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AI Agents

AI Agents: Vom Thermomix zum Sous-Chef

Nach der Küchenmaschine und dem Thermomix Prinzip kommt nun der nächste Schritt. Prozesse haben ein klares Fundament, werden durch KI unterstützt und AI Agents können auf diesem Fundament selbst Ziele verfolgen und passende Schritte planen.

In anderen Artikeln ging es bereits um Automatisierung ohne KI. Solide Wenn Dann Regeln, verlässliche Abläufe, der gute Küchenhelfer im Unternehmens Alltag. Im zweiten Kapitel kam Automatisierung mit KI hinzu. KI ergänzt diese Abläufe, versteht Texte, strukturiert Informationen und unterstützt Ihre Mitarbeitenden.

AI Agents sind der nächste Schritt in dieser Entwicklung. Sie kombinieren die Fähigkeiten von KI mit der Möglichkeit, selber mehrere Schritte zu planen und Werkzeuge anzusteuern, um ein Ziel zu erreichen. Sie funktionieren nicht mehr nur wie ein einzelner Baustein, sondern eher wie eine digitale Kollegin oder ein digitaler Kollege, die eine Aufgabe von Anfang bis Ende vorbereitet.

Wichtig ist dabei vor allem eines. AI Agents bauen auf den Grundlagen der bisherigen Kapitel auf. Sie ersetzen weder klare Prozesse noch die Mitarbeitenden, sondern sitzen oben drauf und erweitern, was möglich ist.

Was genau sind AI Agents

Ein AI Agent ist vereinfacht gesagt eine Kombination aus einem Sprachmodell, Werkzeugen und einem Ziel. Statt nur eine Antwort auf eine Frage zu geben, kann ein Agent selbstständig prüfen, welche Schritte nötig sind, Zwischenergebnisse auswerten und so lange weiterarbeiten, bis ein sinnvoller Zustand erreicht ist oder eine definierte Grenze erreicht wird.

Drei zentrale Eigenschaften

  • •Der Agent arbeitet zielorientiert. Sie geben ein Ziel vor, zum Beispiel erstelle einen Angebotsentwurf statt nutze Vorlage A.
  • •Der Agent kann eigene Schritte planen. Er entscheidet, welche Werkzeuge er wann nutzt, um dem Ziel näher zu kommen.
  • •Der Agent kann mit anderen Systemen sprechen. Er ruft Schnittstellen auf, liest Dokumente, schreibt Daten zurück und erstellt Zwischenergebnisse.

Im Unterschied zur Automatisierung mit KI ist hier nicht nur eine feste Stelle im Prozess mit KI verknüpft. Der Agent darf selbst entscheiden, welche Aktionen in welcher Reihenfolge nötig sind, um das Ziel zu erreichen. Genau deshalb brauchen AI Agents besondere Leitplanken und ein stabiles Fundament aus bestehenden Prozessen.

Wie AI Agents die bisherigen Möglichkeiten erweitern

Von festen Abläufen zu flexiblen Plänen

Bei Automatisierung ohne KI steht der Ablauf fest. WENN dies passiert, DANN mache jenes. Bei Automatisierung mit KI ergänzt eine KI einzelne Schritte, zum Beispiel das Lesen einer Mail oder das Zusammenfassen eines Dokuments, aber der Ablauf bleibt vorgegeben.

AI Agents bekommen dagegen ein Ziel und leiten selbst ab, welche Schritte dafür nötig sind. Sie können zum Beispiel erst recherchieren, dann nachfragen, dann einen Entwurf erstellen und ihn an der richtigen Stelle ablegen.

Von KI als Helfer zu KI als Koordinatorin

Wenn KI nur einzelne Aufgaben im Prozess übernimmt, ist sie ein hilfreicher Baustein. Die Verantwortung für den Ablauf bleibt klar bei der Automatisierung und bei den Menschen.

AI Agents gehen einen Schritt weiter. Sie können selbst entscheiden, wann sie welches Tool nutzen. In der Praxis bedeutet das, dass Sie nicht mehr nur einzelne Schritte automatisieren, sondern ganze Teilaufgaben delegieren können, zum Beispiel Recherche, Vorbereitung oder das Sortieren von Informationen.

Warum das Fundament noch wichtiger wird

Je autonomer ein System agiert, desto wichtiger sind klare Regeln, Grenzen und Transparenz. Ohne stabile Prozesse und verständliche Datenflüsse ist der Einsatz von AI Agents riskant und schwer zu kontrollieren.

Deshalb ist der Weg aus den ersten beiden Kapiteln so entscheidend. Erst Prozesse ohne KI in Ordnung bringen, dann punktuell KI einbauen, erst danach über AI Agents nachdenken.

Drei Beispiele, wie AI Agents in KMU helfen können

01

Der selbstorganisierte Angebots Assistent

Das Ausgangsproblem

Der Vertrieb verliert Zeit, weil für jede Anfrage wieder E Mails gesucht, Infos zusammengesammelt und Dokumente manuell aktualisiert werden müssen.

So arbeitet der Agent

  • Ein AI Agent erhält das Ziel: Erstelle einen Angebotsentwurf für diese Anfrage.
  • Er liest die Kundenmail, sucht zugehörige Daten im CRM und im Dokumentenablage System.
  • Er schlägt passende Leistungen und Bausteine vor und erstellt einen fertigen Angebotsentwurf.
  • Der Agent legt den Entwurf im richtigen Ordner ab und informiert den zuständigen Vertriebsmitarbeiter.

Ergebnis

Der Vertrieb arbeitet an der Qualität und der Strategie, nicht am Zusammenklicken von Dokumenten. Die finale Entscheidung bleibt beim Menschen.

02

Der Wissens Agent im Unternehmen

Das Ausgangsproblem

Mitarbeitende verbringen viel Zeit damit, Informationen zu suchen. Handbuch hier, alte Mails dort, Ablage im Filesystem und im Wiki.

So arbeitet der Agent

  • Der Agent erhält das Ziel: Beantworte diese Frage auf Basis des internen Wissens.
  • Er durchsucht interne Dokumente, Tickets und Wikis, bewertet die Quellen und fasst die relevanten Stellen zusammen.
  • Wenn Informationen fehlen, markiert er das und schlägt Rückfragen vor, die ein Mensch stellen oder beantworten kann.
  • Er liefert eine verständliche Antwort und verlinkt die genutzten Quellen.

Ergebnis

Weniger Suchzeit, weniger Doppelarbeit, mehr Klarheit. Das Wissen bleibt im Unternehmen und wird besser nutzbar gemacht.

03

Der Operations Agent für wiederkehrende Aufgaben

Das Ausgangsproblem

Jeden Monat laufen ähnliche Aufgaben ab. Daten prüfen, Berichte erstellen, Systeme aktualisieren. Trotzdem bleibt vieles an einzelnen Personen hängen.

So arbeitet der Agent

  • Der Agent bekommt ein Ziel wie: Erstelle den monatlichen Bericht für Bereich X.
  • Er sammelt Daten aus verschiedenen Systemen, prüft Plausibilität und markiert Auffälligkeiten.
  • Er erstellt einen Entwurf des Berichts, inklusive Text und Grafiken.
  • Er legt den Bericht im richtigen Ordner ab, verschickt eine Zusammenfassung und erstellt Aufgaben für offene Punkte.

Ergebnis

Standardaufgaben werden stabil erledigt, die verantwortlichen Personen behalten den Überblick und greifen ein, wenn es wichtig wird.

Werkzeuge, um AI Agents in der Praxis einzusetzen

In der Praxis besteht ein AI Agent selten aus nur einem Produkt. Oft ist es eine Kombination aus Modell, Plattform und den bestehenden Systemen im Unternehmen. Die folgenden Bausteine sind häufige Bestandteile solcher Lösungen.

OpenAI Assistants und comparable Plattformen

Erlauben die Kombination aus großen Sprachmodellen, Werkzeugen und individuellem Wissen. Sehr geeignet für Wissens Agents und Support Agents.

Typischer Einsatz

Assistenten, die Dokumente lesen, Fragen beantworten und definierte Werkzeuge verwenden, zum Beispiel für Recherche oder das Schreiben in andere Systeme.

LangChain, LlamaIndex und ähnliche Frameworks

Bieten Bausteine, um eigene AI Agents zu konstruieren. Sie verbinden Modelle, Datenquellen und Tools zu komplexeren Abläufen.

Typischer Einsatz

Individuelle Lösungen, bei denen ein Agent mehrere Systeme ansteuern, Informationen verbinden und darauf aufbauend Entscheidungen vorbereiten soll.

n8n mit AI Bausteinen und Agent Integrationen

n8n bleibt die Schaltzentrale für klare Automatisierungen. AI Agents können dort wie ein eigener Service angesteuert und überwacht werden.

Typischer Einsatz

Ein Agent übernimmt den intelligenten Teil, n8n kümmert sich um Trigger, Sicherheit, Datenflüsse und Protokollierung.

Spezialisierte Agent Plattformen

Es entstehen immer mehr Plattformen, die auf bestimmte Einsätze fokussiert sind, zum Beispiel Lead Recherche, Support Automatisierung oder Datenanalyse.

Typischer Einsatz

Schnelle Pilotprojekte in klar abgegrenzten Bereichen, bei denen die Plattform bereits viel Infrastruktur mitbringt.

In fünf Schritten zu verantwortungsvollen AI Agents

Gerade weil AI Agents mächtiger sind als klassische Automatisierung, ist ein vorsichtiges Vorgehen entscheidend. Im Kern geht es darum, Kontrolle, Transparenz und Nutzen in ein gutes Gleichgewicht zu bringen.

01

Phase 01: Fundament prüfen

  • •Bestehende Automatisierung ohne KI anschauen
  • •Bestehende Automatisierung mit KI betrachten
  • •Klären, ob Prozesse schon stabil genug für einen Agent Einsatz sind
02

Phase 02: Ziele und Grenzen definieren

  • •Ein klares Ziel für den Agenten formulieren, zum Beispiel Angebot vorbereiten statt Vertrieb ersetzen
  • •Einsatzbereich klar abstecken und Risiko Bereiche ausschließen
  • •Festlegen, welche Entscheidungen immer bei Menschen bleiben müssen
03

Phase 03: Pilot Agent aufsetzen

  • •Ein kleines, überschaubares Einsatzgebiet wählen
  • •Agent mit passenden Werkzeugen verbinden, zum Beispiel CRM, Dokumentenablage oder Ticketsystem
  • •Gemeinsam mit den Fachbereichen testen und nachschärfen
04

Phase 04: Sicherheits Leitplanken einziehen

  • •Klare Protokollierung einführen, damit nachvollziehbar bleibt, was der Agent getan hat
  • •Schutzmechanismen für sensible Daten und kritische Aktionen einbauen
  • •Freigaben und Vier Augen Prinzip dort einführen, wo es erforderlich ist
05

Phase 05: Schrittweise ausbauen

  • •Pilot auswerten und Erfolge sichtbar machen
  • •Einsatz auf weitere Aufgaben und Bereiche ausweiten
  • •Agenten Landschaft planen, statt einzelne Insel Lösungen zu bauen

Was gut eingesetzte AI Agents für Ihr Unternehmen bedeuten

Richtig aufgesetzt, sind AI Agents keine Bedrohung für Mitarbeitende, sondern eine Chance. Sie helfen, Routinen abzugeben und mehr Zeit auf sinnvolle, menschliche Arbeit zu verwenden.

  • Weniger Zeitverlust durch Suchen, Nachfragen und manuelle Koordination
  • Bessere Nutzung des vorhandenen Wissens im Unternehmen
  • Mehr Raum für menschliche Stärken wie Kreativität, Empathie und Strategie
  • Schrittweiser Einstieg in eine neue Form der Zusammenarbeit von Mensch und Maschine
  • Vorbereitung auf eine Zukunft, in der AI Agents in vielen Branchen Standard sein werden

AI Agents sind damit kein Ziel an sich, sondern eine nächste Ausbaustufe Ihrer Prozesslandschaft. Sie bauen auf dem auf, was Sie bereits mit Automatisierung ohne KI und mit KI erreichen, und machen diese Grundlagen noch wirkungsvoller.

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Gemeinsam prüfen wir Ihre Prozesse, schauen, wo Automatisierung ohne KI und mit KI bereits wirken, und definieren auf dieser Basis sinnvolle Einsatzfelder für AI Agents. Schritt für Schritt, transparent und mit Ihren Mitarbeitenden im Zentrum.

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