Können GenAI-Agenten wirklich Ihre realen Arbeitsabläufe ausführen?

Generative KI hat sich bereits in Experimenten und Pilotprojekten bewährt, aber es stellt sich eine neue Frage: Können Unternehmen KI-Agenten echte, geschäftskritische Aufgaben übertragen?

Der Wechsel von Chatbot-Demos zu agentenbasierten Workflows vollzieht sich schnell. Anstatt einfach nur Fragen zu beantworten, werden GenAI-Systeme jetzt darauf trainiert, Prozesse auszulösen, mit APIs zu interagieren und mehrstufige Aufgaben auszuführen. Für die Verantwortlichen liegen die Chancen auf der Hand: Effizienz, Skalierbarkeit und schnellere Entscheidungsfindung. Aber auch die Risiken liegen auf der Hand: Versagen bei der Einhaltung von Vorschriften, schlechte Governance oder Systeme, die in eine Kostenspirale geraten, ohne Ergebnisse zu liefern.

Warum Unternehmen agentenbasierte KI testen

Führungskräfte investieren nicht in agentengestützte Arbeitsabläufe, nur um innovativ zu sein. Sie reagieren damit auf klare betriebliche Anforderungen:

• Erwartungen der Kunden. Dienstleistungsunternehmen wünschen sich eine 24/7-Falllösung, die nicht nur Lösungen vorschlägt, sondern die Aufgabe auch tatsächlich erledigt.
  
  
• Regulatorische Komplexität. Finanz- und Gesundheitsteams benötigen Agenten, die schneller als menschliche Mitarbeiter nach Informationen suchen, diese abrufen und die entsprechenden Antworten zusammenstellen können.
  
  
• Operative Effizienz. Personal- und Betriebsteams wünschen sich Agenten, die Screening-, Terminplanungs- oder Lieferkettenanfragen ohne menschliche Engpässe bearbeiten können.
  
  

Kurz gesagt, die Triebfeder ist praktischer Natur: Unternehmen wollen, dass KI nicht nur Fragen beantwortet, sondern auch Aktionen ausführt.

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Was macht Workflows produktionstauglich?

Ein Agent, der einfach nur API-Aufrufe aneinanderreiht, reicht nicht aus. Um in großem Umfang zuverlässig zu arbeiten, konzentrieren sich Unternehmen auf drei Grundlagen:

1. Verankerung in Unternehmensdaten. Retrieval-augmented generation (RAG 2.0) stellt sicher, dass die Modelle nicht halluzinieren, sondern mit hybrider Suche, hierarchischem Chunking und Feedback-Schleifen auf vertrauenswürdige Wissensquellen verweisen.
   
   
2. Strukturierte Ausgaben. Produktionssysteme generieren nicht nur Textantworten, sondern auch strukturierte Daten, die nachgelagerte Systeme - ob Finanzbuchhaltung oder HR-Workflows - tatsächlich nutzen können.
   
   
3. Governance und Bewertung. Leitplanken sind unerlässlich. Unternehmen benötigen eine kontinuierliche Bewertung von Kosten, Latenz, Genauigkeit und Compliance, nicht nur einmalige Tests bei der Bereitstellung.
   
   

Ohne diese Kontrollen läuft die agentenbasierte KI Gefahr, ein weiterer isolierter Pilot zu werden. Mit ihnen kann sie Funktionen unterstützen, bei denen Vertrauen, Compliance und Kostenkontrolle nicht verhandelbar sind.

Lektionen von frühen Anwendern

Verschiedene Branchen finden ihre eigenen Einstiegspunkte:

• Kundendienst - Telekommunikationsunternehmen und Einzelhändler setzen Agenten ein, um Routine-Supportanfragen durchgängig zu lösen. Anstatt es an menschliche Mitarbeiter weiterzuleiten, kündigen Agenten Verträge, stellen Rückerstattungen aus oder setzen Konten innerhalb der Compliance-Rahmenbedingungen zurück.
  
  
• Finanzen - RAG-fähige Recherchetools helfen Analysten bei der Navigation durch Tausende von behördlichen Einreichungen und verkürzen die Bearbeitungszeiten für Compliance-Anfragen.
  
  
• Gesundheitswesen - Anbieter testen Agenten zur Verwaltung von Terminplanungs- und Patienteninformationsanfragen, wobei strenge Richtlinien den sicheren Umgang mit sensiblen Daten gewährleisten.
  
  

Die Ergebnisse sind vielversprechend, verdeutlichen aber auch eine Wahrheit: Der Sprung von der Pilotphase zur Produktion hängt von einer soliden Datengrundlage und einer klaren Übersicht ab.

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Hindernisse, mit denen sich Führungskräfte auseinandersetzen müssen

Das Vertrauen in Agenten bei der Ausführung von Arbeitsabläufen ist nicht nur eine Frage der Technologie. Die größten Hürden sind organisatorischer Natur:

• Eigentumsverhältnisse - Wer ist verantwortlich, wenn ein Agent ausfällt? IT, Compliance oder die Geschäftsfunktion, die er unterstützt?
  
  
• Resourcing - Qualifiziertes Personal wird nicht nur für den Aufbau, sondern auch für die Überwachung, Umschulung und Optimierung der Systeme benötigt. Ohne kontinuierliches Fachwissen steigen die Kosten und die Akzeptanz gerät ins Stocken.
  
  
• Datenbereitschaft - Wenn die Data Governance nicht ausgereift ist, liefert selbst der fortschrittlichste Agent unzuverlässige Ergebnisse.
  
  
• Kostenmanagement- Inferenz-Workloads sind unvorhersehbar. Ohne FinOps-Disziplin können Token-Kosten und GPU-Rechnungen den ROI untergraben.
  
  

Dies sind Probleme, die nicht allein durch Plattformen gelöst werden können. Sie erfordern klare Strategien und die richtige personelle Ausstattung.

Welche Prioritäten sollten Führungskräfte jetzt setzen?

Wenn Ihr Unternehmen darüber nachdenkt, ob es KI-Agenten in der Produktion einsetzen soll, sind drei Prioritäten besonders wichtig:

1. Klein anfangen, aber skalierbar gestalten -  Testen Sie Agenten in Bereichen mit geringem Risiko, z. B. bei internen Prozessen. Integrieren Sie vom ersten Tag an Governance und Überwachung in diese Pilotprojekte, damit sie sicher erweitert werden können.
   
   
2. In Bewertungsrahmen investieren - Prüfen Sie die Beauftragten regelmäßig auf Genauigkeit, Einhaltung der Vorschriften und Kostenleistung. Betrachten Sie dies als einen kontinuierlichen Prozess, nicht als einmalige Prüfung.
   
   
3. Das richtige Fachwissen einbringen - Technische Fähigkeiten allein sind nicht genug. Sie brauchen Spezialisten, die sich mit Data Governance, Compliance, Kostenoptimierung und Workflow-Design auskennen. Hier machen flexible Vertragsmodelle den Unterschied aus, die es Ihnen ermöglichen, Ihre Kompetenzen zu erweitern oder zu reduzieren, ohne dass Sie langfristige Gemeinkosten haben.
   
   

Warum ist das wichtig?

Der Einzug von GenAI in die Arbeitsabläufe ist mehr als nur ein weiterer technologischer Meilenstein. Es ist eine Veränderung in der Art und Weise, wie Unternehmen Abläufe strukturieren. Zum ersten Mal berät KI die Mitarbeiter nicht nur, sondern handelt an ihrer Stelle. Das macht Vertrauen zum entscheidenden Faktor.

Vertrauen entsteht durch Transparenz, Governance und durch die richtigen Personen, die die Einführung leiten. Unternehmen, die diesen Ansatz verfolgen, werden feststellen, dass agentenbasierte KI die Kapazität erweitern, die Kosten senken und einen messbaren Mehrwert liefern kann. Diejenigen, die ohne Sicherheitsvorkehrungen vorpreschen, riskieren, Systeme zu schaffen, die teuer, undurchsichtig und nicht skalierbar sind.