KI-Agenten: Smarte Partner statt simple Werkzeuge

KI-Agenten werden als „Gehirne“ hinter technologiebasierten Aufgaben bezeichnet. Wie unterscheiden sie sich von traditionellen KI-Tools?

Aus meiner langjährigen Erfahrung in der Implementierung von KI-Systemen kann ich sagen, dass der Unterschied zwischen traditionellen KI-Tools und KI-Agenten fundamental ist. Traditionelle KI-Tools sind spezialisierte Modelle mit einer fest definierten Input-Output-Beziehung – vergleichbar mit einem Hochleistungs-Taschenrechner, der exzellent mathematische Probleme löst, aber bei anderen Fragen verstummt. Sie arbeiten isoliert und benötigen für jeden Schritt menschliche Steuerung.

KI-Agenten hingegen können mehr als eigenständige Teammitglieder agieren. Sie basieren auf einer Architektur mit verschiedenen Subsystemen und können mehrere Schritte absolvieren, um Ziele weitestgehend selbstständig zu erreichen.

Zugegebenermaßen ist der Übergang fließend. Immer mehr KI-Tools entwickeln sich in Richtung Agenten, indem sie flexible und adaptive Eigenschaften übernehmen. Der Kerngedanke hinter Agenten ist aber, dass diese als aktive Akteure fungieren – sie handeln eigenständig, interagieren untereinander über standardisierte Protokolle und führen aktiv Entscheidungsprozesse durch. Sie sind also nicht länger nur Werkzeuge, sondern eher wie eine Art künstlicher Mitarbeiter im Workflow.

Der Markt für KI-Agenten soll bis 2030 auf 47,1 Milliarden USD wachsen. (Quelle)
Welche konkreten Anwendungsfälle treiben dieses Wachstum?

Die Haupttreiber dieses Wachstums sind technologische Fortschritte im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP), die es KI-Agenten ermöglichen, komplexere und kontextbewusstere Interaktionen zu führen. Vereinfacht gesagt: KI-Agenten können menschliche Sprache sehr gut verstehen und erzeugen.

Dies führt zu einer breiteren Akzeptanz in Branchen wie Kundenservice, Gesundheitswesen und Finanzen. Zudem gewinnen „Build Your Own Agent“-Lösungen an Bedeutung, da sie Unternehmen die Entwicklung maßgeschneiderter KI-Agenten ermöglichen. Auch der Einsatz von Multi-Agenten-Systemen, in denen mehrere KI-Agenten zusammenarbeiten, trägt zum Marktwachstum bei.

Diese Entwicklungen sorgen nicht nur für effizientere Abläufe in bestehenden Bereichen, sondern eröffnen völlig neue Prozesse – insbesondere in der Prozessoptimierung. Ein Beispiel ist das Onboarding neuer Mitarbeitender: Statt mit FAQs oder internen Dokumenten allein gelassen zu werden, können sie von einem digitalen Assistenten begleitet werden, der rund um die Uhr Fragen beantwortet – geduldig, freundlich und ohne Ermüdung. Diese KI-Agenten beantworten nicht nur Fragen, sondern könnten sogar aktiv den gesamten Ablauf steuern – z. B. personalisieren sie Schulungen und synchronisieren sich mit anderen Systemen.

Wer zu lange abwartet, läuft Gefahr, durch disruptive Innovationen vom Markt verdrängt zu werden.

Was sich hier am Beispiel eines internen Prozesses zeigt, wird sich ebenso in zahlreichen Produkten und Dienstleistungen widerspiegeln – sei es durch die Optimierung bestehender Angebote oder die Entwicklung völlig neuer Lösungen. Unternehmen sollten sich aktiv damit auseinandersetzen, wie sie KI in ihre Produkte und Dienstleistungen integrieren, bevor es ein anderer tut. Wer zu lange abwartet, läuft Gefahr, durch disruptive Innovationen vom Markt verdrängt zu werden.

Abschließend lohnt sich ein Blick auf die zeitliche Dimension dieser Entwicklung. General Purpose Technologies – daher übrigens auch der Name GPT – wie die Dampfmaschine oder Elektrizität wurden in ihrer Geschwindigkeit der Adaption oft überschätzt, während ihre langfristige gesellschaftliche Wirkung fast immer unterschätzt wurde. KI wird hier keine Ausnahme sein – blinder Aktionismus ist daher nicht nötig, aber ein strukturierter und strategischer Umgang mit dem Thema essenziell.

Wie können Unternehmen sicherstellen, dass KI-Agenten ethisch und verantwortungsvoll eingesetzt werden?

Das ist ein entscheidender Punkt – und wir alle kennen die Negativbeispiele. Denken wir an Fälle, in denen KI mit einem Bias Bewerber mit einem bestimmten Geschlecht oder Hintergrund benachteiligt hat. Im Gegensatz zu regelbasierten KI-Systemen sind neuronale Netzwerke, also die Grundlage der aktuellen hochleistungsfähigen KI, eine Black Box für uns, in der wir nicht so einfach einzelne Variablen ändern können. Wenn wir uns zurück an die Schulzeit erinnern, dann mussten wir ja stets den Rechenweg nachvollziehbar darlegen. Bei KI hingegen sehen wir oft nur das Ergebnis – der Rechenweg bleibt uns verborgen und daher wissen wir auch nicht so richtig, wo der Fehler entstanden ist.
Es gibt allerdings zwei zentrale Ansätze, um KI-Agenten ethisch abzusichern:

• Technischer Ansatz: Wir können eine Art „Ethik-Checkpoint“ integrieren – einen zusätzlichen KI-Agenten, der Entscheidungen auf ethische Aspekte überprüft. Das funktioniert wie ein digitales Gewissen, das sicherstellt, dass keine diskriminierenden oder problematischen Entscheidungen getroffen werden. Die Ausgabe wird also nochmals durch einen weiteren Agenten mit klaren Instruktionen geprüft.
• Menschlicher Ansatz: Unternehmen müssen ihre Mitarbeitenden gezielt schulen, damit sie verstehen, dass Künstliche Intelligenz anders funktioniert als klassische Software. Kritisches Hinterfragen und Plausibilitätschecks sind essenziell, um sicherzustellen, dass KI nicht einfach unkontrolliert Entscheidungen trifft. Letztlich geht es darum, Verantwortung nicht an die Technologie abzugeben, sondern Technologie verantwortungsvoll, also mit Bedacht und Kontrolle, einzusetzen.

Es ist ein bisschen wie Kindererziehung: Niemand würde hier erwarten, dass alles vom ersten Tag an perfekt läuft.

Welche Rolle spielt menschliche Aufsicht bei autonomen KI-Agenten?

Im besten Fall verhält sich die menschliche Aufsicht wie eine gute Mentorenbeziehung. Am Anfang gibt es viel Input und Kontrolle, aber mit der Zeit wird der „Schützling“ selbstständiger. In der ersten Phase ist also eine intensive Überwachung unerlässlich – Prompts müssen iterativ angepasst, Ergebnisse geprüft und Prozesse optimiert werden. Es ist ein bisschen wie Kindererziehung: Niemand würde hier erwarten, dass alles vom ersten Tag an perfekt läuft.

Mit zunehmender Reife des Systems kann man die Kontrolle schrittweise lockern. Die Agenten gelangen in einen stabilen Routinebetrieb. Dennoch gibt es – wie auch bei menschlichen Mitarbeitenden – immer wieder Ausnahmesituationen, in denen das System an seine Grenzen stößt. Gute Systeme erkennen dies aber und eskalieren dann an einen Menschen.

Wie viel menschliche Aufsicht erforderlich ist, hängt auch stark von der Kritikalität des jeweiligen Prozesses ab. In Bereichen mit hohem Risiko – sei es im Finanzwesen, der Medizin oder der Justiz – bleibt eine engere Überwachung unverzichtbar. Hier können KI-Systeme nicht nur als autonome Entscheider, sondern eher als Assistenzsysteme für den Menschen dienen. Ein gut implementiertes KI-System kann übrigens auch potenzielle menschliche Fehler erkennen, Unstimmigkeiten melden oder kritische Entscheidungen an eine menschliche Instanz zur finalen Prüfung weiterleiten.

Wie sieht die Integration von KI-Agenten in bestehende Unternehmensprozesse praktisch aus?

Die Integration von KI hängt maßgeblich vom digitalen Reifegrad einer Organisation ab. Meine Erfahrung zeigt, dass Unternehmen hier viel aus ihren bisherigen Digitalisierungsprojekten lernen können. Organisationen mit hoher digitaler Reife können oft direkt mit der KI-Integration starten, während andere zusätzliche Schritte benötigen.

Der Schlüssel zum Erfolg liegt in einer realistischen Einschätzung des eigenen Reifegrads – das ist immer auch unser erster Schritt. Interessanterweise haben die meisten Unternehmen ein recht gutes Gespür dafür, wo sie stehen. Danach setzen wir auf gezielte Pilotprojekte, um erste Erfahrungen zu sammeln und die Technologie in einem kontrollierten Rahmen zu testen.

Für die meisten Unternehmen empfiehlt sich also ein agiler Ansatz mit kontrollierten Experimenten. Mit jedem Pilotprojekt wächst nicht nur die Erfahrung, sondern auch das Vertrauen in die neue Technologie. Oft zeigen sich gerade in diesen kleineren Initiativen neue Potenziale, die zuvor gar nicht auf dem Radar waren. Viele Unternehmen erkennen erst dadurch wirklich, wo sie hinwollen und welche konkreten Möglichkeiten KI-Agenten ihnen tatsächlich bieten.

Welche Qualifikation brauchen Mitarbeiter künftig im Umgang mit KI-Agenten?

Ich beobachte oft, dass erfahrene Programmierer teilweise Schwierigkeiten bei der Erstellung von KI-Agenten haben, während Menschen ohne Programmierkenntnisse schnell beeindruckende Ergebnisse erzielen. Der Grund liegt darin, dass es weniger um klassische technische Skills geht, sondern vor allem um analytisches Denkvermögen und die Fähigkeit, komplexe Zusammenhänge zu erkennen.

KI-Agenten lassen sich ganz ohne Programmierkenntnisse erstellen.

Dank No-Code- und Low-Code-Tools können heute hochkomplexe Prozesse modelliert werden, ohne dass man eine Programmiersprache beherrschen muss. Ein Kursteilnehmer beschrieb es treffend: „Das ist wie Lego für Erwachsene – man muss nur verstehen, welche Teile zusammenpassen.“ Diese Metapher verdeutlicht, dass logisches Denken und strukturierte Prozessanalyse der Schlüssel zum erfolgreichen Einsatz von KI-Agenten sind.

Die Zukunft gehört also denen, die nicht nur Technik beherrschen, sondern den Mut haben, mit ihr zu denken und zu handeln. Während Faktenwissen und grundlegende Informationen zunehmend frei verfügbar sein werden, liegt die eigentliche Expertise in der Fähigkeit, dieses Wissen zu interpretieren, kritisch zu bewerten und situationsgerecht anzuwenden. Es geht also nicht um das reine Anhäufen von Fachwissen, sondern um die Kompetenz, es gezielt einzusetzen, kontinuierlich weiterzuentwickeln und interdisziplinär zu verknüpfen.

Nicht alle Nutzer müssen tief in die technischen Details eintauchen. Viele agieren vielmehr als Anwender, die KI-Systeme in ihren Arbeitsalltag integrieren und steuern. Doch auch diese Anwender brauchen ein grundlegendes Verständnis der Funktionsweise von KI. Nicht nur, weil es in manchen Bereichen eventuell regulatorisch gefordert ist, sondern vor allem, weil ein solides Verständnis nötig ist, um KI-Agenten effektiv zu führen und ihre Ergebnisse richtig zu interpretieren.

Wie verändert der Einsatz von KI-Agenten die Rolle der Führungskraft?

Eine interessante Parallele lässt sich zur industriellen Revolution ziehen: Während dieser Zeit wandelte sich die Rolle vieler Führungskräfte – weg von reiner operativer Kontrolle, hin zu strategischer Steuerung und Innovationsmanagement. Mit dem Aufkommen von KI-Agenten erleben wir eine ähnliche Entwicklung: Führungskräfte müssen sich zunehmend auf die Orchestrierung von Technologie und menschlicher Expertise konzentrieren, statt einzelne Prozesse manuell zu steuern.

Führung wird sich aber auch nicht mehr ausschließlich auf klassische Führungskräfte beschränken. Immer mehr Fachkräfte werden auch Führungsverantwortung übernehmen – allerdings nicht für Menschen, sondern eben für KI-Agenten und automatisierte Prozesse.

Interessant finde ich hierbei, dass ich sehr viel aus meiner 18-jährigen Erfahrung als Offizier bei der Bundeswehr mitnehmen konnte. Klare Anweisungen, präzise Kommunikation, gezielte Anleitung und das richtige Timing beim Eingreifen sind der Schlüssel. Diese Prinzipien gelten also auch im Umgang mit KI-Agenten, die häufig wie neue Mitarbeitende agieren – leistungsfähig, aber gerade am Anfang auf klare Struktur und Führung angewiesen.

Die Fach- und Führungskräfte, die hier frühzeitig die Chancen von KI-Agenten erkennen und sie gezielt in Prozesse integrieren, sichern ihrer Organisation einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil. Erfolgreiche Unternehmen werden jene sein, die es schaffen, starke Mensch-KI-Teams aufzubauen, in denen Technologie und menschliche Stärken sich optimal ergänzen. Jetzt ist die Zeit, ähnlich wie in der industriellen Revolution, in der wir die Zukunft der Arbeit aktiv formen.

Welche Sicherheitsmaßnahmen empfehlen Sie beim Einsatz von KI-Agenten?

Am Ende können wir uns auch hier an bewährten Prinzipien des klassischen Risiko- und IT-Sicherheitsmanagements orientieren. Ich spreche oft von einem „Sicherheits-Dreiklang“, der drei zentrale Elemente umfasst.

• Erstens braucht es ein striktes Zugriffs- und Authentifizierungsmanagement. Jeder – ob Mensch oder KI-Agent – sollte nur die Berechtigungen erhalten, die er wirklich benötigt. Das Prinzip der minimalen Rechtevergabe, das in der IT-Sicherheit längst Standard ist, muss in der neuen Welt der autonomen Systeme konsequent angewendet werden.
• Zweitens sind regelmäßige Sicherheitsprüfungen unerlässlich. Beispielsweise können klassische Penetrationstests helfen, Schwachstellen zu identifizieren. Hier kann man auch die eigenen Mitarbeitenden aktiv einbinden, die bspw. gezielte Red-Teaming-Übungen durchführen: Wer schafft es, aus einem KI-Agenten Informationen herauszulocken, die er eigentlich nicht preisgeben sollte? Solche Ansätze fördern nicht nur die Sicherheit, sondern schärfen auch das Bewusstsein der Belegschaft.
• Der dritte – und oft unterschätzte – Aspekt ist das kontinuierliche Monitoring. KI-Agenten sollten nicht unbeaufsichtigt agieren. Durch automatisierte Prüfmechanismen können ihre Antworten überprüft und kritische Entscheidungen bei Bedarf eskaliert werden. Besonders leistungsfähig sind hier KI-gestützte Überwachungssysteme, die selbstständig Anomalien erkennen und Alarm schlagen, bevor ein Schaden entsteht.

Wie können Unternehmen die Akzeptanz von KI-Agenten bei ihren Mitarbeitern fördern?

Ich erinnere mich an ein Projekt in einem mittelständischen Unternehmen, bei dem die anfängliche Reaktion der Mitarbeiter auf die Einführung von KI-Agenten lautete: „Die wollen uns ersetzen!“ Das ist eine häufige Sorge. Doch fast immer verändert sich diese Einstellung hin zu: „Wie konnten wir je ohne diese Unterstützung arbeiten?“

Der Schlüssel zu dieser Veränderung liegt in bewährten Prinzipien des Change-Managements. Anstatt mit einer groß angelegten, abstrakten Strategie zu starten, beginne ich meistens mit kleinen „Quick Wins“ – Automatisierungen, die den Mitarbeitern unmittelbar den Arbeitsalltag erleichtern. Mein Lieblingsbeispiel: die Reisekostenabrechnung. Kaum jemand vermisst das Ausfüllen solcher Formulare. Wenn hier mehr Automatisierung und Intelligenz Einzug hält, erobert man schnell die Herzen der Leidgeplagten. Ein anderes Beispiel ist die Protokollführung von Besprechungen – ebenfalls eine Aufgabe, um die sich kaum jemand reißt.

Ein weiterer entscheidender Faktor ist Transparenz. In Workshops erkläre ich immer, was die KI leisten kann, aber auch, wo ihre Grenzen liegen. Ängste resultieren oft aus Ungewissheit – daher ist es wichtig, offen zu kommunizieren, dass KI nicht den Menschen ersetzt, sondern repetitive, zeitraubende Aufgaben übernimmt.

Die zentrale Botschaft lautet: KI schafft Freiräume für wertvolle, kreative und strategische Tätigkeiten. Sobald die Mitarbeiter dies erkennen und – vor allem – erleben, dass sie durch den Einsatz von KI mehr Zeit für die wirklich spannenden Aspekte ihrer Arbeit gewinnen, wandelt sich der anfängliche Widerstand in Neugier und schließlich in Akzeptanz.

Welche Kriterien sollten bei der Auswahl eines KI-Agenten-Systems beachtet werden?

Bei der Auswahl geeigneter KI-Systeme kommt es nicht darauf an, immer die neueste Technologie zu wählen, sondern das System zu finden, das am besten zur eigenen Unternehmensstruktur passt. Ein entscheidendes Kriterium ist die langfristige Integrationsfähigkeit.

Während man bei Pilotprojekten noch flexibel ist, sollte das endgültige System nahtlos in die vorhandene IT-Landschaft und die etablierten Arbeitsprozesse integriert werden. Arbeiten Sie bereits in einer bestimmten Umgebung, etwa Microsoft, kann sich eine Lösung, die in „Co-Pilot Studio“ oder „MS Power Automate“ entwickelt wurde, als besonders vorteilhaft erweisen.

Gleichzeitig spielt die Skalierbarkeit eine wichtige Rolle. Zwar sind Pilotprojekte oft weniger von Problemen mit wachsenden Datenmengen betroffen, doch im langfristigen Einsatz müssen Systeme flexibel und leistungsstark bleiben, um steigende Anforderungen zu bewältigen. Dabei darf auch der Kostenaspekt nicht vernachlässigt werden – insbesondere, da Abrechnungsmodelle häufig auf Token-Basis arbeiten, also die Nutzung bezahlt wird.

Ebenso essenziell sind Fragen zu den Sicherheitsstandards und dem Schutz sensibler Daten – hier muss das System selbstverständlich den aktuellen gesetzlichen und innerbetrieblichen Vorgaben entsprechen.

Nicht zuletzt, und das wird leider häufig verkannt, sind Benutzerfreundlichkeit und Leistungsfähigkeit von zentraler Bedeutung. Ein Agent, der intuitiv bedient werden kann und von einem zuverlässigen Support-Team begleitet wird, sorgt dafür, dass Mitarbeiter das Tool gerne und effektiv nutzen. Immer mehr Nutzer sind an moderne und performante LLMs (Large Language Models) gewöhnt und bringen somit wenig Geduld für ein System auf, das diesen Ansprüchen nicht gerecht wird.