Gehört Ihr Unternehmen auch zu denen, die noch vor wenigen Jahren gar nicht daran dachten, Künstliche Intelligenz einzusetzen? Und heute experimentieren knapp 60 % der Unternehmen im DACH-Raum mit KI Agenten. 10 bis 30 % setzen KI bereits produktiv ein. 1
Damit sich positive Wirkung entfaltet – z. B. auf Produktivität, Kosten, Effizienz, Ziele oder Marktposition – müssen die KI-Agenten zielgerichtet arbeiten.
Denn anders als bei einer „normalen“ IT-Einführung sind KI-Agenten oft selbst der Treiber. Manche führen sich schleichend „von unten“ selbst ein – die berüchtigte „Shadow AI“ – und transformieren das Geschäft ohne Strategie. Andere Insellösungen arbeiten zwar Aufgaben ordentlich ab, nutzen aber unterschiedliche Leitlinien oder unterstützen die Strategie des Unternehmens oder der Organisation nicht nachvollziehbar.
Oder anders: Irgendwelche Tools oder Agenten, von irgendwelchen Mitarbeitenden initiiert und irgendwelche Mikroziele verfolgend sind bereits in Ihrem Unternehmen aktiv, ohne dass die IT oder die Geschäftsleitung irgendetwas davon wüsste.
Diese Phänomene gilt es, „einzufangen“ und nutzbar zu machen – da sie oft auch werttreibende Ideen beinhalten – oder durch eine bessere, strategische Lösung zu ersetzen.
Beispielsweise durch ein Multi Agent System, das zuverlässig, datenschutzkonform und wirkungsvoll arbeitet. Und so machen die Agenten das:
Wenn wir KI-Agenten als „digitale Mitarbeiter“ verstehen, sind agentische Systeme digitale Teams oder Abteilungen mit mehreren solcher Mitarbeiter, die optimalerweise miteinander korrespondieren. Und Sprachmodelle, KI-Chatbots, Muster- und Bilderkennungen sind die digitalen Assistenten. Die KI-Agenten erhalten – je nach Befähigung und Setup – besondere Aufgaben und Kompetenzen führen autonom Arbeiten aus.
Nein, denn unter Einbeziehung aktueller Agent-Technologien verbinden wir die KI-Modelle über verschiedene Oberflächen mit sicheren Daten und abstrahieren die Komplexität im Vorfeld – etwa durch Tool Use (den standardisierten Zugriff auf Funktionen und Systeme) oder über das Model Context Protocol (MCP). MCP ist ein Interoperabilitätsstandard, über den Systeme unterschiedlicher Anbieter angebunden und strukturierte Kontexte für Large Language Models (LLM) bereitgestellt werden können – wie etwa Figma-Dateien, Code-Repositories, SharePoint-Dokumente oder Notion-Tasks. Das ermöglicht die sichere Integration über Systemgrenzen hinweg, ohne dass jede Verbindung individuell implementiert werden muss.
Gleichzeitig kontrollieren wir die Berechtigungen: Der KI-Agent wartet sozusagen auf eine Zustimmung, bevor der Zugriff auf sensible (z. B. budgetrelevante oder öffentliche) Ressourcen erfolgt.
Auf dieser Basis können interne KI-Agenten deutlich weiter gehen als ein externer Chatbot. Statt nur auf Einzelfragen zu antworten oder bei einer Aufgabe zu helfen, planen sie selbst Aktionen im vorgegebenen Rahmen. Sie setzen diese mithilfe von Tool Use und angebundenen Systemen um, ohne dass eine ständige menschliche Steuerung erforderlich wäre.
Dann ist es gar nicht „spooky“, sondern in der praktischen Anwendung harmlos. Denn KI-Agenten funktionieren nachvollziehbar:
Aber wir haben auch herausgefunden, dass weniger Kreativität und mehr Verlässlichkeit oft passender für Unternehmen sind, als Autonomie. Indem wir die einzelnen Schritte, die der Agent abarbeiten soll, sehr klar definieren und testen, ist das Ergebnis umso wirkungsvoller und präziser.
Was auch dafür spricht, den Workflow des oder der KI-Agenten exakt so einzurichten, wie es für die Unternehmensstrategie passt – und eben nicht (nur) für die einzelnen Mitarbeitenden.
Besonders spannend sind die Agentic Loops – die Schleifen aus Reflexion und Iteration, auch als „Re-Act“ (Reasoning and Acting) bekannt. Hier unterscheiden sich Agenten von einfachen Chatbots, aber auch von herkömmlicher Software – und sie machen die technische Lösung sehr robust und effizient.
Die KI-Agenten prüfen nach jedem Schritt, ob das Ergebnis gut ist und ob mit dem Vorgehen das Ziel bestmöglich erreicht wurde. Und wenn nicht, welche Fehler gemacht wurden. Sie lernen aus den Fehlern und passen die Vorgehensweise an, bis sie ihre Aufgabe optimal ausführen können. Das geschieht ohne, dass Programmierer eingreifen und nachjustieren müssten.
In der Folge sind KI-Agenten, die an den richtigen Stellen im Unternehmen oder der Organisation gezielt eingesetzt werden, zur Effizienzsteigerung geeignet: für eine wiederkehrende, sich selbst optimierende Aufgabenlösung.
Das hilft auch dem Menschen: KI-Agenten sind eine enorme Entlastung für die menschlichen Teams. Sie empfinden weniger Stress, müssen weniger zeitraubende manuelle Arbeiten ausführen und setzen ihre Arbeitskraft für wertvollere, spannendere Aufgaben ein – was in einer höheren Qualität und Zufriedenheit resultiert.
KI-Agenten lassen sich gut überlegt in nahezu jeden Arbeitsalltag integrieren. Die generelle Qualitätssicherung erfolgt z. B. durch robuste Leitlinien, eine individuelle Quellenkontrolle und die Bewertung nach festgelegten Kriterien.
Um Fehler und Risiken zu minimieren – etwa wegen unerkannter, veränderter Rahmenbedingungen oder Halluzinationen der KI – hilft der Human-in-the-Loop-Ansatz.
Dabei überwacht der Mensch kritische Schritte: In unserem obigen Beispiel könnten Fachkräfte eingebunden werden, um eine Qualitätssicherung vor dem Versand der Ergebnisse an externe Stakeholder wie Wirtschaftsprüfer oder Aufsichtsorgane vorzunehmen. Oder der KI-Agent hebt unsichere Angaben hervor und sendet sie einem Menschen als Zwischenschritt zur Kontrolle.
Auch ein „Human-ON-the-Loop“-Konzept ist denkbar, wenn der Mensch bei besonders sensiblen Aufgaben jederzeit eingreifen und den Prozess anhalten kann.
Optimalerweise wird die Aufgabe auf die üblichen Prozesse im Unternehmen oder in der Organisation abgestimmt. Sprich: gleich so formuliert, dass die KI genau wie im „richtigen Leben“ bei sensiblen Themen direkt die Mitwirkung definierter Teams anfragt, z. B. für Finanzen oder Recht.
Für wiederkehrende Anforderungen und Fragestellungen unserer Kunden haben wir einige fertige, direkt einsetzbare und spezialisierte KI-Agenten entwickelt.
Diese vertikal integrierten Agenten-Systeme sind auf eine bestimmte Branche oder klar abgegrenzte Geschäftsabläufe spezialisiert und gezielt nur mit den relevanten Daten, Tools und Regeln ausgestattet.
Unsere beliebtesten KI-Agenten übernehmen Workflows im Vertrieb und in der Marktforschung von Anfang bis zum Ende.
Neugierig, wie die einzelnen Agenten funktionieren? Wir verlinken einige Artikel, in denen Sie tiefer eintauchen können.
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