Über KI-Agenten wird viel geredet, aber selten konkret. Die meisten Beispiele, die man liest, spielen in Konzernen oder klingen nach Zukunft. Dabei gibt es in fast jedem Betrieb Aufgaben, die jede Woche anfallen, immer ähnlich laufen und trotzdem liegen bleiben. Dort setzen Agenten an.
Was ein Agent ist, in zwei Sätzen
Ein KI-Agent bekommt ein Ziel und arbeitet es innerhalb fester Grenzen selbst ab: suchen, lesen, vergleichen, einen Entwurf schreiben. Er legt Ihnen das Ergebnis vor, und ein Mensch entscheidet, was damit passiert.
Wie sich ein Agent von einem Chatbot und einem festen Workflow unterscheidet, erklären wir im Beitrag Chatbot, Workflow oder Agent.
7 Beispiele für KI-Agenten im Betrieb
Das erste Beispiel ist ein Agent, den wir selbst betreiben und bei Kunden einsetzen. Die übrigen beschreiben typische Aufgaben, wie sie uns in Gesprächen mit Betrieben begegnen. Wie gut sie im Einzelfall funktionieren, hängt an Ihren Daten und Systemen.
1. Lead-Recherche
Aufgabe: Der Vertrieb soll neue Firmen ansprechen, kommt aber im Tagesgeschäft nicht zur Recherche.
Was der Agent tut: Unser Lead-Agent sucht jeden Montag nach Ihrem Zielbild passende B2B-Firmen, etwa nach Branche, Größe und Region. Er prüft, ob es die Firma noch gibt, übernimmt Kontaktdaten nur aus dem Impressum und sperrt Firmen, die Sie schon kontaktiert haben. Am Ende stehen 6 bis 8 geprüfte Firmen mit Bewertung von A bis D, Gesprächstipps und einem Mail-Entwurf im Stil Ihres Vertriebs. Die Entwürfe liegen in Outlook.
Was der Mensch entscheidet: Wen der Vertrieb anschreibt und mit welcher Nachricht. Verschickt wird nichts ohne Freigabe.
2. Wochenbericht aus ERP und CRM
Aufgabe: Die Geschäftsführung will jeden Montag wissen, wie die Woche lief. Heute baut jemand dafür von Hand Zahlen aus mehreren Systemen zusammen.
Was der Agent tut: Er zieht Auftragseingang, offene Angebote und auffällige Abweichungen aus ERP und CRM, vergleicht mit der Vorwoche und schreibt eine kurze Zusammenfassung mit den Punkten, die Aufmerksamkeit brauchen.
Was der Mensch entscheidet: Was aus den Zahlen folgt. Der Agent beschreibt, er bewertet keine Mitarbeitenden und trifft keine Maßnahmen.
3. Angebotsvorbereitung
Aufgabe: Anfragen per Mail oder PDF in ein kalkuliertes Angebot verwandeln.
Was der Agent tut: Er liest die Anfrage, ordnet die Positionen den eigenen Artikeln zu, zieht Preise und Konditionen aus den gepflegten Listen und legt einen Entwurf in Ihrem Layout vor. In einem Projekt aus der B2B-Distribution sank die Vorbereitung so von rund vier Stunden auf 38 Minuten pro Angebot. Das ist ein Einzelfall, die Details stehen auf der Seite zur Angebotsautomatisierung.
Was der Mensch entscheidet: Preise, Mengen und Freigabe. Kein Angebot geht ohne Menschen raus.
4. Lieferanten- und Preisbeobachtung
Aufgabe: Im Einkauf soll jemand Rohstoffpreise, Lieferzeiten und Nachrichten zu wichtigen Lieferanten im Blick behalten. Meist passiert das nur nebenbei.
Was der Agent tut: Er wertet einmal pro Woche festgelegte Quellen aus, etwa Preisinformationen, Lieferantenmeldungen und Nachrichten, und fasst zusammen, was sich geändert hat. Steigt ein Materialpreis deutlich, weist er darauf hin, welche laufenden Angebote betroffen sein könnten.
Was der Mensch entscheidet: Ob nachverhandelt, umgestellt oder ein Angebot angepasst wird.
5. Rechnungseingang
Aufgabe: Eingangsrechnungen prüfen und mit Bestellung und Wareneingang abgleichen.
Was der Agent tut: Er liest Lieferant, Positionen und Beträge aus, gleicht sie mit den Daten im ERP ab und markiert Abweichungen bei Menge oder Preis mit einem kurzen Hinweis. Stimmige Rechnungen landen als prüfbereit in einer Liste.
Was der Mensch entscheidet: Gebucht und bezahlt wird erst nach Freigabe durch die Buchhaltung. Bei sehr gleichförmigen Rechnungen ist ein fester Workflow oft die bessere Wahl als ein Agent.
6. Ausschreibungs-Monitoring
Aufgabe: Passende öffentliche und private Ausschreibungen finden, bevor die Frist knapp wird.
Was der Agent tut: Er durchsucht festgelegte Portale nach Ihren Kriterien, etwa Leistung, Region und Auftragsgröße, liest die Unterlagen an und fasst Anforderungen, Fristen und mögliche Ausschlussgründe zusammen.
Was der Mensch entscheidet: Ob Sie sich beteiligen. Das Angebot selbst schreibt Ihr Team, die Zusammenfassung spart nur das erste Durchlesen.
7. Reklamationen vorsortieren
Aufgabe: Reklamationen kommen über Mail, Telefonnotizen und Formulare herein und landen oft beim Falschen.
Was der Agent tut: Er liest die Meldung, ordnet Kunde, Auftrag und Artikel zu, schätzt die Dringlichkeit nach Ihren Regeln ein und leitet an die zuständige Stelle weiter. Dazu schreibt er einen Entwurf für die Eingangsbestätigung an den Kunden.
Was der Mensch entscheidet: Ob die Reklamation berechtigt ist, was ersetzt oder gutgeschrieben wird und was der Kunde als Antwort bekommt.
Wo Agenten (noch) nicht passen
Ein Agent ist nicht für alles die richtige Lösung. Wir raten in diesen Fällen ab:
- Der Ablauf ist jedes Mal gleich. Dann ist ein fester Workflow verlässlicher und leichter zu prüfen.
- Die Daten fehlen oder widersprechen sich. Ein Agent sucht schneller, aber er macht aus drei Preislisten keine richtige.
- Es geht um Entscheidungen über Menschen. Bewerberauswahl oder Leistungsbewertung gehören nicht in die Hand eines Agenten.
- Die Aufgabe kommt selten vor. Was zweimal im Jahr anfällt, lohnt den Aufbau meist nicht.
- Ein Fehler wäre teuer und schwer zu bemerken. Dann braucht es enge Grenzen und eine Freigabe an jeder Stelle, oder Sie lassen es beim Menschen.
So starten Sie
Wählen Sie eine Aufgabe, die jede Woche anfällt und bei der Sie gut beurteilen können, ob das Ergebnis stimmt. Ein Agent, der eine Sache zuverlässig erledigt, bringt mehr als fünf halbfertige.
Bei uns kostet ein Agent ab 990 € einmalig, zum Festpreis. Er kann in Ihrem eigenen KI-Konto laufen, dann gehört er Ihnen und Sie zahlen keine Lizenzgebühren an uns. Oder wir betreiben ihn für Sie als Agent-as-a-Service: Wir überwachen ihn, schärfen ihn nach und passen ihn an, wenn sich Abläufe oder KI-Modelle ändern. Das kostet ab 250 € im Monat und ist monatlich kündbar.
Wie das in der Praxis aussieht, zeigen wir auf der Seite zu KI-Agenten. Ergebnisse aus Kundenprojekten finden Sie bei den Referenzen.
