Inzwischen nutzen laut McKinseys State of AI Report satte 88 Prozent der Unternehmen weltweit künstliche Intelligenz, um mindestens einen Geschäftsprozess nachhaltig zu optimieren – sprich effizienter, sicherer und letztlich produktiver zu gestalten. Mancherorts geht man jedoch schon mehrere Schritte weiter und setzt KI-Agenten als Teammitglieder ein. Sie orchestrieren ganze Workflows selbstständig und lassen sich ähnlich wie menschliche Abteilungen organisieren. Anstatt in einem Bereich drei oder fünf Personen zu beschäftigen, die alle ihre jeweiligen KI-Tools bedienen, ist nur ein sogenannter Human-in-the-Loop notwendig, der die KI-Agenten koordiniert. Aber wie funktioniert das genau? Das erfährst du in diesem Artikel – inklusive Praxisbeispielen.
Was sind KI-Agenten (Agentic AI)?
KI-Agenten sind ganz an der Basis autonome Softwaresysteme, die an der Basis ganz grundlegend eigenständig Aufgaben ausführen, konkrete Ziele verfolgen und Entscheidungen treffen können. Sie reagieren nicht nur auf einzelne Eingaben (Prompts), sondern planen mehrstufige Handlungen auf Basis von Kontext bzw. betreffenden Daten und definierten Zielvorgaben. Genau das unterscheidet sie von klassischen Automatisierungen oder einfachen Chatbots.
Ein moderner KI-Agent agiert nicht rein reaktiv. Er bewertet Situationen, passt sein Verhalten an neue Informationen an und interagiert mit anderen Agenten oder Menschen, um zum idealen Ergebnis zu gelangen. Man kann ihn sich tatsächlich wie einen digitalen Kollegen vorstellen, der weiß, was zu tun ist, wann gehandelt werden muss und wen er einbezieht, falls Unsicherheiten auftreten.
Die Grundlage für Agentic AI bilden Large Language Models (LLMs), denn sie ermöglichen es, Sprache, Logik und Zusammenhänge gleichzeitig sowie menschenähnlich zu verarbeiten. Dadurch verstehen sie Anweisungen, interpretieren Informationen aus verschiedenen Quellen und leiten daraus sinnvolle Aktionen ab.
• All das funktioniert nur mit der richtigen Datenbasis: KI-Agenten brauchen strukturierte Unternehmensdaten, Wissensdatenbanken und/oder Input aus vergangenen Interaktionen, um den erforderlichen Kontext herzustellen. Nach jeder Aktion speichern sie neue Informationen und verarbeiten Feedback. So verbessert sich ihre Leistung schrittweise. Wenn mehrere KI-Agenten an einem Ziel arbeiten, fließt auch deren Rückmeldung in diesen Lernprozess ein.
• Zudem braucht es nach wie vor den Menschen: Der sogenannte Human-in-the-Loop überprüft die Ergebnisse, greift bei Problemen ein und trifft die finalen Entscheidungen. Besonders bei komplexen Aufgaben oder Workflows, an denen mehrere KI-Agenten beteiligt sind, und in sensiblen Bereichen wie der Kundenkommunikation, finanziellen Bewertungen oder sogar medizinischen Diagnosen bleibt der menschliche Supervisor unverzichtbar. Dieses Zusammenspiel reduziert Fehler, beugt Verzerrungen vor und erhöht insgesamt die Verlässlichkeit des Systems.
KI-Agenten Beispiele – wo lässt sich Agentic AI im Unternehmen einsetzen?
Die Voraussetzungen für den Einsatz von KI-Agenten sind in vielen europäischen Unternehmen vorhanden. In den vergangenen Jahren wurden Datenstrategien aufgebaut, Datensilos reduziert, Systeme modernisiert, Schnittstellen geschaffen und bereits messbare Erfolge durch künstliche Intelligenz erzielt. Alleine in Deutschland nutzen laut Zahlen der Bundesnetzagentur schon heute 30 Prozent der Firmen KI und 19 Prozent planen den Einstieg.
Der Energiesektor ist dabei richtungsweisend. KI-Agenten analysieren bei deutschen Versorgungsunternehmen die Netzauslastung und steuern die optimale Verteilung in Echtzeit. Sie verhindern Ausfälle und helfen nicht zuletzt, die regulatorischen Vorgaben einzuhalten. Im Telekommunikationsumfeld wertet Agentic AI Serviceprozesse aus, erkennt Engpässe und leitet automatisch Maßnahmen ein, um den Kunden-Support zu verbessern. Sie priorisiert Anfragen, bewertet technische Störungen und unterstützt Service-Teams mit konkreten Handlungsvorschlägen.
In der Industrie unterstützen KI-Agenten vor allem die Qualitätssicherung. Sie erkennen Abweichungen in Produktionsdaten, vergleichen diese mit historischen Werten und melden Auffälligkeiten frühzeitig. Menschliche Fachkräfte erhalten dadurch gezielte Hinweise, anstatt alles manuell prüfen zu müssen. Gerade bei komplexen Fertigungsprozessen entsteht so ein klarer Effizienzgewinn, da die KI alle Schritte im Blick hat und verlässlich deuten kann.
Neben diesen großen Anwendungsfeldern spielen KI-Agenten als Teammitglieder auch im Mittelstand eine zunehmend wichtige Rolle. Hier entstehen konkrete Mehrwerte, oft mit überschaubarem Aufwand.
• Ein häufiger Einstiegspunkt ist die Unternehmenskommunikation: Ein sogenannter Inbox-Agent analysiert eingehende E-Mails, ordnet sie thematisch ein und erstellt auf Basis vorhandenen Wissens mehrere Antwortvorschläge. Mitarbeiter entscheiden, welcher Entwurf genutzt wird, und behalten die Kontrolle. Der Unterschied zur klassischen Kundenservice-Automatisierung liegt darin, dass der Agent Kontext, Absenderhistorie und Zielsetzung berücksichtigt, anstatt nur feste Regeln oder Schlagwörter abzuarbeiten.
• Typische Prozesse rund um Meetings sind ebenfalls relativ einfach abzubilden: Agentic AI wertet Gesprächsprotokolle aus, fasst Ergebnisse zusammen und erstellt automatisch strukturierte Follow-ups, die sogar bestimmte Stimmung wiedergeben können. Betreffende Entscheidungen, Aufgaben und Verantwortlichkeiten landen direkt an der richtigen Stelle. Teams sparen Zeit und reduzieren zudem die Gefahr von Missverständnissen. Im Gegensatz zu einfachen Skripten erkennt der Agent Zusammenhänge, Prioritäten und implizite Aussagen, statt Inhalte nur linear zu protokollieren.
• Im kaufmännischen Bereich übernehmen KI-Agenten zum Beispiel die Rechnungsprüfung: Ein Invoice-Agent kann eingehende Belege rasend schnell mit hinterlegten Projektdaten abgleichen, Kosten korrekt zuordnen, eventuelle Abweichungen zuverlässig erkennen und gegebenenfalls direkt kommunizieren. Hier zeigt sich der Mehrwert gegenüber einer herkömmlichen Automatisierung der Buchhaltung darin, dass der Agent Ausnahmen bewertet und situationsabhängig reagiert, anstatt Prozesse bei Abweichungen einfach abzubrechen.
Im Marketing liegen enorme Möglichkeiten: Agentic AI analysiert zum Beispiel in der Kampagnenplanung bestehende Inhalte, wertet Leistungsdaten aus und erstellt daraus konkrete Vorschläge für Themen, Veröffentlichungszeitpunkte und Formate. Auf dieser Basis entstehen zweckmäßige (weil datenbasierte) Entwürfe für Newsletter, Landingpages oder Social-Media-Beiträge. Im Vergleich zur „bloßen“ Marketing-Automatisierung versteht der Agent Inhalte semantisch und kann sie somit fast menschlich weiterdenken. Zudem fließen Lernprozesse und Zielkonflikte ein, wodurch Empfehlungen adaptiv statt statisch entstehen.
Diese Beispiele zeigen deutlich, dass KI-Agenten ihren Nutzen nicht nur in Großkonzernen, sondern wirklich überall dort entfalten können, wo wiederkehrende Routinevorgänge, passende Daten und klare Ziele zusammentreffen. Sie ersetzen keine Fachkräfte, sondern erweitern deren Handlungsspielraum erheblich.
Wie kann man KI-Agent-Automatisierung tatsächlich einführen?
KI-Agent-Orchestrierung klingt erst mal komplex – und tatsächlich ist die Sache keinesfalls ein Selbstläufer. Wenn aber Planung, Know-how, Daten, Technik und Mindset sinnvoll ineinandergreifen, entsteht ein System, das schrittweise wächst und stets kontrollierbar bleibt. Es handelt sich im Grunde um einen klar strukturierten Change-Prozess, der oft nach folgendem Schema abläuft.
1. Offenheit und passendes Mindset etablieren
Die Implementierung von Agentic AI ist keine reine IT-Entscheidung. Mitarbeiter müssen verstehen, welche Rolle die Agenten übernehmen und wo menschliche Verantwortung beginnt. Die so wichtige Akzeptanz entsteht nur durch Transparenz. Schulungen, klare Kommunikation und die Lenkung realistischer Erwartungen sind daher unverzichtbar.
Viele Unternehmen scheitern nicht an der Technik, sondern an fehlender Einbindung der Teams. Wer früh erkennt, dass KI-Agenten entlasten und nicht ersetzen sollen, reduziert Widerstände deutlich. Es empfiehlt sich zudem, erste Anwendungen bewusst klein zu halten. Ein einzelner Agent, der einen Teilprozess unterstützt, reicht oft aus, um Vertrauen aufzubauen.
Nicht zuletzt senkt ein schrittweiser Einstieg Risiken und ermöglicht das Lernen im laufenden Betrieb. Externe Unterstützung durch einen KI-Berater bzw. eine KI-Agentur kann sinnvoll sein, sofern intern langfristig Wissen im Betrieb aufgebaut wird.
2. Bedarf identifizieren
Bevor technische Lösungen diskutiert werden, sollte klar sein, wo KI-Agenten echten Nutzen bringen. Nicht jeder Prozess eignet sich für Agentic AI. Klassiker sind Aufgaben mit hohem Wiederholungsgrad, klaren Regeln und messbarem Aufwand, die auch für eine herkömmliche Automatisierung infrage kommen würden.
Gespräche mit Fachabteilungen liefern hier wertvolle Hinweise, denn es sind letztlich die Mitarbeiter, die Engpässe, Medienbrüche, Fehlerquellen oder andere durch KI ausgleichbare Defizite aus ihrem Alltag am besten kennen. Genau dort entstehen häufig die größten Effizienzverluste. Ein sinnvoller Startpunkt ist ein Anwendungsfall, der innerhalb weniger Wochen umgesetzt werden kann und idealerweise eine große, unmittelbar spürbare Entlastung schafft.
Zentrale Fragen lauten:
• Welche Aufgaben kosten regelmäßig viel Zeit?
• Wo treten häufig manuelle Fehler oder andere Defizite auf?
• Welche Tätigkeiten lassen sich technisch strukturieren?
Der Fokus sollte immer auf messbarem Nutzen liegen. Technik ohne klaren Effekt bindet Ressourcen und erzeugt Frust.
3. Technische Voraussetzungen checken
KI-Agenten benötigen eine gewisse Basis, damit sie wirklich effektiv arbeiten können. Eine fragmentierte Datenlandschaft erschwert den Einsatz erheblich. Betreffende Informationen sollten also strukturiert, aktuell und zugänglich sein. Ebenso wichtig sind klare Schnittstellen zwischen den zu integrierenden Systemen.
Ein sogenannter Data-Readiness-Check hilft, den Status realistisch einzuschätzen. Dabei wird geprüft, ob die Datenqualität, Zugriffsrechte und alle Sicherheitsanforderungen erfüllt sind und wo nachjustiert werden sollte. Datenschutz und Compliance müssen von Beginn an berücksichtigt werden.
Typischerweise wichtige Prüfpunkte sind:
• Kann die KI auf eine zentrale Datenbasis zurückgreifen?
• Sind Schnittstellen klar definiert – wo muss vielleicht nachjustiert werden?
• Welche Systeme sollen/können überhaupt angebunden werden?
• Wer trägt intern die Verantwortung?
4. Mit Pilotprojekt beginnen
Ein Pilotprojekt bildet den kontrollierten Einstieg, wobei der gewählte Prozess überschaubar und bei Erfolg leicht zu erweitern sein sollte. Ziel ist es, zunächst zu lernen – nicht Perfektion.
Eine transparente Kommunikation spielt weiterhin eine große Rolle. Teams sollten wissen, was getestet wird und warum. Fehler sind Teil des Prozesses – entscheidend ist, sie sichtbar zu machen und dadurch zu wachsen.
Ein typischer Ablauf sieht wie folgt aus:
1. Auswahl eines klaren Use Cases
2. Definition messbarer Ziele
3. Aufbau einer Testumgebung
4. Schulung der Beteiligten
5. Durchführung über einen begrenzten Zeitraum
Messgrößen wie Zeitersparnis, Fehlerreduktion oder Entlastung liefern eine objektive Entscheidungsgrundlage. Somit ist schon an dieser Stelle ein umfassendes Monitoring angebracht.
5. Auswertung und Rollout
Nach Abschluss der Pilotphase folgt eine gründliche Auswertung, wobei es aber nicht nur um Zahlen, sondern auch um Akzeptanz und Alltagstauglichkeit geht. Wo gab es Reibung? Welche Anpassungen waren nötig?
Auf dieser Basis wird entschieden, ob und wie der KI-Agent weiter ausgerollt wird. Ein schrittweises Vorgehen hat sich bewährt. Erst wenn der Mehrwert eindeutig belegt ist, sollten weitere Prozesse folgen.
6. Fortwährendes Monitoring und Optimierung
Mit dem Rollout endet die Arbeit nicht. Agentic AI muss langfristig überprüft und ggf. an neue Marktbedingungen bzw. Kundenerwartungen, technologische Entwicklungen etc. angepasst werden. Daten ändern sich, Prozesse entwickeln sich weiter – ohne Pflege sinkt die Qualität der Ergebnisse vor diesem Hintergrund zwangsläufig.
Monitoring schafft zudem auch weiterhin Transparenz. Idealerweise ist alles in zentralen Dashboards zu überblicken: Leistung, Zuverlässigkeit und Kosten sollten im Blick bleiben. Durch feste Feedbackschleifen fließen wertvolle Hinweise aus der Praxis in die Analysen ein. Regelmäßige Reviews/Reports, etwa quartalsweise, schaffen wichtige Bezugspunkte für eine kontinuierliche Verbesserung. So bleibt das System agil und etabliert sich immer mehr im Teamgefüge.
Fazit
Agentic AI bietet enormes Potenzial – und das kann/sollte durchaus auch in kleinem Umfang gehoben werden. Entscheidend ist nicht die Größe des Einstiegs, sondern ihn überhaupt zu vollziehen. Es gilt geeignete Anwendungsfälle zu erkennen, technische Grundlagen weiterzuentwickeln, Know-how aufzubauen und eine Kultur zu fördern, die KI-Agenten als Teammitglieder überhaupt zulässt.
Viele deutsche Unternehmen bringen dafür gute Voraussetzungen mit – vielleicht auch deins. Starke Fachkompetenz, ausgeprägte Prozesskenntnis und eine zunehmende Datenorientierung bilden eine belastbare Basis. Was häufig noch fehlt, ist weniger die Technik und mehr der Mut, erste Schritte konsequent zu gehen.
Langfristig profitieren vor allem jene Organisationen, die Menschen und KI-Agenten nicht als Gegensätze betrachten. Der größte Mehrwert entsteht dort, wo menschliche Erfahrung, Urteilsvermögen und Verantwortung mit der Geschwindigkeit und Skalierbarkeit von KI zusammenwirken.
Falls du Unterstützung bei Planung, Einordnung oder Umsetzung benötigst, begleiten wir dich bei bakedwith gerne auf diesem Weg.
FAQ
Welche KI-Agenten gibt es?
KI-Agenten unterscheiden sich in Funktion und Komplexität. So gibt es einfache eher reaktive Systeme, die ausschließlich auf bestimmte Signale anspringen, zielbasierte Lösungen mit klaren Vorgaben und schließlich lernende Agentic AI, die ihr Verhalten kontinuierlich anpassen kann.
Wo werden KI-Agenten in der Praxis eingesetzt?
KI-Agenten kommen unter anderem im Energiesektor, in der Industrie, im Gesundheitswesen, im Kundenservice und im Marketing zum Einsatz. Sie unterstützen bei Analysen, Koordination, Dokumentation und Entscheidungsfindungen. Besonders dort, wo große Datenmengen und klare Prozesse zusammentreffen, entsteht messbarer Mehrwert.
Für welche Unternehmen ist Agentic AI sinnvoll?
KI-Agenten spielen ihre Stärke vor allem dann aus, wenn mehrschichtige Prozesse koordiniert werden müssen, dafür Informationen aus verschiedenen Quellen zusammenfließen und Entscheidungen automatisiert vorbereitet werden sollen. Dafür braucht es eine gewisse Anzahl vergleichbarer Vorgänge, digitale Daten und klar definierte Abläufe. Wo starre Regeln nicht mehr ausreichen und eine automatisierte Abstimmung nötig wird, ist Agentic AI der nächste logische Schritt.
Geschrieben von:
Jens ist Mitgründer von bakedwith, einer Boutique-Beratung für smarte Automatisierung und KI. Er unterstützt mittelständische Unternehmen und Konzerne dabei, Prozesse zu optimieren, manuelle Arbeit zu reduzieren und durch effiziente Workflows Wachstum zu erzielen. Zuvor war Jens Growth Lead bei OMR und begleitete als Freelancer zahlreiche Unternehmen bei der Optimierung ihrer CRM- und Automationssysteme. Seine Leidenschaft gilt der Verbindung von Wachstum und Effizienz – damit Teams sich auf das Wesentliche konzentrieren können.
