Agentic KI Workflows 101: Einführender Leitfaden

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Im Zeitalter der Automatisierung zeichnet sich ein neues Paradigma ab – die sogenannten KI-Agentic-Workflows. Dieses Konzept beschreibt den Einsatz autonomer KI-„Agenten“, die Aufgaben in Geschäftsprozessen mit minimalem menschlichem Eingriff planen, entscheiden und ausführen können. Im Gegensatz zu einfachen Bots oder Skripten verfügen diese KI-Agenten über ein gewisses Maß an Eigenständigkeit – das heißt, sie reagieren nicht nur auf einfache Eingaben, sondern können mehrstufige Ziele eigenständig umsetzen. Auch führende Analysten werden aufmerksam: Gartner hat Agentic KI kürzlich zum wichtigsten strategischen Technologietrend für 2025 erklärt. Sie beschreiben es als autonome Maschinenagenten, die über einfache Chatbots hinausgehen und Unternehmensaufgaben ohne menschliche Anleitung ausführen.

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Warum sollte das für Führungskräfte relevant sein? Weil Agentic-Workflows einen deutlichen Fortschritt in Produktivität und Flexibilität ermöglichen. Durch die Übergabe von Routineentscheidungen an KI können Unternehmen eine „virtuelle Belegschaft“ intelligenter Agenten aufbauen, die menschliche Teams effektiv ergänzen. Studien deuten darauf hin, dass der Einsatz von KI in dieser Form erhebliches Potenzial freisetzen könnte – McKinsey schätzt, dass bis 2030 bis zu 30 % der aktuellen Arbeitsstunden automatisiert werden könnten, unter anderem durch Fortschritte wie generative KI. In diesem Leitfaden erfahren Sie, was KI-Agenten-Workflows sind, warum sie wichtig sind und wie man sie implementiert – inklusive zentraler Schritte, Herausforderungen und zukünftiger Entwicklungen.

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Was sind KI-Agenten-Workflows?

Quelle: Freepik

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Im Kern ist ein KI-Agenten-Workflow ein automatisierter Prozess, der von einem KI-„Agenten“ gesteuert wird. Dieser kann Informationen wahrnehmen, Entscheidungen treffen und Maßnahmen ergreifen, um ein definiertes Ziel zu erreichen. Stellen Sie sich vor, Sie geben einer Software eine Form von Autonomie: Der Agent sammelt Daten, analysiert den Kontext, entscheidet über den nächsten Schritt, führt Maßnahmen aus – und lernt anschließend aus den Ergebnissen.

Im Gegensatz zur herkömmlichen Automatisierung (die strikt vorgegebenen Regeln folgt) verfügt eine agentenbasierte KI über die Fähigkeit, innerhalb ihres Anwendungsbereichs zu denken und sich anzupassen. Ein Branchenbeobachter bringt es auf den Punkt: „Im Gegensatz zur traditionellen KI, die lediglich auf Eingaben reagiert, nimmt die agentenbasierte KI wahr, argumentiert, handelt und lernt. Es ist, als würde man der KI die Fähigkeit geben, eigenständig zu denken, Strategien zu entwickeln und sich anzupassen.“ In der Praxis bedeutet das: Eine agentenbasierte KI kann eingehende Informationen überwachen, mithilfe von Modellen für maschinelles Lernen Schlüsse ziehen und proaktiv Aufgaben erledigen – und dabei ihren Ansatz kontinuierlich anhand neuer Erkenntnisse optimieren.

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Die Hauptkomponenten von KI-gestützten Arbeitsabläufen

KI-Agentic-Workflows basieren auf den Prinzipien der intelligenten Automatisierung. Sie ermöglichen es Unternehmen, KI-gesteuerte Prozesse zu erstellen, abzusichern und effizient zu verwalten. Die wichtigsten Komponenten dieser Workflows arbeiten eng zusammen, um autonome und intelligente Entscheidungsfindung zu unterstützen. Nachfolgend sind die zentralen Bausteine aufgeführt, die ein solches System ermöglichen:

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KI-Agenten

KI-Agenten bilden das Herzstück von agentenbasierten Workflows. Diese intelligenten Einheiten sind dafür konzipiert, komplexe Aufgaben zu übernehmen, Entscheidungen zu treffen und ihre Fähigkeiten durch kontinuierliches Lernen aus Interaktionen zu verbessern. Sie gehen über einfache Befehl-Ausführung hinaus, da sie Modelle nutzen, die Planung und adaptive Entscheidungsfindung erlauben.

Häufig kommen LLMs (Large Language Models) zum Einsatz, die es den Agenten ermöglichen, Eingaben zu interpretieren, Ausgaben in natürlicher Sprache zu generieren und innerhalb definierter Rahmenbedingungen logische Schlüsse zu ziehen.

Um Aufgaben effektiv zu erledigen, nutzen KI-Agenten Mechanismen wie Funktionsaufrufe oder API-Integrationen. Damit können sie auf externe Systeme zugreifen, Prozesse automatisieren und Informationen beschaffen. Diese Automatisierungsschicht ist entscheidend für eine sichere und strukturierte Ausführung – sie verbindet Datenbanken, APIs und weitere Tools, sodass die Agenten in Echtzeit Daten abrufen, sich integrieren und selbstständig handeln können.

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Entscheidungsfindungsmodul

Das Entscheidungsmodul bildet das „Gehirn“ der agentenbasierten Workflows. Es unterstützt die KI-Agenten, indem es eingehende Daten verarbeitet, Optionen bewertet und fundierte Entscheidungen trifft – auf Basis von Zielvorgaben, erlernten Regeln oder Echtzeitberechnungen. Häufig werden dabei Algorithmen wie Reinforcement Learning eingesetzt, um Strategien zu verfeinern, Muster zu erkennen und Entscheidungen durch kontinuierliches Feedback zu verbessern. In komplexeren Szenarien kommen auch Deep-Learning-Modelle oder neuronale Netze zum Einsatz.

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Modelle für maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen (ML) ist der Motor, der die Lern- und Anpassungsfähigkeit von KI-Agenten ermöglicht. ML-Modelle analysieren Daten, erkennen Muster, identifizieren Abweichungen und treffen Vorhersagen – basierend auf historischen und aktuellen Informationen.

Durch fortlaufende Analyse können KI-Agenten ihre Strategien anpassen, die Genauigkeit erhöhen und die Leistung verbessern. In agentenbasierten Workflows übernehmen verschiedene ML-Modelle unterschiedliche Rollen:

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• Überwachtes Lernen: Der Agent lernt anhand beschrifteter Daten und trifft darauf basierende Entscheidungen oder Vorhersagen.
• Unüberwachtes Lernen: Der Agent identifiziert eigenständig Muster in unbeschrifteten Daten.
• Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning): Der Agent lernt durch Versuch und Irrtum optimale Handlungen, basierend auf Feedback aus der Umgebung.

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Human-in-the-Loop-System (HITL)

Quelle: Freepik

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Obwohl das Ziel agentischer Workflows die Automatisierung ist, bleibt menschliche Aufsicht in bestimmten Fällen unerlässlich. Das Human-in-the-Loop-System fungiert hier als Bindeglied zwischen KI-Agenten und Menschen und ermöglicht eine enge Zusammenarbeit.

Menschen können Prozesse überwachen, Entscheidungen prüfen und eingreifen, um sicherzustellen, dass sie mit Unternehmenszielen, regulatorischen Vorgaben und ethischen Richtlinien übereinstimmen. Darüber hinaus hilft menschliches Feedback der KI, Fehler zu erkennen und ihre Modelle zu verbessern. So erhöhen Unternehmen die Zuverlässigkeit, reduzieren Risiken und behalten die Kontrolle.

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Integrationen

Integrationen sind das Rückgrat effektiver agentenbasierter Workflows. Sie ermöglichen es KI-Agenten, sich mit verschiedenen Systemen wie ERP- oder CRM-Plattformen sowie Datenquellen zu verbinden. So entsteht ein durchgängiger Informationsfluss für Kommunikation, Datenaustausch und Prozessautomatisierung.

Dadurch agieren KI-Agenten nicht als isolierte Einheiten, sondern als Teil eines vernetzten Geschäftsökosystems. Sie können Daten abrufen, systemübergreifend handeln und sowohl Menschen als auch anderen Agenten in Echtzeit relevante Informationen zur Verfügung stellen – was zu effektiveren Entscheidungen und besser koordinierter Zusammenarbeit führt.

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Wie sich Agentic-Workflows von der traditionellen Automatisierung unterscheiden

Um das Konzept besser zu verstehen, ist es hilfreich, Agentic-KI-Workflows mit der traditionellen Automatisierung zu vergleichen, die viele Unternehmen bereits einsetzen – etwa RPA-Skripte oder einfache Chatbots:

• Dynamische Anpassungsfähigkeit vs. statische Regeln: Traditionelle Automatisierung (z. B. RPA) folgt vordefinierten Regeln und Skripten. Sie funktioniert gut bei wiederkehrenden, vorhersehbaren Aufgaben, stößt jedoch an Grenzen, wenn sich Bedingungen ändern oder unerwartete Eingaben auftreten. Agentic KI hingegen kann sich flexibel anpassen. Ein menschliches Eingreifen zur Neuprogrammierung ist nicht erforderlich – der KI-Agent passt seine Strategie selbstständig an. Dadurch sind agentische Workflows deutlich widerstandsfähiger in komplexen, dynamischen Umgebungen.
• Kontextbezogene Entscheidungsfindung: Standardautomatisierung agiert meist ohne Kontext: Sie führt eine feste Aufgabe aus und gibt bei Ausnahmen oder unklaren Entscheidungen an den Menschen weiter. Ein agentischer Workflow hingegen kann Kontext erfassen und Entscheidungen treffen. Während ein klassisches System z. B. Rechnungsdaten extrahiert, kann ein agentischer Workflow zusätzlich bewerten, wie eine Abweichung zur Bestellung behandelt werden soll – etwa durch Abgleich mit Unternehmensrichtlinien. Damit übernimmt die KI Aufgaben, die bisher menschlicher Entscheidungsfindung vorbehalten waren.
• Zielorientierte Autonomie: Agentic KI ist ziel-, nicht schrittorientiert. Sie können einem Agenten ein Ziel geben (z. B. „Kundenproblem lösen“ oder „Compliance-Bericht erstellen“) – und der Agent bestimmt selbstständig die dafür nötigen Schritte, einschließlich der Interaktion mit verschiedenen Systemen. Traditionelle Automatisierung erfordert, dass Entwickler alle Schritte und Ausnahmen im Voraus definieren. Agentic-Workflows bewältigen dagegen komplexe Prozesse, die für klassische Automatisierung zu aufwendig waren. Zum Beispiel kann ein Agentic Document Workflow ein Dokument analysieren, Geschäftsregeln anwenden, Informationen mit einer Wissensdatenbank abgleichen und darauf basierend Handlungsoptionen vorschlagen – alles in einem durchgängigen Ablauf.
• Kontinuierliches Lernen und Verbesserung: Klassische Automatisierung ist nicht lernfähig – bei Änderungen müssen Skripte manuell angepasst werden. Ein KI-Agent hingegen lernt kontinuierlich aus Feedback und Erfahrungen. Durch sogenannte Reinforcement-Mechanismen passt er seine Strategie im Laufe der Zeit an. So verbessert sich die Leistung auch ohne manuelle Eingriffe. Ein Agent, der Support-Tickets bearbeitet, kann etwa durch vergangene Fälle lernen, wie Anfragen besser kategorisiert oder schneller gelöst werden. Diese Fähigkeit zur Weiterentwicklung macht agentische Workflows besonders nachhaltig und skalierbar.

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Zusammenfassend lässt sich sagen, dass KI die Automatisierung auf die nächste Stufe hebt, indem sie sie mit Anpassungsfähigkeit, Kontextbewusstsein und Entscheidungsfähigkeit erweitert. Anstatt auf enge, fehleranfällige Skripte beschränkt zu sein, wird Automatisierung autonomer und robuster – und kann mit den Unwägbarkeiten der realen Welt umgehen. Daraus ergeben sich mehrere geschäftliche Vorteile:

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• Höhere Effizienz und Geschwindigkeit: KI-Agenten arbeiten rund um die Uhr und führen Prozesse schneller aus als Menschen. Sie bewältigen auch Ausnahmen oder Änderungen, ohne immer auf manuelle Eingaben warten zu müssen, wodurch Engpässe vermieden werden. Das Ergebnis: kürzere Durchlaufzeiten – zum Beispiel kann eine Serviceanfrage oder ein Monatsabschluss in Minuten statt Tagen erledigt werden.
• Fähigkeit zur Bewältigung komplexer Aufgaben: Prozesse mit unstrukturierten Daten oder mehreren Entscheidungspunkten – die bei klassischer Automatisierung oft ausgeklammert wurden – lassen sich jetzt automatisieren. Ob Vertragsanalysen oder die Bearbeitung komplexer Kundenanfragen: Agentische Workflows überzeugen in Situationen, die bisher menschliches Urteilsvermögen erforderten. Dadurch entstehen neue Möglichkeiten für die Automatisierung wissensintensiver Arbeit. LlamaIndex beschreibt diesen Ansatz als Erfüllung des Versprechens agentenbasierter Systeme, die „Wissensproduktivität drastisch zu steigern“.
• Verbesserte Konsistenz und Genauigkeit: Ein gut trainierter und gesteuerter KI-Agent führt Aufgaben zuverlässig gemäß den Unternehmensrichtlinien aus und minimiert menschliche Fehler. Ein Beispiel: Ein Agent, der Spesenabrechnungen prüft, wendet die Regeln konsequent an. Zusätzlich erkennt er durch umfassende Datenanalysen potenzielle Probleme, die einem Menschen entgehen könnten.
• Verstärkung der menschlichen Belegschaft: Ein zentraler Vorteil ist die Entlastung Ihrer Mitarbeitenden. Wenn Routineentscheidungen und Standardaufgaben von KI-Agenten übernommen werden, können sich Teams auf strategische, kreative und zwischenmenschliche Aufgaben konzentrieren. Gartner beschreibt dies als „virtuelle Belegschaft“, die menschliche Arbeit ergänzt, unterstützt und erweitert – wodurch sich die Kapazitäten erhöhen, ohne dass die Anzahl der Mitarbeitenden proportional steigen muss.

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Anwendungsfälle von KI-Agenten-Workflows in der Praxis

KI-Agenten-Workflows sind nicht nur theoretische Konzepte – Organisationen aus verschiedenen Branchen setzen sie zunehmend erfolgreich ein. Im Folgenden finden Sie einige Anwendungsbeispiele aus den Bereichen Beschaffung, Finanzen und Kundenservice, die zeigen, wie autonome Workflows die Produktivität steigern und echten Mehrwert schaffen:

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Beschaffung und Lieferkette: Intelligente Beschaffung und Vertragsgestaltung

Im Bereich Beschaffung und Einkauf, wo Fachkräfte Lieferantenverhandlungen, Bestellungen und Vertragsprüfungen durchführen, bietet agentenbasierte KI erhebliche Vorteile. Ein gutes Beispiel ist die Lieferantenverhandlung: Normalerweise verhandeln Einkäufer Preise und Konditionen manuell – ein zeitaufwändiger Prozess, der durch die verfügbare Arbeitskraft begrenzt ist. Heute können KI-Agenten die ersten Verhandlungsphasen übernehmen. Walmart testete etwa das KI-Tool „Pactum“ zur autonomen Verhandlung mit Lieferanten – mit bemerkenswerten Ergebnissen: Die KI erzielte nicht nur gute Konditionen, sondern 75 % der Lieferanten bevorzugten die Verhandlung mit der KI gegenüber einem Menschen.

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Auch beim Vertragsmanagement und der Risikoprüfung leisten KI-Agenten wertvolle Dienste. Ein Agent kann etwa eine Reihe von Lieferantenverträgen erhalten, diese automatisch auf Einhaltung prüfen, riskante Klauseln markieren und Empfehlungen für Änderungen oder Freigaben abgeben. Klassische Vertragssoftware extrahiert meist nur Daten – ein KI-Agent hingegen analysiert den gesamten Kontext, vergleicht Klauseln mit Richtlinien oder Regulierungsdatenbanken und schlägt konkrete Maßnahmen vor. Dadurch sinkt der manuelle Aufwand für Beschaffungs- und Rechtsteams erheblich, ohne dass wichtige Details übersehen werden.

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Weitere Einsatzmöglichkeiten im Einkauf: automatisiertes Onboarding von Lieferanten, bei dem ein Agent die Informationen prüft, Formulare ausfüllt und Genehmigungen erteilt. Oder die Überwachung von Lieferketten, bei der der Agent proaktiv Verzögerungen oder Preisänderungen erkennt und gemäß vordefinierten Regeln selbstständig neue Bestellungen auslöst oder alternative Anbieter auswählt. Der gemeinsame Nenner: Diese KI-gestützten Workflows führen nicht nur einfache Aufgaben aus, sondern treffen auch Entscheidungen über mehrere Schritte hinweg.

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Kundenservice und Support: Autonome Assistenten, die rund um die Uhr verfügbar sind

Quelle: Freepik

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Der Kundenservice hat sich in den letzten Jahren durch den Einsatz von KI stark gewandelt. Chatbots und virtuelle Assistenten sind heute weit verbreitet. Agentic-Workflows heben diese Automatisierung auf ein neues Niveau. Statt eines einfachen Chatbots, der nur vorgegebene FAQs beantwortet, kann eine agentenbasierte KI den gesamten Workflow einer Kundeninteraktion übernehmen: Sie führt nicht nur Gespräche, sondern handelt auch im Namen des Kunden – etwa durch das Nachschlagen von Kontoinformationen, das Bearbeiten von Anfragen, das Aussprechen von Empfehlungen oder das Durchführen mehrerer Prozessschritte.

Ein Beispiel: Ein „KI-Agent für den Kundensupport“ eines E-Commerce-Unternehmens. Ein Kunde fragt nach der Rückgabe eines Artikels und einer Rückerstattung. Ein herkömmlicher Chatbot würde lediglich die Rückgabebedingungen nennen und eventuell eine Rückgabeanfrage erfassen – der Mensch müsste den Rest erledigen. Ein agentischer KI-Workflow hingegen könnte den gesamten Prozess eigenständig durchführen: den Kauf überprüfen, die Rückgabeberechtigung prüfen, die Rückerstattung im System auslösen, die Abholung durch einen Kurier planen und den Kunden benachrichtigen – alles im Rahmen eines natürlichen Gesprächs. Sollte ein Sonderfall auftreten (z. B. Rückgabe außerhalb der Frist), kann die KI eine Geschäftsregel anwenden oder das Anliegen inklusive Zusammenfassung an eine menschliche Führungskraft weiterleiten. Der KI-Agent trifft bei jedem Schritt fundierte Entscheidungen – ähnlich wie ein menschlicher Mitarbeiter, nur schneller und skalierbar.

Solche fortschrittlichen Fähigkeiten sind bereits im Einsatz. Große Banken und Telekommunikationsunternehmen berichten über erfolgreiche Anwendungen im KI-gestützten Kundenservice. Laut einer Gartner-Studie planen 85 % der Service- und Supportverantwortlichen, im Jahr 2025 Conversational AI (wie generative KI-Chatbots) zu testen – ein klares Zeichen für das große Interesse an skalierbaren, agentenbasierten Assistenten.

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Herausforderungen und Lösungen: Hindernisse bei der Einführung von KI-Agenten überwinden

KI-Agenten-Workflows bieten spannende Vorteile, bringen jedoch auch neue Herausforderungen mit sich. Es ist wichtig, sich dieser Hindernisse bewusst zu sein und sie proaktiv mit geeigneten Lösungen anzugehen. Im Folgenden finden Sie zentrale Herausforderungen sowie bewährte Lösungsansätze:

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Datensicherheit und Datenschutz

Für den Einsatz von KI-Agenten ist oft ein Zugriff auf sensible Unternehmensdaten (z. B. Kundeninformationen oder Finanzunterlagen) erforderlich – oder es werden Daten an externe KI-Dienste übermittelt. Das erhöht das Risiko für Datenschutzverletzungen oder Compliance-Verstöße.

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Herausforderung: Wie lässt sich verhindern, dass vertrauliche Informationen offengelegt werden?

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Lösung: Verfolgen Sie einen sicherheitsorientierten Ansatz. Verarbeiten Sie besonders sensible Daten möglichst in geschützten Umgebungen, z. B. mit On-Premise-KI-Modellen oder in privaten Cloud-Instanzen. Falls externe KI-APIs genutzt werden, sollten kritische Felder anonymisiert oder verschlüsselt werden. Begrenzen Sie den Datenzugriff der Agenten strikt auf das Notwendige. Regelmäßige Sicherheitsprüfungen und Monitoring helfen, ungewöhnliche Datenzugriffe zu erkennen. Viele Unternehmen starten mit Sandbox-Tests unter Verwendung synthetischer Daten, bis ein sicheres Setup gewährleistet ist. Ziehen Sie auch frühzeitig Ihren CISO hinzu, um Datenschutzkonzepte abzustimmen.

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Integration in Altsysteme

Viele Unternehmen arbeiten mit älteren Systemen, die nicht auf KI-Anwendungen ausgelegt sind und keine modernen Schnittstellen bieten.

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Herausforderung: KI-Agenten haben möglicherweise Schwierigkeiten, auf veraltete ERP-Systeme zuzugreifen.

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Lösung: Nutzen Sie Middleware oder Integrationsplattformen, um diese Lücke zu schließen. RPA kann die KI-Agenten sogar ergänzen: Wenn ein Altsystem keine API bietet, kann ein Roboterskript als Fallback dienen – der KI-Agent „beauftragt“ den RPA-Bot, in seinem Namen Daten abzurufen oder Eingaben zu tätigen.Darüber hinaus kann es sinnvoll sein, kritische Integrationspunkte zu modernisieren oder Daten-Hubs zu verwenden, über die die KI benötigte Informationen beziehen kann, ohne direkt mit dem Altsystem zu interagieren. Eine sorgfältige technische Planung im Vorfeld hilft, solche Herausforderungen frühzeitig zu erkennen. Binden Sie am besten IT-Architekten ein, um die Integration der KI in Ihre Systemarchitektur optimal zu gestalten. In manchen Fällen reichen schon relativ kleine Investitionen – etwa die Entwicklung einer API-Schicht über einer bestehenden Datenbank –, um Ihre Umgebung KI-fähig zu machen. Diese Herausforderung ist zwar technischer Natur, lässt sich aber mit modernen Integrationstools und dem Know-how erfahrener Anbieter erfolgreich bewältigen.

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Genauigkeit, Zuverlässigkeit und „Halluzinationen“

KI-Agenten – insbesondere solche, die auf generativer KI und maschinellem Lernen basieren – liegen nicht immer richtig. Sie können falsche Ergebnisse oder sogenannte „Halluzinationen“ erzeugen. Das bedeutet: Die KI generiert eine Antwort oder Aktion, die nicht auf realen Fakten beruht (zum Beispiel das Zitieren einer nicht existierenden Richtlinie oder das Erfinden eines Datenpunkts).

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Herausforderung: Wenn ein Agent eine unzuverlässige Entscheidung trifft – etwa eine ungewöhnliche Transaktion genehmigt, die nicht genehmigt werden sollte –, kann das reale geschäftliche Folgen haben.

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Lösung: Strenge Tests und eine kontinuierliche Validierung sind unerlässlich. Überprüfen Sie in der Pilotphase die Ergebnisse der KI anhand menschlicher Bewertungen, um deren Genauigkeit zu beurteilen. Verwenden Sie hochwertige Trainingsdaten und verbessern Sie diese fortlaufend – je besser die Daten und Beispiele, desto genauer arbeitet die KI. Setzen Sie Vertrauensschwellen: Liegt das Vertrauen der KI in eine Entscheidung unterhalb eines bestimmten Werts, sollte sie automatisch einen Menschen einbeziehen oder eine Bestätigung einholen (viele Systeme liefern einen entsprechenden Score). Richten Sie außerdem eine Feedbackschleife ein, in der Fehler analysiert und zur Nachschulung oder Optimierung des Agenten verwendet werden. Bei risikoreichen Prozessen sollte langfristig ein Mensch eingebunden bleiben. Solche Mensch-KI-Kooperationen stellen sicher, dass potenzielle Fehler erkannt werden, bevor sie Schaden anrichten. Mit der Zeit – wenn die KI zuverlässig arbeitet und Sie bekannte Fehlerquellen beseitigt haben – wächst auch das Vertrauen in ihre Entscheidungen.

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Widerstand der Mitarbeiter und Change Management

Wie bei jeder Form von Automatisierung kann es auch bei der Einführung von KI-Agenten Bedenken geben – etwa, dass Arbeitsplätze wegfallen oder die Technologie nicht vertrauenswürdig ist. Diese kulturelle Herausforderung ist real. Umfragen zeigen, dass viele Mitarbeitende KI-Tools skeptisch gegenüberstehen oder deren Nutzen nicht klar erkennen.

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Herausforderung: Mitarbeitende, insbesondere im direkten Kundenkontakt, könnten zögern, Aufgaben abzugeben, die sie über Jahre hinweg selbst ausgeführt haben, oder sich um ihre berufliche Zukunft sorgen.

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Lösung: Kommunikation und Weiterbildung. Es ist entscheidend, KI als unterstützendes Werkzeug zu präsentieren – nicht als Bedrohung. Vermitteln Sie eine klare Vision seitens der Geschäftsführung darüber, wie KI Teams entlastet (z. B. „Die KI übernimmt die Copy-Paste-Arbeit, sodass Sie sich auf Kunden und komplexe Probleme konzentrieren können“). Binden Sie Mitarbeitende frühzeitig ein – lassen Sie sie neue Tools testen und aktiv Feedback geben. Oft kennen sie die Prozesse am besten und können Verbesserungsvorschläge machen. Diese Einbindung fördert Akzeptanz und macht sie zu Fürsprechern der neuen Lösung. Bieten Sie Schulungen an, um das Verständnis für KI zu stärken. Wenn Mitarbeitende wissen, wie ein Agent funktioniert und wie sie mit ihm interagieren, sinkt die Hemmschwelle. Besprechen Sie Sorgen offen – in Form von Dialogrunden oder Teammeetings. Weisen Sie darauf hin, dass KI die Wettbewerbsfähigkeit des Unternehmens stärkt – und damit auch Arbeitsplätze sichert. Ein gut durchdachter Change-Management-Plan – idealerweise mit Unterstützung von HR oder externen Fachleuten – sollte jede größere KI-Einführung begleiten. Unternehmen, die diesen Wandel aktiv gestalten, erleben oft, wie anfängliche Skepsis in Begeisterung umschlägt, sobald Mitarbeitende erkennen: Die KI nimmt ihnen monotone Aufgaben ab und schafft Raum für anspruchsvollere Tätigkeiten.

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Governance, Ethik und Einhaltung von Vorschriften

Ein autonom handelnder KI-Agent wirft wichtige Fragen zur Rechenschaftspflicht und Compliance auf. Wer ist verantwortlich, wenn die KI eine falsche Entscheidung trifft? Und wie lässt sich sicherstellen, dass KI-Entscheidungen mit Gesetzen und ethischen Standards übereinstimmen? Besonders in stark regulierten Branchen wie dem Finanzwesen, dem Gesundheitswesen oder dem öffentlichen Sektor stellt dies eine zentrale Herausforderung dar.

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Herausforderung: Es besteht das Risiko unbeabsichtigter Voreingenommenheit, mangelnder Transparenz bei der Entscheidungsfindung und regulatorischer Bedenken – vor allem, wenn KI Aufgaben übernimmt, die traditionell von zertifizierten Fachkräften ausgeführt werden.

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Lösung: Etablieren Sie von Anfang an einen starken Governance-Rahmen für den Einsatz von KI. Dieser sollte neben technischen Leitplanken auch klare Richtlinien und Aufsichtsmechanismen beinhalten. Richten Sie etwa einen KI-Ethikausschuss ein oder benennen Sie verantwortliche Ansprechpersonen, die die Entscheidungslogik des Agenten regelmäßig überprüfen. Setzen Sie auf Transparenz: Lassen Sie sich vom Agenten begründen, wie eine Entscheidung zustande kam, oder einen nachvollziehbaren Prüfpfad erstellen (viele Plattformen bieten diese Nachverfolgbarkeit bereits an). Überwachen Sie die Ergebnisse systematisch im Hinblick auf Fairness und Konformität. Wenn ein Agent etwa Kreditanträge prüft, sollte regelmäßig geprüft werden, ob es unbeabsichtigte Benachteiligungen bestimmter Gruppen gibt – und das Modell gegebenenfalls angepasst werden.

Gartner hebt hervor, dass KI-Governance neben Agentic AI einer der Top-Technologietrends 2025 sein wird. Entscheidend ist, dass KI mit den Werten des Unternehmens im Einklang steht – und keine neuen Risiken wie Diskriminierung oder Datenschutzprobleme mit sich bringt. Auch der proaktive Austausch mit Aufsichtsbehörden kann sinnvoll sein. Einige Branchen erarbeiten bereits eigene Richtlinien zur KI-Nutzung. Wer hier frühzeitig vorbereitet ist, vermeidet spätere Probleme. Letztlich sollten Sie Ihren KI-Agenten wie eine neue Art „digitalen Mitarbeitenden“ betrachten – inklusive Aufsicht, Leistungsbewertung und ethischer Richtlinien. Mit einer klaren Steuerung lässt sich das Potenzial agentenbasierter KI voll ausschöpfen – ohne Kompromisse bei Verantwortung und Compliance.

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Ausblick: Die strategische Rolle der agentenbasierten KI in der Geschäftsautomatisierung

Mit Blick auf die Zukunft werden KI-basierte Arbeitsabläufe zu einem zentralen Bestandteil von Geschäftsautomatisierungsstrategien werden. Was heute noch ein aufkommender Trend ist, wird in einigen Jahren wahrscheinlich zum Standardverfahren gehören. Analysten prognostizieren ein schnelles Wachstum der Verbreitung und der Fähigkeiten der agentenbasierten KI:

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• Signifikante Verbreitung in den nächsten 3–5 Jahren: Gartner prognostiziert, dass bis 2028 33 % der Unternehmenssoftwareanwendungen agentenbasierte KI enthalten werden, gegenüber weniger als 1 % im Jahr 2024. Dadurch werden etwa 15 % aller täglichen Arbeitsentscheidungen autonom von KI-Agenten getroffen werden können. Dies ist ein dramatischer Sprung von praktisch null vor ein paar Jahren. Mit anderen Worten: Innerhalb des nächsten Jahrzehnts könnte ein erheblicher Teil der Routineentscheidungen – Genehmigung von Ausgaben, Weiterleitung von Serviceanfragen, Anpassung von Bestellungen, Planung von Wartungsarbeiten usw. – ohne menschliches Zutun von KI übernommen werden. Bereits jetzt gibt mehr als jeder vierte Unternehmensleiter an, dass sein Unternehmen sich in großem Umfang mit agentenbasierter KI befasst, und diese Zahl wird mit zunehmender Anzahl von Erfolgsgeschichten nur noch steigen.
• Von generativer KI zu agenter KI – eine neue Innovationswelle: In den letzten Jahren ist das Interesse an generativer KI (wie GPT-basierten Chatbots) explosionsartig gestiegen. In der nächsten Welle werden diese generativen Fähigkeiten in agente Fähigkeiten umgewandelt. Der Technologie-Stack entwickelt sich weiter, um dies zu unterstützen: KI-Modelle werden immer geschickter im Umgang mit Argumenten und im Umgang mit multimodalen Daten (Text, Bilder usw.), und neue Frameworks ermöglichen die Zusammenarbeit und Koordination mehrerer KI-Agenten. Wahrscheinlich werden sowohl von großen Technologieunternehmen als auch von Start-ups mehr serienmäßige „agentenbasierte KI“-Plattformen angeboten, die es Unternehmen erleichtern, ihre eigenen Agenten einzusetzen. Die Innovation betrifft nicht nur die KI, sondern auch die Art und Weise, wie wir KI verwalten: Es ist mit Fortschritten bei KI-Governance-Tools zu rechnen, die bei der Überwachung und Steuerung dieser autonomen Prozesse helfen. Im Wesentlichen reift das Ökosystem rund um die agentenbasierte KI, was zu einer breiteren Akzeptanz führen wird.
• Verbesserte KI-Fähigkeiten und Autonomie: Technologisch wird sich die Lücke zwischen den heutigen KI-Assistenten und echten autonomen Agenten weiter schließen. In einem Bericht heißt es dazu: „KI-Agenten sind ein Spektrum ... es besteht eine große Lücke zwischen den aktuellen LLM-basierten Assistenten und vollwertigen KI-Agenten, aber diese Lücke wird sich schließen, wenn wir lernen, wie man KI-Lösungen für Agenten entwickelt, steuert und ihnen vertraut.“ Wir können davon ausgehen, dass KI-Agenten zu robusteren Entscheidungsträgern werden. Sie werden besser darin werden, nuancierte menschliche Vorlieben zu verstehen (durch verbessertes Verständnis natürlicher Sprache und sogar Emotionserkennung), mehrere Ziele besser zu koordinieren und transparenter in ihrer Argumentation zu sein. Es wird aktiv an KI-Planungsalgorithmen, einem Langzeitgedächtnis für KI (damit sie sich über Monate oder Jahre der Interaktion hinweg an Kontexte erinnern kann) und Selbstkorrekturmechanismen geforscht – all dies wird zukünftige KI-Agenten zuverlässiger und leistungsfähiger machen. Einige Experten stellen sich Szenarien vor, in denen KI-Agenten Aufgaben wie Projektmanager übernehmen, Aufgaben zwischen Menschen und anderen KI-Agenten koordinieren oder als persönliche Assistenten der Geschäftsleitung fungieren, die viele Aspekte des Tages eines Managers erledigen. Auch wenn wir noch nicht ganz am Ziel sind, deutet die Entwicklung darauf hin, dass das, was heute manuell erledigt wird, morgen von Agenten übernommen werden könnte, selbst bei recht komplexen Projekten.
• Strategische Auswirkungen: Effizienz und neue Geschäftsmodelle: Die weit verbreitete Einführung von agentenbasierten Arbeitsabläufen könnte sich auf Makroebene auf die Produktivität und die Geschäftsmodelle auswirken. Wir könnten erhebliche Effizienzsteigerungen in der gesamten Wirtschaft verzeichnen, da die Zeit für Routineentscheidungen sinkt. Es gibt auch Potenzial für neue Dienstleistungen – zum Beispiel könnten Unternehmen „KI-Agenten als Dienstleistung“ anbieten, die für bestimmte Aufgaben gemietet werden können (stellen Sie sich vor, Sie stellen für die Ferienzeit einen KI-Lieferkettenplaner oder einen KI-Finanzanalysten auf Abruf ein). Auf der anderen Seite wird der Wettbewerb wahrscheinlich alle dazu zwingen, diese Tools zu übernehmen. Ähnlich wie bei früheren Automatisierungswellen könnte die KI-gestützte Arbeit zu einer Grundvoraussetzung werden, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Führungskräfte sollten die Branchen-Benchmarks im Auge behalten – wenn Ihre Konkurrenten KI-Agenten einsetzen, um Dienstleistungen doppelt so schnell und zu halb so hohen Kosten zu erbringen, wird sich die Marktdynamik schnell ändern. Proaktive Investitionen in KI-gestützte Arbeitsabläufe können daher ein strategischer Schachzug sein, um die Konkurrenz zu überholen oder zumindest mit den führenden Unternehmen in Sachen Effizienz Schritt zu halten.

• Kontinuierlicher Bedarf an Governance und ethischer KI: In der Zukunft mit allgegenwärtigen KI-Agenten wird eine starke Governance noch wichtiger sein. Möglicherweise werden Branchenstandards oder -vorschriften speziell für autonome KI-Systeme eingeführt (z. B. die Anforderung von Audit-Protokollen für KI-Entscheidungen im Finanzwesen oder die Zertifizierung von KI, die in medizinischen Arbeitsabläufen verwendet wird). Unternehmen, die jetzt interne Best Practices entwickeln, werden es später leichter haben, sich an externe regulatorische Anforderungen anzupassen. Es ist auch davon auszugehen, dass Interessengruppen – von Kunden bis hin zu Investoren – Transparenz darüber verlangen werden, wie KI bei der Entscheidungsfindung eingesetzt wird. Die Fähigkeit zu sagen: „Wir setzen KI-Agenten auf diese Weise ein und so stellen wir sicher, dass sie fair, sicher und nützlich sind“, wird Teil der unternehmerischen Rechenschaftspflicht werden. Die Gewinner der Zukunft werden wahrscheinlich diejenigen sein, die die Leistungsfähigkeit von KI-Agenten nicht nur nutzen, sondern dies auf eine vertrauenswürdige und ethische Weise tun und so Vertrauen bei der Öffentlichkeit und ihren Mitarbeitern aufbauen.

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KI-Agenten-Workflows stellen einen transformativen Wandel in der Art und Weise dar, wie Arbeit erledigt wird. Wir bewegen uns von der Automatisierung einzelner Aufgaben hin zur Automatisierung ganzer Prozesse mit intelligenten Agenten. Für Führungskräfte ist die Notwendigkeit klar: Dieser Trend eröffnet Möglichkeiten, die Effizienz, Reaktionsfähigkeit und Skalierbarkeit im Betrieb drastisch zu verbessern. Wer frühzeitig experimentiert und investiert, sammelt wertvolle Erfahrungen im Umgang mit KI-Agenten und kann sich einen erheblichen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Wie ein Analyst von Gartner feststellte, verspricht agentenbasierte KI eine virtuelle Belegschaft, die menschliche Arbeit entlasten und erweitern kann. Die Vision ist, dass Unternehmen neben ihrer menschlichen Belegschaft eine digitale Belegschaft haben, die sich gegenseitig ergänzt.

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Um diese Vision zu verwirklichen, sollten Sie jetzt mit den Vorbereitungen beginnen – verstehen, wo sich die agentenbasierte KI in Ihre Strategie einfügen könnte, sicherstellen, dass Ihre Daten- und Technologieumgebung bereit ist, und eine Kultur pflegen, die offen für die Zusammenarbeit mit KI-Kollegen ist. In den kommenden Jahren werden sich die Fähigkeiten dieser KI-Agenten wahrscheinlich beschleunigen, und Unternehmen, die vorbereitet sind, werden in der Lage sein, die neuesten Fortschritte schnell zu nutzen. So wie Unternehmen, die sich früh dem Internet zugewandt haben, florierten, können diejenigen, die „KI-gestützte Arbeitsabläufe“ geschickt in ihre Betriebsabläufe integrieren, ihre Branchen im nächsten Kapitel der digitalen Transformation anführen. Dieser Einführungsleitfaden hat Ihnen die Grundlagen vermittelt – nun ist es an der Zeit, darüber nachzudenken, wie und wo ein KI-Agent bald an Ihrer Seite arbeiten und Ihr Unternehmen voranbringen könnte.

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Schöpfen Sie das volle Potenzial von KI-Agenten-Workflows mit turian aus

Wie wir bereits untersucht haben, revolutionieren KI-Agenten-Workflows Geschäftsabläufe, indem sie komplexe Aufgaben automatisieren, die Entscheidungsfindung verbessern und die Effizienz in verschiedenen Branchen steigern. Von der Auftragsverwaltung und Vertriebsautomatisierung bis hin zur Rechnungsverarbeitung und Kundenbetreuung ermöglichen KI-Agenten es Unternehmen, Prozesse zu optimieren, manuelle Aufwände (wie Dateneingabe oder -validierung) zu reduzieren und die Gesamtleistung ohne ständige menschliche Eingriffe zu verbessern.

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Wenn Sie Ihre Geschäftsabläufe und Arbeitsabläufe umgestalten möchten, sollten Sie die KI-Agenten von turian in Betracht ziehen. Unsere KI-Agenten nutzen die fortschrittlichste KI-Technologie, wie LLM, um komplexe Prozesse auf kontextbezogene, menschenähnliche Weise zu automatisieren. Die Agenten von turian können Ausnahmen bearbeiten, Probleme bei Bedarf an menschliche Agenten eskalieren und sich nahtlos in bestehende Systeme (wie ERP oder CRM) und E-Mail-Clients (wie Gmail oder Outlook) integrieren, ohne dass Programmier- oder IT-Support erforderlich ist. Mit turian können sich Ihre Teams auf höherwertige Aufgaben konzentrieren, während unsere KI-Agenten den Rest erledigen.

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