Wie man KI-Agenten für die Unternehmensautomatisierung nutzt

KI-Agenten – wahrhaft autonome “digitale Arbeiter”, die in der Lage sind, Entscheidungen zu treffen und eigenständig zu handeln – stellen den nächsten Schritt in der Unternehmenswende dar.

Aber jedes Meisterwerk hat seine billige Kopie.

Leider hat der Hype um agentische KI dazu geführt, dass Anbieter bestehende Produkte – wie KI-Assistenten, RPA-Tools und Chatbots –, die nicht wirklich agentisch sind, mit dem Etikett “agentisch” versehen. Laut Gartner-Analysten, nur etwa 130 der Tausende der Anbieter von agentischer KI sind das echte Geschäft. Dieses Phänomen, das als “AI Agent Washing” bezeichnet wird, macht es für Unternehmen nur schwieriger, zu verstehen, was agentische KI ist, und sie effektiv zu implementieren.

Damit agentische KI echten geschäftlichen Nutzen bringen kann, müssen Unternehmen in der Lage sein, den Hype von der Realität zu trennen. Das bedeutet, über glänzende Versprechungen einer sofortigen Automatisierung hinauszublicken und sich auf eine verantwortungsvolle Integration, sicheren Datenzugriff und eine klare Governance zu konzentrieren, um ein starkes Fundament zu schaffen, auf dem KI-Agenten ihr volles Potenzial entfalten können.

Was sind also (echte) KI-Agenten?

KI-Agenten sind nicht nur ausgefallenere Chatbots oder klügerere virtuelle Assistenten. Um wirklich agentenhaft zu sein, müssen KI-Agenten autonom funktionieren, um ihre Ziele zu erreichen. Während dieses Ziel von Menschen vorgegeben wird, ist ein KI-Agent in der Lage, unabhängig zu handeln – Daten aus verschiedenen Systemen abzurufen, Entscheidungen zu treffen und mit Anwendungen zu interagieren –, und zwar ohne Aufforderung.

Agentische KI vs. generative KI

Der Hauptunterschied zwischen agentischer KI und generativer KI (Tools wie ChatGPT) besteht darin, dass Autonomie. KI-Agenten können eigenständig handeln, während generative KI nur dann funktioniert, wenn sie von Menschen mit Eingaben versorgt wird.

Arten autonomer KI-Agenten

KI-Agenten können in ihrer Komplexität variieren, aber im Kern folgen sie alle demselben Grundprinzip: beobachten, entscheiden, handeln. Was sie unterscheidet, ist, wie sie diese Entscheidungen treffen:

• Einfache Reflexagenten: Reagiert direkt auf Reize. Ideal für unkomplizierte, regelbasierte Aufgaben wie Datenvalidierung oder Alarmüberwachung.
• Modellbasierte Reflexagenten: Nutzen Sie ein internes Modell der Umgebung, um bessere Entscheidungen zu treffen, beispielsweise um Lagerengpässe vorherzusagen, bevor sie auftreten.
• Zielorientierte Agenten: Treffen Sie Entscheidungen, indem Sie bewerten, wie Handlungen sie näher an spezifische Ziele bringen, wie etwa das Einhalten einer Lieferfrist oder den Abbau des Ticket-Rückstands.
• Nutzwertbasierte Agenten: Bewerten Sie die Ergebnisse anhand von Leistungskennzahlen (Geschwindigkeit, Kosten, Genauigkeit), um den effizientesten Weg für das weitere Vorgehen zu wählen.
• Learning agents: Die Leistung kontinuierlich durch Feedback verbessern und dabei die Vorgehensweise bei sich wiederholenden Prozessen oder Abweichungen optimieren.

Multi-Agenten-Systeme

KI-Agenten sind nicht dafür ausgelegt, jeden Geschäftsprozess eigenständig zu verwalten, sondern dafür, mit anderen Agenten und Systemen zusammenzuarbeiten, um eine agentenbasierte Automatisierung in großem Maßstab zu ermöglichen.

Vorteile des Einsatzes von KI-Agenten zur Automatisierung (und wie man diese misst)

Auf einer übergeordneten Ebene liegen die Vorteile des Einsatzes von KI-Agenten zur Automatisierung von Prozessen auf der Hand: Unternehmen können durch die Reduzierung manueller Arbeit Zeit und Geld sparen. Unternehmen können KI-Agenten jedoch nicht auf der Grundlage vager Versprechungen des Erfolgs einsetzen. Damit agentische KI-Initiativen erfolgreich sind, müssen Unternehmen nachweisen können eindeutiger und messbarer ROI.

Kosten- und Zeitersparnis

Einer der am einfachsten messbaren Vorteile ist die Zeitersparnis, die ein KI-Agent Ihren Mitarbeitern bringt. Wenn Sie wissen, wie viel Zeit ein Mitarbeiter durchschnittlich benötigt, um eine Aufgabe zu erledigen – beispielsweise die Genehmigung einer Bestellung oder die Bearbeitung einer Rechnung –, können Sie berechnen, wie viele Stunden (und wie viel Geld, basierend auf den Stundenkosten pro Mitarbeiter) eingespart werden, wenn ein KI-Agent diese Aufgabe übernimmt.

Höhere Kundenzufriedenheit

Quantitative Kennzahlen wie Zeit- und Kosteneinsparungen sind wichtig, um den ROI zu verstehen, doch qualitative Kennzahlen wie die Kundenzufriedenheit können ebenso wertvoll sein. KI-Agenten können zu einem besseren Kundenerlebnis beitragen, indem sie die Antwortzeiten verkürzen und präzisere Empfehlungen geben – und diese Verbesserungen lassen sich anhand von Kundenumfragen und Kundenbindungsraten messen.

Bessere Mitarbeitererfahrungen

KI-Agenten sind kein Ersatz für menschliche Mitarbeiter. Richtig eingesetzt können agentenbasierte Systeme die Mitarbeiterzufriedenheit sogar verbessern, indem sie die Anzahl der sich wiederholenden, zeitaufwändigen Aufgaben reduzieren, die die Mitarbeiter erledigen müssen. Ähnlich wie bei der Kundenzufriedenheit sind Umfragen ein wertvolles Instrument, um zu messen, wie Mitarbeiter KI-Agenten bewerten – Unternehmen können jedoch auch die Akzeptanzraten der Agenten und die Erledigungsquoten von Aufgaben heranziehen, um besser zu verstehen, wie KI zum betrieblichen Erfolg beiträgt.

Herausforderungen bei der Einführung von KI-Agenten

Da KI immer fortgeschrittener wird, werden die damit verbundenen Sicherheitsrisiken komplexer.
Unternehmensumgebungen, die im Durchschnitt über 1.000 Anwendungen nutzen, sind besonders anfällig und können es sich einfach nicht leisten, einen laissez-faireartigen Ansatz wie “erst implementieren, später Fragen stellen” in Bezug auf KI zu verfolgen. Bei so vielen im Spiel befindlichen Anwendungen kommt zudem das Problem isolierter, in Silos gespeicherter Daten hinzu, was es für neue KI-Tools schwierig macht, sich effektiv zu integrieren und auf die benötigten Informationen zuzugreifen.

Sicherheitslücken

Ohne angemessene Aufsicht und Governance können autonome KI-Agenten unbeabsichtigt private Informationen preisgeben, schädliche Aktionen ausführen oder neue Angriffsflächen im Unternehmen schaffen.

Datensilos

Die Fähigkeit eines KI-Agenten, Probleme zu lösen, Entscheidungen zu treffen und autonom zu handeln, ist das, was ihn, nun ja, agentisch. Wenn die KI auf inkonsistente oder unvollständige Daten stößt, tut sie ihr Bestes, um die Lücken zu füllen und die beste Vorgehensweise abzuleiten – je weiter sich die KI jedoch von einer maßgeblichen Quelle der Wahrheit entfernt, desto wahrscheinlicher ist es, dass sie falsche Annahmen trifft und Fehler macht.

Die Lösung: Ein geschichteter Ansatz für KI

Der Einsatz von KI-Agenten in einer Unternehmensumgebung ist eine Herausforderung, und schlecht geplante Initiativen, die nur auf dem Hype basieren, sind zum Scheitern verurteilt. Tatsächlich prognostiziert Gartner bereits, dass 40% Projekte im Bereich der agentenbasierten KI werden bis Ende 2027 eingestellt.

Unternehmensdaten, die über Hunderte von Anwendungen und Systemen verteilt sind, erfordern eine mehrschichtiger Ansatz für KI.

• Die erste, zentrale Schicht Das ist Jitterbit Harmony, unsere KI-gestützte Low-Code-Integrationsplattform, die unterschiedliche Systeme miteinander verbindet, um eine einheitliche Datenquelle zu schaffen und einen nahtlosen Datenfluss zwischen Anwendungen zu gewährleisten.
• Die zweite Schicht besteht aus autonomen KI-Agenten, die die von Harmony bereitgestellten integrierten Daten und Arbeitsabläufe nutzen, um effektiv und sicher zu arbeiten.
• Die dritte Schicht ist „Infused AI“ – also in bestehende Anwendungen integrierte KI-Funktionen.

Diese geschichtete Architektur verankert Ihre KI-Agenten in präzisen Daten und verbessert die Governance, während sie gleichzeitig die Flexibilität bewahrt, zusätzliche KI-Tools darauf aufzubauen.

Anwendungsfälle in der Unternehmensautomatisierung

Praktische Beispiele für Workflows, bei denen agentische KI messbare Ergebnisse liefert, umfassen:

• Personalwesen: Automatisieren Sie das Onboarding mit Agenten, die Konten erstellen, Systeme bereitstellen und personalisierte Willkommens-E-Mails senden – alles ausgelöst durch einen einzigen HR-Workflow.
• Lieferkettenmanagement: KI-Agenten prognostizieren den Lagerbedarf, bestellen Materialien nach und synchronisieren Daten zwischen ERP- und Logistiksystemen, um Lagerengpässe und Lieferverzögerungen zu vermeiden.
• Finanz- und Rechnungswesen Von der Rechnungsabstimmung bis zur Spesenprüfung können Agenten repetitive Finanzaufgaben verwalten und dabei die Genauigkeit der Berichterstattung in Echtzeit aufrechterhalten.
• Kundenservice: Die Mitarbeiter klassifizieren Support-Tickets automatisch, schlagen Lösungen vor und leiten Fälle mit hoher Priorität an das zuständige Team weiter, wodurch sich die Reaktionszeiten verkürzen und die Zufriedenheit steigt.

So fangen Sie mit KI-Agenten-Automatisierung an

Ein starkes, integriertes Fundament aufbauen

KI-Agenten können nicht einfach auf unzusammenhängende Systeme und unübersichtliche Daten aufgesetzt werden, ohne dass man erwarten kann, dass sie einen Mehrwert liefern. Eine solide Grundlage für den Einsatz von KI zu schaffen, bedeutet, Anwendungen miteinander zu vernetzen, Daten zu bereinigen und zu standardisieren sowie eine klare Governance im gesamten Unternehmen zu etablieren.

Das Jitterbit Harmony Die Plattform macht dies einfach, indem sie eine Low-Code-Integrationsschicht mit KI-Unterstützung bereitstellt, die unterschiedliche Systeme verknüpft und so eine einzige, verlässliche Datenquelle (Single Source of Truth) schafft, auf die KI-Agenten zugreifen können.

Vorgefertigte KI-Agenten

Für Unternehmen, die die Einführung beschleunigen möchten, sind vorgefertigte KI-Agenten ein großartiger Ausgangspunkt. Im Jitterbit Marketplace, finden Sie sichere, unternehmenstaugliche Agenten für:

• Umsatz: Automatisieren Sie die Nachverfolgung von Leads, Nachfassaktionen und Aktualisierungen der Pipeline.
• Wissensmanagement Automatisieren Sie den Zugriff von Mitarbeitern auf Wissensdatenbanken, Dokumentationsseiten, Geschäftssysteme und andere Datenrepositories.
• Personalwesen: Automatisieren Sie die Einarbeitungsprozesse für neue Mitarbeiter – von der Hardware-Beschaffung bis hin zu rollenbasierten Schulungen.

Benutzerdefinierte KI-Agenten

Für spezialisiertere Anwendungsfälle bieten benutzerdefinierte KI-Agenten die Flexibilität, noch einen Schritt weiter zu gehen. Jitterbit Agentische KI Professional Services Arbeiten Sie mit einem Team aus KI- und ML-Experten zusammen, das auf Ihre individuellen Daten, Ziele und betrieblichen Herausforderungen zugeschnittene Agenten entwirft, testet und einsetzt.

KI-Agenten mit Jitterbit in großem Maßstab bereitstellen

Von vollständig autonomen KI-Agenten bis hin zu eingebetteten KI-Assistenten bietet die Plattform Harmony von Jitterbit eine umfassende, KI-gestützte Low-Code-Lösung für die Unternehmensautomatisierung.

Mehr erfahren über Jitterbits sicheren, mehrschichtigen Ansatz für KI-Automatisierung oder springen Sie direkt in eine Demo unseres HR Agent um unsere KI-Funktionen in Aktion zu sehen.