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KI-Agenten: Die nächste Grenze für Entscheidungsträger in Unternehmen

Einblick
12. Mai 2025
9 Minuten lesen

Autor

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Anurag Sahay

Geschäftsführer & Global Business Unit Head - AI and Data bei Nagarro. Er leitet strategisch und technisch das Segment der generativen KI, minimiert das Risiko und maximiert die Wirkung für die Kunden.

Unternehmensleiter jonglieren mit Marktveränderungen, betrieblichen Herausforderungen und Wettbewerb - und das alles bei einer Flut von Daten und einem Wettlauf mit der Zeit. Dieser Druck führt zu Entscheidungsmüdigkeit, reaktiver Führung und verpassten Chancen - ein Trott, der nur schwer zu durchbrechen ist. Die heutige Geschäftswelt erfordert intelligentere, flüssigere Problemlösungen, die über traditionelle Methoden hinausgehen, um mit dem Tempo des Wandels Schritt zu halten.

KI-Agenten übernehmen genau diese Aufgabe für uns, indem sie sie mit Technologie beantworten.

Was sind AI-Agenten?
Sense-Think-Respond-Zyklus

"KI-Agenten funktionieren in einem kontinuierlichen Sense-Think-Respond-Zyklus, in dem sie ständig Daten sammeln, ihre nächsten Schritte bewerten und eigenständig Aktionen ausführen."

Eine der am meisten erwarteten Veränderungen im Bereich der KI ist, dass KI-Agenten bis 2025 zum Mainstream werden sollen. Diese Agenten sind in der Lage, autonom zu agieren und mit minimalem menschlichem Eingriff schnell Entscheidungen zu treffen. Während KI-Modelle bekanntermaßen von Benutzeraufforderungen und -befehlen abhängig sind, lernen, verändern und handeln diese KI-Agenten autonom.

KI-Agenten übernehmen immer mehr Aufgaben, die den Menschen in den Mittelpunkt stellen, indem sie ihn anleiten, betreuen und sogar therapeutisch unterstützen, wobei sie mit weniger direkten Eingaben arbeiten. Diese zunehmende Raffinesse ermöglicht eine tiefere, intuitivere Interaktion sowohl im privaten als auch im beruflichen Kontext.

Sie integrieren auch große Mengen an Nutzerdaten und verfeinern diese kontinuierlich, um Vorlieben zu verstehen und Bedürfnisse zu antizipieren. Dieser Fortschritt, der von KI-Agenten in Unternehmen angeführt wird, stellt für diese einen bedeutenden Durchbruch dar, der die Produktivität steigert, die Entscheidungsfindung neu definiert und die Art und Weise, wie Unternehmen und Einzelpersonen mit Technologie interagieren, verändert.

Warum es jetzt wichtig ist


Das heutige Geschäftsumfeld ist geprägt von Volatilität, operativer Ineffizienz und Informationsflut. KI-Agenten bieten einen Ausweg, indem sie die Komplexität mit Geschwindigkeit und Umfang durchbrechen. Frühe Anwender berichten von 10-facher Produktivität, Fehlerquoten nahe Null und neuen Einnahmequellen. KI-Agenten werden unverzichtbar.

So wie Maschinen die manuelle Arbeit revolutioniert haben, werden KI-Agenten die Wissensarbeit verändern.

In diesem Rennen ist Zögern das größte Risiko. Die agilsten Unternehmen setzen bereits KI-Agenten ein, um Abläufe zu skalieren, bessere Entscheidungen zu treffen und neue Werte zu erschließen. Deloitte sagt voraus, dass bis 2027 50 % der Unternehmen, die KI einsetzen, von autonomen Agenten unterstützt werden.


Drei Arten von KI-Agenten - und wo man anfangen sollte


KI-Agenten verlassen rasch die Forschungslabors und halten Einzug in den realen Geschäftsbetrieb und verändern die Arbeitsweise der Branche. Führende Unternehmen erkennen schnell das Potenzial von KI-Agenten. Gartner beispielsweise hat "agentische KI" (autonome KI-Agenten) zum wichtigsten strategischen Technologietrend für 2025 erklärt und beschreibt sie als "zielorientierte digitale Arbeitskräfte, die autonom Pläne machen und Maßnahmen ergreifen". McKinsey schätzt außerdem, dass die Nutzung solcher KI Billionen von Dollar an Wert freisetzen könnte; ihre Forschung schätzt die langfristige KI-Chance auf 4,4 Billionen Dollar an jährlichen Produktivitätsgewinnen für Unternehmen.

Wie verändern KI-Agenten heute die Branchen? KI-Agenten lassen sich in drei Kategorien einteilen: LLM-Kettenagenten, LLM-Workflow-Agenten und autonome Agenten, die jeweils ihre eigenen realen Anwendungen haben.

Arten von AI-Agenten

LLM Kettenbasierte Agenten

Rationalisierung von Wissensaufgaben

LLM-Agenten auf Kettenbasis sind Aufgabenspezialisten, LLMs, die wie intelligente Assistenten agieren und einem klaren Schritt-für-Schritt-Handbuch folgen, um Dinge zu erledigen. Sie verwenden umfangreiche Sprachmodelle, um eine bestimmte Abfolge oder eine Kette von Aktionen zu durchlaufen, die ihnen helfen, den Kontext zu verstehen, die richtigen Informationen zu finden und nützliche Ergebnisse zu liefern, und das alles auf wiederholbare Weise. Geben Sie ihnen ein Ziel vor, und sie arbeiten sich methodisch durch die einzelnen Schritte, um es für Sie zu erreichen.

Immer mehr Unternehmen holen diese Agenten an Bord, um Aufgaben wie die Beantwortung von Kundenfragen, die Zusammenfassung von Berichten oder sogar die Erstellung von Inhalten zu beschleunigen und so die Produktivität zu steigern, ohne den Prozess zu sehr zu verkomplizieren.

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Eine Aufteilung der Potenziale:

Kundenbetreuung
Automatisierung von Kundensupport und FAQ
KI-Agenten wie Airi bei Jaja Finance bearbeiten routinemäßige Kundenanfragen, indem sie die Antworten einfach aus internen Datenbanken abrufen. Das Ergebnis ist eine Reduzierung der Antwortzeiten um 90 % und 30-40 % der Zeit, die dem Support-Team für komplexe Fragen zur Verfügung steht. Durch die sekundenschnelle Beantwortung sich wiederholender Fragen erhöhen diese Agenten die Servicequalität und ermöglichen es den menschlichen Teams, sich auf wichtige Dinge zu konzentrieren.
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Interne Wissensassistenten
Bei Morgan Stanley ermöglicht ein KI-gestützter Assistent den Beratern den sofortigen Zugriff auf rund 100.000 Research-Berichte. Was früher stundenlanges Suchen erforderte, dauert jetzt nur noch wenige Minuten und hilft den Beratern, schneller und mit besseren Erkenntnissen auf ihre Kunden zu reagieren. Es ist ein Research-Analyst auf Knopfdruck.
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Dokumentenanalyse und Berichterstattung
Kettenbasierte Agenten beschleunigen die Vertragsprüfung und Berichterstattung in Rechts- und Finanzteams. So konnte das Rechtsteam eines E-Commerce-Unternehmens die Zeit für die Vertragsprüfung mithilfe von KI-Tools, die wichtige Klauseln und Risiken markieren, um 20-30 % reduzieren. Ähnliche Agenten helfen Revisionsteams bei der Zusammenfassung von Berichten, wodurch Stunden an manueller Arbeit eingespart und die Entscheidungsfindung beschleunigt wird.

Was ist der nächste Schritt für die Verantwortlichen?

Klein anfangen, schnell handeln. Kettenbasierte Agenten sind ein einfacher Weg, um mit KI zu beginnen, sie sind schnell einsetzbar und haben sofortige Auswirkungen. Konzentrieren Sie sich auf hochvolumige, wiederkehrende Aufgaben wie Kundensupport, Berichtswesen oder interne Recherchen. Erzielen Sie erste Erfolge, bauen Sie Vertrauen auf und skalieren Sie dann auf breitere Anwendungsfälle. Der Vorteil liegt bei den Unternehmen, die frühzeitig handeln und aus der Praxis lernen. Nutzen Sie diese Agenten, um KI noch heute in Ihre Prozesse zu integrieren.

LLM Workflow-basierte Agenten

Komplexe Prozesse

Workflow-basierte Agenten sind intelligente Koordinatoren, die dafür sorgen, dass der gesamte Vorgang reibungslos abläuft. Diese Agenten beantworten nicht einfach nur eine Frage und hören dann auf, sondern sie verbinden die Punkte über mehrere Schritte in einem Geschäftsprozess. Sie lassen sich nahtlos in Unternehmenssysteme wie CRM-, ERP- oder Ticketing-Plattformen integrieren, lösen Aktionen aus und binden Menschen in die Genehmigungsschleife ein, wenn es darauf ankommt. Diese Systeme sind digitale Dirigenten, die alles von Kundensupport-Eskalationen bis hin zu Finanzoperationen und Lieferkettenaufgaben orchestrieren.

Das Ergebnis sind kürzere Zykluszeiten, weniger Übergaben und weitaus konsistentere Ergebnisse - was zu einer höheren Effizienz in allen Bereichen führt.

LLM Workflow-basierte Agenten

Eine Aufschlüsselung der Potenziale

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Zeitmaschine
Anpassungsfähiger Kundenbetrieb
United Airlines setzt einen KI-Agenten ein, um die Kommunikation bei Flugunterbrechungen in Echtzeit zu steuern. Der Agent analysiert Wetter-, Crew- und Flugzeugdaten, um sofort personalisierte Nachrichten für Reisende zu erstellen. Früher mussten sich die Kundenteams durch die Systeme wühlen, heute geht das in Sekundenschnelle, was den Service für die Passagiere verbessert und die Mitarbeiter entlastet, damit sie sich auf wichtige Aufgaben konzentrieren können.
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Automatisierung von Back-Office-Prozessen
Workflow-Agenten automatisieren komplexe interne Aufgaben wie Onboarding, Rechnungsbearbeitung und IT-Support. Sie reduzieren Fehler und sparen Zeit, indem sie sich selbst überwachen und nur Ausnahmen eskalieren. Ein Unternehmen setzt sogar einen KI-"Orchestrator" ein, um Kodierungsaufgaben an andere KI-Helfer zu vergeben und variable Workflows mit dynamischen Entscheidungen zu verwalten. Das Ergebnis? Weniger manuelle Fehler, schnellere Prozesse und Teams, die sich auf strategische Aufgaben konzentrieren können.
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Integration von Multisystem-Werkzeugen
Diese Agenten sind der digitale Klebstoff, der isolierte Systeme verbindet, um Aufgaben zu rationalisieren. Stellen Sie sich einen Vertriebsagenten vor, der das CRM aktualisiert, ein Angebot entwirft, ein Meeting bucht und den Vertriebsleiter benachrichtigt - alles automatisch. Unternehmen wie IBM sind hier sehr erfolgreich: Ihr HR-Onboarding-Agent verkürzt die Zeit bis zur Produktivität, indem er Aufgaben parallel erledigt, auch außerhalb der Geschäftszeiten, so dass sich Menschen nur noch um die Ausnahmen kümmern müssen.

Was ist der nächste Schritt für Führungskräfte?

Denken Sie größer und verbinden Sie die Punkte. Workflow-basierte Agenten gehen über die Automatisierung von Aufgaben hinaus - sie rationalisieren ganze Prozesse in Ihrem Unternehmen. Beginnen Sie damit, Workflows mit zu vielen manuellen Schritten oder Systemsilos wie Onboarding oder Kundeneskalationen ins Visier zu nehmen. Nutzen Sie diese Agenten, um Verzögerungen zu vermeiden, Fehler zu reduzieren und Ihre Teams auf hochwertige Aufgaben zu konzentrieren. Die Zukunft der Effizienz liegt nicht in der isolierten Automatisierung, sondern in der Orchestrierung, und Führungskräfte, die diese intelligenten Arbeitsabläufe jetzt aufbauen, werden morgen besser abschneiden als die Konkurrenz.

Autonome Agenten

Auf dem Weg zu einer zielgerichteten digitalen Belegschaft

Autonome Agenten arbeiten mit minimaler Überwachung und planen, lernen und passen sich kontinuierlich an, um hochgesteckte Ziele zu erreichen. Sie kombinieren fortschrittliches Denken, Tools und Gedächtnis, um offene Aufgaben ohne feste Regeln zu erfüllen - sie agieren mit echter "Handlungsfähigkeit", wie sie die Arbeit erledigen. Es handelt sich um virtuelle Teammitglieder, die neben Menschen an komplexen, hochwirksamen Initiativen arbeiten. Obwohl sie sich noch im Anfangsstadium befinden, beweisen sie ihren Wert in Bereichen wie der strategischen Analyse und der kreativen Problemlösung und ebnen den Weg für eine wirklich zielgerichtete digitale Belegschaft.

autonome Agenten

Eine Aufschlüsselung der Potenziale

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Anwendungen
Datengestützte Entscheidungshilfe
Autonome Agenten verändern analytiklastige Entscheidungen. Die "Analystenflotte" von Slalom ermöglicht eine Preisgestaltung in Echtzeit in mehr als 80 Ländern durch die Verarbeitung von Marktdaten, Lagerbeständen und Bewegungen der Wettbewerber. Die Agenten rationalisieren auch die Überprüfung der Unternehmensarchitektur und analysieren Richtlinien und Risiken, um den manuellen Arbeitsaufwand zu verringern. Das Ergebnis: schnellere, datengestützte Entscheidungen in großem Umfang, wodurch Experten für höherwertige Aufgaben frei werden.
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Adaptive Problemlösung
In der Fertigung und im Finanzwesen fungieren autonome Agenten als Problemlöser in Echtzeit. Sie verfolgen Datenströme wie Fabriksensoren und Marktsignale, um Probleme zu erkennen und sofortige Lösungen vorzuschlagen. Von der Umleitung verspäteter Lieferungen bis zur Anpassung von Investitionsportfolios reagieren diese Agenten dynamisch, reduzieren Ausfallzeiten und Risiken und unterstützen Teams mit kontinuierlichen, datengestützten Empfehlungen.
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Auf dem Weg zu vollautomatischen Assistenten
Die nächste Grenze ist die End-to-End-Autonomie. Angehende Agenten können mit minimaler Kontrolle recherchieren, Inhalte erstellen, Kampagnen verwalten und Aufgaben optimieren. Stellen Sie sich digitale Mitarbeiter vor, die Ziele wie Publikumswachstum oder nahtloses Onboarding verfolgen. Deloitte prognostiziert, dass bis 2027 die Hälfte der Unternehmen, die KI einsetzen, solche Agenten verwenden werden, was die Produktivität steigern und das Wissen in allen Branchen verändern wird.

Was ist der nächste Schritt für Führungskräfte?

Bereiten Sie sich auf die Skalierung vor und setzen Sie Ihre Ziele höher. Autonome Agenten sind nicht nur Assistenten, sondern werden zu strategischen Partnern, die in der Lage sind, komplexe Ziele eigenständig zu erreichen. Testen Sie diese Agenten in Bereichen, die von einer kontinuierlichen Entscheidungsfindung profitieren, z. B. dynamische Preisgestaltung oder Lieferkettenmanagement. Je mehr sie lernen und sich verbessern, desto mehr können sie auf ehrgeizigere, funktionsübergreifende Ziele ausgedehnt werden. Die Unternehmen, die autonome Agenten frühzeitig einsetzen, werden sich einen entscheidenden Vorteil verschaffen: eine sich selbst verbessernde digitale Belegschaft, die rund um die Uhr arbeitet und Agilität und Wachstum in großem Maßstab freisetzt.

KI-Agenten skalieren die Arbeit, senken die Kosten und fördern das Wachstum. Wer zuerst kommt, ist im Vorteil - wer zu spät kommt, riskiert, zurückzubleiben. Die Zukunft sind KI-gestützte Teams, die rund um die Uhr arbeiten, um Geschäftsergebnisse zu beschleunigen.

Wirksamkeit von KI-Agenten: vom Experiment zum Unternehmenswert

Während KI den IT-Betrieb weiter umgestaltet, müssen Unternehmen vom Experimentieren zur Verantwortlichkeit übergehen und sicherstellen, dass KI einen echten, skalierbaren Wert liefert, nicht nur eine Automatisierung. KI-Agenten sind für Unternehmen unverzichtbar, aber ihr Wert muss regelmäßig gemessen und nicht nur angenommen werden. Gehen Sie über theoretische Effizienzgewinne hinaus, indem Sie einen klaren Benchmarking-Rahmen festlegen, der die KI-Leistung in realen Szenarien bewertet.

Die IT Bench von IBM Research ist eine solche Initiative. Sie bietet strukturierte Benchmarks für KI in Schlüsselbereichen wie Site Reliability Engineering (SRE), FinOps-Kostenmanagement und Compliance-Bewertung. Diese Benchmarks helfen Unternehmen zu verstehen, wie gut KI den IT-Betrieb automatisiert, optimiert und verbessert.

Nehmen Sie als Beispiel die Compliance. Damit ein KI-Agent effektiv sein kann, muss er:

  • Komplexe Vorschriften interpretieren und ihre Auswirkungen auf das Unternehmen bewerten.
  • Compliance-Anforderungen in automatisierte Kontrollen übersetzen.
  • Systeme auf Risiken und die Einhaltung von Standards überwachen.

KI kann das Spiel für Sie verändern. Ihre Leistung wird gemessen, optimiert und mit den Unternehmenszielen in Einklang gebracht. Unternehmen können die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von KI bei diesen kritischen Aufgaben durch die Anwendung strenger Leistungskennzahlen messen. "Es wird prognostiziert, dass die KI-gesteuerte Automatisierung bis 2030 einen zusätzlichen Beitrag von 15,7 Billionen Dollar zum globalen BIP leisten wird, was die Rolle der KI für das Wirtschaftswachstum und die Transformation der Industrie unterstreicht" - Quelle: converzation.com

Wechseln Sie von Experimenten zu unternehmenstauglicher Leistung.

Bauen Sie Verantwortlichkeit in Ihre KI-Agenda mit klaren, messbaren Zielen ein.

Behandeln Sie KI als einen zentralen Vermögenswert - und beobachten Sie, wie sie einen echten Geschäftswert freisetzt.


Entdecken Sie Ginger AI:
Intelligenz, die befähigt

Die agentenbasierten KI-Funktionen von Ginger AI bieten jedem Team intelligente Unterstützung, die die Produktivität steigert, Entscheidungen beschleunigt und eine echte Unternehmenseffizienz ermöglicht.


Entdecken Sie NIA:
Überbrückung des digitalen Abgrunds

NIA ist das KI-Kontrollzentrum Ihres Unternehmens und zentralisiert LLM-Anwendungen und -Daten für einen intelligenteren und schnelleren Wissensabruf.

KI-Agenten ersetzen Ihre Mitarbeiter nicht - sie erhöhen sie.

Indem sie die repetitiven Aufgaben abnehmen und die strategischen beschleunigen, setzen sie Ihre Teams frei, um größer zu denken, schneller zu handeln und mehr zu schaffen. Das menschliche Potenzial, das hinter der KI steckt, ist der eigentliche Motor der Transformation.

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