Mehr als nur ein neues Etikett
Der Begriff „KI-Agent“ wird aktuell inflationär als Label für fast alles genutzt, was im Chatfenster vernünftige Antworten liefert. Das sorgt nicht nur für Verwirrung, sondern oft auch für falsche Erwartungen in Unternehmen. Das Ergebnis sind häufig Projekte, die zwar eloquente Texte liefern, den Arbeitsalltag aber kaum messbar entlasten.
Um die richtige Architektur für ein Unternehmen zu wählen, muss man den fundamentalen Unterschied verstehen:
Kurzdefinition: Ein Chatbot beantwortet Fragen. Ein KI-Agent bringt einen Vorgang zu einem Ergebnis.
Ein Agent sammelt Kontext, stellt gezielte Rückfragen und stößt definierte Schritte innerhalb klarer Regeln an – inklusive einer sauberen Übergabe, wenn der Mensch übernehmen muss.
Wahrheit 1: Ergebnisse statt Antworten
Ein klassischer Chatbot ist darauf trainiert, eine Konversation zu führen. Ein Agent hingegen ist darauf optimiert, etwas „zu Ende zu bringen“. Das Ziel ist nicht der Dialog an sich, sondern die Erledigung einer Aufgabe, wie zum Beispiel:
- Eine komplexe Anfrage klären
- Einen Lead vorqualifizieren
- Ein Support-Ticket vorbereiten
- Den nächsten logischen Prozessschritt definieren
Wahrheit 2: Handeln innerhalb von Regeln
Damit ein KI-Modell verlässlich arbeiten kann, agiert ein echter Agent nicht im luftleeren Raum, sondern führt definierte Schritte aus. Er halluziniert keine Lösungen, sondern arbeitet Checklisten ab:
- Fehlen Informationen? → Parameter abfragen
- Werden Daten benötigt? → Infos aus freigegebenen Quellen zusammenstellen
- Muss der Nutzer etwas wissen? → Unterlagen bereitstellen
- Ist der Fall zu komplex? → Übergabe an die richtige Stelle auslösen
- Was passiert danach? → Follow-ups anstoßen
Der 2-Minuten-Check
Woran erkennt man nun, ob man es mit einem echten Agentensystem oder einem Chatbot mit neuem Anstrich zu tun hat? Wir nutzen dafür eine Checkliste mit 7 Merkmalen.
Fehlen mehrere der folgenden Punkte, handelt es sich meist nur um einen Chatbot. Echte Agenten bieten:
- Zielorientierung (Fokus auf Abschluss statt Konversation)
- Strukturierte Rückfragen (Gezieltes Sammeln fehlender Infos)
- Tool-Nutzung (Zugriff auf freigegebene Quellen/APIs)
- Verwertbares Output-Format (z.B. JSON, Kurzprofil, Ticket)
- Saubere Übergabe (Kontext-Transfer an Mensch/System)
- Nachvollziehbarkeit (Quellenangabe, Regelverweis)
- Kontrollierbarkeit (Klare Grenzen und Eskalationspfade)
Ein Szenario aus der Praxis
Der Unterschied wird am deutlichsten, wenn man beide Systeme auf dieselbe Anfrage loslässt. Szenario: Ein Interessent schreibt: „Wir produzieren 5.000 Teile pro Schicht in staubiger Umgebung, welche Lösung passt?“
Er greift auf allgemeines Trainingswissen zurück und nennt pauschal verschiedene Optionen oder listet Produkte auf, die theoretisch passen könnten. Der Nutzer bleibt mit einer Liste allein.
Der Agent erkennt die Absicht (Kaufberatung) und prüft die Parameter. Er stellt fest: „Staubig“ und „Menge“ sind da, aber die Materialart fehlt.
Er fragt gezielt das fehlende Material ab, grenzt die Optionen basierend auf der Datenbank ein und stellt passende technische Datenblätter als Download bereit.
Abschließend erstellt er ein Kurzprofil des Interessenten und übergibt dieses (inklusive der technischen Randbedingungen) an den zuständigen Vertriebsmitarbeiter.
Häufige Projektfehler vermeiden
Warum scheitern viele Initiativen, obwohl die Technologie bereit wäre? Meist liegt es an drei vermeidbaren Fehlern:
- Zu breit starten: Es gibt zu viele Ausnahmen und zu wenig Proof-of-Concept.
- Ohne Regeln & Quellen: Das System liefert hübsche Antworten, aber keine verlässliche Entlastung.
- Ohne Messung: Es gibt keinen Nachweis der Effizienz und somit keine Grundlage zur Skalierung.
Unser Blick bei P-CATION
Bei LIVOI betrachten wir Agenten nicht als kurzfristigen Trend, sondern als fundamentale Architekturfrage: Wie schaffen wir Entlastung im Alltag, ohne die Kontrolle zu verlieren?
Für uns zählen dabei drei Prinzipien, die über den Hype hinausgehen:
- Proof statt Behauptung: Funktioniert es in echten Abläufen?
- Kontrolle statt Blackbox: Klare Regeln, definierte Übergaben, volle Nachvollziehbarkeit.
- Skalierbarkeit statt Bastellösung: Prozesse müssen wiederholbar, messbar und erweiterbar sein.
Sie möchten wissen, wo KI in Ihrem Unternehmen realistisch entlastet? In einer kurzen Erstbesprechung klären wir Ziele, Prozesse und Datenlage und entscheiden gemeinsam, was der richtige nächste Schritt ist.