Wie man KI-Agenten für die Unternehmensautomatisierung einsetzt

KI-Agenten – wahrhaft autonome „digitale Arbeiter“, die in der Lage sind, Entscheidungen zu treffen und selbstständig zu handeln – stellen den nächsten Schritt in der Transformation von Unternehmen dar.

Doch zu jedem Meisterwerk gibt es eine billige Kopie.

Leider hat der Hype um agentenbasierte KI dazu geführt, dass Anbieter bestehende Produkte – wie KI-Assistenten, RPA-Tools und Chatbots – mit dem Label „agentenbasiert“ versehen, die in Wirklichkeit gar nicht agentenbasiert sind. Laut Gartner-Analystennur etwa 130 der Tausende Die Anbieter von agentenbasierter KI sind seriös. Dieses Phänomen, das als „AI-Agenten-Washing“ bezeichnet wird, erschwert es Unternehmen lediglich, agentenbasierte KI zu verstehen und effektiv zu implementieren.

Damit KI-gestützte Systeme echten Mehrwert für Unternehmen bieten, müssen diese zwischen Versprechungen und Realität unterscheiden können. Das bedeutet, sich nicht von reißerischen Versprechungen sofortiger Automatisierung blenden zu lassen, sondern den Fokus auf verantwortungsvolle Integration, sicheren Datenzugriff und klare Governance zu legen, um eine solide Grundlage zu schaffen, auf der KI-Systeme ihr volles Potenzial entfalten können.

Was sind also (echte) KI-Agenten?

KI-Agenten sind nicht einfach nur ausgefeiltere Chatbots oder intelligentere virtuelle Assistenten. Um wirklich handlungsfähig zu sein, müssen KI-Agenten autonom agieren, um ihre Ziele zu erreichen. Obwohl dieses Ziel von Menschen festgelegt wird, kann ein KI-Agent selbstständig handeln – Daten aus verschiedenen Systemen abrufen, Entscheidungen treffen und mit Anwendungen interagieren – ohne Aufforderung.

Agentische KI vs. generative KI

Der Hauptunterschied zwischen agentenbasierter KI und generativer KI (Tools wie ChatGPT) ist die AkkulaufzeitKI-Agenten können selbstständig handeln, während generative KI auf menschliche Eingaben angewiesen ist, um zu funktionieren.

Arten autonomer KI-Agenten

KI-Systeme können sich in ihrer Komplexität unterscheiden, aber im Kern folgen sie alle demselben Grundprinzip: beobachten, entscheiden, handeln. Was sie unterscheidet, ist die Art und Weise, wie sie diese Entscheidungen treffen:

• Einfache Reflexmittel: 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, z. B. um Lagerengpässe vorherzusagen, bevor sie auftreten.
• Zielorientierte Agenten: Treffen Sie Entscheidungen, indem Sie bewerten, inwiefern die einzelnen Maßnahmen Sie bestimmten Zielen näherbringen, wie beispielsweise der Einhaltung eines Liefertermins oder dem Abbau des Ticketrückstands.
• Nutzenbasierte Agenten: Bewerten Sie die Ergebnisse anhand von Leistungskennzahlen (Geschwindigkeit, Kosten, Genauigkeit), um den effizientesten Weg nach vorn zu wählen.
• Lernende Agenten: Die Leistung wird durch Feedback kontinuierlich verbessert, indem die Vorgehensweise bei sich wiederholenden Prozessen oder Anomalien verfeinert wird.

Multiagentensysteme

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

Vorteile des Einsatzes von KI-Agenten für die Automatisierung (und wie man sie misst)

Die Vorteile des Einsatzes von KI-Agenten zur Prozessautomatisierung liegen auf der Hand: Unternehmen sparen Zeit und Geld durch die Reduzierung manueller Arbeit. Allerdings können Unternehmen KI-Agenten nicht allein aufgrund vager Erfolgsversprechen einsetzen. Damit KI-Initiativen erfolgreich sind, müssen Unternehmen den Nutzen nachweisen können. klarer und messbarer ROI.

Kosten- und Zeitersparnis

Einer der am einfachsten messbaren Vorteile ist die Zeitersparnis, die ein KI-Assistent Ihren Mitarbeitern verschafft. Wenn Sie die durchschnittliche Bearbeitungszeit eines Mitarbeiters für eine Aufgabe kennen – beispielsweise die Genehmigung einer Bestellung oder die Bearbeitung einer Rechnung –, können Sie berechnen, wie viele Stunden (und wie viel Geld, basierend auf den Stundensätzen der Mitarbeiter) durch die Erledigung dieser Aufgabe durch einen KI-Assistenten eingespart werden.

Verbesserte Kundenzufriedenheit

Quantitative Kennzahlen wie Zeit- und Kostenersparnis sind wichtig für die ROI-Berechnung, aber qualitative Kennzahlen wie Kundenzufriedenheit können ebenso wertvoll sein. KI-gestützte Systeme können zu besseren Kundenerlebnissen beitragen, indem sie Reaktionszeiten verkürzen und präzisere Empfehlungen geben – und diese Verbesserungen lassen sich durch Kundenbefragungen und Kundenbindungsraten messen.

Bessere Mitarbeitererlebnisse

KI-Systeme sind kein Ersatz für menschliche Mitarbeiter. Richtig eingesetzt, können sie die Mitarbeiterzufriedenheit sogar steigern, indem sie die Anzahl sich wiederholender, zeitaufwändiger Aufgaben reduzieren. Ähnlich wie bei der Kundenzufriedenheit sind Umfragen ein wertvolles Instrument, um die Meinung der Mitarbeiter zu KI-Systemen zu erfassen. Unternehmen können aber auch die Akzeptanzrate der Systeme und die Aufgabenabschlussrate analysieren, um besser zu verstehen, wie KI zum betrieblichen Erfolg beiträgt.

Herausforderungen bei der Einführung von KI-Agenten

Mit zunehmender Weiterentwicklung der KI werden auch die damit verbundenen Sicherheitsrisiken komplexer.
Unternehmensumgebungen – die durchschnittlich über 1,000 Anwendungen nutzen – sind besonders anfällig und können es sich schlichtweg nicht leisten, KI nach dem Motto „Erst implementieren, dann Fragen stellen“ zu betreiben. Angesichts der Vielzahl an Anwendungen kommt hinzu, dass unzusammenhängende, isolierte Daten die effektive Integration neuer KI-Tools und den Zugriff auf die benötigten Informationen erschweren.

Sicherheitslücken

Ohne angemessene Aufsicht und Steuerung können autonome KI-Agenten unbeabsichtigt private Informationen offenlegen, schädliche Aktionen ausführen oder neue Angriffsflächen innerhalb des Unternehmens schaffen.

Datensilos

Die Fähigkeit eines KI-Agenten, Probleme zu lösen, Entscheidungen zu treffen und autonom zu handeln, macht ihn aus. AgentenWenn die KI auf inkonsistente oder unvollständige Daten stößt, wird sie ihr Bestes tun, um die Lücken zu füllen und die beste Vorgehensweise abzuleiten – je weiter sich die KI jedoch von einer autoritativen Wahrheitsquelle entfernt, desto wahrscheinlicher ist es, dass sie falsche Annahmen trifft und Fehler macht.

Die Lösung: Ein mehrschichtiger Ansatz für KI

Der Einsatz von KI-Agenten in Unternehmensumgebungen ist anspruchsvoll, und schlecht geplante, von übertriebenen Versprechungen getriebene Initiativen sind zum Scheitern verurteilt. Gartner prognostiziert bereits, dass 40 % der Projekte im Bereich agentenbasierter KI werden bis Ende 2027 eingestellt..

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

• Die erste, Kernschicht is Jitterbit Harmony, unsere KI-gestützte Low-Code-Integrationsplattform, die unterschiedliche Systeme miteinander verbindet, um eine zentrale Datenquelle zu schaffen und einen nahtlosen Datenfluss zwischen Anwendungen zu gewährleisten.
• Die zweite Schicht besteht aus autonomen KI-Agenten, die die integrierten Daten und Arbeitsabläufe nutzen, die durch Harmony um effektiv und sicher zu arbeiten.
• Die dritte Schicht ist integrierte KI – KI-Funktionen, die in bestehende Anwendungen eingebettet sind.

Diese mehrschichtige Architektur verankert Ihre KI-Agenten in präzisen Daten und verbessert die Steuerung, während sie gleichzeitig die Flexibilität bietet, zusätzliche KI-Tools hinzuzufügen.

Anwendungsfälle in der Unternehmensautomatisierung

Praktische Beispiele für Arbeitsabläufe, bei denen agentenbasierte KI messbare Ergebnisse liefert, sind:

• Humanressourcen: Automatisieren Sie das Onboarding mit Agenten, die Konten erstellen, Systeme bereitstellen und personalisierte Willkommens-E-Mails versenden – alles ausgelöst durch einen einzigen HR-Workflow.
• Leitung der Lieferkette: KI-Agenten prognostizieren den Lagerbedarf, bestellen Materialien nach und synchronisieren Daten zwischen ERP- und Logistiksystemen, um Fehlbestände und Lieferverzögerungen zu reduzieren.
• Finanz-und Rechnungswesen: Von der Rechnungsabstimmung bis zur Spesenabrechnung können Agenten wiederkehrende Finanzaufgaben erledigen und gleichzeitig die Genauigkeit der Echtzeitberichterstattung gewährleisten.
• Kundendienst: Die Mitarbeiter klassifizieren Support-Tickets automatisch, schlagen Lösungen vor und leiten Fälle mit hoher Priorität an das richtige Team weiter, wodurch Reaktionszeiten und Kundenzufriedenheit verbessert werden.

So starten Sie mit der KI-Agentenautomatisierung

Schaffen Sie ein starkes, integriertes Fundament

KI-Systeme lassen sich nicht einfach auf unzusammenhängende Systeme und unstrukturierte Daten aufsetzen und erwarten, dass sie einen Mehrwert liefern. Eine solide Grundlage für den KI-Einsatz zu schaffen, bedeutet, Anwendungen 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 miteinander verbindet und so eine zentrale Datenquelle schafft, auf die KI-Agenten zugreifen können.

Vorgefertigte KI-Agenten

Für Unternehmen, die die Einführung beschleunigen möchten, sind vorgefertigte KI-Agenten ein idealer Ausgangspunkt. Jitterbit MarketplaceHier finden Sie sichere, unternehmensgerechte Agenten für:

• Vertrieb: Automatisieren Sie Lead-Tracking, Follow-ups und Pipeline-Aktualisierungen.
• Wissensmanagement: Automatisieren Sie den Zugriff von Mitarbeitern auf Wissensdatenbanken, Dokumentationsseiten, Geschäftssysteme und andere Datenspeicher.
• HR: Automatisieren Sie die Prozesse zur Einarbeitung neuer Mitarbeiter, von der Hardwarebeschaffung bis hin zu rollenbasierten Schulungen.

Benutzerdefinierte KI-Agenten

Für speziellere Anwendungsfälle bieten maßgeschneiderte KI-Agenten die Flexibilität, noch weiter zu gehen. Jitterbit Agentische KI Professional Services Verbinden Sie Ihr Unternehmen mit einem Team von KI- und ML-Experten, die Agenten entwickeln, testen und einsetzen, die auf Ihre individuellen Daten, Ziele und betrieblichen Herausforderungen zugeschnitten sind.

KI-Agenten in großem Umfang einsetzen mit Jitterbit

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

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