Künstliche Intelligenz ist längst in Unternehmen angekommen. Viele Organisationen haben bereits erste Erfahrungen mit RAG-Systemen (Retrieval-Augmented Generation) gemacht, die unstrukturierte Informationen aus Dokumenten, PDFs oder internen Handbüchern mit natürlicher Sprache durchsuchbar und nutzbar machen.
Doch häufig liegen wichtige Informationen nicht nur in Dokumenten, sondern in strukturierten Systemen wie ERP, CRM oder Datenbanken. Und der Bedarf geht immer häufiger über das reine Finden von Informationen hinaus: Es geht darum, Daten zusammenzutragen, Entscheidungen vorzubereiten, Prozesse anzustoßen oder ganze Aufgaben automatisch zu übernehmen.
Genau hier kommen KI-Agenten ins Spiel. Sie sind kein Ersatz für bestehende Lösungen, sondern eine Erweiterung der bisherigen Möglichkeiten: Während RAG unstrukturiertes Wissen zugänglich macht, können KI-Agenten helfen, dieses Wissen aktiv anzuwenden und mit Systemen zu interagieren.
Was sind KI-Agenten eigentlich?
Ein KI-Agent ist im Kern ein digitaler Akteur.
Er kann Ziele verstehen, Aufgaben selbstständig ausführen, mit anderen Systemen interagieren und auf Basis von Feedback seine Handlungen anpassen.
Man kann ihn sich vorstellen wie einen intelligenten Mitarbeitenden, der über natürliche Sprache Anweisungen erhält. Außerdem verfügt er über eine Reihe an Werkzeugen und Schnittstellen, die es ihm ermöglichen, bestimmte Aufgaben auszuführen.
Das können beispielsweise Anbindungen
- ans Internet zur Recherche,
- an einen Code-Editor zum Programmieren oder
- an einen Kalender zum Planen von Terminen sein.
Basierend auf den Anweisungen und den Werkzeugen, die dem Agenten zur Verfügung stehen, entscheidet dieser, wie er seine Aufgaben umsetzt und führt sie entsprechend aus.
Ein Agent kann nicht nur eine Frage beantworten, sondern aktiv in einem System suchen, Berechnungen durchführen, Daten verändern oder sogar weitere Aktionen oder auch Agenten auslösen. Ganz so, wie es ein Mensch tun würde.
Wie funktionieren KI-Agenten?
Ein KI-Agent ist eine autonome Softwareeinheit, die folgende Eigenschaften besitzt:
- Zielverständnis
- Der Agent kann eine Aufgabe oder ein Ziel verstehen, das ihm entweder direkt vorgegeben wird oder sich aus Kontext und Anfrage ergibt.
- Werkzeugnutzung (Tools)
- Der Agent weiß, welche Tools oder Schnittstellen ihm zur Verfügung stehen und kann auf diese zugreifen (z. B. ERP-Systeme, Datenbanken, Kalender oder Code-Editoren).
- Er wählt gezielt die passenden Werkzeuge aus, um die Aufgabe effizient umzusetzen.
- Planung & Ausführung
- Ein KI-Agent entscheidet selbstständig, welche Schritte nötig sind, in welcher Reihenfolge sie ausgeführt werden und wie Ergebnisse zusammengeführt werden.
- Bei komplexen Aufgaben kann er mehrere Iterationen durchführen oder weitere Agenten einbeziehen.
- Feedback- und Lernfähigkeit (optional)
- Fortgeschrittene Agenten können aus Feedback lernen, z. B. welche Handlungen erfolgreich waren, um ihr Vorgehen zu optimieren.
- Dadurch können sie im Laufe der Zeit präziser, effizienter oder kontextsensitiver werden.
- Natürliche Interaktion
- KI-Agenten können in der Regel natürliche Sprache verstehen, interpretieren und nutzen, z. B. in Chat- oder Sprachschnittstellen.
- Das macht sie besonders nutzerfreundlich und senkt die Barrieren für Mitarbeitende.
Einfach gesagt:
Der Agent interpretiert eine Anfrage, überlegt, welche Tools er dafür braucht, nutzt diese Tools gezielt und liefert ein Ergebnis zurück.
Praxisbeispiel: ERP-Abfrage über einen KI-Agenten
Stellen wir uns eine typische Situation in einem produzierenden Unternehmen vor:
Eine Mitarbeiterin im Vertrieb möchte wissen:
„Wann haben wir den Kunden XY zuletzt beliefert, und welche Produkte waren das?“
So würde es ohne Agenten ablaufen:
- Die Mitarbeiterin öffnet das ERP-System.
Sie sucht den richtigen Kunden in einer langen Liste. - Dann navigiert sie durch mehrere Menüebenen zu den letzten Lieferaufträgen.
- Schließlich öffnet sie den Lieferschein und liest die Produktinformationen aus.
Das dauert und viele Mitarbeitende wissen oft gar nicht genau, wo sie wie suchen müssen.
Mit einem KI-Agenten:
Die Mitarbeiterin stellt einfach die Frage in einem Chatfenster.
Der Agent versteht, dass sie Informationen aus dem ERP benötigt.
Er ruft über die ERP-Schnittstelle die relevanten Datensätze ab, filtert sie nach dem Kunden, sortiert nach Datum und gibt das Ergebnis direkt als Antwort zurück.
Optional kann der Agent sogar einen Bericht erstellen oder die Daten als Datei exportieren.
Das ist intuitiv, spart Zeit und senkt die Hemmschwelle, komplexe Systeme zu nutzen.
Warum hier kein RAG-System geeignet wäre
RAG-Systeme sind großartig, wenn es um unstrukturierte Informationen geht:
Berichte, Dokumentationen, Handbücher oder Meeting-Notizen. Sie durchsuchen Text, erkennen Zusammenhänge und liefern inhaltlich passende Antworten.
Doch bei strukturierten Daten, also Tabellen, Datenbankeinträgen oder ERP-Objekten stoßen sie an ihre Grenzen.
Warum?
- RAG-Systeme arbeiten ähnlichkeitsbasiert. Sie suchen Textpassagen, die semantisch ähnlich zur Frage sind.
- ERP-Daten sind klar strukturiert und folgen einer festen Logik.
- Hier geht es nicht um „semantische Ähnlichkeit“, sondern um präzise Abfragen.
Ein RAG-System „versteht“ also gar nicht, wie man aus einer relationalen Datenbank die richtigen Felder kombiniert, bzw. ist dafür einfach nicht konzipiert. Ein Agent hingegen kann genau das abbilden.
Er kann das ERP-System bedienen, die strukturelle Logik nutzen, um gezielt zu suchen und so akkurate Ergebnisse zu liefern.
Das Entscheidende ist:
KI-Agenten und RAG-Systeme ergänzen sich, sie konkurrieren nicht.
RAG sind sehr gut für unstrukturierte Daten geeignet, aber nicht für strukturierte Daten. Hier können KI-Agenten helfen.
Weitere praxisnahe Use Cases für KI-Agenten
Um das Bild greifbarer zu machen, hier einige leicht verständliche Anwendungsbeispiele:
Einkauf
- Eine Einkäuferin fragt: „Wie viele Stück von Produkt XY sind aktuell auf Lager, und wann kommt die nächste Lieferung?“ und der Agent ermittelt die passenden Informationen.
- Tool: Anbindung an ERP + Lagerverwaltung.
- Wert: Echtzeit-Auskunft ohne Systemnavigation, schnelle Entscheidungen im Einkauf.
Vertrieb
- Ein KI-Agent recherchiert relevante Vertriebs-Events, erstellt einen Monatsplan und legt fest, welche Materialien wie Flyer, Visitenkarten oder Blogposts sinnvoll sind und bis wann sie bereitstehen müssen.
- Tool: Web-Recherche + Kalenderintegration
- Nutzen: Strukturierter Vertrieb, weniger manuelle Vorbereitung, kein Verpassen wichtiger Termine.
Datenvalidierung
- Ein Agent prüft neue Einträge in einer Tabelle oder Datenbank auf Plausibilität (z. B. doppelte Kunden, fehlende Felder).
- Tool: Anbindung an ERP + LLM/Regelprüfung
- Wert: Reduziert Fehler, sorgt für saubere Daten.
Code-Review / Qualitätskontrolle
- Ein Agent überprüft Pull Requests und neuen Code auf Best Practices, Styleguides oder mögliche Sicherheitslücken.
- Tool: Anbindung an Code-Repository + LLM
- Wert: Höhere Codequalität, konsistente Standards.
Wirtschaftlicher Nutzen und erfolgreiche Einführung von KI-Agenten
Der Einsatz von KI-Agenten ist jedoch kein Selbstzweck. Ihr Wert entsteht dort, wo sie spürbare Entlastung schaffen, Prozesse vereinfachen und helfen, Zeit oder Qualität zu gewinnen.
Ob ein Agent wirtschaftlich sinnvoll ist, hängt daher weniger von seiner technischen Raffinesse ab als davon, wie gezielt und durchdacht er eingesetzt wird.
Kosten und Nutzen richtig einordnen
In der Regel entsteht Nutzen in drei Dimensionen:
- Effizienz: Mitarbeitende verbringen weniger Zeit mit manuellen Recherchen, wiederkehrenden Klickfolgen oder Routineaufgaben.
- Qualität: Ergebnisse werden konsistenter, Fehlerquoten sinken, Informationen liegen aktueller vor.
- Akzeptanz: Systeme werden leichter nutzbar, weil der Zugang über natürliche Sprache erfolgt – das senkt Einstiegshürden.
Demgegenüber stehen Investitionen unter anderem in Anschaffung, Integration, Schulung und Pflege, die sich aber meist schnell rentieren, wenn der Agent sinnvoll eingesetzt wird.
Die entscheidende Frage lautet also nicht „Was kann ein KI-Agent?“, sondern „Welches Problem löst er messbar besser als der bisherige Prozess?“
Vorgehen zur erfolgreichen Einführung
Um diesen Mehrwert zu sichern, empfiehlt sich ein schrittweises, pragmatisches Vorgehen:
- Geeignete Anwendungsfälle identifizieren
Starten Sie dort, wo Prozesse klar strukturiert, manuell aufwendig oder fehleranfällig sind. Kleine, klar umrissene Aufgabenbereiche liefern oft die besten Einstiegspunkte. - Machbarkeit und Nutzen prüfen
Analysieren Sie vorhandene Systeme und Schnittstellen und schätzen Sie realistisch ein, welcher Zeit- oder Qualitätsgewinn zu erwarten ist. - Pilotieren, messen, anpassen
Führen Sie den Agenten zunächst in einem abgegrenzten Umfeld ein, holen Sie Feedback von Nutzenden ein und optimieren Sie auf Basis konkreter Ergebnisse. - Schrittweise Integration und Skalierung
Erst wenn der Mehrwert nachweislich gegeben ist, lohnt sich die Ausweitung auf weitere Prozesse oder Abteilungen.
So bleibt der Fokus klar: nicht „möglichst viele Agenten“, sondern gezielt wirksame Lösungen, die zu den tatsächlichen Herausforderungen passen.
Fazit: KI-Agenten als Brücke zwischen Mensch und System
KI-Agenten sind eine praktische Antwort auf reale Probleme:
Systeme, die zu komplex sind. Prozesse, die Zeit kosten. Informationen, die schwer zugänglich sind.
Sie schaffen die Brücke zwischen natürlicher Sprache und technischen Systemen und eröffnen so neue Wege, wie Menschen mit komplexen Unternehmenssystemen arbeiten können.
Gerade in Unternehmen, in denen Mitarbeitende heute noch „nicht mit dem System klarkommen“, können KI-Agenten die Nutzung erleichtern, Barrieren senken und echten Mehrwert liefern.
Nächste Schritte
Wenn Sie erfahren möchten, wie KI-Agenten konkret in Ihrem Unternehmen Mehrwert schaffen können, sprechen Sie uns gerne an.