Die Definition
Ein AI Agent ist eine Software, die mit Hilfe von künstlicher Intelligenz Aufgaben nicht nur beantwortet, sondern ausführt. Er nimmt ein Ziel entgegen, plant die nötigen Schritte, greift auf Werkzeuge und Systeme zu und arbeitet, bis das Ergebnis vorliegt – innerhalb definierter Grenzen und Berechtigungen.
Der Vergleich macht es greifbar: Ein Chatbot beantwortet die Frage „Wie viele offene Anfragen haben wir?“. Ein AI Agent beantwortet sie, klassifiziert die Anfragen gleich mit, schlägt für die dringendsten Antworten vor und legt die Ergebnisse im richtigen System ab.
Was ein AI Agent kann, was ein Chatbot nicht kann
- Informationen aktiv suchen – in Dokumenten, Datenbanken oder im Web
- Mehrere Arbeitsschritte planen und nacheinander ausführen
- Daten strukturieren, vergleichen und zusammenfassen
- Systeme ansteuern: CRM-Einträge anlegen, E-Mails vorbereiten, Tickets weiterleiten
- Folgeaktionen auslösen, wenn definierte Bedingungen eintreten
- Mit anderen Agents zusammenarbeiten und Teilaufgaben übergeben
Beispiele aus dem Arbeitsalltag
Im Vertrieb recherchiert ein Agent vor jedem Kundentermin das Unternehmen, fasst die letzten Kontakte zusammen und bereitet Gesprächspunkte vor. Im Kundenservice klassifiziert ein Agent eingehende Anfragen, schlägt Antworten vor und leitet Sonderfälle an das zuständige Team weiter. In internen Prozessen prüft ein Agent Dokumente auf Vollständigkeit oder erstellt aus verstreuten Informationen einen wöchentlichen Management-Report.
Gemeinsam ist allen Beispielen: Der Agent übernimmt die wiederkehrende Fleißarbeit, die Entscheidung bleibt beim Menschen.
Worauf es bei der Einführung ankommt
Ein AI Agent ist so gut wie der Prozess, den er unterstützt, und die Daten, auf die er zugreifen darf. Vor der Einführung sollten deshalb drei Fragen geklärt sein: Welcher konkrete Prozess soll unterstützt werden? Welche Datenquellen und Systeme braucht der Agent dafür? Und welche Schritte dürfen automatisch ablaufen, welche brauchen eine menschliche Freigabe?
Bewährt hat sich der Start mit einem klar abgegrenzten Anwendungsfall, der messbaren Aufwand spart – statt mit einem Agenten, der „alles können“ soll.