Intelligente Software, die Prozesse aktiv unterstützt. Wenn Software beginnt mitzudenken.

AI-Agents

AI-Agents sind spezialisierte, KI-gestützte Software-Einheiten, die Aufgaben nicht nur automatisiert ausführen, sondern Kontext verstehen, Entscheidungen vorbereiten und Prozesse aktiv steuern. Sie arbeiten nicht isoliert, sondern eingebettet in strukturierte Workflows und bestehende Systemlandschaften.

Mehr als klassische Automatisierung

Was sind AI-Agents?

Während klassische Automatisierungen festen Regeln folgen, agieren AI-Agents innerhalb definierter Leitplanken eigenständig:

• sie analysieren Informationen
• sie verknüpfen Daten aus verschiedenen Quellen
• sie bewerten Situationen und Kontexte
• sie stoßen Aktionen an oder geben Empfehlungen

Struktur trifft Intelligenz

AI-Agents im Zusammenspiel mit Workflows

AI-Agents entfalten ihren Wert erst im Zusammenspiel mit klaren Workflows:

• Workflows definieren Abläufe, Rollen und Übergaben
• AI-Agents übernehmen Analyse-, Entscheidungs- oder Orchestrierungsaufgaben
• Ergebnisse fließen kontrolliert zurück in den Prozess

So entsteht eine Lösung, die nachvollziehbar, skalierbar und betriebssicher ist.

Praxisnah. Geschäftlich relevant.

Typische Einsatzszenarien für AI-Agents

AI-Agents eignen sich besonders für Aufgaben, bei denen Menschen heute viel Zeit mit Sichten, Bewerten oder Vorbereiten verbringen:

• Vorqualifizierung von Anfragen, Tickets oder Vorgängen
• Analyse und Zusammenführung von Informationen aus mehreren Systemen
• Unterstützung bei Entscheidungsprozessen durch strukturierte Vorschläge
• Automatisierte Vorbereitung von Berichten, Dokumentationen oder Übergaben
• Überwachung von Prozessen inkl. Eskalation bei Abweichungen

Ziel ist Entlastung, nicht Ersatz.

Klare Erwartungen

Was AI-Agents konkret leisten – und was nicht

AI-Agents können

• Muster erkennen und Informationen bewerten
• Vorschläge generieren und priorisieren
• Prozesse aktiv unterstützen und beschleunigen

VS

AI-Agents ersetzen nicht

• Verantwortung
• fachliche Entscheidungshoheit
• menschliches Urteilsvermögen

Sie sind Assistenz- und Steuerungssysteme innerhalb klar definierter Prozesse.

Konzeption von AI-Agents

Jeder AI-Agent wird gezielt konzipiert:

• klar definierte Aufgabe und Rolle
• festgelegte Entscheidungsgrenzen
• bekannte Datenquellen und Systeme
• transparente Ergebnislogik

Ein Agent ist immer Teil eines Gesamtkonzepts, nie eine isolierte Einzelkomponente.

Schrittweise von der Idee zur produktiven Lösung

Vorgehensmodell für AI-Agents

1

Prozess- & Aufgabenanalyse

Identifikation geeigneter Aufgaben innerhalb bestehender Workflows.

2

Agenten-Konzept

Definition von Rolle, Kontext, Entscheidungsraum und Schnittstellen.

3

Proof of Concept

Technischer Durchstich zur Validierung von Machbarkeit, Qualität und Nutzen.

4

Bewertung & Entscheidungsgrundlage

Fachliche, technische und wirtschaftliche Einordnung der Ergebnisse.

5

Integration & Skalierung

Einbettung in bestehende Systeme, Prozesse und Betriebsmodelle.

6

Betrieb & Weiterentwicklung

Monitoring, Feinjustierung und kontinuierliche Verbesserung.

Intelligenz braucht Substanz

Warum ein Proof of Concept entscheidend ist

AI-Agents lassen sich nicht seriös „auf dem Papier“ bewerten.
Ein Proof of Concept schafft:

• technische Sicherheit
• realistische Erwartungen
• belastbare Entscheidungsgrundlagen

Er ist die Voraussetzung für nachhaltige, skalierbare Lösungen.