KI-Agent
KI-Glossar
Ein KI-System, das mehrstufige Aufgaben eigenständig erledigt und dabei Tools, Daten oder andere Dienste einbindet.
Kurzdefinition
Ein KI-Agent ist eine KI, die nicht nur einmal antwortet, sondern eine Aufgabe in Schritte zerlegt, Tools nutzen und das Ergebnis am Ende zusammenfasst, meist mit minimaler Rückfrage.
Einfach erklärt
Klassische KI-Tools beantworten eine einzelne Frage. Ein Agent dagegen plant eine kleine Reihe von Schritten und führt sie aus: zum Beispiel eine E-Mail lesen, eine Tabelle aktualisieren und eine Antwort schreiben. Der Mensch gibt das Ziel vor, der Agent organisiert den Weg dorthin.
In der Praxis sind Agenten oft an konkrete Software oder ein Tool-Set angebunden, etwa an Kalender, Mailpostfach, CRM oder ein Recherche-Tool. So entsteht ein Helfer, der Aufgaben nicht nur erklärt, sondern auch erledigt.
Beispiel aus dem Arbeitsalltag
Eine Assistentin beauftragt einen KI-Agenten, alle Bewerbungsmails der letzten Woche aus dem Postfach zu lesen, die Anhänge der jeweiligen Position zuzuordnen und eine sortierte Übersicht in einer Excel-Datei abzulegen. Aufgabe für sie: einmal das Ziel beschreiben, am Ende prüfen.
Warum ist der Begriff wichtig?
KI-Agenten verschieben die Frage von „Was kann KI beantworten?“ zu „Was kann KI in meinem Auftrag erledigen?“. Wer das Konzept versteht, kann gezielter nach Tools suchen, die wiederkehrende Workflows übernehmen.
Für Unternehmen ist wichtig, klare Verantwortlichkeiten zu definieren: Wer kontrolliert, was ein Agent darf, welche Daten er sehen kann und wann ein Mensch entscheiden muss. Interne Vorgaben und rechtliche Anforderungen sollten dabei berücksichtigt werden.
Chancen
- Routine-Workflows lassen sich an Agenten delegieren
- Mitarbeitende konzentrieren sich auf Entscheidungen statt auf Klicks
- Aufgaben über mehrere Tools hinweg werden gebündelt
- Standardprozesse sind rund um die Uhr verfügbar
Risiken und typische Fehler
- Agenten greifen auf sensible Daten zu, oft mit weiten Rechten
- Fehler im Plan führen zu Fehlern in der Ausführung
- Verantwortlichkeit bei Fehlentscheidungen kann unklar sein
- Komplexe Agenten sind schwer zu kontrollieren und zu testen
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