Wie man einen KI-Agenten aufbaut: Ein praktischer Leitfaden für Unternehmen

Technologieunternehmen bleiben führend bei der Einführung generativer künstlicher Intelligenz (KI), da sie diese laut Statista im Jahr 2024 in 88 % ihrer Funktionen eingesetzt haben. KI-Technologien sind rasch in Geschäftsabläufe integriert worden und wirken sich vor allem auf Marketing- und Vertriebsfunktionen aus, indem sie als kreative Assistenztools eingesetzt werden.

Ein sich schnell veränderndes Geschäftsumfeld ermöglicht es KI-Agenten, organisatorische Abläufe durch verbesserte Prozesseffizienz und Kundenservice zu optimieren, während gleichzeitig der Bedarf an zusätzlichem Personal reduziert wird.

Dieser Leitfaden erklärt, wie man einen KI-Agenten für geschäftliche Anforderungen entwickelt – beginnend mit den grundlegenden Konzepten bis hin zur Umsetzung und Optimierung.

Was ist ein KI-Agent?

Ein KI-Agent fungiert durch seine programmierte Intelligenz als digitaler Arbeiter, der eigenständig einzelne Aufgaben ausführen kann, während er aus vorhandenen Daten lernt und sich an neue Umstände anpasst. KI-Agenten unterscheiden sich von einfachen Automatisierungstools, da sie Eingaben über Programmcode auswerten, um Entscheidungen zu treffen.

Beispiele für KI-Agenten:

• Vertriebsassistenten fungieren als Lead-Qualifizierer und überwachen die Pflege von Kundenbeziehungen
  
• Support-Agenten beantworten Anfragen rund um die Uhr
  
• Funktionen zur Inhaltserstellung und Marketingoptimierung werden von Content-Assistenztools übernommen
  
• Datenanalysten zur Informationsverarbeitung, die entscheidende Erkenntnisse liefern
  

KI-Agenten verknüpfen künstliche Intelligenz mit Geschäftsabläufen und erzeugen autonome Systeme, die sich wiederholende Aufgaben ausführen und dabei durch maschinelles Lernen Wissen aufbauen.

Warum Unternehmen auf KI-Agenten setzen

Verschiedene Branchen setzen KI-Agenten zunehmend aus mehreren wichtigen Gründen ein:

• Automatisierung routinemäßiger Arbeit: KI-Agenten führen Routineaufgaben durch, indem sie E-Mails verarbeiten, Anfragen klassifizieren und einfache Gespräche führen, sodass menschliches Personal sich auf komplexere Aufgaben konzentrieren kann.
  
• Schnellere Entscheidungsfindung: KI-Agenten steigern die Geschwindigkeit der Datenverarbeitung, indem sie analytische Erkenntnisse und umsetzbare Empfehlungen liefern.
  
• Kosten- und Fehlerreduktion: Geschäftsprozesse werden durch automatisierte Abläufe rentabler, da sie Fehler reduzieren, die typischerweise bei sich wiederholenden Aufgaben entstehen.
  
• Ständige Verfügbarkeit: KI-Agenten sind rund um die Uhr einsatzbereit, da sie keine Ruhepausen benötigen, und gewährleisten so durchgehende Serviceverfügbarkeit.
  

Wesentliche Komponenten eines modernen KI-Agenten

Diese Hauptbestandteile benötigt man für den Aufbau eines funktionierenden KI-Agenten. Jeder Teil spielt eine zentrale Rolle. Während die Grundlagen bei den meisten Agenten ähnlich sind, können sich Details je nach Anwendungsfall unterscheiden.

• Aufgaben- & Zweckdefinition: Hier wird die Hauptfunktion des Agenten festgelegt – was er tun soll und welche Probleme er lösen muss.
  
• Benutzeroberfläche: Die Schnittstelle zwischen Nutzer und Agent – sei es per Text, Sprache, E-Mail oder API.
  
• Lern- & Wissensaufnahme: Der Agent sammelt Informationen, z. B. aus Nutzerinteraktionen oder Unternehmensdaten.
  
• Entscheidungsmodul: Anhand von Regeln und maschinellen Lernmodellen interpretiert der Agent Eingaben und entscheidet über Reaktionen oder Aktionen.
  
• Integrationen & Datenzugriff: Der Agent verbindet sich mit Tools, Datenbanken oder APIs, um Informationen zu beschaffen und Aufgaben auszuführen.
  

Bevor mit der Entwicklung begonnen wird, ist es entscheidend zu verstehen, wie die einzelnen Komponenten zusammenspielen, damit der Agent in der Geschäftslandschaft funktioniert.

5 Schritte zum Aufbau eines effektiven KI-Agenten für Ihr Unternehmen

Ein KI-Agent wirkt zunächst komplex – durch die Aufteilung in kleinere Schritte wird der Prozess jedoch überschaubar.

Schritt 1: Definieren Sie den geschäftlichen Anwendungsfall

Die Entwicklung beginnt mit der Identifikation eines konkreten Geschäftsproblems. Ein System, das versucht, alles zu lösen, erledigt oft keine Aufgabe richtig.
Analysieren Sie Abläufe, um sich wiederholende, zeitintensive Prozesse zu erkennen. Um Fortschritt messbar zu machen, bestimmen Sie den aktuellen Zeit- und Ressourcenaufwand für diese Aufgaben.

Beginnen Sie z. B. mit der Auswertung von Support-Transkripten mittels Themenanalyse, untersuchen Sie Kaufverzögerungen in der Customer Journey und beziehen Sie Mitarbeiterfeedback zu Verwaltungsproblemen ein. Die gewonnenen Erkenntnisse zeigen, wo KI-Agenten kurzfristigen Mehrwert bringen können.

Beachten Sie: Die ROI-Berechnung zur Priorisierung hängt von Ergebnisverbesserung und Zeitersparnis ab.

Schritt 2: Wählen Sie Ihren Entwicklungsansatz

Wählen Sie je nach technischer Machbarkeit, zeitlichen Kapazitäten und Budget den passenden Ansatz. Setzen Sie auf No-Code- oder Low-Code-Plattformen, wenn Ihr Team über KI-Kenntnisse verfügt, die Plattform zu Ihrem Use Case passt und Sie das Konzept schnell testen möchten. Diese Lösungen sind schnell einsatzbereit, haben jedoch bei komplexeren Anforderungen Grenzen.

Bei individueller Entwicklung suchen Sie einen spezialisierten Partner mit nachgewiesenen Erfolgen in Ihrer Branche. Prüfen Sie Datenschutz- und Sicherheitsmaßnahmen sowie Wartungskonzepte.
Individuelle Entwicklung eignet sich besonders, wenn Sie Integration in eigene Systeme, hohe Datenschutzanforderungen oder langfristige Pläne für vernetzte Agenten benötigen.

Schritt 3: Bereiten Sie Ihre Daten vor

Der Erfolg Ihres KI-Agenten hängt maßgeblich von der Qualität, Menge und Relevanz der verfügbaren Daten ab.

Daten sammeln und vorbereiten:

• Dateninventar erstellen: Erfassen Sie vorhandene Datenquellen wie Support-Tickets, Chatverläufe, Wissensartikel, interne Dokumente, Produktkataloge, Kunden-E-Mails oder Schulungsunterlagen.
  
• Daten bereinigen und formatieren: Achten Sie auf Datenschutz, vereinheitlichen Sie Formate und Begriffe, beheben Sie Fehler, und bringen Sie unstrukturierte Inhalte in eine maschinenlesbare Form.
  
• Lernstruktur organisieren: Erstellen Sie Frage-Antwort-Paare mit realistischen Formulierungen. Testen Sie auch Grenzfälle für robuste Systemleistung.
  
• Daten-Governance implementieren: Regeln Sie Zugriffsrechte, Nachvollziehbarkeit von Änderungen und sorgen Sie für aktualisierte Informationen. Dokumentieren Sie Prozesse zur Einhaltung von Vorschriften. Für einfache Aufgaben benötigen Sie mindestens 100 Beispiele pro Anfrageart, bei komplexen Aufgaben (z. B. Programmierung) über 1.000.
  

Schritt 4: Konfigurieren Sie das Verhalten und Schutzmaßnahmen des Agenten

Damit der Agent als Repräsentant Ihres Unternehmens fungiert, nicht nur als Tool, braucht er klare Richtlinien.

Verhaltenskonfiguration:

• Kommunikationsstil: Bestimmen Sie Tonalität (formell, freundlich, technisch, empathisch), Begrüßungs-/Abschiedsformeln, zulässige Begriffe und Abkürzungen für markenkonforme Interaktionen.
  
• Entscheidungslogik: Entwickeln Sie Entscheidungsbäume für Standardfragen, Eskalationsregeln bei Unsicherheit oder Ärger, sowie Schwellenwerte für eigenständiges Handeln.
  
• Workflow-Integration: Der Gesprächsverlauf wird durch Prozessintegration strukturiert. Übergaben an Menschen müssen mit vollständigem Kontext erfolgen. Der Agent sollte wissen, welche Informationen er sammeln muss und wann Sicherheitsprotokolle greifen.
  

Festlegung von Schutzmaßnahmen:

• Verbotene Aktionen: Legen Sie fest, welche Inhalte und Handlungen tabu sind, z. B. sensible Themen, Datenanfragen oder Entscheidungen, die menschliches Eingreifen erfordern.
  
• Sicherheitsparameter: Authentifizierung muss vor dem Zugriff auf sensible Daten erfolgen. Regeln Sie Inaktivitätsfristen und Zugriffsrechte je nach Kontext.
  
• Compliance-Richtlinien: Beachten Sie branchenspezifische Vorschriften, fügen Sie erforderliche Offenlegungen ein, führen Sie Protokolle über Agentenentscheidungen, und archivieren Sie diese für Audits. Dokumentieren Sie alle Schutzmaßnahmen als Grundlage für Schulung, Tests und Überwachung. Die Dokumentation wird mit der Zeit wertvoller, wenn Anforderungen steigen.

Schritt 5: Start, Test und Iteration

In der letzten Phase müssen Sie den KI-Agenten testen, um durch Datenerhebung gezielte Verbesserungszyklen einzuleiten.

• Interne Tests: Beginnen Sie mit Mitarbeitenden als Testpersonen, die verschiedene Kundentypen und -szenarien simulieren. Ungewöhnliche und unternehmensspezifische Fälle müssen dauerhaft getestet werden, bevor der Agent externen Nutzern zugänglich gemacht wird. Auch die Funktionalität des Eskalationsprozesses muss geprüft werden, um ein reibungsloses Nutzererlebnis sicherzustellen.
  
• Kontrollierte Einführung: Der erste Schritt einer kontrollierten Einführung besteht darin, einen bestimmten Kundensektor für den Produktstart auszuwählen. Das System sollte zeitlich begrenzte Unterstützung durch menschliches Personal beinhalten, um Risiken zu minimieren. Zu Beginn sollte der Agent nur in Szenarien eingesetzt werden, in denen er bereits ein hohes Maß an Zuverlässigkeit bei der Bearbeitung von Anfragen gezeigt hat. Ein detailliertes Monitoringsystem hilft dabei, während der Testphase schnell auf Betriebsprobleme zu reagieren.
  
• A/B-Tests: A/B-Tests liefern Vergleichsdaten zur Leistung des Agenten gegenüber menschlichen Mitarbeitenden bei der Durchführung identischer Aufgaben. Optimale Gesprächsformate und Antwortstrategien lassen sich so herausarbeiten. Analysieren Sie Kundenzufriedenheitswerte sowie die benötigte Zeit zur Falllösung, um die 
• Effektivität verschiedener Serviceansätze zu bewerten

Leistungskennzahlen (Key Performance Indicators):

Generische Methoden zur Feedback-Erfassung sollten Sitzungsauswertungen nach dem Kontakt, detaillierte Analysen eskalierter Gespräche sowie regelmäßige Kundengespräche umfassen. Ein solch integrierter Ansatz liefert nicht nur entscheidende Ergebnisse, sondern auch ein tieferes Verständnis für optimierte Entwicklungsprozesse.

Integrieren Sie ein Leistungsüberwachungssystem, das während der Einführungsphase täglich prüft und bei stabilen Abläufen auf wöchentliche Kontrollen umstellt. Das Unternehmen sollte wiederkehrende Kundenprobleme erkennen, um gezielte Verbesserungspläne zu erstellen.

Richten Sie ein Sammelsystem für herausfordernde Kundeninteraktionen ein, das das Training stärkt. Agenten sollten regelmäßig Updates erhalten, die neue Beispiele sowie Leistungsanpassungen beinhalten.

Häufige Fehler beim Aufbau von KI-Agenten, die vermieden werden sollten

Die Implementierung von KI-Agenten führt selbst in gut ausgestatteten Unternehmen oft zu vorhersehbaren Stolpersteinen – auch bei neuen Projekten. Das Wissen um typische Umsetzungsprobleme hilft dabei, das Projekt effizienter zu gestalten und teure Fehlentscheidungen zu vermeiden.

• Versuch, einen Allzweck-Agenten zu bauen: Ein spezialisierter Agent erzielt bessere Ergebnisse als ein einzelner Agent, der viele Aufgaben nur mittelmäßig beherrscht.
  
• Vernachlässigung von Ethik und Datenschutz: Ethische Fragen und Datenschutzaspekte müssen bereits während der Planungsphase beachtet werden, insbesondere bei der Entwicklung neuer Funktionen.
  
• Unzureichende Überwachung: KI-Agenten benötigen eine kontinuierliche Leistungsüberwachung, um Qualität sicherzustellen und problematisches Verhalten zu verhindern.
  
• Verzicht auf menschliche Kontrollmechanismen: Selbst hochentwickelte KI-Systeme erzielen die besten Ergebnisse in Kombination mit menschlicher Aufsicht, insbesondere bei seltenen oder komplexen Situationen.
  
• Unrealistische Erwartungen: Die Leistungsfähigkeit von KI-Agenten ist begrenzt – insbesondere bei komplexen Szenarien stoßen sie schnell an ihre Grenzen.
  

Wann lohnt sich Do-it-yourself und wann ist Expertenhilfe gefragt?

Sie können die Integration von KI-Agenten intern durchführen, wenn die Anwendung klar definierte Aufgaben hat und qualitativ hochwertige, strukturierte Daten bereits vorliegen.

Voraussetzung ist, dass Ihr Team praktische Erfahrung im Umgang mit KI-Plattformen besitzt und keine komplexe Integration mit Altsystemen erforderlich ist.

Spezialisten sollten hinzugezogen werden, wenn Ihre Anwendung fortgeschrittene Fähigkeiten im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung benötigt, die über gängige Programmfunktionen hinausgehen. Auch bei der Anbindung an verschiedene Geschäftssysteme oder der Verarbeitung kontrollierter Datentypen mit hohen Sicherheitsanforderungen ist Expertenwissen entscheidend.

Zukunftssichere KI-Strategie entwickeln

Mit zunehmender Erweiterung Ihrer KI-Kompetenzen sollten Sie den Schritt vom Einzelagenten-Modell hin zu einem Ökosystem spezialisierter KI-Agenten in Betracht ziehen.

• Agenten-Framework aufbauen: Ihr Unternehmen sollte ein Framework etablieren, das die Entwicklung und den Einsatz unterschiedlichster Agenten standardisiert.
  
• Interoperabilität sicherstellen: Agentensysteme sollten über interoperable Schnittstellen verfügen, um Informationen untereinander sowie mit bestehenden Systemen auszutauschen.
  
• Kontinuierliches Lernen planen: Planen Sie kontinuierliches Lernen durch Nutzer-Feedbackschleifen ein, damit Agenten ihre Fähigkeiten durch Interaktionen und erzielte Ergebnisse weiterentwickeln können.
  
• Flexibilität bewahren: Ihre Strategie sollte Raum für Anpassungen an neue technologische Möglichkeiten lassen, da sich KI-Technologien rasant weiterentwickeln.
  

Führende Unternehmen entwickeln heute sogenannte „Agenten-Netzwerke“, die verschiedene spezialisierte KI-Agenten kombinieren. Während ein Agent die Datenverarbeitung übernimmt, kümmert sich ein anderer um Kundeninteraktionen und ein dritter erstellt Berichte.

Anwendungsfälle für KI-Agenten in der realen Welt

KI-Agenten können in verschiedenen Bereichen eingesetzt werden, z. B. im Kundenservice, in Vertrieb und Marketing, bei internen Abläufen sowie bei der Erstellung und Verwaltung von Inhalten.

Fazit

Der Aufbau eines effektiven KI-Agenten basiert auf klaren Unternehmenszielen, strukturierten Daten und einer durchdachten Anwendungsmethodik. Jedes Unternehmen kann KI-Funktionen aktivieren, um Abläufe zu automatisieren, Kundenbeziehungen zu stärken und Wachstum zu erzielen.

Der erste Schritt besteht im Start. Ihr Unternehmen sollte mit kleineren KI-Implementierungen beginnen, um erste Erfahrungen zu sammeln. Wer jetzt KI-Lösungen einführt, verschafft sich einen Überlebensvorteil, da sich Arbeitsmethoden durch technologische Entwicklungen stetig verändern.

Als KI-Experte bietet SCAND umfassende Services zur Entwicklung individueller KI-Agenten, die exakt auf Ihre Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind. Unser Team begleitet Sie durch den gesamten Prozess – von der Use-Case-Definition und Datenvorbereitung über die Entwicklung bis hin zu Tests und kontinuierlicher Optimierung.