Im vergangenen Jahr taucht das Wort „Agent“ in der Beschreibung fast jedes KI-Produkts auf. Copilot hat Agenten, Claude hat Agenten, ChatGPT hat Agenten. Für eine Geschäftsführerin oder einen Geschäftsführer ist schwer zu erkennen, was sich wirklich geändert hat: Ist es dasselbe Chatfenster mit neuem Namen oder etwas grundlegend anderes?
Der Unterschied ist grundlegend, und er betrifft nicht die Begriffe, sondern die Verantwortung. Ein Assistent, der falsch antwortet, verursacht Unannehmlichkeiten: Ein Mensch liest die Antwort, bemerkt den Fehler und korrigiert ihn. Ein Agent, der die Aufgabe falsch versteht, kann eine E-Mail an einen Kunden senden, eine Rechnung im Buchhaltungssystem anlegen oder ein Helpdesk-Ticket schließen. Deshalb brauchen Agenten ein anderes Design, andere Grenzen und eine andere Aufsicht.
In diesem Artikel erklären wir den Unterschied, beschreiben, welche Kontrollen unverzichtbar sind, und nennen Szenarien, die bei den von uns betreuten Unternehmen bereits laufen – nicht in Experimenten, sondern im Tagesgeschäft.
Ein Assistent antwortet, ein Agent handelt
Ein Assistent ist ein Gespräch. Sie stellen eine Frage oder geben einen Text vor, und er antwortet. Das kann sehr gut sein: einen Vertrag zusammenfassen, den Entwurf einer E-Mail schreiben, eine Excel-Formel erklären. Das Ergebnis bleibt aber im Chatfenster, und was damit geschieht, entscheidet ein Mensch. Ein Assistent hat keinen Zugriff auf Ihre Systeme oder nur Lesezugriff.
Ein Agent hat ein Ziel und Werkzeuge. Er bekommt eine Aufgabe, etwa „diese Kundenanfrage bearbeiten“, und Zugriff auf Systeme: CRM, Buchhaltung, E-Mail, Kalender, Dokumente. Er entscheidet selbst, welche Schritte nötig sind: die E-Mail lesen, den Kunden im CRM prüfen, die Preisliste finden, eine Antwort vorbereiten, einen Datensatz im System anlegen. Dann führt er diese Schritte nacheinander aus, prüft das Ergebnis und ändert bei Bedarf den Plan.
Kurz gesagt: Ein Assistent ist ein Werkzeug in der Hand eines Menschen, ein Agent ist ein Mitarbeiter mit festgelegten Aufgaben und Zugriffsrechten. Und wie ein Mitarbeiter braucht er eine Stellenbeschreibung, eine Zugriffsrichtlinie und Aufsicht.
Grenzen: Was ein Agent darf und was nicht
Die erste Regel, die wir bei jedem Agenten anwenden: Er hat nur den Zugriff, den die Aufgabe erfordert, und nicht mehr. Ein Agent, der eingehende Anfragen bearbeitet, muss E-Mails lesen und ins CRM schreiben. Er hat kein Recht, Datensätze zu löschen, Preise zu ändern oder E-Mails außerhalb des Unternehmens zu versenden, sofern das nicht seine Aufgabe ist.
Technisch wird das über Werkzeugbeschreibungen und Zugriffsschlüssel gelöst: Jedes Werkzeug eines Agenten ist eine einzeln beschriebene Funktion mit klaren Berechtigungen, meist über einen MCP-Server (Model Context Protocol), der selbst begrenzt, welche Operationen er zulässt. Ein Agent kann keine neue Operation „erfinden“; er wählt nur aus dem, was ihm gegeben wurde.
Die zweite Regel: Ein Agent hat klare Abbruchbedingungen. Passt eine Anfrage zu keinem bekannten Szenario, wird der Kunde im System nicht gefunden oder überschreitet ein Betrag eine festgelegte Grenze, hält der Agent an und übergibt an einen Menschen, statt es „irgendwie zu lösen“. Ein guter Agent ist einer, der oft „Ich weiß es nicht, ich übergebe“ sagt, und nicht einer, der immer eine Antwort findet.
Protokolle und Freigabe durch einen Menschen
Jede Aktion eines Agenten muss aufgezeichnet werden: was er gelesen hat, welche Entscheidung er getroffen hat und warum, welches Werkzeug er aufgerufen hat und was das Ergebnis war. Ohne das lassen sich Fehler nicht untersuchen und gegenüber einem Prüfer nicht belegen. Mit Blick auf die Anforderungen von NIS2 und DORA ist das nicht optional: Ein automatisierter Prozess, der mit Kundendaten arbeitet, muss eine Spur hinterlassen.
Die Freigabe durch einen Menschen (Human-in-the-Loop) ist die zweite Ebene. In der Praxis wenden wir drei Stufen an:
- Der Agent handelt selbstständig: Die Aktionen sind umkehrbar und risikoarm, zum Beispiel eine Anfrage einer Kategorie zuzuordnen oder einen Entwurf vorzubereiten.
- Der Agent bereitet vor, ein Mensch gibt frei: Die Aktion ist nicht umkehrbar oder nach außen sichtbar, etwa eine E-Mail an einen Kunden, eine Rechnung oder eine Bestellung bei einem Lieferanten.
- Der Agent schlägt nur vor: sensible Bereiche, in denen ein Mensch entscheidet und der Agent Informationen und eine Empfehlung liefert.
Beginnen Sie mit der zweiten und dritten Stufe. Die erste Stufe kommt hinzu, wenn die Protokolle über mehrere Monate zeigen, dass der Agent bei einer bestimmten Aufgabe weniger Fehler macht als ein Mensch. Das ist eine messbare Entscheidung, keine Glaubensfrage.
Szenarien, die bereits laufen
Nachfolgend fünf Szenarien aus unserer Praxis. Keines davon ist futuristisch; alle beruhen auf Plattformen, die heute verfügbar sind.
Eingehende Anfragen bearbeiten
Ein Unternehmen erhält Anfragen über ein gemeinsames Postfach und ein Formular auf der Website. Der Agent liest jede einzelne, bestimmt die Art (Preisanfrage, technische Frage, Reklamation, Spam), prüft im CRM, ob der Absender ein Bestandskunde ist, bereitet aus der Wissensdatenbank einen Antwortentwurf vor und weist ihn dem zuständigen Mitarbeitenden zu. Am Morgen sieht dieser nicht 40 E-Mails, sondern 40 sortierte Anfragen mit Entwürfen. Er prüft, korrigiert und sendet. Die Bearbeitungszeit sinkt von Stunden auf Minuten.
Eingangsrechnungen erfassen
Lieferantenrechnungen kommen als PDF per E-Mail. Der Agent liest die Daten aus, gleicht sie mit der Bestellung im System ab, prüft die Angaben des Lieferanten und legt im Buchhaltungssystem einen Datensatz mit dem Status „wartet auf Freigabe“ an. Stimmen Betrag oder Angaben nicht mit der Bestellung überein, hält der Agent an und markiert die Abweichung. Die Buchhaltung gibt mit einer Aktion frei oder klärt die Abweichung. Die Prüfung der Angaben ist hier zugleich eine Sicherheitsmaßnahme: Betrug mit veränderten Rechnungen wird sofort erkannt.
Helpdesk der ersten Ebene
Ein Mitarbeitender schreibt an den IT-Support: „Das VPN funktioniert nicht.“ Der Agent prüft, ob das Benutzerkonto aktiv ist, ob bekannte Störungen vorliegen und ob das Gerät die Anforderungen erfüllt, und liefert eine bekannte Lösung oder führt eine erlaubte Aktion selbst aus, zum Beispiel das Zurücksetzen eines Passworts nach Identitätsprüfung. Hilft das nicht, geht das Ticket mit allen gesammelten Informationen an einen Techniker. Das ersetzt nicht das Team der IT-Betreuung, aber es lässt das Team an echten Problemen arbeiten statt an wiederkehrenden Fragen.
Besprechungen vorbereiten und nachbereiten
Vor einem Termin mit einem Kunden sammelt der Agent die letzten E-Mails, offene Angebote im CRM, unbezahlte Rechnungen und Notizen der vorherigen Besprechung und bereitet eine einseitige Zusammenfassung vor. Nach dem Termin erstellt er aus der Aufzeichnung oder den Notizen eine Aufgabenliste, weist Aufgaben zu und legt einen CRM-Eintrag an. Ein Mensch prüft und gibt nur frei. Für eine Führungskraft mit fünf Terminen am Tag bedeutet das, auf jeden Termin vorbereitet zu sein.
Verträge anhand der Unternehmensregeln prüfen
Die Rechts- oder Einkaufsabteilung erhält einen Lieferantenvertrag. Der Agent vergleicht ihn mit den Standardbedingungen des Unternehmens, markiert Abweichungen wie Haftungsbeschränkung, Zahlungsbedingungen und Datenschutzklauseln und bereitet eine Liste mit Anmerkungen vor. Ein Mensch trifft die Entscheidung, muss aber nicht mehr 60 Seiten auf der Suche nach Änderungen lesen.
Auf welcher Plattform aufbauen
Agenten lassen sich auf allen drei großen Plattformen bauen; die Wahl hängt davon ab, wo Ihre Daten und Prozesse liegen.
Arbeitet das Unternehmen in einer Microsoft-365-Umgebung, ist der naheliegende Weg Agenten in Copilot Studio: Sie sehen SharePoint, Teams und Outlook und verbinden sich über Power Automate mit weiteren Systemen. Solche Agenten beschreiben wir auf der Seite Microsoft-365-Copilot-Agenten. Wenn Sie komplexere Logik, die Verarbeitung langer Dokumente oder einen Agenten in der eigenen Infrastruktur benötigen, betrachten wir Claude-Agenten mit dem Agent SDK und MCP. Nutzt das Unternehmen bereits das OpenAI-Ökosystem oder braucht es ein breiteres Spektrum an Werkzeugen, sind ChatGPT-Agenten mit dem Agents SDK die dritte Möglichkeit.
In der Praxis bauen wir Integrationen über MCP, damit ein Agent von einer Plattform auf eine andere umziehen kann, ohne die Verbindungen zu Ihren Systemen zu ändern.
Wo anfangen
Agenten einzuführen ist kein großes Projekt, wenn Sie richtig beginnen: mit einem Prozess, nicht mit einer „KI-Transformation“.
- Wählen Sie einen Prozess, der sich täglich wiederholt, klare Regeln hat und dessen Fehler umkehrbar sind. Das Sortieren eingehender Anfragen ist ein guter erster Kandidat.
- Beschreiben Sie ihn so, wie Sie ihn einem neuen Mitarbeitenden beschreiben würden: welche Informationen eintreffen, welche Entscheidungen getroffen werden, wann man sich an die Führungskraft wendet.
- Legen Sie den Zugriff des Agenten auf das notwendige Minimum fest und bestimmen Sie für jede Aktion eine Freigabestufe.
- Lassen Sie ihn 4 bis 6 Wochen parallel zu einem Menschen laufen: Der Agent bereitet vor, der Mensch prüft. Die Protokolle zeigen die Genauigkeit.
- Erst danach erweitern Sie seine Selbstständigkeit oder gehen zu einem zweiten Prozess über.
Wenn wir den ersten Agenten gemeinsam mit Ihnen entwerfen und einführen sollen, beginnen wir mit einer Prozessbeschreibung und einer Risikobewertung, nicht mit der Plattformwahl. Die Plattform ist die letzte Frage, nicht die erste.
