktive RuntimeAssistenz beim Aufbau von Abläufen, je nach ProduktAssistenz und KI-Schritte in anpassbaren WorkflowsAssistenz für Entwicklung und Betrieb, je nach Plattform
Mapping & TransformationQuell- und Zielfelder sowie Regeln sichtbar prüfen und korrigierenDaten zwischen Aktionen zuordnen und formatierenNodes, Ausdrücke und Code für DatenlogikMapping-Werkzeuge und Transformationslogik
Prüfung vor dem StartSichtbare KI-Validierung vor menschlicher FreigabeSchritt- und Workflow-TestsTests und selbst gestaltete PrüfpfadeTest-, Deployment- und Governance-Prozesse
Menschliche KontrolleBewusste Freigabe vor ProduktivsetzungPrüfung und Freigabeschritte je nach WorkflowKontrollpunkte im eigenen AblaufRollen und Freigabeprozesse je nach Edition
ZugangsdatenGetrennt gespeichert, verschlüsselt verarbeitet, außerhalb des KI-KontextsVerwaltete App-Verbindungen; KI-Datenpfade prüfenCredential-Verwaltung; eigene Nodes und KI-Datenpfade prüfenCredential- und Policy-Verwaltung; KI-Datenpfade prüfen
Produktiver BetriebIOnbrix-Runtime mit Status, Läufen und FehlerübersichtAusführung und Verlauf automatisierter WorkflowsWorkflow-Ausführung mit anpassbarer BetriebsumgebungIntegrations-Runtimes mit Monitoring und Governance

DAS BACKBONE FÜR DEINE KI

KI denkt voraus. onflAI führt aus.

KI versteht Dein Ziel und baut die Integration. Die eigene IOnbrix-Runtime übernimmt die freigegebene Datenverarbeitung. So ergänzt onflAI die Fähigkeiten Deiner KI um verlässliche Ausführung, effiziente Verarbeitung und weniger wiederkehrenden Token-Verbrauch.

01Deterministisch

Feste Regeln. Wiederholbare Ausführung.

Die KI erstellt und validiert die Konfiguration. Nach Deiner Freigabe führt IOnbrix genau diese Bausteine, Mappings und Regeln aus. Die Datenlogik wird nicht bei jedem Lauf vom Sprachmodell neu interpretiert.

Für Deine KI

Dein Agent stößt einen definierten Datenprozess an, statt jeden Verarbeitungsschritt neu entscheiden zu müssen.

Gleiche Eingaben ergeben bei unveränderten Regeln und gleichen äußeren Bedingungen gleiche Verarbeitungsergebnisse.

Dasselbe freigegebene Mapping wird bei jedem Lauf erneut angewendet.Schematische Darstellung · kein Benchmark

02Performance

Daten verarbeiten. Nicht auf KI-Antworten warten.

Lesen, Mappen und Schreiben laufen in der spezialisierten IOnbrix-Runtime. Für diese definierten Schritte ist kein neuer LLM-Aufruf pro Datensatz nötig. Das entlastet Deine KI und vermeidet zusätzliche Modell-Wartezeiten im laufenden Datenfluss.

Für Deine KI

Deine KI konzentriert sich auf Ziele und Entscheidungen. Die Runtime übernimmt die wiederkehrende Verarbeitung.

Der tatsächliche Durchsatz hängt unter anderem von Quell- und Zielsystem, API-Limits, Datenmenge und Transformationslogik ab.

Die Daten durchlaufen Lesen, Mapping und Schreiben direkt in der Runtime.Schematische Darstellung · kein Benchmark

03Token-Effizienz

Weniger Tokens. Mehr produktive Daten.

Die KI wird für Aufbau, Validierung und Änderungen eingesetzt. Wiederkehrende Datenläufe übernimmt anschließend die eigene Runtime. Statt die KI dieselbe Datenlogik für jeden Datensatz erneut ausführen zu lassen, nutzt onflAI die freigegebene Konfiguration wieder. Das kann den Token-Verbrauch bei häufigen Läufen und großen Datenmengen stark reduzieren.

Für Deine KI

Der Token-Bedarf der KI muss nicht mit jedem gelesenen, gemappten oder geschriebenen Datensatz mitwachsen.

Die Einsparung hängt vom Vergleichsprozess und der Nutzung ab. Zusätzliche KI-Aufrufe, etwa für inhaltliche Auswertungen, verbrauchen weiterhin Tokens.

KI beim Aufbau. Wiederkehrende Datenverarbeitung ohne erneute LLM-Ausführung der festen Regeln.Schematische Darstellung · kein Benchmark
Die IOnbrix-Architektur verstehenonflAI mit KI-Agenten verbinden

ONFLAI PLUGIN FOR OPENAI

Dein nächster Datenprozess beginnt im Chat.

Nutze ChatGPT und Codex als Zugang zu Deinen Unternehmensintegrationen. Über das MCP-basierte onflAI Plugin greifen unterstützte OpenAI-Oberflächen auf freigegebene Tools zu. Quelle, Ziel und Regeln beschreibst Du in natürlicher Sprache.

  • Integrationen anzeigen und verändern
  • Validierung und Tests anstoßen
  • Deployment nach Freigabe initiieren
  • Status und Fehler untersuchen
Datenbankintegration verstehen →
OpenAIMicrosoftonflAI
ChatGPT / Codex
„Verbinde Salesforce mit unserer PostgreSQL-Datenbank.“

onflAIWelche Kundendaten sollen übertragen werden – und wie häufig?

  1. 01Bedarf beschreiben
  2. 02onflAI MCP
  3. 03Erstellen & validieren
  4. 04Freigabe & Deployment
  5. 05IOnbrix führt aus
ERGEBNIS DES BEISPIELSSalesforce → PostgreSQL
Illustrativer Ablauf · keine Live-Daten

Auch PostgreSQL → SAP lässt sich so beschreiben. Entscheidend sind die freigegebenen Systemzugänge und Berechtigungen.

MICROSOFT FOUNDRY MCP INTEGRATION

Der Agent kennt das Ziel. onflAI liefert den Datenprozess.

Foundry Agents können onflAI über MCP als Integration Tool und Runtime-Zugang nutzen. Der Agent muss keine eigene Mapping-Engine, Datenbanklogik oder Dateiverarbeitung aufbauen. onflAI konfiguriert die Integration; IOnbrix führt sie aus.

  • Eine Integrations-Runtime für Agenten
  • APIs, Datenbanken und Dateien verbinden
  • Dieselbe Integrationslogik wiederverwenden
  • Betriebsstatus an den Agenten zurückgeben
API-Integration kennenlernen →
OpenAIMicrosoftonflAI
Microsoft Foundry Agent
„Für unseren Prozess fehlen täglich Produktinformationen aus System X.“

onflAIonflAI stellt die benötigten Daten über eine freigegebene API-/Datenbankintegration bereit.

  1. 01Datenbedarf erkennen
  2. 02onflAI MCP
  3. 03Integration konfigurieren
  4. 04Prüfen & freigeben
  5. 05Daten bereitstellen
ERGEBNIS DES BEISPIELSProdukt-API → SQL → Geschäftsprozess
Illustrativer Ablauf · keine Live-Daten

Der Agent entscheidet, was passieren soll. onflAI setzt die Integration technisch um – innerhalb der freigegebenen Aktionen.

OPTIONAL MIT ABLEX

Schneller automatisieren. Mit verlässlichen Daten.

Automatisierung beschleunigt auch Fehler. ableX ergänzt die Integration um Master Data Management, Data Quality und Data Governance: Datenstruktur prüfen, Qualitätsregeln anwenden und Verantwortung erhalten. onflAI verbindet; IOnbrix führt aus.

  • Harmonisierte Stammdaten bereitstellen
  • Datenqualität vor Verarbeitung prüfen
  • Unternehmensregeln beibehalten
  • Korrekturprozesse gezielt anstoßen
Governance-Szenario besprechen →
KI-Agent + Datenverantwortliche
„Synchronisiere neue Lieferantendaten mit dem ERP.“

onflAIQualitätsregeln prüfen und kritische Änderungen freigeben, bevor die Daten verarbeitet werden.

  1. 01Anfrage an onflAI
  2. 02ableX: Qualität & Regeln
  3. 03Governance & Freigabe
  4. 04IOnbrix verarbeitet
  5. 05Ergebnis an Agent
ERGEBNIS DES BEISPIELSGeprüfte Lieferantendaten → ERP
Illustrativer Ablauf · keine Live-Daten

Beispiel mit ableX-Prüfung vor der Ausführung. ableX ergänzt die Architektur optional; es ist nicht Bestandteil jeder Integration oder automatisch jedes Tarifs.

AUCH NACH DEM START

Nicht nur erstellen. Den Betrieb begleiten.

Ein Agent kann Status und Fehler abfragen, Auffälligkeiten einordnen und Korrekturen vorbereiten. Änderungen laufen wieder durch Validierung und Freigabe – nicht direkt am kontrollierten Datenprozess vorbei.

  1. Betrieb
  2. Fehler erkennen
  3. Agent analysiert
  4. Prüfen & freigeben
  5. Betrieb fortsetzen
01
ONFLAI-SCHWERPUNKT

Business Case statt Workflow-Code

Beschreibe Ziel, Quelle und gewünschtes Ergebnis in fachlicher Sprache. onflAI übersetzt die Absicht in eine technische, prüfbare Integration.

Business Case: vom Webservice in die Datenbank →
02

KI-geführte Konfiguration

Felder, Mapping, Regeln und Fehlerpfade werden strukturiert aufgebaut und bleiben für Menschen sichtbar und bearbeitbar.

APIs, Dateien und Datenbanken →
03
ONFLAI-SCHWERPUNKT

Validieren und reparieren vor dem Betrieb

Eine sichtbare KI-Checkliste prüft die vollständige Konfiguration und arbeitet erkannte Lücken ab, bevor eine Freigabe möglich wird.

Validierung im Originalprodukt ansehen →
04
ONFLAI-SCHWERPUNKT

Bewusste menschliche Freigabe

Die KI bereitet vor und validiert. Ein Mensch kontrolliert das Ergebnis und entscheidet über die produktive Aktivierung.

Kontrolle und Freigabe verstehen →
05
ONFLAI-SCHWERPUNKT

Credentials außerhalb des KI-Kontexts

Geheime Zugangsdaten werden getrennt gespeichert, verschlüsselt verarbeitet und nicht an die KI-Konfiguration übergeben.

So bleiben Credentials getrennt →
06
ONFLAI-SCHWERPUNKT

IOnbrix-Runtime für den Betrieb

Bewährte IOnbrix-Bausteine führen die freigegebene Integration kontrolliert aus – statt die produktive Logik einer KI-Blackbox zu überlassen.

IOnbrix als Runtime kennenlernen →
07

Nachvollziehbares Mapping

Auch verschachtelte Daten und unterschiedliche Formate brauchen eindeutige Regeln: Quell- und Zielfelder, Datentypen, Transformationen und Pflichtwerte bleiben an der Zuordnung dokumentiert. Du prüfst und korrigierst das Ergebnis vor der Freigabe.

Mapping-Beispiel: HubSpot → MySQL →
08

Status, Läufe und Fehler sichtbar

Der produktive Zustand, die Laufhistorie und Fehlerbilder bleiben für die verantwortlichen Teams transparent.

Monitoring und Tarifbedingungen →

POSITIONIERUNG

Wofür onflAI besonders gebaut ist

onflAI fokussiert den vollständigen Weg von einer verständlichen Business-Anforderung bis zu einer freigegebenen, überwachten Integration. Der Unterschied liegt im Zusammenspiel von fachlicher Beschreibung, sichtbarer KI-Validierung, menschlicher Freigabe und IOnbrix-Runtime – nicht in der Behauptung, dass andere Plattformen keine KI oder Kontrolle bieten.

  1. 01Fachbereich beschreibt das Ziel
  2. 02KI baut und validiert sichtbar
  3. 03Credentials bleiben getrennt
  4. 04Mensch gibt bewusst frei
  5. 05IOnbrix betreibt kontrolliert

Welcher Business Case soll als erster zur produktiven Schnittstelle werden?

Kostenlos registrieren & Business Case starten →