Was sind KI-Agenten? Wie KI menschliche Arbeit unterstützt, um die Produktivität zu steigern

Haben Sie sich schon einmal ein zusätzliches Paar Hände gewünscht, um Ihre wachsende Arbeitslast zu bewältigen? Mit KI-Agenten wird dieser Wunsch jetzt Wirklichkeit. Sie sind da, um wiederkehrende Aufgaben zu automatisieren, komplexe Probleme zu lösen und Sie bei datenbasierten, intelligenten Entscheidungen zu unterstützen. Da der Markt für KI-Agenten Schätzungen zufolge von 7,84 Milliarden US-Dollar in 2025 auf 52,62 Milliarden US-Dollar bis 2030 wachsen wird und 86 % der C-Level-Entscheidungsträger glauben, dass KI-Agenten in den nächsten zwei bis drei Jahren strategisch wichtig sein werden, wird ihr Einsatz im Arbeitsalltag weiter zunehmen.

In diesem Artikel erfahren Sie, was ein KI-Agent ist, wie er funktioniert und wie er menschliche Fähigkeiten erweitert, wodurch Produktivität und Effizienz gesteigert werden.

Wichtige Erkenntnisse:

• KI-Agenten sind intelligente Softwaresysteme, die ihre Umgebung wahrnehmen, analysieren, planen, Werkzeuge einsetzen und Aufgaben eigenständig mit minimaler menschlicher Aufsicht durchführen, um definierte Ziele zu erreichen.
• Die Grundlage von KI-Agenten ist eine agentische Architektur, die Foundation Models, Speicher, Planungsmodule und Tool-Integrationen kombiniert, um Kontexte zu analysieren und mehrschrittige Aufgaben auszuführen.
• Agenten arbeiten in einem kontinuierlichen Wahrnehmen-Planen-Handeln-Reflektieren-Zyklus, der es ihnen ermöglicht, aus früheren Interaktionen zu lernen und ihre Leistung stetig zu verbessern.
• Die Vorteile von KI-Agenten umfassen erhöhte Produktivität, größere Genauigkeit und Konsistenz, verbesserte KundInnenzufriedenheit, hohe Skalierbarkeit, Kosteneffizienz und datengetriebene Entscheidungsfindung.
• Agentische Plattformen wie Creatio ermöglichen es Unternehmen, KI-Agenten im großen Maßstab bereitzustellen, zu steuern und zu verwalten. Dabei werden CRM, Workflow-Automatisierung und No-Code-Tools kombiniert, um intelligente Automatisierung in Geschäftsprozessen zu beschleunigen.

Was sind KI-Agenten?

KI-Agenten (Künstliche-Intelligenz-Agenten) sind Softwaresysteme, die mit minimaler menschlicher Intervention autonom handeln, indem sie ihre Umgebung wahrnehmen, analysieren, planen, Werkzeuge nutzen und Maßnahmen zur Zielerreichung im Auftrag der NutzerInnen ergreifen.

Sie nutzen Technologien wie Machine Learning, Natural Language Processing und Large Language Models (LLMs), um Daten zu analysieren, Entscheidungen zu treffen und Aufgaben selbstständig auszuführen. Anders als Assistenten oder Chatbots, die festen Regeln folgen oder nur Texte generieren, können KI-Agenten komplexe, mehrstufige Aufgaben durchführen. Wichtig ist, dass KI-Agenten darauf ausgelegt sind, menschliche Fähigkeiten zu erweitern und die Effizienz zu steigern, indem sie gemeinsam mit Menschen arbeiten, statt sie zu ersetzen.

Autonome KI-Agenten arbeiten mit agentischer KI-Technologie, die ihnen ermöglicht, eigenständig zu handeln, indem sie Eingaben erfassen, analysieren, externe Tools einsetzen und Entscheidungen für die Zielerreichung treffen, wie sie von menschlichen NutzerInnen vorgegeben werden. Fortgeschrittene Agenten können außerdem aus früheren Ergebnissen lernen, ihre Leistung verbessern und sich kontinuierlich an neue Bedingungen und NutzerInnenanforderungen anpassen.

Intelligente Agenten unterstützen Nutzende im Arbeitsalltag, indem sie sich wiederholende Aufgaben automatisieren, wichtige Einblicke bereitstellen, komplexe Probleme lösen und nahtlose Interaktionen mit Nutzenden oder anderen Systemen ermöglichen.

Der Stand von KI-Agenten & No-Code

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Schlüsselkomponenten der KI-Agenten-Architektur

Hinter der Agententechnologie steht eine strukturierte Architektur, die es ermöglicht, Eingaben zu erfassen, Aufgaben zu analysieren, darauf basierend zu handeln und sich mit der Zeit zu verbessern. KI-Agenten basieren auf einem koordinierten System von Komponenten, die gemeinsam autonome Funktionen ermöglichen:

• Foundation Model ist ein großes Sprachmodell (LLM), das den Kern eines Agenten bildet und als dessen Denkmaschine oder „Gehirn“ fungiert. Es steuert die Fähigkeit des Agenten natürliche Sprache zu verstehen, den Kontext zu analysieren, mehrstufig zu schlussfolgern und passende Antworten zu generieren.
• Ein Speichermodul stattet Agenten mit Kurz- und Langzeitspeicher aus, damit sie Kontexte behalten, aus Erfahrungen lernen und ihre Leistung optimieren können. Der Kurzzeitspeicher enthält Informationen zu aktuellen Interaktionen und Chathistorien, der Langzeitspeicher hingegen historische Daten und frühere Gespräche. Zum Abrufen relevanter Informationen, Dokumente und Daten nutzen Agenten Vektordatenbanken oder Wissensgraphen.
• Planungsmodul ermöglicht es Agenten, komplexe Ziele in kleinere, besser handhabbare Aufgaben zu zerlegen, Abhängigkeiten zu berücksichtigen und die beste Strategie für die Zielerreichung zu wählen.
• Tool-Integration verbindet den Agenten mit Unternehmenssystemen, APIs und externer Software, sodass er mit seiner Umgebung interagieren und Aufgaben wie das Abrufen von Drittanbietendendaten, das Aktualisieren von Datensätzen, das Auslösen von Workflows, das Senden von Nachrichten und die Steuerung von Hardware durchführen kann.
• Governance & Leitsysteme sichern einen verantwortungsvollen und sicheren Betrieb durch menschliche Überwachung, KI-Kontrollen auf Basis von Richtlinien und Audit Trails.

Wie funktionieren KI-Agenten?

Künstliche-Intelligenz-Agenten arbeiten mit einem kontinuierlichen Wahrnehmen-Planen-Handeln-Reflektieren-Zyklus, der dem menschlichen Informationsverarbeitungsprozess nachempfunden ist. Dadurch können sie ihre Umgebung verstehen, fundierte Entscheidungen treffen und Aufgaben autonom ausführen.

Der Prozess lässt sich in 4 Schlüsselphasen unterteilen:

Wahrnehmen

Im ersten Schritt nimmt der KI-Agent Informationen aus verschiedenen Quellen wahr und versteht sie. Dazu nutzt er Tools wie APIs, Datenbanken, Web Scraping oder direkte Datenfeeds, um sowohl interne als auch externe Datenquellen zu durchsuchen. Ein KI-Agent kann Text, Bilder und Daten verarbeiten und natürliche Sprachbefehle verstehen. Außerdem kann er mit anderen Agenten zusammenarbeiten, Informationen austauschen und so einen umfassenden Überblick für die Zielerreichung gewährleisten.

Planen

Hat er die notwendigen Informationen gesammelt, verwendet der Agent Algorithmen, interne Modelle und Wissensdatenbanken, um einen Plan zu entwickeln. An dieser Stelle kommen Technologien wie Machine Learning (ML), Natural Language Processing (NLP) und Large Language Models (LLMs) zum Einsatz:

• ML-Algorithmen ermöglichen es dem Agenten, Muster zu erkennen, Vorhersagen zu treffen und aus Daten zu lernen.
• NLP ermöglicht KI-Agenten das Verstehen natürlicher Sprache – essenziell für die Interaktion mit Nutzenden, das Verstehen von Anweisungen oder das Interpretieren von Texten.
• LLMs bieten ein fortschrittliches Kontextverständnis, komplexe Problemlösungsfähigkeiten und die Fähigkeit, menschenähnliche Antworten zu generieren.

Mit diesen Algorithmen analysiert der KI-Agent die gesammelten Daten, versteht die definierten Ziele und entwickelt Lösungsansätze. Die KI zerlegt komplexe Probleme in handhabbare Schritte, legt notwendige Maßnahmen und deren Reihenfolge fest und plant, wie etwaige Hindernisse überwunden werden können. Dieser Prozess beinhaltet häufig komplexe Planung, Problemlösung und Risikobewertung.

Handeln

Nun setzt der KI-Agent den Plan um und führt die Aufgaben in korrekter Reihenfolge aus. Welche Schritte im Einzelnen ausgeführt werden, hängt vom jeweiligen Ziel und Kontext ab. So kann der Agent etwa Benachrichtigungen oder E-Mails versenden, Datensätze in Datenbanken aktualisieren oder abrufen oder Echtzeitdatenanalysen für Entscheidungsprozesse durchführen. In komplexeren Szenarien kann das System mehrere Schritte parallel ausführen oder in Multi-Agenten-Systemen arbeiten, um Aufgaben zu erledigen.

Reflektieren

Ein Merkmal fortschrittlicher KI-Agenten ist die Fähigkeit zur Reflexion, zum Lernen und zur Anpassung. Nach Abschluss einer Aufgabe bewertet der Agent die Ergebnisse und sammelt NutzerInnenfeedback, um zu erkennen, ob die Maßnahmen erfolgreich waren oder was gegebenenfalls verbessert werden muss.

Um die zukünftige Leistung zu verbessern, aktualisiert der KI-Agent seine internen Modelle und Datenbestände, unterstützt wirksame Strategien und verändert weniger erfolgreiche. Dieser Feedback-Loop, oft mithilfe von Techniken wie Reinforcement Learning, versetzt den Agenten in die Lage, bessere Entscheidungen zu treffen und im Laufe der Zeit an Genauigkeit sowie Wirksamkeit zu gewinnen.

Auch wenn intelligente Agenten für den autonomen Einsatz entwickelt wurden, bleibt menschliche Überwachung notwendig, um sicherzustellen, dass die Agenten wie gewünscht agieren. Der Human-in-the-Loop (HITL)-Ansatz sieht Eingreifen des Menschen in verschiedenen Phasen vor und ermöglicht es, Entscheidungen oder Maßnahmen der Agenten zu prüfen, anzupassen und zu steuern.

Menschliche Eingriffe sind wichtig, um die Leistung der Agenten zu verbessern, mögliche Verzerrungen zu beheben und die Ausrichtung auf Unternehmensziele sicherzustellen. HITL ist besonders in Branchen wichtig, in denen KI-Ergebnisse reale Folgen haben, etwa im Gesundheitswesen oder im Finanzdienstleistungsbereich. Das Collaborative-Modell von Human-in-the-Loop unterstreicht, dass KI-Agenten leistungsstarke Werkzeuge sind, mit denen Menschen ihre Fähigkeiten erweitern können, der Mensch aber auch künftig für Urteilsvermögen und emotionale Intelligenz unerlässlich bleibt.

KI-Agenten-Typen

KI-Agenten lassen sich auf verschiedene Weise klassifizieren – nach Entscheidungslogik, Speicherfähigkeit, Autonomiegrad und Kollaborationsstruktur. Diese grundlegenden Unterschiede bestimmen das Verhalten der Agenten und, welche Aufgaben sie im Unternehmensumfeld übernehmen können.

Im Folgenden finden Sie die gängigsten Typen von KI-Agenten, sortiert vom einfachsten bis zum fortschrittlichsten:

1. Einfache Reflex-Agenten

• Funktionsweise – Das sind die einfachsten KI-Agenten, die dazu dienen, klar definierte, simple Aufgaben zu erledigen. Sie arbeiten mit festgelegten Regeln und führen vorprogrammierte Aktionen aus, sobald eine bestimmte Bedingung eintritt. Sie berücksichtigen ausschließlich den aktuellen Zustand der Umgebung; sie verfügen über kein Gedächtnis für vergangene Erfahrungen und beachten keine zukünftigen Konsequenzen. Dadurch sind sie nicht in der Lage, ihre eigene Leistung zu bewerten oder sich an unerwartete Situationen anzupassen, die über vordefinierte Szenarien hinausgehen.
• Unterstützung für Menschen – Einfache Reflex-Agenten eignen sich besonders für die Automatisierung stark repetitiver Aufgaben in vorhersehbaren Umgebungen. So werden Menschen von administrativen Arbeiten und einfachen Entscheidungen entlastet.
• Beispiel – Sobald ein neuer Kontakt einer Marketingliste hinzugefügt wird, versendet ein KI-Agent eine "Willkommens"-E-Mail.

2. Modellbasierte Reflex-Agenten

• Funktionsweise – Im Unterschied zu einfachen Reflex-Agenten nutzen modellbasierte Agenten sowohl die aktuelle Wahrnehmung als auch ihren Speicher, um ein internes Modell der Umwelt zu erstellen, das die Entscheidungsfindung unterstützt. Dieses Modell repräsentiert den aktuellen Zustand der Welt und deren Entwicklung, sodass der Agent bei Entscheidungen frühere Ereignisse sowie wahrscheinliche Folgen einbeziehen kann. Das KI-Modell wird aktualisiert, sobald neue Informationen verfügbar sind.
• Unterstützung für Menschen – Modellbasierte Reflex-Agenten unterstützen auch bei komplexeren Aufgaben, da sie sich an dynamische Umgebungen anpassen und so bessere Entscheidungen treffen können.
• Beispiel - Ein KI-Agent verfolgt Lagerbestände, prognostiziert Bedarf und löst automatisch Nachbestellungen aus.

3. Zielbasierte Agenten

• Funktionsweise – Diese Agenten sind darauf ausgelegt, konkrete Ziele zu erreichen. Im Gegensatz zu Reflex-Agenten, die auf Reize reagieren, prüfen zielbasierte Agenten verschiedene Möglichkeiten und wählen den besten Weg zum angestrebten Ziel.
• Unterstützung für Menschen – Zielbasierte Agenten sind hilfreich, wenn das gewünschte Ergebnis bekannt ist. Sie benötigen keine detaillierten Anweisungen oder vordefinierten Regeln, um eine Aufgabe zu erledigen.
• Beispiel - Ein KI-Agent steuert den Rechnungsprozess, indem er prüft, ob alle erforderlichen Daten und Freigaben vorliegen, bevor er die Rechnung als genehmigt markiert.

4. Nutzwertorientierte Agenten

• Funktionsweise – Die am weitesten entwickelten rationalen Agenten gehen über das reine Erreichen eines Ziels hinaus. Sie bewerten mögliche Handlungsoptionen nicht nur danach, ob ein Ziel erreicht wird, sondern wie gut sie es erreichen; sie berücksichtigen z. B. Effizienz, Kosten, Risiken usw. Sie wählen die Maßnahme, die das beste Ergebnis erzielt.
• Unterstützung für Menschen – Nutzwertorientierte Agenten helfen bei komplexen Entscheidungsprozessen, beziehen verschiedene Faktoren ein und empfehlen Maßnahmen zur Maximierung der gewünschten Zielerreichung.
• Beispiel – Ein KI-Agent leitet eingehende Support-Tickets intelligent unter Berücksichtigung der KundInnenbeschwerde, der Erfahrung der MitarbeiterIn, aktueller Warteschlangenlängen und der Dringlichkeit weiter und optimiert so sowohl die KundInnenzufriedenheit als auch die Auslastung der Mitarbeitenden.

5. Lernfähige Agenten

• Funktionsweise – Lernfähige Agenten verbessern sich kontinuierlich, indem sie vergangene Erfahrungen und externes Feedback analysieren. Sie verfügen in der Regel über einen Lernmechanismus zur Verhaltensanpassung, einen 'Kritiker', der die Leistung bewertet, sowie einen 'Problemgenerator', der neue Aktionen vorschlägt.
• Unterstützung für Menschen – Lernfähige Agenten passen sich verändernden Bedingungen und NutzerInnenverhalten an, ohne umprogrammiert werden zu müssen. Sie helfen dabei, Geschäftsprozesse zu optimieren, indem sie ihre Ausführung kontinuierlich verbessern und manuelle Anpassungen reduzieren.
• Beispiel – Dieser KI Agent lernt laufend, welche Leads-Aktionen (besuchte Webseiten, Öffnungsraten von E-Mails usw.) am stärksten auf erfolgreiche Abschlüsse hindeuten, und passt das Lead-Scoring-Modell automatisch an.

6. Hierarchische Agenten

• Funktionsweise – Diese fortschrittlichen KI-Agenten bestehen aus mehreren Ebenen. Ein übergeordneter Agent interpretiert das NutzerInnenziel, zerlegt es in Teilaufgaben und weist diese zur Ausführung Agenten in unteren Ebenen zu.
• Unterstützung für Menschen – Hierarchische Agenten automatisieren komplexe Aufgaben und steuern groß angelegte Geschäftsprozesse, die zahlreiche Schritte umfassen.
• Beispiel – Eine Gruppe von KI-Agenten betreut den gesamten KundInnenlebenszyklus. Der Top-Level-Agent überwacht den gesamten Prozess, während andere KI-Agenten sich um Akquise, Onboarding, Bindung und Rückgewinnung kümmern.

7. Multi-Agenten-Systeme

• Funktionsweise – Mehrere KI-Agenten bilden agentische KI-Systeme, um Aufgaben gemeinsam zu erledigen und gemeinsame Ziele zu erreichen. Jeder Agent hat eine spezialisierte Rolle und kann kommunizieren, koordinieren, Daten austauschen und Aufgaben dynamisch weiterleiten. Ein Orchestrator-Agent steuert den Prozess und koordiniert Spezialagenten, um komplexe Aufgaben effektiv durchzuführen.
• Unterstützung für Menschen – Multi-Agenten-Systeme ermöglichen Unternehmen die Automatisierung und Steuerung komplexer, abteilungsübergreifender Geschäftsprozesse. Durch die Aufgabenverteilung auf verschiedene Agenten steigern sie Effizienz und Anpassungsfähigkeit, insbesondere bei branchenübergreifenden Workflows.
• Beispiel – Ein Netzwerk von KI-Agenten unterstützt den KundInnenservice. Ein Agent bearbeitet KundInnenanfragen, ein anderer ruft relevante Wissensdatenbankinhalte ab und ein dritter aktualisiert CRM-Datensätze.

Vorteile von KI-Agenten

Durch die Integration von KI-Agenten in Geschäftsprozesse lassen sich zahlreiche Vorteile erzielen, von höherer Produktivität bis hin zu smarter Entscheidungsfindung.

Dies sind die wichtigsten Vorteile von KI-Agenten:

• Höhere Effizienz und Produktivität – KI-Agenten automatisieren wiederkehrende und zeitintensive Aufgaben, die normalerweise viel Mitarbeitendenzeit binden. Aufgaben wie Dateneingabe, Routineanfragen, Leadzuweisungen oder Standardberichterstellung werden von KI-Agenten übernommen, sodass sich Menschen auf strategische, kreative und komplexe Aufgaben konzentrieren können.
• Gesteigerte Genauigkeit und Konsistenz bei Aufgaben – KI-Agenten führen Anweisungen präzise aus und wenden Regeln durchgängig an. Sie tragen dazu bei, manuelle Fehler bei Dateneingaben, Transaktionen und Routineentscheidungen zu vermeiden. Zwar sind auch KI-Agenten nicht unfehlbar, doch steigern sie die Gesamtgenauigkeit und Zuverlässigkeit bei sich wiederholenden Aufgaben deutlich.
• Skalierbarkeit und 24/7-Verfügbarkeit – KI-Agenten benötigen keine Pausen zum Essen oder Schlafen und sind rund um die Uhr einsatzbereit. So können Unternehmen ihr Geschäft skalieren und mehr Anfragen ohne zusätzliches Personal bearbeiten. Mit autonomen Agenten lassen sich unterbrechungsfreie, hochwertige Services und Support bieten – auch außerhalb der Geschäftszeiten. Laut Gartner werden KI-Agenten bis 2028 in 20 % aller KäuferInneninteraktionen zum Einsatz kommen.
• Kostenoptimierung – Durch die Automatisierung, Effizienzsteigerung und Fehlerreduktion sparen Unternehmen mit KI-Agenten erhebliche Kosten. Dazu zählen geringere Personalkosten, weniger teure Fehler und optimierte Ressourcennutzung.
• Bessere Datenanalyse und verwertbare Einblicke – intelligente Agenten verarbeiten und analysieren enorme Datenmengen wesentlich schneller als herkömmliche Systeme oder menschliche AnalytikerInnen. Dadurch erkennen sie Muster und Trends, liefern verwertbare Einblicke und ermöglichen es Unternehmen, fundierte Entscheidungen über Planung, Prognosen und Problemlösung zu treffen.
• Mehr Compliance und Prüfbereitschaft – Indem sie vorgegebene Workflows und Regeln präzise einhalten, unterstützen KI-Agenten die konsequente Umsetzung regulatorischer Vorgaben. Sie erstellen auch nachvollziehbare Logdateien und Audit Trails, wodurch Organisationen die Einhaltung von Vorschriften belegen können.
• Geringeres operationelles Risiko – Durch Standardisierung, Automatisierung und kontinuierliche Überwachung sinken Fehler, Prozessabweichungen und Verzögerungen – insbesondere bei kritischen Prozessen wie Zahlungen, Freigaben oder Onboarding.
• Bessere KundInnenerlebnisse – KI-Agenten können Servicemitarbeitende unterstützen, indem sie sofort auf Standardanfragen antworten und komplexe Anliegen mit vollem Kontext an den passenden Menschen weiterleiten. Dadurch können Support-Teams Anliegen schneller lösen, Interaktionen personalisieren und das KundInnenerlebnis verbessern.
• Zufriedenere Mitarbeitende – Indem sie zeitraubende, monotone Aufgaben übernehmen, ermöglichen KI-Agenten Mitarbeitenden, mehr Zeit in KundInnenbeziehungen, Innovation und Strategie zu investieren und steigern so die Arbeitszufriedenheit.

Praxisbeispiele für den Einsatz von KI-Agenten

KI-Agenten sind längst in vielen digitalen Bereichen aktiv und steigern Effizienz, NutzerInnenerlebnis und Entscheidungsqualität – oft unsichtbar im Hintergrund. Laut Creatios „The State of AI agents & No-Code“-Report, werden über 40 % der KI-Agenten in umsatznahen Abteilungen eingesetzt, darunter Vertrieb (14%), Marketing (13%), Service (12%) und Customer Success (7%). Dieser Trend unterstreicht die wachsende Bedeutung von KI-Agenten für Transformation und Wettbewerbsvorteile.

Nachfolgend einige Beispiele, wie Sie KI-Agenten in Ihrem Unternehmen nutzen können:

Intelligente Lead-Bewertung und -Weiterleitung

Ein KI Agent überwacht eingehende Leads sämtlicher Kanäle – von Website über soziale Medien bis hin zu digitalen Events wie Webinaren und Produkteinführungen. Er analysiert die Daten potenzieller KundInnen (Unternehmensgröße, Branche, Website-Verhalten, frühere Interaktionen) anhand definierter Idealprofile und weist einen Qualifikationsscore zu. Basierend darauf leitet der Agent aussichtsreiche Leads automatisch an den passenden Vertrieb weiter, stellt eine Übersicht mit wichtigen Informationen bereit und empfiehlt die beste nächste Aktion zur schnelleren Abschlussgewinnung.

Automatisierung im KundInnenservice

KI-Agenten können als intelligente Chatbots oder virtuelle Assistenten eingesetzt werden, um eingehende KundInnenanfragen zu bearbeiten. Diese Agenten können häufig gestellte Fragen beantworten, einfache Probleme lösen und einfache Aufgaben für KundInnen übernehmen, z. B. den Bestellstatus prüfen oder ein Rücksendeformular ausfüllen. Durch die Einbindung von KI-Agenten im KundInnenservice können Unternehmen Reaktionszeiten verbessern und die KundInnenzufriedenheit steigern.

Automatisierung und Optimierung von Marketingkampagnen

KI-Agent in Marketingplattformen können Zielgruppen automatisch segmentieren, Inhalte auf KundInnenbedürfnisse personalisieren und mehrstufige E-Mail-Kampagnen auf Basis des NutzerInnenverhaltens auslösen. Ein autonomer Agent kann beispielsweise nach der Registrierung zu einem Webinar eine Serie von Folge-E-Mails versenden oder das Werbebudget je nach Kampagnenleistung anpassen.

Ein KI-Agent kann zudem Konversionsraten maximieren, indem er in Echtzeit Leistungskennzahlen wie Öffnungs- und Klickraten analysiert. Um die Ergebnisse zu verbessern, optimiert der Agent eigenständig einzelne Kampagnenbestandteile wie etwa Betreffzeilen oder Anzeigenmotive und führt A/B-Tests für die effektivste Variante durch.

Intelligente Terminplanung

KI-Agenten können KundInnentermine koordinieren und dabei mehrere Kalender, Präferenzen und Zeitzonen berücksichtigen. Sie finden passende Zeitfenster, versenden automatisch Einladungen, aktualisieren Kalender und koordinieren Terminverschiebungen bei Bedarf. Darüber hinaus können KI-Agenten CRM (Customer-Relationship-Management-System)-Einträge mit Termindetails und Ergebnissen aktualisieren und eine aussagekräftige Zusammenfassung bereitstellen.

Dynamische Produktempfehlungen

E-Commerce-Unternehmen können autonome KI-Agenten nutzen, um automatisch personalisierte Produktempfehlungen auf Basis der Warenkörbe, des Websiteverhaltens und der Online-Aktivitäten einzelner KundInnen zu erstellen und bereitzustellen. Darüber hinaus sammeln KI-Agent fortlaufend neue Daten und aktualisieren ihre Empfehlungen in Echtzeit, damit diese den aktuellen Bedürfnissen und Präferenzen der KundInnen entsprechen.

Vertriebsmitarbeitende können durch Einblicke der KI-Agenten Verkaufsangebote personalisieren und individuelle Cross- bzw. Upselling-Empfehlungen zur Steigerung des Auftragswerts geben.

Wissensabruf

Braucht eine VertriebsmitarbeiterIn oder KundInnenservicemitarbeiterIn während eines Gesprächs schnell Produktinfos, KundInnen- oder Vertragsdaten, kann ein KI-Agent diese Informationen direkt bereitstellen. Dank Integration in CRM und Wissensdatenbank greifen KI-Agenten sofort auf nötige Infos zu, erstellen Zusammenfassungen und schlagen sogar die beste Antwort vor – quasi als Echtzeitassistenz.

Branchenspezifische KI-Agenten

Laut Markets and Markets wird der Markt für branchenspezifische KI-Agenten in den nächsten 5 Jahren voraussichtlich um über 35 % wachsen. Das umfasst Agenten für spezielle Aufgaben im Gesundheitswesen, Finanzwesen, in der Fertigung und im Rechtsbereich, die tief in branchenspezifische Software und Workflows eingebunden sind.

Im Folgenden sehen Sie einige Aufgabenbeispiele für branchenspezifische Agenten:

• Gesundheitswesen – KI-Agenten unterstützen Fachkräfte durch automatische Terminvereinbarung, Aktualisierung medizinischer Akten und Bearbeitung von Versicherungsanträgen.
• Finanzen – Finanzdienstleistende können Finanz-KI-Agenten für Betrugserkennung, Kreditbewertungen und Complianceprüfungen einsetzen.
• Fertigung – KI-Agenten überwachen Anlagenleistung, steuern Bestände und optimieren Lieferketten.

Herausforderungen beim Einsatz von KI-Agenten

So groß das Potenzial von KI-Agenten für die Transformation von Geschäftsprozessen ist, so herausfordernd ist deren Einführung und dauerhafte Pflege.

Bei der Frage nach Hürden für die breitere Einführung von KI-Agenten nennen mehr als 50 % der Geschäfts- und IT-Entscheidenden Datenqualität und Systemintegration, 43 % regulatorische, Sicherheits- oder rechtliche Bedenken und 26 % Änderungsmanagement.

Die häufigsten Herausforderungen beim Einsatz von KI-Agenten sind:

• Zugang zu hochwertigen Daten: KI-Agenten sind nur so gut wie die Daten, auf die sie zurückgreifen. Unvollständige, veraltete oder verzerrte Datensätze führen zu ungenauen Ergebnissen, Fehlern und mangelhaften Entscheidungen. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre Agenten auf vollständige, relevante und hochwertige Daten zugreifen können, um zuverlässig zu arbeiten.
• Komplexität bei Implementierung und Integration: Die Einführung von Agenten erfordert oft spezielles Know-how zu ML und KI-Systemdesign. Die Anpassung von Agenten an individuelle Geschäftsanforderungen und die Integration in Altsysteme, CRMs und Tools gestaltet sich mitunter schwierig. Eine Lösung ist die Auswahl einer AnbieterIn wie Creatio, die KI-Agenten nativ integriert und so die Wertschöpfungszeit verkürzt.
• Ethische Bedenken und Verzerrungen: KI-Agenten lernen ausschließlich aus bereitgestellten Daten. Beinhalten diese Daten gesellschaftliche oder historische Vorurteile, kann es zu unbeabsichtigten oder verstärkten Verzerrungen in Entscheidungen kommen (z. B. diskriminierende Kreditvergabe, fehlerhafte Personalauswahl). Zur Minimierung solcher Risiken sollten Unternehmen strenge Governance-Richtlinien und verantwortungsvolle KI-Prinzipien in Entwicklung und Kontrolle etablieren.
• Mangelnde Transparenz (Black-Box-Problem): Viele moderne KI-Modelle, besonders Deep-Learning-Algorithmen, wirken als „Black Box“ – der Entscheidungsweg bleibt undurchsichtig. Diese Intransparenz kann das Vertrauen untergraben und Compliance-Risiken besonders in regulierten Bereichen verursachen. Um dieses Problem zu lösen, sollten Unternehmen die auf dem Markt verfügbaren KI-Agenten vorsichtig bewerten und die Lösung mit der größtmöglichen Transparenz wählen.
• Sicherheits- und Datenschutzrisiken: Da KI-Agenten große Mengen sensibler Unternehmens- und KundInnendaten verarbeiten, werden sie potenzielle Ziele für Cyber-Bedrohungen. Um sensible Informationen zu schützen und das Vertrauen der KundInnen zu bewahren, sollten Unternehmen eine AnbieterIn von KI-Agenten wählen, die robuste Sicherheitsmaßnahmen wie Datenverschlüsselung, sichere Zugriffskontrollen und die Einhaltung strenger Datenschutzverordnungen (z. B. DSGVO, CCPA) bietet.

Creatios KI-Agenten – Menschliche Fähigkeiten mit rollenbasierten Agenten erweitern

Creatio ist eine agentische CRM- & Workflow-Plattform mit No-Code und KI im Kern, die leistungsstarke KI-Agenten und autonome Bankwesen-Agenten bereitstellt, welche Organisationen bei der Automatisierung von Prozessen, der Verbesserung der KundInnenerlebnisse und der Steigerung der betrieblichen Effizienz unterstützen.

Die agentische Plattform von Creatio ermöglicht es Organisationen, spezialisierte KI-Agenten bereitzustellen, die vielfältige Geschäftsbereiche unterstützen, z. B. KundInnenservice, Vertrieb, Marketing und betriebliche Workflows. Diese Agenten können Daten analysieren, Aufgaben koordinieren, mit NutzerInnen kommunizieren und Aktionen ausführen – über CRM und Unternehmenssysteme – und so komplexe Workflows automatisieren.

KI-Agenten automatisieren Routineaufgaben und empfehlen in Echtzeit nächste Schritte, damit Nutzende mehr Zeit für KundInnen und strategische Aufgaben haben. Sie liefern selbstständig kontextbezogene Einblicke und unterstützen direkt bei der Priorisierung und Bearbeitung täglicher Aufgaben. Zusätzlich sind KI-Agenten direkt in die bereits genutzten Produktivitätstools, wie MS Outlook und Teams, eingebettet und stellen so wichtige Informationen bereit, um die Produktivität zu steigern.

Creatios rollenbasierte KI-Agenten sind für spezifische Aufgaben im Vertrieb, Marketing und KundInnenservice entwickelt:

• Vertriebsteams nutzen Vertriebs-Agenten, um die Vorbereitung zu automatisieren, die Ansprache zu personalisieren und Abschlüsse schneller zu erreichen – mit Tools, die Bedürfnisse antizipieren, präzise Prognosen liefern und nächste Schritte vorschlagen. Sie können zudem rollenbasierte KI-Agenten einsetzen, um Konten mit DrittanbieterInnendaten anzureichern, Angebote zu automatisieren und Genehmigungen, Dokumentationen sowie Auftragsabwicklung zu beschleunigen.
• Marketing-Teams profitieren von Marketing Agenten, um Content-Erstellung und Kampagnenumsetzung zu skalieren. Rollenbasierte Agenten für Marketers segmentieren Zielgruppen, steuern und koordinieren Omnichannel-Kampagnen, personalisieren Inhalte und überwachen sowie verbessern kontinuierlich die Leistung der Kampagnen.
• Serviceteams mit Service Agenten erreichen durch KI schnellere und präzisere Lösungen, indem sie Vorgänge erstellen, priorisieren, zusammenfassen, Einblicke gewinnen, Maßnahmen vorschlagen und die Kommunikation kanalübergreifend koordinieren.

Für Finanzinstitute bietet Creatio autonome Bankwesen-Agenten an, die bankwesenspezifische Kernprozesse automatisieren, indem sie Daten analysieren, Workflows steuern und Aufgaben systemübergreifend koordinieren – bei minimalem manuellen Aufwand. Diese Agenten konzentrieren sich auf Umsatzsteigerung und operative Exzellenz:

• Umsatzgenerierende Agenten umfassen Empfehlungs-, Verlängerungs- und Bindungs-Agenten, die neues Geschäft generieren und bestehende KundInnen binden
• Operational-Excellence-Agenten übernehmen das KundInnen-Onboarding, die Kreditvorbereitung und Kreditbearbeitung und senken so die Betriebskosten und verbessern das KundInnenerlebnis

Darüber hinaus können Geschäftsanwendende neue Agenten erstellen, indem sie Skills, Workflows und Wissen mit dem No-Code-Agenten-Builder visuell zusammenstellen – ohne technisches Know-how. Diese Innovation vereint No-Code mit KI und ermöglicht es nicht-technischem Personal, KI-Agenten gezielt nach ihren Anforderungen zu gestalten.

Hinter den KI-Agenten von Creatio steht Creatio.ai, eine leistungsstarke KI-Architektur mit modernsten Funktionen. Creatio.ai vereint alle relevanten KI-Methoden: prädiktive, agentische und generative KI – für weniger betriebliche Ineffizienzen, bessere Entscheidungen und umfangreiche Produktivitätssteigerung.

Zu den wichtigsten Funktionen von Creatio.ai zählen:

• KI-native Architektur bündelt sämtliche relevante KI-Methoden in einer durchgängigen und simplen Architektur, die eine nahtlose Integration und Orchestrierung intelligenter Automatisierung unternehmensweit ermöglicht.
• Rollenbasierte Agenten sind an spezifische Geschäftsprozesse angepasst und sorgen für Kontexttreue, klare Verantwortlichkeiten und Prozessintegration.
• Autonome Bankwesen-Agenten unterstützen Finanzinstitute mit intelligenter Automatisierung, um Umsätze zu steigern, die Betriebskosten zu senken und personalisierte Bankdienstleistungen im großen Maßstab bereitzustellen.
• Eingebettete Agenten stehen direkt in täglich genutzten Produktivitätstools wie Outlook, Teams, Zoom und Kalendern zur Verfügung, sodass NutzerInnen KI-Funktionen ohne Systemwechsel nutzen können.
• KI Command Center ermöglicht eine zentrale, sichere Verwaltung aller KI-Agenten auf einen Blick.
• No-Code-Agenten-Builder ermöglicht es auch nicht-technischen AnwenderInnen, neue KI-Agenten ohne Programmierkenntnisse zu erstellen und bereitzustellen
• KI-Trust-&-Governance-Framework gewährleistet sichere, rechtskonforme und transparente KI-Nutzung durch Human-in-the-Loop, Überwachung und Richtliniendurchsetzung.

Creatio.ai ist sicher, transparent und folgt verantwortungsvollen Standards. Die Plattform bietet Datenschutz- und Sicherheitsfunktionen auf Enterprise-Grade-Niveau, die höchste Anforderungen an Datenschutz und Compliance erfüllen. Durch den Human-in-the-Loop-Ansatz stellt Creatio.ai sicher, dass KI-Entscheidungen stets von menschlicher Aufsicht begleitet werden, was Verantwortung und Vertrauen stärkt.

Creatio KI-Agenten

Steigern Sie Produktivität und Geschäftserfolg mit den KI-Agenten von Creatio

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Was unterscheidet Creatio von anderen Anbietenden am Markt?

Viele Anbietende positionieren ihre KI-Agenten als Arbeitsersatz und suggerieren, sie könnten menschliche Mitarbeitende verdrängen. Im Gegensatz dazu verfolgt Creatio einen grundlegend anderen Ansatz, der KI-Agenten als digitale Teammitglieder betrachtet, die darauf ausgerichtet sind, menschliche Intelligenz zu ergänzen und nicht zu ersetzen.

Bei Creatio sind wir davon überzeugt, dass das volle Potenzial von KI in der Zusammenarbeit liegt. Unsere KI-Agenten arbeiten Seite an Seite mit Teams und einzelnen Personen, automatisieren Routinetätigkeiten, liefern intelligente Empfehlungen und ermöglichen schnellere und fundierte Entscheidungen. Diese menschenzentrierte Philosophie fördert Vertrauen, Transparenz und eine breite Nutzung. So wird sichergestellt, dass Nutzende sich gestärkt fühlen, nicht verdrängt werden und stärker mit KI-gestützten Tools interagieren.

Creatios Ansatz liefert nachweisbare Ergebnisse: Die agentische Plattform ermöglicht messbare Geschäftserfolge über verschiedene Branchen hinweg. Unabhängige Forschung im öffentlichen Sektor zeigt, dass Behörden, die Creatio nutzen, Projekte um 88 % schneller umsetzen und die Produktivität um 41 % steigern können – dank KI-basierter Dokumentenprüfung und automatisierter Governance-Workflows. Zusätzlich ergab die Fallstudie im Finanzdienstleistungsbereich, dass Finanzinstitute neue Workflows bis zu 70 % schneller einführen und die Kosten für das Anwendungsmanagement im ersten Jahr um rund 30 % senken können.

Im Gegensatz zu vielen anderen Anbietenden, die KI als teures Zusatzmodul betrachten, sind bei Creatio diese Innovationen im Kern enthalten: keine zusätzlichen Lizenzen, keine versteckten Gebühren und keine Integrationsprobleme. Dieser Ansatz stellt sicher, dass jede Organisation eine umfassende KI-Einführung in allen Teams realisieren kann, ohne Barrieren oder Komplexität. 

While others are still offering fragmented AI products and complex pricing models, we’ve taken a different path. We offer one platform, one experience, and one clear route to accelerated AI adoption and realizing real business value. 

Burley Kawasaki

Global VP of Product Marketing and Strategy, Creatio

In einem Markt, in dem andere Anbietende Automatisierung auf Kosten menschlicher Rollen versprechen, bietet Creatio verantwortungsvolle Innovation, die Effizienz steigert, Kreativität unterstützt und menschliche Expertise wertschätzt.

Zusammenfassung

Im Gegensatz zu herkömmlichen Automatisierungstools oder Chatbots können moderne KI-Agenten Zusammenhänge analysieren, auf externe Systeme zugreifen, Aufgaben ausführen und ihre Leistung durch Speicher und Lernen fortlaufend verbessern. Organisationen setzen vermehrt unterschiedliche KI-Lösungen ein – von einfachen Task-Agenten bis zu kollaborativen Multi-Agent-Systemen –, um Frontend-Prozesse zu automatisieren, KundInnenerlebnisse zu verbessern und die operative Effizienz zu steigern.

Agentische Plattformen wie Creatio machen es einfach, KI-Agenten in großem Umfang mithilfe von natürlicher Sprache und visuellen Komponenten zu entwerfen, bereitzustellen und zu verwalten. Mit integrierter Governance, Schnittstellen und Orchestrierungsfunktionen können Unternehmen KI-Agenten sicher einführen und nachweisbare Ergebnisse in Vertrieb, Service, Marketing und Betrieb erzielen.