Business 5 Min. Lesezeit -14. März 26-Aktualisiert 7. Aug. 26 -Benjamin Drighès
Wie erstellt man einen KI-Agenten?
Ein KI-Agent ist ein System, das Aufgaben in mehreren Schritten auf ein Ziel hin ausführt, gestützt auf ein Sprachmodell, Tools und Ihre Daten. Er beschränkt sich nicht darauf, wie ein Chatbot zu antworten: Er analysiert eine Anfrage, sucht die relevanten Informationen und schlägt eine Aktion vor oder führt sie aus. Dies wird als agentische KI bezeichnet. Für ein Unternehmen ist die Frage nicht die Technologie, sondern der Prozess, bei dem ein Agent einen messbaren Nutzen schafft, und die Voraussetzungen für seinen stabilen Betrieb in Produktion.
KI-Agent im Unternehmen: Definition, Anwendungsfälle mit ROI, und die Methode, um vom POC zur Produktion mit den richtigen Guardrails überzugehen.
Was ist ein KI-Agent?
Ein Chatbot beantwortet eine Frage. Eine klassische Automatisierung, z. B. RPA, wendet eine vorab geschriebene Regel an: Wenn X, dann Y. Ein KI-Agent geht darüber hinaus. Ausgehend von einem Ziel zerlegt er die Arbeit in Schritte, wählt die benötigten Tools (eine Suche in einer Datenbank, ein API-Aufruf, das Lesen eines Dokuments) und liefert ein Ergebnis. Zwischen jedem Schritt stützt er sich auf ein Sprachmodell, um den Kontext zu interpretieren.
Diese Fähigkeit, Schritte zu verketten und Tools zu mobilisieren, unterscheidet die agentische KI von früheren Generationen. Ein Agent kann eine Anfrage bearbeiten, die keine feste Regel vorhergesehen hat, da er den vorliegenden Fall analysiert, anstatt einem Skript zu folgen. Im Gegenzug benötigt er einen Rahmen: Ohne klare Grenzen wird sein Handlungsspielraum schwer vorhersehbar. Daher die Bedeutung von Guardrails und Validierung, auf die wir später noch zurückkommen.
Konkret durchläuft ein Agent immer den gleichen Zyklus: Er startet mit einem Ziel, plant die Schritte, mobilisiert seine Tools, schlägt eine Aktion vor, und diese Aktion durchläuft dann einen menschlichen Kontrollpunkt.
Wo schafft ein KI-Agent Mehrwert im Unternehmen?
Ein Agent ist besonders sinnvoll, wo das Volumen hoch ist, wo Informationen über mehrere Systeme verteilt sind und wo jeder Fall eine gewisse Interpretation erfordert. Der Kundendienst erfüllt alle drei Kriterien: viele Anfragen, Daten verteilt auf CRM, Verträge und Historien und anzupassende Antworten. Back-Office und Operations folgen der gleichen Logik. Umgekehrt eignet sich ein seltener, vollständig standardisierter oder kritischer Prozess ohne mögliche Überwachung schlecht für einen Agenten.
Funktion
Was der Agent ausführt
Erfolgsbedingung
Kundendienst
Eine Anfrage klassifizieren, den Fall finden, einen Antwortvorschlag verfassen
Validierung durch einen Manager vor dem Versand
Back-Office & Operations
Dokumente lesen, Daten zwischen Systemen prüfen, eine Bearbeitung vorbereiten
Definierter Datenumfang und Zugriffsrechte
Vertrieb & Pre-Sales
Eine Anfrage qualifizieren, ein Angebot oder eine Antwort auf eine Ausschreibung vorbereiten
Menschliche Überprüfung bei finanziellen Zusagen
Fachexperten
Material zusammenstellen, einen ersten zu korrigierenden Liefergegenstand erstellen
Der Experte behält die Kontrolle über die endgültige Entscheidung
Diese Logik deckt sich mit der der KI-Automatisierung : Man beginnt mit dem Prozess, die Technologie kommt danach. Der Agent ist ein weiterer Baustein in diesem Toolset, keine Selbstzweck.
Vom POC zur Produktion: Autonomie bemessen
Die häufigste Falle: Ein Agent, der in der Demonstration beeindruckt, aber nie in Produktion geht. Der Ausgangspunkt unterscheidet sich nicht von einem klassischen Automatisierungsprojekt: Man wählt einen präzisen, hochvolumigen Prozess und definiert den erwarteten Nutzen, bevor die erste Zeile Code geschrieben wird. Dieser Schritt, der jeder Automatisierung gemeinsam ist, wird in unserem Leitfaden detailliert beschrieben KI-Automatisierung: Wo anfangen?.
Das Besondere am Agenten ist die Autonomie, die man ihm zugesteht, und sie lässt sich wie ein Schieberegler einstellen. Beim Start beschränkt sich der Agent darauf, Vorschläge zu machen: Er bereitet eine Antwort vor, ein Manager validiert alles. Sobald sich die Zuverlässigkeit in einem definierten Bereich bestätigt, erweitert man, was er ohne systematische Validierung tun kann. Man springt nicht direkt vom POC zur Produktion: Man erhöht den Schieberegler schrittweise und überwacht die Messgrössen bei jeder Stufe (verarbeitetes Volumen, gewonnene Zeit, Qualität der Outputs). Um diese Berechnung zu definieren, beschreibt unsere Methode für den ROI eines KI-Projekts messen die zu verfolgenden Kennzahlen detailliert.
Guardrails und Governance: Die Voraussetzungen für den stabilen Betrieb in Produktion
Gartner führt die Abbruchrate von agentischen Projekten auf drei Ursachen zurück: ausufernde Kosten, unklare Business Value und unzureichende Risikokontrollen. Die ersten beiden werden bei der Definition behandelt. Die dritte wird durch das Design behandelt. Ein Agent im Produktionsbetrieb benötigt Grenzen: einen definierten Handlungsspielraum, eingeschränkte Zugriffsrechte auf die benötigten Daten, eine Nachvollziehbarkeit jedes Schrittes und einen menschlichen Kontrollpunkt, wo die Relevanz dies rechtfertigt.
Die Validierung bleibt bei entscheidenden Angelegenheiten menschlich. Der Agent bereitet vor, schlägt vor, spart Zeit; ein Mitarbeiter entscheidet. Diese Aufteilung ist keine vorübergehende Krücke, sondern das Modell, das einen Einsatz ermöglicht, ohne das Risiko auf eine Maschine zu übertragen. Genau das zeigt der folgende Fall.
Fazit
Ein KI-Agent ist nur durch den Prozess von Interesse, den er verbessert, und den Nutzen, den er generiert. Der Rest, die Wahl des Modells oder Frameworks, kommt danach. Unternehmen, die ihre Einführung in die Produktion erfolgreich gestalten, beginnen mit einem hochvolumigen Anwendungsfall, legen den ROI fest und behalten eine menschliche Validierung dort bei, wo es die Relevanz erfordert. Sie prüfen einen ersten KI-Agenten, oder Sie möchten einen POC in Produktion bringen? Lassen Sie uns darüber sprechen.
FAQ
Welcher Unterschied besteht zwischen einem KI-Agenten und einem Chatbot?
Ein Chatbot beantwortet Fragen in einer Konversation. Ein KI-Agent führt eine Aufgabe in mehreren Schritten aus: Er analysiert, sucht Informationen in Ihren Systemen und schlägt eine Aktion vor oder führt sie aus. Der Chatbot dialogisiert, der Agent agiert.
Trifft ein KI-Agent Entscheidungen allein?
Nicht bei Themen, die das Unternehmen betreffen. Das empfohlene Modell behält eine menschliche Validierung bei sensiblen Entscheidungen bei: Der Agent bereitet vor und schlägt vor, ein Mitarbeiter validiert. Dies ermöglicht einen Einsatz, ohne das Risiko auf die Maschine zu übertragen.
Wie lange dauert es, einen KI-Agenten in Produktion zu bringen?
Das hängt vom Prozess und dem Datenzugriff ab, aber der Weg ist konstant: ROI-Definition, Prototyp auf Echtdaten, Guardrails und Validierung, dann Produktionseinsatz mit Messung. Besser ist ein erster Agent in einem klaren Bereich als mehrere gleichzeitig offene Projekte.
Warum scheitern so viele KI-Agenten-Projekte?
Gartner prognostiziert den Abbruch von mehr als 40 % der agentischen KI-Projekte bis Ende 2027 aus drei Gründen: schlecht antizipierte Kosten, unklare Business Value und unzureichende Risikokontrollen. Erfolgreiche Projekte basieren auf einem quantifizierten Anwendungsfall und legen ihre Guardrails bereits in der Konzeption fest.
Und wenn man es selbst machen möchte?
Nicht alle Organisationen wollen outsourcen. Einige ziehen es vor, die Kompetenz intern aufzubauen, zumindest für die ersten Anwendungsfälle. Für diejenigen, die verstehen wollen, was hinter einem Agenten steckt und nicht mehr durch die Möglichkeiten vorkonfigurierter Tools eingeschränkt sein wollen, lehrt Jedha, wie man eigene KI-Agenten baut in 75 Stunden: API-Aufrufe grosser Modelle, Agenten, die Tools nutzen und Aktionen ausführen können, RAG-Systeme mit Vektordatenbanken und Automatisierungs-Pipelines mit n8n. Der Kurs endet mit einer vollständigen KI-Anwendung, nicht mit einer Demonstration. Er kann in 2 Vollzeitwochen oder 6 Teilzeitwochen absolviert werden und erfordert keine technischen Vorkenntnisse.
Möchten Sie bei der Lancierung Ihres digitalen Projekts begleitet werden?
Bleiben Sie auf dem Laufenden über unsere Neuigkeiten, entdecken Sie konkrete KI-Anwendungsfälle in Unternehmen und verfolgen Sie die neuesten Modellentwicklungen.
Ein Fehler ist aufgetreten, bitte versuchen Sie es erneut.
✓ 1 Mal pro Monat
Galadrim Newsletter
Danke, das ist notiert!
Ihre Anmeldung ist bestätigt. Bis bald in Ihrem Posteingang!
_ZWR7SP.webp)
_MkvBH.webp)
