KI-Agenten: Was sie sind und wie Unternehmen sie einsetzen können

Eine Kundenanfrage kommt per E-Mail herein. Statt die Nachricht nur zusammenzufassen oder eine Antwort vorzuschlagen, prüft die KI, von welchem Kunden die Anfrage stammt, sucht die benötigten Informationen im CRM, gleicht Daten mit anderen Systemen ab und bereitet die nächsten Schritte vor.

Der entscheidende Unterschied: Die KI erzeugt nicht nur eine Antwort. Sie übernimmt eine Aufgabe, die aus mehreren einzelnen Arbeitsschritten besteht.

Genau hier beginnt das Thema KI-Agenten.

KI-Agenten gehören aktuell zu den spannendsten Entwicklungen rund um künstliche Intelligenz. Für Unternehmen ist dabei weniger entscheidend, was technisch alles möglich ist. Viel wichtiger ist die Frage, welche Aufgaben sich damit im Arbeitsalltag tatsächlich übernehmen lassen.

In diesem Artikel erklären wir, was KI-Agenten sind, wie sie funktionieren, wie sie sich von Chatbots und klassischen Automatisierungen unterscheiden und bei welchen Prozessen ihr Einsatz sinnvoll sein kann.

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Kurzzusammenfassung

KI-Agenten können Informationen verarbeiten, auf Daten und Programme zugreifen und Aufgaben über mehrere Arbeitsschritte hinweg bearbeiten. Für Unternehmen sind sie besonders dort interessant, wo wiederkehrende Prozesse heute viel manuelle Recherche und Abstimmung erfordern. Anders als klassische Chatbots können KI-Agenten dabei nicht nur Antworten erzeugen, sondern innerhalb definierter Grenzen auch Aktionen ausführen. Entscheidend sind ein klarer Anwendungsfall, passende Zugriffsrechte und die Frage, an welchen Stellen weiterhin ein Mensch entscheiden sollte.

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Was ist ein KI-Agent?

Ein KI-Agent ist ein KI-System, das ein vorgegebenes Ziel verfolgen und dafür selbstständig einzelne Arbeitsschritte ausführen kann. Dazu kann der Agent Informationen verarbeiten, Entscheidungen innerhalb eines festgelegten Rahmens treffen, auf Daten und Programme zugreifen und dort Aktionen ausführen.

Ein klassisches Sprachmodell beantwortet beispielsweise eine Frage oder erstellt einen Text. Ein KI-Agent kann dagegen auf Grundlage einer Aufgabe entscheiden, welche Informationen er benötigt und welche Schritte als Nächstes erforderlich sind.

Ein einfaches Beispiel zeigt den Unterschied.

Sie könnten eine KI bitten:

"Schreibe eine freundliche Antwort auf diese Kundenanfrage."

Die KI erstellt daraufhin einen Text.

Ein KI-Agent könnte eine weitergehende Aufgabe erhalten:

"Bearbeite die eingegangenen Kundenanfragen und bereite die nächsten Schritte vor."

Dafür müsste der Agent zunächst erkennen, worum es in der jeweiligen Nachricht geht. Anschließend könnte er Informationen zum Kunden abrufen, relevante Daten zusammensuchen, die Anfrage kategorisieren und eine passende Antwort vorbereiten. Je nach Prozess könnte er anschließend einen Vorgang im CRM aktualisieren oder die Anfrage an die zuständige Person weitergeben.

Der Agent reagiert also nicht nur auf einen einzelnen Prompt. Er arbeitet auf ein bestimmtes Ziel hin.

Was ist der Unterschied zwischen KI-Agent, Chatbot und Automatisierung?

Die Begriffe werden häufig miteinander vermischt. Dabei gibt es einen wichtigen Unterschied zwischen einer KI, die Informationen liefert, und einem System, das Aufgaben innerhalb eines Prozesses übernimmt.

Ein Chatbot ist in erster Linie auf die Kommunikation mit einem Nutzer ausgerichtet. Er beantwortet Fragen, erklärt Inhalte oder erstellt Texte.

Eine klassische Automatisierung führt dagegen vorher festgelegte Schritte aus. Wenn ein bestimmtes Ereignis eintritt, wird eine definierte Aktion ausgelöst.

Ein KI-Agent kann beide Welten miteinander verbinden. Er versteht Informationen mithilfe von KI, kann unterschiedliche Situationen berücksichtigen und anschließend passende Aktionen ausführen.

	Chatbot	Klassische Automatisierung	KI-Agent
Fragen beantworten	Ja	Teilweise	Ja
Inhalte verstehen	Ja	Nach festen Regeln	Ja
Aktionen ausführen	Begrenzt	Ja	Ja
Mehrere Schritte bearbeiten	Begrenzt	Nach festem Ablauf	Ja
Auf unterschiedliche Situationen reagieren	Ja	Begrenzt	Ja
Externe Programme und Daten nutzen	Je nach System	Über definierte Schnittstellen	Je nach Agent und Berechtigung

Die Grenzen sind in der Praxis nicht immer eindeutig. Moderne Chatbots können beispielsweise bereits Werkzeuge verwenden und Aktionen ausführen. Entscheidend ist deshalb weniger die Bezeichnung als die Frage, wie selbstständig ein System innerhalb eines vorgegebenen Rahmens handeln kann.

Wie funktioniert ein KI-Agent?

Auch wenn die Technik dahinter komplex sein kann, lässt sich das Grundprinzip recht einfach erklären.

Ein KI-Agent erhält zunächst ein Ziel. Anschließend ermittelt er, welche Informationen und Arbeitsschritte notwendig sind, um dieses Ziel zu erreichen. Dafür kann er auf bereitgestelltes Wissen, Datenbanken, Programme oder Schnittstellen zugreifen.

Ein typischer Ablauf könnte so aussehen:

1. Der Agent erhält eine Aufgabe.
2. Er analysiert die vorhandenen Informationen.
3. Er bestimmt die notwendigen Arbeitsschritte.
4. Er ruft bei Bedarf weitere Informationen ab.
5. Er verwendet angebundene Werkzeuge oder Programme.
6. Er führt eine Aktion aus oder bereitet sie vor.
7. Er prüft das Ergebnis und entscheidet, ob weitere Schritte notwendig sind.

Nehmen wir wieder die eingehende Kundenanfrage.

Ein Agent könnte zunächst erkennen, dass sich ein bestehender Kunde nach dem Status eines Vorgangs erkundigt. Anschließend sucht er den Kunden im CRM, ruft den entsprechenden Vorgang ab und prüft den aktuellen Bearbeitungsstand. Daraus erstellt er eine passende Antwort.

Ob diese Antwort direkt verschickt werden darf oder zunächst von einem Mitarbeiter freigegeben werden muss, hängt davon ab, wie der Prozess eingerichtet wurde.

Das ist ein wichtiger Punkt: Ein KI-Agent muss nicht zwangsläufig vollständig autonom arbeiten.

Aus welchen Bestandteilen besteht ein KI-Agent?

Damit ein KI-Agent Aufgaben übernehmen kann, benötigt er verschiedene Komponenten. Welche davon erforderlich sind, hängt stark vom jeweiligen Anwendungsfall ab.

Häufig spielt ein Sprachmodell eine zentrale Rolle. Es hilft dem Agenten dabei, unstrukturierte Informationen wie E-Mails, Dokumente oder natürliche Sprache zu verstehen und daraus die nächsten Schritte abzuleiten.

Hinzu kommen beispielsweise:

• Anweisungen und Ziele, die festlegen, was der Agent tun soll
• Unternehmenswissen und Daten, die für die Aufgabe benötigt werden
• Schnittstellen zu Programmen und anderen Systemen
• Tools, mit denen der Agent bestimmte Aktionen ausführen kann
• Kontext oder Memory, um relevante Informationen während eines Vorgangs zu berücksichtigen
• Regeln und Berechtigungen, die den Handlungsspielraum begrenzen
• Freigaben, wenn bestimmte Aktionen von einem Menschen bestätigt werden müssen

Ein Agent für den Kundenservice benötigt deshalb andere Daten und Zugriffsrechte als ein Agent, der interne Berichte vorbereitet.

Gerade diese Verbindung aus Sprachverständnis, Daten und konkreten Aktionen macht KI-Agenten für Unternehmensprozesse interessant.

Was bedeutet Tool Calling bei KI-Agenten?

Ein Sprachmodell allein kann zunächst vor allem Informationen verarbeiten und Inhalte erzeugen. Soll ein KI-Agent darüber hinaus eine konkrete Aktion ausführen, benötigt er Zugriff auf entsprechende Werkzeuge.

Diese Werkzeuge werden häufig als Tools bezeichnet.

Ein Tool kann beispielsweise eine Funktion sein, mit der der Agent:

• Informationen aus einem CRM abruft
• einen Kalendereintrag erstellt
• Daten aus einer Datenbank liest
• eine E-Mail vorbereitet
• ein Dokument abruft
• Informationen über eine API an ein anderes System übermittelt

Über sogenanntes Tool Calling kann das KI-Modell erkennen, wann ein solches Werkzeug benötigt wird, und es mit den passenden Informationen aufrufen.

Damit entsteht die Verbindung zwischen der KI und den Programmen, in denen die eigentliche Arbeit stattfindet.

Welche Arten von KI-Agenten gibt es?

KI-Agenten lassen sich technisch auf unterschiedliche Weise einteilen. Für Unternehmen ist allerdings häufig eine andere Frage hilfreicher: Welche Aufgabe soll der Agent übernehmen?

In der Praxis können beispielsweise Recherche-Agenten Informationen aus verschiedenen Quellen zusammentragen. Service-Agenten können Kundenanfragen analysieren und bearbeiten. Vertriebs-Agenten können Informationen zu Interessenten recherchieren oder Daten im CRM vorbereiten.

Weitere mögliche Einsatzbereiche sind interne Prozesse, Datenanalysen, Dokumentenverarbeitung, IT-Aufgaben oder persönliche Arbeitsassistenten.

Dabei muss ein Agent nicht zwingend für eine einzelne Abteilung entwickelt werden. Entscheidend ist der Prozess, den er unterstützen oder übernehmen soll.

Beispiele: Was können KI-Agenten im Unternehmen übernehmen?

Interessant werden KI-Agenten vor allem dort, wo Mitarbeiter heute Informationen aus verschiedenen Quellen zusammentragen, Entscheidungen nach wiederkehrenden Kriterien vorbereiten oder Arbeitsschritte zwischen mehreren Programmen durchführen müssen.

KI-Agenten im Kundenservice

Ein KI-Agent kann eingehende Anfragen analysieren, den Inhalt kategorisieren und die benötigten Kundeninformationen abrufen.

Bei einfachen Vorgängen kann daraus direkt eine Antwort vorbereitet werden. Bei komplexeren Anfragen sammelt der Agent die relevanten Informationen und übergibt den Vorgang an einen Mitarbeiter.

So muss der Mitarbeiter nicht bei jeder Anfrage erneut verschiedene Systeme durchsuchen.

KI-Agenten im Vertrieb

Im Vertrieb können Agenten beispielsweise Informationen zu Unternehmen und Ansprechpartnern zusammentragen, vorhandene CRM-Daten ergänzen oder die Vorbereitung von Kundenterminen unterstützen.

Auch nach einem Gespräch kann ein Agent dabei helfen, Informationen zu strukturieren, Aufgaben vorzubereiten und vorhandene Systeme zu aktualisieren.

KI-Agenten für interne Prozesse

Viele interne Abläufe beginnen mit einer E-Mail, einem Dokument oder einer Anfrage eines Mitarbeiters.

Ein Agent kann solche Informationen erfassen, einordnen und anschließend die für den Prozess notwendigen Daten zusammensuchen.

Das kann beispielsweise bei administrativen Aufgaben, internen Anfragen oder der Bearbeitung wiederkehrender Vorgänge hilfreich sein.

KI-Agenten in der IT

Auch im IT-Bereich gibt es viele mögliche Einsatzfelder. Ein Agent kann Supportanfragen kategorisieren, bekannte Probleme erkennen, Informationen aus Dokumentationen zusammentragen oder bestimmte definierte Aktionen vorbereiten.

Gerade bei häufig wiederkehrenden Anfragen kann das Mitarbeiter von manueller Recherche entlasten.

Was sind Multi-Agenten-Systeme?

Nicht jede komplexe Aufgabe muss von einem einzigen KI-Agenten erledigt werden.

Bei einem Multi-Agenten-System arbeiten mehrere spezialisierte Agenten zusammen. Jeder Agent übernimmt dabei einen bestimmten Teil einer größeren Aufgabe.

Bei unserem Beispiel mit der Kundenanfrage könnte ein Agent die Nachricht analysieren. Ein weiterer Agent beschafft die notwendigen Informationen. Ein dritter Agent erstellt auf dieser Grundlage eine Antwort.

Das bedeutet allerdings nicht, dass mehrere Agenten automatisch besser sind. Je mehr Komponenten miteinander arbeiten, desto wichtiger werden klare Zuständigkeiten, Kontrolle und Nachvollziehbarkeit.

Für viele praktische Anwendungen kann ein einzelner Agent mit mehreren Werkzeugen vollkommen ausreichen.

Was sind Agentic Workflows?

Der Begriff Agentic Workflow beschreibt Arbeitsabläufe, bei denen KI nicht nur einen einzelnen Schritt übernimmt, sondern aktiv an der Durchführung eines Prozesses beteiligt ist.

Bei einer klassischen Automatisierung wird häufig genau festgelegt, was passieren soll:

Wenn A eintritt, führe B aus. Danach folgt C.

Ein agentischer Workflow kann flexibler mit unterschiedlichen Situationen umgehen. Das Ziel ist vorgegeben, aber einzelne Schritte können abhängig von den vorhandenen Informationen variieren.

Ein Agent kann beispielsweise feststellen, dass ihm für die Bearbeitung einer Anfrage noch eine Information fehlt. Statt den Prozess einfach abzubrechen, kann er versuchen, diese Information über ein verfügbares System zu beschaffen oder eine Rückfrage vorzubereiten.

Gerade bei Prozessen, die nicht jedes Mal exakt gleich ablaufen, kann dieser Ansatz interessant sein.

Welche Vorteile bieten KI-Agenten?

Der Nutzen eines KI-Agenten entsteht nicht allein dadurch, dass eine Aufgabe mit KI erledigt wird.

Interessant wird der Einsatz vor allem dann, wenn mehrere bisher manuelle Arbeitsschritte miteinander verbunden werden können.

Ein Mitarbeiter muss beispielsweise nicht mehr eine E-Mail lesen, anschließend das CRM öffnen, dort nach dem Kunden suchen, ein weiteres System prüfen und danach alle Informationen in einer Antwort zusammenführen.

Ein Agent kann einen Teil dieser Schritte vorbereiten oder innerhalb klar definierter Grenzen selbst durchführen.

Dadurch können insbesondere wiederkehrende Recherche-, Übertragungs- und Verwaltungsaufgaben reduziert werden. Mitarbeiter beschäftigen sich dann stärker mit den Fällen, bei denen ihre Erfahrung oder eine persönliche Entscheidung notwendig ist.

Wo liegen die Grenzen und Risiken von KI-Agenten?

Je mehr ein KI-System selbstständig erledigen darf, desto wichtiger wird die Frage, was passiert, wenn es einen Fehler macht.

KI-Modelle können Informationen falsch interpretieren oder falsche Inhalte erzeugen. Ein Fehler in einem Textentwurf lässt sich vergleichsweise leicht korrigieren. Führt ein Agent dagegen eigenständig Aktionen in einem Unternehmenssystem aus, können die Auswirkungen deutlich größer sein.

Deshalb sollten Unternehmen unter anderem klären:

• Auf welche Daten darf der Agent zugreifen?
• Welche Aktionen darf er selbstständig ausführen?
• Welche Entscheidungen benötigen eine menschliche Freigabe?
• Wie werden ausgeführte Aktionen dokumentiert?
• Was passiert, wenn Informationen fehlen oder widersprüchlich sind?
• Wie werden Datenschutz und Zugriffsrechte berücksichtigt?
• Wie lässt sich die Qualität der Ergebnisse kontrollieren?

Nicht jeder Prozess sollte vollständig autonom ablaufen.

In vielen Fällen ist es sinnvoller, wenn der Agent Informationen sammelt und einen Vorgang vorbereitet, während ein Mitarbeiter die entscheidende Aktion freigibt.

Dieses Prinzip wird häufig als Human in the Loop bezeichnet.

Welche Prozesse eignen sich für einen KI-Agenten?

Nicht jeder Unternehmensprozess wird durch einen KI-Agenten automatisch besser.

Ein guter Ausgangspunkt sind Aufgaben, die heute regelmäßig Zeit kosten und gleichzeitig aus mehreren wiederkehrenden Arbeitsschritten bestehen.

Bei der Suche nach geeigneten Prozessen können folgende Fragen helfen:

• Wiederholt sich die Aufgabe regelmäßig?
• Müssen Mitarbeiter Informationen aus mehreren Quellen zusammensuchen?
• Besteht der Vorgang aus mehreren einzelnen Arbeitsschritten?
• Liegen Informationen häufig als E-Mail, Text oder Dokument vor?
• Unterscheiden sich die Fälle leicht voneinander, sodass starre Automatisierungen an Grenzen kommen?
• Können Regeln definiert werden, wann ein Mensch übernehmen muss?

Je mehr dieser Punkte zutreffen, desto interessanter kann eine genauere Prüfung sein.

Ein vollständig manueller Prozess sollte allerdings nicht einfach eins zu eins durch einen KI-Agenten ersetzt werden. Häufig lohnt es sich zunächst zu prüfen, welche Schritte tatsächlich notwendig sind und welche davon sinnvoll automatisiert werden können.

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Welche Aufgaben könnte ein KI-Agent in Ihrem Unternehmen übernehmen?

Viele Unternehmen sehen das Potenzial von KI-Agenten, wissen aber noch nicht, bei welchen Prozessen der Einsatz wirklich sinnvoll ist. Wir schauen gemeinsam auf Ihre Abläufe und identifizieren Aufgaben, bei denen KI-Agenten konkret entlasten können.

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Wie führt man einen KI-Agenten im Unternehmen ein?

Der Einstieg sollte nicht mit der Frage beginnen, welches KI-Modell oder welches Agenten-Framework verwendet werden soll.

Am Anfang steht der Prozess.

Unternehmen sollten zunächst einen konkreten Anwendungsfall auswählen und verstehen, wie dieser heute funktioniert. Anschließend lässt sich bestimmen, welche Schritte ein Agent übernehmen könnte.

Ein möglicher Ablauf sieht so aus:

1. Einen klar abgegrenzten Prozess auswählen.
2. Ziel und gewünschtes Ergebnis definieren.
3. Benötigte Informationen und Systeme identifizieren.
4. Festlegen, welche Aktionen der Agent durchführen darf.
5. Regeln für Sonderfälle und menschliche Freigaben definieren.
6. Den Prozess mit einem begrenzten Anwendungsfall testen.
7. Ergebnisse und Fehler systematisch auswerten.
8. Den Agenten schrittweise erweitern.

Gerade am Anfang ist ein überschaubarer Prozess oft sinnvoller als der Versuch, sofort einen vollständig autonomen KI-Mitarbeiter für eine ganze Abteilung zu schaffen.

KI-Agent selbst entwickeln oder bestehende Lösungen nutzen?

Unternehmen müssen einen KI-Agenten nicht zwangsläufig vollständig selbst entwickeln.

Mittlerweile gibt es unterschiedliche Möglichkeiten, agentische Abläufe umzusetzen. Dazu gehören fertige Softwarelösungen, No-Code- und Low-Code-Werkzeuge, Agenten-Frameworks und individuelle Entwicklungen.

Welche Variante sinnvoll ist, hängt vom Anwendungsfall ab.

Ein einfacher interner Prozess mit wenigen Datenquellen stellt andere Anforderungen als ein Agent, der tief in mehrere Unternehmenssysteme integriert wird und geschäftskritische Aktionen ausführen darf.

Wichtige Fragen sind deshalb nicht nur die Entwicklungskosten, sondern auch Datenschutz, Wartbarkeit, Zugriffsrechte, Integrationen und die Kontrolle über ausgeführte Aktionen.

Was kostet ein KI-Agent?

Für einen KI-Agenten gibt es keinen festen Preis. Die Kosten hängen stark davon ab, welche Aufgabe er übernimmt und welche Systeme dafür angebunden werden müssen.

Zu den möglichen Kostenfaktoren gehören unter anderem:

• verwendete KI-Modelle und deren Nutzung
• Anzahl und Komplexität der Arbeitsschritte
• vorhandene Schnittstellen
• Integration von Unternehmenssystemen
• Aufbereitung und Bereitstellung von Daten
• Entwicklung und Einrichtung
• Sicherheits- und Berechtigungskonzepte
• Überwachung und Qualitätssicherung
• laufende Wartung und Weiterentwicklung

Ein einfacher Agent, der Informationen aus wenigen klar definierten Quellen verarbeitet, kann deshalb einen völlig anderen Aufwand verursachen als ein System, das mehrere Programme verbindet und eigenständig Aktionen ausführt.

Für eine realistische Einschätzung sollte daher immer zuerst der konkrete Prozess betrachtet werden.

Fazit: KI-Agenten beginnen mit einem konkreten Prozess

KI-Agenten erweitern die Möglichkeiten generativer KI um einen wichtigen Schritt. Sie können nicht nur Inhalte erzeugen, sondern Informationen beschaffen, Werkzeuge verwenden und Aufgaben über mehrere Arbeitsschritte hinweg bearbeiten.

Für Unternehmen bedeutet das aber nicht, dass möglichst viele Prozesse vollständig autonom werden sollten.

Der sinnvollere Ausgangspunkt ist eine konkrete Frage:

Welche wiederkehrende Aufgabe kostet heute unnötig viel Zeit, weil Mitarbeiter Informationen zusammensuchen und mehrere Arbeitsschritte manuell durchführen müssen?

Ist ein solcher Prozess gefunden, lässt sich prüfen, welche Teile davon ein KI-Agent zuverlässig übernehmen kann, welche Systeme er dafür benötigt und an welchen Stellen weiterhin ein Mensch entscheiden sollte.

So wird aus dem abstrakten Thema KI-Agenten ein konkreter Anwendungsfall.

Häufige Fragen zu KI-Agenten

Was ist ein KI-Agent einfach erklärt?

Ein KI-Agent ist ein KI-System, das eine Aufgabe nicht nur beantwortet, sondern auf ein vorgegebenes Ziel hinarbeiten kann. Dafür kann es Informationen sammeln, einzelne Schritte planen, externe Werkzeuge verwenden und Aktionen ausführen. Wie selbstständig ein Agent dabei handeln darf, wird durch seine Funktionen, Regeln und Berechtigungen bestimmt.

Was ist der Unterschied zwischen KI und einem KI-Agenten?

KI ist ein Oberbegriff für Systeme, die Aufgaben ausführen, für die normalerweise menschliche Fähigkeiten wie Sprachverständnis, Mustererkennung oder Entscheidungsfindung benötigt werden. Ein KI-Agent ist eine konkrete Anwendung davon. Er nutzt KI, um ein Ziel zu verfolgen und dafür mehrere Arbeitsschritte und gegebenenfalls Aktionen durchzuführen.

Was ist der Unterschied zwischen ChatGPT und einem KI-Agenten?

Ein Sprachmodell beziehungsweise ein darauf basierender Chat erzeugt zunächst Antworten auf Eingaben. Ein KI-Agent nutzt ein solches Modell häufig als Bestandteil, erhält aber zusätzlich Zugriff auf Werkzeuge, Daten und definierte Aktionen. Dadurch kann er mehrstufige Aufgaben bearbeiten. Moderne KI-Assistenten können allerdings selbst agentische Funktionen enthalten, sodass die Grenze zunehmend fließend ist.