Meet Your AI Coworker - So integrieren Sie KI-Agenten in Ihr Unternehmen

Künstliche Intelligenz (KI) hat sich in den letzten Jahren rasant weiterentwickelt. Dies gilt insbesondere für den Bereich der Large Language Models (LLMs). Tools wie ChatGPT oder Copilot, die auf solchen Modellen basieren, haben 2022 einen regelrechten Hype ausgelöst und diese Technologie der breiten Masse zugänglich gemacht. Heute gibt es kaum jemanden, der nicht bereits mit LLMs oder ihren Anwendungen in Berührung gekommen ist. KI schreibt Rezepte, E-Mails, beantwortet Fragen, hilft bei Recherchen oder kann auch als Coach fungieren.

Viele dieser Anwendungen finden aber (noch) im privaten Bereich statt und wir sind noch lange nicht an dem Punkt, wo die Nutzung von KI in Organisationen voll ausgeschöpft wird. Denn der reine Einsatz zum Schreiben von E-Mails oder Texten ist vergleichsweise teuer – und kratzt nur an der Oberfläche dessen, was möglich wäre.

Next Level LLM: KI-Agenten als nächste Evolutionsstufe

KI ist weit mehr als nur Sprachmodelle wie ChatGPT & Co. Unternehmen und Organisationen haben die Möglichkeit, maßgeschneiderte KI-Systeme zu entwickeln, die auf ihre spezifischen Anforderungen zugeschnitten sind. Diese Systeme können eine Vielzahl von Aufgaben übernehmen, von Datenanalyse über Bilderkennung bis hin zu prädiktiven Modellen, die Geschäftsentscheidungen unterstützen.

In diesem Beitrag bleiben wir aber im Bereich der LLMs. Hier gibt es nämlich eine äußerst spannende Weiterentwicklung: Die KI-Agenten.

Sie eröffnen völlig neue Möglichkeiten zur Integration von KI in die Arbeitswelt. Microsoft definiert Agenten als Künstliche Intelligenz, die eingesetzt wird, um Geschäftsprozesse zu automatisieren und durchzuführen. Diese Agenten arbeiten entweder als unterstützender Assistent neben einer Person oder vollständig autonom im Namen einer Person, eines Teams oder einer Organisation.

Ein KI-Agent ist damit weit mehr als ein Tool: Er ist ein intelligentes Softwaresystem, das eigenständig Aufgaben übernimmt, Entscheidungen trifft und mit Menschen sowie Systemen interagiert – meist auf Basis von LLMs.

Vom Tool zum Teammitglied: Wie KI-Agenten entstehen

KI-Agenten sind keine Lösungen „von der Stange“. Stattdessen werden diese intelligenten Systeme individuell auf die Anforderungen eines Unternehmens abgestimmt. Sie müssen mit bestehenden Systemen, Datenquellen, Prozessen und Richtlinien harmonieren – und genau das macht ihre Entwicklung so anspruchsvoll wie wertvoll.

Die Einführung eines KI-Agenten lässt sich gut mit der Besetzung einer neuen Stelle vergleichen: Auch hier braucht es einen klaren Anforderungsrahmen, ein strukturiertes Auswahlverfahren und eine sorgfältige Integration ins Team.

Der Lebenszyklus eines KI-Agenten ähnelt dabei in vielen Punkten dem Employee Lifecycle. Zu Beginn steht – wie bei einer Stellenausschreibung – die Definition der Aufgaben, Kompetenzen und Schnittstellen. Im klassischen Softwareprojekt entspricht das dem Lastenheft. Also: Erstellen wir eine Stellenbeschreibung für einen KI-Agenten: (In diesem Fall natürlich bewusst allgemein gehalten – sie wird je nach Use Case und Einsatzbereich individuell verfeinert und detailliert ausgearbeitet.)

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Stellenbeschreibung: KI-Agent für Prozessautomatisierung

Positionstitel: KI-Agent – Digitaler Assistent zur Automatisierung von Geschäftsprozessen
Abteilung: IT und/oder Fachabteilung / Prozesse & Automatisierung
Berichtslinie: Zusammenarbeit mit IT- und Fachabteilungen
Standort: Virtuell / Plattformbasiert

Ziel der Position

Der KI-Agent unterstützt Mitarbeitende bei der Durchführung wiederkehrender Aufgaben, übernimmt definierte Prozesse eigenständig und trägt zur Effizienzsteigerung im Unternehmen bei. Die Rolle ist vergleichbar mit einem digitalen Kollegen, der kontinuierlich lernt, sich weiterentwickelt und in bestehende Teams integriert wird.

Aufgabenbereich

• Automatisierung von standardisierten Geschäftsprozessen
• Unterstützung von Mitarbeitenden durch Assistenzfunktionen (z. B. Datenanalyse, Dokumentenverarbeitung)
• Eigenständige Durchführung definierter Aufgaben im Namen von Teams oder Organisationseinheiten
• Integration in bestehende IT-Systeme und Datenquellen
• Zusammenarbeit mit der IT zur Sicherstellung von Sicherheit, Governance und Compliance
• Kontinuierliches Lernen und Anpassen an neue Anforderungen
• Dokumentation und Feedbackverarbeitung zur Weiterentwicklung

Anforderungen

• Fähigkeit zur Anbindung an interne Systeme (z. B. ERP, CRM, DMS)
• Verständnis für unternehmensspezifische Richtlinien und Prozesse
• Fähigkeit zur Interaktion über gängige Kommunikationskanäle (z. B. Teams, Outlook)
• Lernfähigkeit durch Feedback und neue Daten
• Transparente Aufgabenabgrenzung und Eskalationsmechanismen

Besonderheiten

• Der KI-Agent erhält einen Namen zur Förderung der Akzeptanz im Team
• Die Einführung erfolgt im Rahmen eines Change-Management-Prozesses
• Die Fachabteilung ist aktiv in die Definition und Weiterentwicklung eingebunden

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Zusammenarbeit ist der Schlüssel

Bei der Definition der Stellenbeschreibung sind natürlich die jeweilige Fachabteilung, die IT und – falls in Ihrer Organisation vorhanden – die KI-Abteilung involviert.

Fachabteilung: Liefert das domänenspezifische Know-how und sorgt für passgenaue Aufgabenstellungen. Dieses spezifische Wissen steht anderen Beteiligten nicht in dieser Tiefe zur Verfügung. Gleichzeitig fördert dieser Schritt ein tiefes Verständnis für den geplanten Einsatzbereich des Agenten. Schon in dieser frühen Phase kann sich zeigen, ob der Einsatz eines KI-Agenten für den jeweiligen Anwendungsfall überhaupt sinnvoll ist.

IT-Abteilung: Gewährleistet sichere technische Integration, Infrastruktur und Regelbetrieb.

KI-Agenten müssen mit bestehenden Systemen, Datenbanken, APIs und Sicherheitsinfrastrukturen verbunden werden. Die IT kennt diese Systeme im Detail und kann sicherstellen, dass der Agent technisch sauber eingebunden wird – ohne Sicherheitslücken oder Systemkonflikte.

KI-Agenten greifen oft auf sensible Daten zu oder treffen automatisierte Entscheidungen. Die IT ist dafür verantwortlich, dass Datenschutz, Zugriffskontrollen und Compliance-Vorgaben eingehalten werden – z. B. durch Rollen- und Rechtemanagement, Logging oder Audit-Funktionen.

Ein KI-Agent ist kein Einmalprojekt, sondern ein System, das gewartet, überwacht und weiterentwickelt werden muss. Die IT sorgt für eine stabile Infrastruktur, übernimmt das Monitoring und stellt sicher, dass der Agent auch bei wachsender Nutzung performant bleibt.

KI-Abteilung: Verbindet strategisches, methodisches und ethisches Know-how – vergleichbar mit einer HR-Abteilung, die den Agenten über seinen „Employee Lifecycle“ begleitet.

Eine solche Abteilung widmet sich ausschließlich dem Thema Künstliche Intelligenz – ein Thema, das zu komplex und strategisch ist, um es „nebenbei“ zu behandeln. Sie ist verantwortlich für die Entwicklung einer unternehmensweiten KI-Strategie, die mit der Gesamtstrategie abgestimmt ist, sowie für Sicherheits- und Governance-Konzepte, die einen verantwortungsvollen Umgang mit KI gewährleisten. Darüber hinaus unterstützt sie die Fachbereiche bei der Ausarbeitung der Anforderungen und begleitet den gesamten Entwicklungsprozess.

Durch diese interdisziplinäre Zusammenarbeit entsteht ein gemeinsam getragenes, verständliches und akzeptiertes Rollenprofil für den KI-Agenten – eine essenzielle Grundlage für eine erfolgreiche Implementierung. Außerdem schafft es eine wichtige Grundlage für Akzeptanz: Es macht die Aufgaben des Agenten transparent und zeigt, dass KI nicht ersetzt, sondern unterstützt. So wird aus einem abstrakten Tool ein greifbarer, unterstützender „Kollege“.

Einige amerikanische Unternehmen stellen ihre KI-Agenten inzwischen auf der Bewerbungsseite unter dem Titel „Meet Your AI Coworkers“ vor. Also lassen Sie uns gemenisam produktive, vertrauenswürdige AI-Coworkers erschaffen.

Wir begleiten Sie entlang Ihrer gesamten KI Reise - mit strategischer Beratung, Workshops und technischer Umsetzung

Je nach Ihrer individuellen Ausgangslage unterstützen wir Sie mit maßgeschneiderten Angeboten – von der Discovery-Phase (Use Cases identifizieren), über die Vorbereitung (z. B. „Stellenbeschreibung“ für den Agenten), bis hin zur Implementierung und Begleitung über den gesamten Lebenszyklus hinweg – inklusive Best Practices, Tipps und Stolperfallen.

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