AI-Agent oder Agentic AI kurz erklärt
Ein AI-Agent ist eine digitale Einheit, die selbstständig Aufgaben erledigt. Während klassische Software meist feste Regeln ausführt, verfolgt ein AI-Agent ein Ziel, analysiert die aktuelle Situation und wählt eigenständig die passenden Schritte.
Er nutzt dafür Modelle, die Text verstehen und generieren können, greift auf Daten im System oder in externen Quellen zu und verbindet sich bei Bedarf mit Tools wie E-Mail, Ticketsystemen oder Datenbanken.
Ein Agent kann durch feste zeitliche Auslöser, eingehende Nachrichten oder Nutzeraktionen gestartet werden und arbeitet dann ohne weitere Anweisungen weiter.
Der wichtigste Unterschied zur bisherigen Automatisierung liegt darin, dass ein Agent flexibel reagieren kann. Er folgt nicht nur einem starren programmatischen Ablauf, sondern bewertet Zwischenschritte, korrigiert sich selbst, holt zusätzliche Informationen ein und passt seinen Plan an. Dadurch wirkt er eher wie ein digitaler Assistent, der versteht, was getan werden muss, statt nur eine Liste von Befehlen abzuarbeiten.
Und genau durch den Einsatz von AI, z.B. in Form eines LLM, wird dieser Assistent erst wirklich intelligent – er kann Entscheidungen selbst treffen, statt nur vorher definierte Regeln auszuführen.
Elemente im Bild erklärt:
- Human Control: Der Mensch steuert, setzt Ziele und überwacht
- Selbstständiges handeln: Der Agent erledigt Schritte alleine, basierend auf Ziel, Kontext und Regeln
- Aufgaben delegieren: Menschen übergeben Aufgaben an den Agenten
- Tools: Werkzeuge, Funktionen und Aktionen, die der Agent aktiv nutzt, z.B. APIs oder Skripte
- Memory: Der Agent speichert Informationen aus der laufenden Interaktion
- Reaktive Aktionen: Der Agent reagiert auf Ereignisse (z.B. neues Ticket im Support-Tool) und passt sein Verhalten an
- Environment: Die Umgebung, aus welcher der Agent Informationen bezieht (Dateien, E-Mails, Datenbanken, Websites, API-Endpunkte, CRM, Ticketing-System, Projekttools)
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Wie sich AI-Agenten von Chatbots unterscheiden
AI-Chatbots beantworten Fragen. Sie sind dialogorientiert und liefern Informationen. Ein Chatbot sagt Ihnen beispielsweise, wann der nächste Sprint Review stattfindet oder wo Sie ein bestimmtes Dokument finden.
Ein AI-Agent hingegen handelt. Wenn Sie ihn bitten, die Agenda für den Sprint Review vorzubereiten, holt er die letzten Meeting-Notizen, sucht offene Punkte, formuliert einen Entwurf und legt die Datei im richtigen Ordner ab. Während ein Chatbot also eine Antwort liefert, setzt ein AI-Agent Schritte um, arbeitet mit Tools, plant und fasst nach, wenn ihm noch Informationen fehlen.
Dabei spielt der Agent eine zentrale Rolle in der gesamten Architektur: Er bildet die zentrale Schicht, die Nutzeranfragen entgegennimmt, sie interpretiert und mit Datenquellen, Tools und dem Sprachmodell verbindet. Der Agent koordiniert diese Elemente und macht daraus einen handlungsfähigen Ablauf.
Dadurch entsteht ein intelligentes Zusammenspiel, das weit über reine Textgenerierung hinausgeht – der Agent wird zum Bindeglied, das aus einem Sprachmodell ein handlungsfähiges System macht.
Typische Einsatzfelder von AI-Agents im Alltag
In Projekten und im Betrieb lassen sich viele Routineaufgaben an AI-Agenten übergeben. Sie sammeln Informationen aus verschiedenen Systemen, bereiten Daten auf, erstellen Berichte oder Dokumente und strukturieren Inhalte, die bisher manuell sortiert wurden.
Auch bei Support-Aufgaben können sie entlasten, indem sie unstrukturierte E-Mails in klare Ticketentwürfe verwandeln oder fehlende Angaben nachschlagen. In Projekten unterstützen sie beim Erstellen von Artefakten, beim Qualitätscheck von Texten oder beim Zusammenfassen von Meetings.
Diese Beispiele zeigen, dass es nicht darum geht, komplette Prozesse zu automatisieren. Vielmehr nehmen Agenten die wiederkehrenden, zeitfressenden Schritte ab, die heute viele Teams bremsen.
Warum AI-Agenten gerade jetzt relevant sind
Die Modelle, auf denen AI-Agenten basieren, haben in den letzten zwei Jahren enorme Fortschritte gemacht. Sie verstehen komplexe Zusammenhänge, können Texte in hoher Qualität generieren und Entscheidungen treffen, die früher menschliche Vorbereitung brauchten. Gleichzeitig lassen sich heute fast alle gängigen Tools über APIs oder Integrationen anbinden. Dadurch können Agenten dort arbeiten, wo die Daten bereits liegen – ohne neue Plattformen aufzubauen.
Hinzu kommt, dass Organisationen immer stärker unter Effizienz- und Qualitätsdruck stehen. AI-Agenten schliessen genau die Lücke zwischen steigenden Anforderungen und knappen Ressourcen.
Welcher Nutzen für Organisationen entsteht
AI-Agenten schaffen spürbare Entlastung. Teams gewinnen Zeit, weil repetitive Arbeiten wegfallen oder nur noch minimal betreut werden müssen. Gleichzeitig steigt die Qualität, da Agenten systematisch und rund um die Uhr prüfen, ergänzen und strukturieren. Prozesse werden konsistenter, Daten vollständiger und Projektdokumente sowie Arbeitsergebnisse sauberer gepflegt.
Das Ergebnis ist eine fokussiertere Arbeitsweise, in der Projektleiter und Fachanwender sich auf die Entscheidungen und Abstimmungen konzentrieren können, statt sich im Kleinkram zu verlieren.
Was Unternehmen beachten sollten
Damit AI-Agenten sinnvoll eingesetzt werden, braucht es einen klaren Rahmen.
Sicherheit und Governance spielen eine grosse Rolle, besonders wenn Agenten Zugriff auf produktive Systeme haben. Prozesse müssen sauber definiert sein, damit klar ist, wo ein Agent unterstützt und wo Menschen Verantwortung übernehmen.
Auch die Integration sollte durchdacht sein. Ein Agent funktioniert am besten, wenn er in bestehende Abläufe eingebettet wird, statt neue Inseln zu schaffen. Und nicht zuletzt müssen Mitarbeitende wissen, wie Agenten arbeiten, welche Stärken sie haben und wo ihre Grenzen liegen.
Beispiele aus dem Projektalltag
In Projekten erleben wir bereits sehr konkrete Einsatzmöglichkeiten. Ein Agent kann zum Beispiel jeden Morgen automatisch Daten aus zwei Systemen holen, die wichtigsten Kennzahlen prüfen und daraus ein kurzes Reporting erstellen.
Ebenso kann er eingehende E-Mails analysieren, strukturiert aufbereiten und als Ticketentwürfe ablegen – inklusive Priorisierung und Vorschlägen für nächste Schritte.
In Projektteams unterstützt er beim Erstellen von Dokumenten, beim Überarbeiten von API-Beschreibungen oder beim Aktualisieren offener Punkte. Solche Aufgaben lassen sich heute ohne grosse Umbauten realisieren und bringen schnell spürbare Entlastung.
Austausch erwünscht?
Wer herausfinden möchte, wie AI-Agenten im eigenen Umfeld eingesetzt werden können, profitiert am meisten von einem kurzen Fachgespräch oder einer kleinen Pilotphase. Oft zeigt sich erst im gemeinsamen Austausch, welche konkreten Aufgaben sich sinnvoll automatisieren lassen und an welchen Stellen ein Agent echten Mehrwert bringt.
