Überall ist die Rede von KI-Agenten. Unternehmen diskutieren über ihren Einsatz, Tech-Konferenzen präsentieren sie als die nächste große Innovation, und in der Automatisierungswelt werden sie als die Zukunft gehandelt. Doch was genau verbirgt sich hinter diesem Begriff?
Viele assoziieren KI-Agenten automatisch mit Chatbots – smarte Assistenten, die Anfragen beantworten und einfache dialog-basierte Prozesse unterstützen. Doch diese Vorstellung greift zu kurz. KI-Agenten können nicht nur kommunizieren, sondern auch
- eigenständig fundierte und nachvollziehbare Entscheidungen treffen
- Daten analysieren
- hochkomplexe Geschäftsprozesse steuern
- Code schreiben und ausführen
Damit stellen sie einen fundamentalen Wandel in der Automatisierung dar: Weg von regelbasierten Systemen hin zu flexiblen, intelligenten Agenten, die sich anpassen und kontinuierlich lernen.
Um das Potenzial von KI-Agenten wirklich zu verstehen, lohnt sich ein genauerer Blick auf die unterschiedlichen Arten.
KI-Agenten im Vergleich: Chat Agents versus Auto Agents
Grundsätzlich lassen sich KI-Agenten in zwei Kategorien einteilen:
- Chat Agents
- Auto Agents
Nachfolgend die grundlegenden Unterschiede zwischen Chat Agents und Auto Agents auf einen Blick:
Abbildung 1: KI-Agenten definieren eine neue Ära der Prozessautomatisierung
Chat Agents für den Dialog: Assistenten mit klar definiertem Einsatzbereich
Chatbots sind oft das Erste, woran Unternehmen denken, wenn es um KI-Agenten geht. Sie unterstützen im Kundenservice, beantworten Anfragen und helfen bei der Navigation durch Prozesse. Während einige Chatbots auf vordefinierten Regeln basieren und nur auf spezifische Eingaben reagieren können, nutzen andere große Sprachmodelle (LLMs), um natürlichere Dialoge zu führen, kontextbezogene Informationen abzurufen und auf interne Wissensquellen zuzugreifen. Dadurch sind sie in der Lage, über einfache Konversationen hinaus wertvolle Unterstützung in Geschäftsprozessen zu leisten.
Erst kürzlich haben wir für einen internationalen Reinigungsmaschinenhersteller einen KI-gestützten Chat Agent entwickelt und implementiert, der täglich im technischen Kundenservice eingesetzt wird. Dieser Chat Agent verarbeitet strukturierte und unstrukturierte Daten aus Serviceberichten, Bedienungsanleitungen und Reparaturhistorien, um technische Anfragen automatisiert zu analysieren und zu beantworten.
Diese Automatisierung führt zu einer signifikanten Reduktion von Fehlversuchen in der Fehlerbehebung, verkürzt die Servicezeiten und steigert die Gesamtqualität des technischen Supports – ein entscheidender Faktor für eine höhere Kundenzufriedenheit und optimierte Wartungsprozesse.
Mehr zum Case in unserem Blogbeitrag: Chat Agent optimiert technischen Support nachhaltig
Doch während Chat Agents darauf ausgelegt sind, mit Menschen zu interagieren, gibt es noch eine leistungsfähigere Form von KI-Agenten: Auto Agents.
Auto Agents für die vollständige Automatisierung: Wenn KI eigenständig Prozesse steuert
Auto Agents gehen einen Schritt weiter als Chat Agents. Sie sind darauf ausgelegt, komplexe Prozesse vollständig zu automatisieren – ohne dass ein Mensch sie ständig anleiten muss. Diese KI-Agenten analysieren Daten, treffen darauf basierende Entscheidungen und automatisieren Workflows. Sie sind in der Lage, eigenständig die erforderlichen Schritte zur Zielerreichung zu planen und situativ die passenden Werkzeuge optimal einzusetzen.
Gerade in regulierten Branchen, wie dem Finanz- oder Versicherungssektor, sind Unternehmen mit einer Vielzahl an Dokumenten und Compliance-Vorgaben konfrontiert. Die manuelle Prüfung dieser Unterlagen ist nicht nur zeitaufwendig, sondern auch fehleranfällig.
Ein führendes Finanzunternehmen stand genau vor dieser Herausforderung: Es musste sicherstellen, dass seine Lieferantenverträge den neuen DORA-Regulierungen entsprechen – eine Aufgabe, die bislang manuell erfolgte und enorme Ressourcen band. DataSpark entwickelte hierfür eine maßgeschneiderte KI-Lösung, die den gesamten Prüfprozess automatisiert.
Das System analysiert Vertragsdokumente, identifiziert relevante Klauseln und gleicht sie mit den aktuellen regulatorischen Vorgaben ab. Abweichungen oder fehlende Bestandteile werden erkannt, bewertet und in einem strukturierten Prüfbericht zusammengefasst. So konnte das Unternehmen nicht nur den Prüfaufwand erheblich reduzieren, sondern auch eine durchgängig regelkonforme und nachvollziehbare Vertragsprüfung sicherstellen.
Mehr zum Case in unserem Blogbeitrag: Automatisierte Vertragsprüfung nach DORA
Was Auto-Agents also besonders macht, ist ihre Fähigkeit, mit IT-Systemen zu interagieren, sich dynamisch anzupassen und Abläufe zu optimieren. Sie erkennen Abweichungen, setzen Maßnahmen selbstständig um und planen eigenständig die nächsten Schritte, indem sie die passenden Tools zur Zielerreichung wählen.
Die Zukunft gehört den KI-Agenten – sind Sie vorbereitet?
Die Automatisierung von Prozessen mit einfachen Skripten und festen Regeln gehört der Vergangenheit an. KI-Agenten ermöglichen es Unternehmen, komplexe, wissensintensive Aufgaben zu automatisieren, die bisher nur von Menschen erledigt wurden. Doch der Schlüssel zum Erfolg liegt nicht nur in der Technologie, sondern in der richtigen Umsetzung. Welche Prozesse lassen sich automatisieren? Wie lässt sich der maximale Nutzen aus KI-Agenten ziehen?
Genau hier setzt DataSpark an. Unsere AI Platform ermöglicht die schnelle und flexible Bereitstellung maßgeschneiderter KI-Agenten, die sich nahtlos in bestehende IT-Landschaften integrieren – egal ob in der Cloud oder On-Premises. Unternehmen profitieren von skalierbarer Automatisierung, intelligenter Datenverarbeitung und der direkten Anbindung an ERP-, CRM- oder andere Unternehmenssysteme.
Wir haben bereits zahlreiche Unternehmen erfolgreich dabei begleitet, KI-Agenten von der ersten Idee bis zum produktiven Einsatz zu integrieren. Lassen Sie uns gemeinsam herausfinden, welches Automatisierungspotenzial in Ihren Prozessen steckt!
Neugierig, wie sich KI-Agenten von klassischen Automatisierungslösungen wie RPA unterscheiden?
In unserem Blogbeitrag zur agentischen Automatisierung erklären wir, warum RPA nicht mehr ausreicht und wie KI-Agenten die nächste Stufe der Automatisierung ermöglichen: Von RPA zu agentischer Automatisierung: Die Zukunft der KI-Agenten