Während manche Unternehmen noch vor der Frage stehen, ob und wie sie Künstliche Intelligenz in ihre Prozesse integrieren können, haben sich andere bereits für die Implementierung von Chatbots entschieden – doch auch hier bahnt sich mit den sogenannten „KI-Agenten“ schon eine neue Alternative an, die verschiedenste Aufgabenbereiche in Unternehmen noch stärker vereinfachen soll.
Doch worin liegt eigentlich der Unterschied? Und welche dieser Lösungen ist die richtige für mittelständische Unternehmen? In diesem Beitrag beleuchten wir die Unterschiede, Einsatzmöglichkeiten sowie die Vorteile und Herausforderungen beider Technologien und geben Entscheidungshilfen für kleine und mittlere Unternehmen.
Was ist ein Chatbot, was ist ein KI-Agent?
Ein Chatbot ist ein text- oder sprachbasiertes System, das automatisierte Antworten auf vordefinierte Fragen gibt. Es arbeitet meist regelbasiert oder nutzt einfache KI-Modelle zur Texterkennung. Typische Einsatzgebiete sind der Kundenservice oder die Beantwortung von FAQs, auf deren Basis der Chatbot trainiert wurde.
Ein KI-Agent hingegen ist ein fortschrittlicheres System, das nicht nur Anfragen auf Basis der Trainingsdaten beantwortet, sondern eigenständige Entscheidungen treffen und komplexe Aufgaben ausführen kann. Es lernt aus Daten, analysiert Prozesse und agiert proaktiv. Beispiele sind intelligente Assistenten in der Finanzbuchhaltung oder die KI-gestützte Personalplanung. Moderne Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT, Mistral, Gemini oder Claude zählen ebenfalls zu dieser Kategorie. Sie sind nicht nur einfache Chatbots, sondern leistungsstarke KI-Agenten, die eigenständig Informationen verarbeiten, Schlussfolgerungen ziehen und auf verschiedene Anfragen reagieren können.
Diese LLMs können besonders nützlich sein, wenn sie mit anderen Technologien kombiniert werden. Zum Beispiel können sie Informationen aus Datenbanken abrufen (das nennt man „Retrieval-Augmented Generation“ oder RAG) oder über Schnittstellen, sogenannte APIs, mit anderen Programmen zu kommunizieren und Daten auszutauschen. Dadurch können sie automatisch Aufgaben erledigen, Entscheidungen unterstützen oder komplexe Probleme lösen.
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LLM, Chatbot, KI-Agent: Was ist was?
Large Language Models: Ein smarter Assistent für direkte Antworten
Viele Unternehmen nutzen bereits LLMs, um Texte zu generieren, E-Mails zu schreiben oder Informationen zu strukturieren. Dabei funktioniert das jeweilige LLM wie ein digitaler Assistent: Wird eine Aufforderung verfasst (z. B. „Schreibe mir eine Kunden-E-Mail zu Produkt X“), liefert das System eine Antwort. Doch das LLM arbeitet immer reaktiv – es führt nur das aus, was direkt beauftragt wurde.
KI-Agenten: Eigenständige Problemlöser
Im Gegensatz dazu sind KI-Agenten nicht nur ein Werkzeug, sondern eine Art „digitale Mitarbeitende“, die Aufgaben eigenständig steuern und koordinieren können. Sie können Prozesse in mehrere Schritte unterteilen, sich untereinander abstimmen und sogar Entscheidungen treffen.
Beispiel: Kundenservice-Automatisierung
Stellen Sie sich vor, Ihr Unternehmen erhält täglich viele Kundenanfragen per E-Mail.
- Mit einem LLM: Sie müssten jede Nachricht manuell in das System eingeben, eine Antwort generieren lassen und diese selbst an den Kunden senden.
- Mit KI-Agenten: Ein Agent kann eingehende Mails automatisch analysieren, das Anliegen erkennen, relevante Daten aus Ihrem CRM abrufen und eine vorformulierte Antwort vorschlagen oder direkt verschicken. Falls nötig, kann ein anderer Agent die Antwort gegenprüfen oder bei komplizierten Fällen an das Servicepersonal weiterleiten.
Auch KI-Agenten sind im Team noch besser
Ein einzelner KI-Agent kann bereits komplexe Aufgaben übernehmen. Doch richtig spannend wird es, wenn mehrere Agenten zusammenarbeiten – das nennt sich dann „Agent-Swarm“. Innerhalb dieses Schwarms übernimmt jeder Agent eine spezifische Rolle, ähnlich wie in einem Team:
- Ein Agent liest und versteht die Kundenanfrage.
- Ein anderer sucht in der Wissensdatenbank nach passenden Antworten.
- Ein weiterer überprüft die Antwort auf Tonalität und Stil.
- Falls nötig, entscheidet ein „Manager-Agent“, ob ein Mensch eingreifen sollte.
Wenn Sie LLMs wie ChatGPT, Mistral oder Gemini bereits nutzen, könnte der nächste Schritt sein, einfache Automatisierungen mit KI-Agenten zu testen. Plattformen wie Zapier oder Make.com ermöglichen es, ohne Programmierkenntnisse erste Agenten-Workflows einzurichten. In Zukunft könnten solche Agenten ganze Abteilungen unterstützen – von Marketing über Kundenservice bis hin zur Buchhaltung.
Beispiele für KI-Agenten
Allgemeine Beispiele für KI-Agenten sind unter anderem:
- IBM Watson Assistant: Ein KI-Agent, der in verschiedene Unternehmensprozesse integriert werden kann und auf maschinellem Lernen basiert.
- Microsoft Copilot: Eine KI-gestützte Assistenzlösung, die in Office-Produkte und andere Unternehmenssoftware eingebettet ist.
- Google Duet AI: Eine KI-Unterstützung für die Google Workspace-Anwendungen, die bei Dokumentenerstellung und Datenanalysen hilft.
Speziell in der EU gehostete KI-Agenten sind beispielsweise:
- Aleph Alpha: Eine europäische KI-Plattform, die leistungsfähige Sprachmodelle anbietet und DSGVO-konform ist.
- Soveren AI: Eine auf Datenschutz fokussierte KI, die speziell für den Einsatz in Unternehmen in der EU entwickelt wurde.
- Giant: Eine KI-Plattform aus Deutschland, die auf Prozessautomatisierung spezialisiert ist und in der EU gehostet wird.
Zentrale Unterschiede zwischen Chatbots und KI-Agenten
| Merkmal | Chatbot | KI-Agent |
| Reaktiv vs. Proaktiv | Reagiert auf Anfragen | Kann eigenständig handeln |
| Lernfähigkeit | Begrenztes Lernen, oft regelbasiert | Nutzt maschinelles Lernen |
| Autonomie | Gering – folgt Skripten oder NLP-Modellen | Hoch – trifft eigenständige Entscheidungen |
| Komplexität | Einfach bis mittel | Hoch, oft mehrere KI-Techniken kombiniert |
Damit Unternehmen die richtige Entscheidung treffen können, sollten sie die wichtigsten Unterschiede kennen: Chatbots reagieren nur auf Anfragen, während KI-Agenten eigenständig Aufgaben übernehmen und Prozesse steuern. Sie können in ERP-, CRM- oder Buchhaltungssysteme eingebunden werden, während Chatbots meist auf einfache Kommunikationsaufgaben beschränkt bleiben.
Ein weiterer Unterschied liegt in der Lernfähigkeit: Während Chatbots oft auf feste Regeln angewiesen sind, verbessern sich KI-Agenten durch maschinelles Lernen selbstständig. Zudem bieten KI-Agenten eine höhere Flexibilität, da sie mehrere Unternehmensbereiche unterstützen können. In der Kosten-Nutzen-Betrachtung sind Chatbots günstiger in der Anschaffung, während KI-Agenten langfristig mehr Effizienz und Einsparpotenzial bieten.
Wann lohnt sich ein Chatbot, wann ein KI-Agent?
Ein Chatbot ist besonders dann sinnvoll, wenn einfache Anfragen automatisiert beantwortet werden sollen, beispielsweise im Kundenservice oder bei FAQs. Diese Lösung ist kostengünstig und lässt sich schnell implementieren. KI-Agenten hingegen sind die bessere Wahl, wenn Prozesse nicht nur unterstützt, sondern eigenständig ausgeführt werden sollen. Sie nutzen Unternehmensdaten, um bessere Entscheidungen zu treffen, beispielsweise durch vorausschauende Wartung oder automatisierte Buchhaltung. Auch Unternehmen, die eine langfristige Skalierung und kontinuierliche Verbesserung durch Machine Learning anstreben, profitieren von KI-Agenten.
Möglichkeiten der Implementierung von KI-Agenten
Für mittelständische Unternehmen gibt es mehrere Wege, KI-Agenten in ihre Prozesse zu integrieren. Eine Möglichkeit besteht in der Nutzung bestehender KI-Tools wie Microsoft Copilot, ChatGPT oder IBM Watson, die sich in vorhandene Systeme einbinden lassen.
Alternativ können Unternehmen eigene KI-Agenten entwickeln oder entwickeln lassen, wenn spezifische Anforderungen bestehen. Eine schrittweise Integration, bei der Chatbots als Einstieg genutzt und sukzessive durch KI-Agenten erweitert werden, ist ebenfalls eine praktikable Lösung.
Interoperabilität mit bestehenden IT-Systemen
Ein entscheidender Faktor für den Erfolg von KI-Agenten ist ihre Integration in bestehende IT-Infrastrukturen. Mittelständische Unternehmen verfügen oft über gewachsene Systemlandschaften mit unterschiedlichen Softwarelösungen. Damit ein KI-Agent effizient arbeiten kann, sollte er reibungslos mit ERP-, CRM- oder Buchhaltungssystemen kommunizieren können. Offene Schnittstellen und standardisierte Datenformate erleichtern diese Integration. Unternehmen sollten prüfen, ob ihre bestehende IT-Infrastruktur kompatibel ist oder Anpassungen erforderlich sind.
Regulatorische Anforderungen für den Einsatz von KI-Agenten
Wenn Ihr Unternehmen KI-Agenten einsetzen möchten, müssen Sie sich auch mit regulatorischen Anforderungen auseinandersetzen. Datenschutz spielt hierbei eine zentrale Rolle, insbesondere im Hinblick auf die europäische Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO). Sie sollten sicherstellen, dass personenbezogene Daten nur im notwendigen Umfang verarbeitet und angemessen geschützt werden. Zudem gibt es mit der KI-Verordnung der EU künftig neue Regularien, die Transparenz und Nachvollziehbarkeit von KI-Systemen fordern. Unternehmen sollten sich daher frühzeitig mit diesen Anforderungen befassen, um Compliance-Risiken zu vermeiden. Eine übersichtliche Darstellung der regulatorischen Anforderungen für den Einsatz von KI-Agenten in Unternehmen finden Sie in diesem Praxisleitfaden der Bertelsmann Stiftung.
Sie sind sich unsicher, inwieweit der EU AI Act ihre im Unternehmen eingesetzten KI-Systeme betrifft? Machen Sie den Test mit dem EU AI Act Compliance Checker!
Mitarbeitende einbinden: Change-Management verringert Reibungspunkte
Die Einführung von KI-Agenten erfordert mehr als nur technologische Anpassungen; sie ist ein umfassender Veränderungsprozess. Ein effektives Change-Management ist entscheidend, um diesen Wandel erfolgreich zu gestalten. Ein zentraler Aspekt ist dabei die frühzeitige und aktive Einbindung der Mitarbeitenden.
Durch eine transparente Kommunikation und Beteiligung können Unsicherheiten reduziert und die Akzeptanz für neue Technologien erhöht werden. Während des Implementierungsprozesses ist es wichtig, den Nutzen der KI klar zu vermitteln und aufzuzeigen, wie sie den Arbeitsalltag tatsächlich erleichtern kann. Zudem sollten Unternehmen flexible und agile Methoden anwenden, um den Veränderungsprozess kontinuierlich anzupassen und zu optimieren. Weitere Informationen und praxisnahe Empfehlungen finden Sie in unserem Leitfaden für erfolgreiches Change Management.
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Fazit
Die Entscheidung zwischen einem Chatbot und einem KI-Agenten sollte auf den spezifischen Bedürfnissen und Zielen eines Unternehmens basieren. Chatbots sind eine hervorragende Lösung für einfache Kommunikationsaufgaben und bieten eine kostengünstige Möglichkeit, den Kundenservice zu verbessern. Durch LLMs hatten viele Unternehmen bereits Berührungspunkte mit KI-Agenten – langfristig eröffnen sie jedoch weitaus größere Potenziale, indem sie komplexe Aufgaben automatisieren und Prozesse effizienter gestalten.
Die Digitalisierung bietet mittelständischen Unternehmen zahlreiche Chancen, ihre Wettbewerbsfähigkeit zu stärken. Durch den Einsatz von KI-Agenten können sie nicht nur Kosten senken und Prozesse optimieren, sondern durch die umfassenden Fähigkeiten der KI-Agenten auch innovative Geschäftsmodelle entwickeln. In den kommenden Jahren wird die Bedeutung von KI-Agenten weiter zunehmen, da Fortschritte im maschinellen Lernen und in der Datenanalyse es ermöglichen, dass diese noch komplexere Aufgaben übernehmen. Die Zusammenarbeit zwischen KI-Agenten und menschlichen Mitarbeitenden wird weiter an Bedeutung gewinnen, und regulatorische Rahmenbedingungen werden die Transparenz und Nachvollziehbarkeit von KI-Systemen vorantreiben. Unternehmen, die frühzeitig in diese Technologien investieren und ihre Mitarbeitenden entsprechend schulen, können sich einen Wettbewerbsvorteil sichern. Nutzen Sie die Möglichkeiten der Digitalisierung, um Ihr Unternehmen zukunftsfähig zu machen und die Vorteile moderner Technologien voll auszuschöpfen. Die Zukunft gehört den Unternehmen, die den Wandel aktiv gestalten und die Chancen der Künstlichen Intelligenz ergreifen.
Sie möchten mehr über den Einsatz von KI-Agenten erfahren? Besuchen Sie die kostenfreien Online-Workshops „Intelligente Automatisierung mit KI-Agenten“ und „KI-Agenten im Einsatz: Grundlagen und Potenziale“ des Mittelstand-Digital Zentrums Saarbrücken.
Autorin: Angelika Grüttner
