Wollt ihr eine KI, die Fragen beantwortet – oder eine, die Probleme löst?

Chatbots sind nett. Sie helfen euch, eine E-Mail zu schreiben oder Daten zusammenzufassen. Doch KI Agenten spielen in einer anderen Liga: Sie erfüllen ihre Aufgaben autonom und entscheiden selbst, welche Tools und Agenten sie dafür verwenden. Das ist keine Vision, das ist Realität – und die meisten Unternehmen sind darauf nicht vorbereitet

Die größte Hürde? Nicht die Technologie. Sondern die Bereitschaft, sie anzunehmen. Wer noch keine Erfahrung mit KI Chats hat, wird auch keine autonomen Agenten implementieren. Und wer darauf setzt, dass allein die IT-Abteilung diese Entwicklung steuert, unterschätzt die Dynamik und Tragweite der aktuellen KI-Innovationen.

Vor Kurzem war ich auf einem Hackathon zu Multi-Agenten-Systemen. Die Aufgabe: Ein Team an KI Agenten zu entwickeln, das Aufgaben unter sich koordiniert um das bestmögliche Ergebnis zu erzielen. Unser Lead Agent begann, Aufgaben zu delegieren – ohne, dass wir jeden Schritt vordefiniert haben.

Der Moment, in dem unser Team begann, sich untereinander auszutauschen ob die Qualität des Outputs denn genüge war das Zeichen für mich: Diese Technologie ist nicht die Zukunft. Sie ist da – und wer sie nicht nutzt, fällt zurück.

KI Agenten sind autonome Systeme, die eigenständig Entscheidungen treffen und Aufgaben ausführen. Im Gegensatz zu traditionellen Automatisierungslösungen basieren sie nicht auf fest programmierten Regeln, sondern lernen aus Daten und interagieren proaktiv mit ihrer Umgebung.

Drei zentrale Merkmale:
Lösungsorientiert – KI Agenten verfolgen eigene Ziele und brechen komplexe Probleme in Teilaufgaben herunter.
Adaptivität – Sie passen sich an neue Informationen an, statt Schema F abzuarbeiten.
Interaktionsfähigkeit – KI Agenten entscheiden welche ihrer Tools, APIs oder andere KI-Modelle sie brauchen, um Aufgaben zu erledigen.

Wie funktioniert das?
Die Architektur eines KI Agenten besteht aus drei Kernkomponenten:

• LLM: KI-Modelle analysieren ihren Input und entwickeln Handlungsoptionen.
• Memory: Ein KI Agent merkt sich den Kontext, kann nach weiterem Input fragen und alten Output verbessern.
• Werkzeuge: Aktionen oder Funktionen ermöglichen den Agenten auch Aufgaben außerhalb der Texterstellung zu erledigen.

Während Chatbots auf reine Dialoge beschränkt sind, können KI Agenten selbstständig Workflows ausführen, Daten abfragen oder mehrere Tools kombinieren und sich dynamisch anpassen.

Die Einführung von KI Agenten kann nicht allein aus der IT-Abteilung kommen. Warum?

1. Weil die besten Use Cases aus den Teams selbst kommen müssen.
2. Weil Fachabteilungen selbst erkennen müssen, wo repetitive Aufgaben automatisierbar sind.
3. Weil IT-Teams keine Magier sind, die Lösungen ohne Fachwissen aus der Abteilung aus dem Boden stampfen.

KI Werkzeuge arbeiten nicht nur mit reinem Input, sie brauchen auch unseren Intent um unsere Erwartungen zu verstehen - eine Aufgabe die nicht vom System Administrator für uns erledigt werden kann. Die besten Ergebnisse werden entstehen, wenn das Fachteam gemeinsam mit IT-Fachleuten Lösungen entwickelt.

KI Agenten sind keine Spielerei. Sie sind die nächste Evolutionsstufe der Automatisierung.

• CIOs müssen nicht alle Antworten haben – aber sie müssen die richtigen Fragen stellen.
• Wer sich heute nicht mit KI Agenten beschäftigt, läuft Gefahr, morgen den Anschluss zu verpassen.
• Die Unternehmen, die heute starten, werden morgen die Standards setzen.

AI Agents sind nicht Zukunft. Sie sind Gegenwart. Die Frage ist nur: Wie weit seid ihr schon?