Agent Assist in Echtzeit: Steigerung der menschlichen Produktivität

KI-Agenten verändern die Arbeitsweise von Unternehmen, indem sie Aufgaben automatisieren, die Entscheidungsfindung verbessern und die Effizienz steigern. 2023 erreichte der Markt für KI-Agenten-Assistenten ein Volumen von 3,86 Milliarden US-Dollar und soll bis 2030 jährlich um 45,1 % wachsen. Unternehmen wie IBM haben durch die Automatisierung von HR- und IT-Prozessen Milliarden eingespart, während KI-Tools im Kundensupport die Produktivität von Support-Mitarbeitern um 13,8 % erhöht haben. Durch die Automatisierung wiederkehrender Aufgaben, die Echtzeitanalyse von Daten und die nahtlose Integration in bestehende Systeme ermöglichen KI-Agenten Unternehmen, sich auf strategische Arbeit zu konzentrieren. Tools wie Latenode vereinfachen die KI-Integration mit Low-Code-Plattformen und erleichtern so die Implementierung und Erfolgsmessung.

Wichtige Kennzahlen:

• 3,86 Milliarden US-Dollar Marktvolumen im Jahr 2023, prognostiziertes jährliches Wachstum von 45,1 %.
• 13,8 % Produktivitätssteigerung für Support-Mitarbeiter, die KI-Tools nutzen.
• 94 % Automatisierung grundlegender HR-Aufgaben mit IBMs AskHR-Agenten.
• 3,5 Milliarden US-Dollar an Produktivitätsgewinnen, die IBM über zwei Jahre hinweg berichtet hat.

KI-Agenten revolutionieren Workflows in allen Branchen – vom Kundenservice über Finanzen und HR bis darüber hinaus. Bereit für die KI-Integration? Plattformen wie Latenode machen den Einstieg einfach.

Zentrale Vorteile von KI-Agenten im Unternehmen

KI-Agenten gestalten Geschäftsabläufe neu, indem sie Aufgaben automatisieren, die Entscheidungsfindung verbessern und die Effizienz von Workflows steigern. Ein eindrucksvolles Beispiel dafür ist IBM: Durch die Integration von KI in 70 verschiedene Geschäftsbereiche erzielte das Unternehmen über zwei Jahre Produktivitätsgewinne von 3,5 Milliarden US-Dollar [2]. Im Folgenden zeigen wir, wie KI-Agenten Geschäftsprozesse effizienter gestalten.

Möglichkeiten zur Aufgabenautomatisierung

KI-Agenten eignen sich hervorragend zur Verwaltung wiederkehrender Aufgaben und schaffen Freiräume für komplexere Tätigkeiten von Mitarbeitenden. So automatisiert IBMs AskHR-Agent 94 % der grundlegenden HR-Funktionen, etwa die Bearbeitung von Urlaubsanträgen und Gehaltsabrechnungen. Ebenso hat das AskIT-System von IBM IT-Supportanrufe und Chats um 70 % reduziert – ein deutlicher Beleg für die Entlastung bei manuellen Aufgaben [2].

Kim Ji-kwan, Executive Director of Client Engineering bei IBM, hebt den umfassenderen Einsatzbereich dieser Agenten hervor:

„Es geht über die Beantwortung von Fragen hinaus und lässt sich flexibel auf die Ausführung konkreter Aufgaben, die Suche in Wissensdatenbanken und menschliche Eingriffe erweitern. Aufgaben, die früher Minuten oder Stunden dauerten, werden nun in Sekunden oder Minuten erledigt.“ [2]

Datengestützte Entscheidungsunterstützung

KI-Agenten verwandeln Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse und ermöglichen Unternehmen, schneller und fundierter zu entscheiden. In der Versicherungsbranche beispielsweise optimieren KI-Agenten die Schadenbearbeitung, indem sie den Informationsabruf und Statusaktualisierungen automatisieren und damit die Gesamteffizienz verbessern. Diese Systeme analysieren Daten zudem in Echtzeit, erkennen Muster für Trendprognosen, bewerten Risiken und automatisieren Berichte und Dashboards.

Geschwindigkeit und Genauigkeit von Workflows

Indem sie menschliche Fehler reduzieren und die operative Präzision erhöhen, verbessern KI-Agenten Geschwindigkeit und Genauigkeit von Workflows erheblich. In der Fertigung analysieren KI-Systeme beispielsweise Sensordaten, um Geräteausfälle vorherzusagen. Das minimiert kostspielige Ausfallzeiten und sorgt für reibungslose Abläufe [4].

Die Vorteile KI-gestützter Genauigkeit zeigen sich besonders in diesen Bereichen:

• Fehlervermeidung
  Im Bankensektor bearbeiten KI-Systeme Kundenanfragen präzise und reduzieren häufige Fehler [3].
• Echtzeitüberwachung
  KI-Agenten überwachen Abläufe kontinuierlich, kennzeichnen Probleme sofort und leiten Korrekturmaßnahmen ein [3].
• Prozessoptimierung
  Komplexe Workflows werden durch KI-gestützte Automatisierung vereinfacht. Das minimiert manuelle Eingriffe und stellt eine gleichbleibend hohe Genauigkeit sicher [3].

Diese Fortschritte sind besonders in Bereichen wie dem Gesundheitswesen wichtig, in denen KI-gestützte Tools medizinisches Fachpersonal bei präziseren Diagnosen unterstützen, das Fehlerrisiko senken und Behandlungsergebnisse verbessern [3].

Hauptkomponenten von KI-Agentensystemen

KI-Agentensysteme basieren auf drei wesentlichen Komponenten, die harmonisch zusammenarbeiten, um intelligente Automatisierung für Geschäftsprozesse bereitzustellen. Sie sind darauf ausgelegt, Aufgaben zu verwalten, sich in bestehende Software zu integrieren und kontinuierlich zu lernen, um ihre Leistung zu verbessern.

Intelligente Aufgabenverwaltung

KI-Agenten organisieren und unterteilen Aufgaben mithilfe fortschrittlicher Methoden. So nutzt Revionics sein Agent Development Kit, um Einzelhändler bei der Festlegung wettbewerbsfähiger Preise zu unterstützen, Gewinnmargen zu schützen und die Auswirkungen von Preisanpassungen vorherzusagen [6].

„Mit dem Agent Development Kit entwickelt Revionics ein Multi-Agenten-System, das Einzelhändlern hilft, Preise auf Grundlage ihrer Geschäftslogik festzulegen – etwa wettbewerbsfähig zu bleiben und gleichzeitig Margen zu sichern – sowie die Auswirkungen von Preisänderungen präzise vorherzusagen.“ – Aakriti Bhargava, VP of Product Engineering and AI bei Revionics [6]

Diese Systeme erfassen Daten aus unterschiedlichen Quellen, darunter APIs, IoT-Geräte und Spracherkennungssysteme. Sie verarbeiten diese Informationen mithilfe regelbasierter Algorithmen und Machine-Learning-Modellen und koordinieren Aktionen über verschiedene Unternehmensplattformen hinweg, um reibungslose Abläufe sicherzustellen.

Funktionen zur Softwareintegration

Die nahtlose Integration in bestehende Geschäftssysteme ist ein Markenzeichen von KI-Agenten. Ein gutes Beispiel ist das Projekt der Renault Group zur Optimierung der Ladeinfrastruktur für Elektrofahrzeuge. Mithilfe des Agent2Agent-Protokolls (A2A), das von mehr als 50 Technologiepartnern unterstützt wird, kommunizieren die KI-Systeme des Unternehmens effektiv über verschiedene Plattformen hinweg [6].

„Wir haben das ADK genutzt, um einen Agenten zu entwickeln, der sicherstellt, dass wir Ladegeräte für Elektrofahrzeuge dort installieren, wo Fahrer sie am dringendsten benötigen. Der Agent unterstützt unsere Datenanalysten dabei, geografische Daten, Zonierungs- und Verkehrsdaten zu nutzen, um kritische Investitionen in die Ladeinfrastruktur zu fundieren und zu priorisieren. So maximieren wir den Komfort für Fahrer und entlasten gleichzeitig unsere Teams.“ – Laurent Giraud, Chief Data (&AI) Officer, Renault Group [6]

Dieses Integrationsniveau ermöglicht Unternehmen fundiertere Entscheidungen mit KI, reduziert den manuellen Aufwand und beseitigt operative Engpässe.

Lernfähigkeiten von KI

Der Lernaspekt von KI-Agentensystemen sorgt durch vier zentrale Mechanismen für kontinuierliche Verbesserungen:

• Leistungselement: Führt Aufgaben aus und passt sich auf Grundlage von Erfahrungen an. So verkürzte Nippon Television Holdings mit seiner Agent Engine die Entwicklungszeit um nahezu einen Monat [6].
• Lernelement: Analysiert Leistungsdaten, um die Entscheidungsfindung zu verfeinern, und nutzt Methoden wie selbstüberwachtes und föderiertes Lernen [5].
• Kritikkomponente: Bewertet Ergebnisse und liefert Feedback, um Modellgenauigkeit und Wirksamkeit zu verbessern [7].
• Problemgenerator: Identifiziert neue Herausforderungen, um fortlaufende Optimierung und Innovation zu fördern [7].

Diese Mechanismen arbeiten in einem „Wahrnehmen-Denken-Handeln-Lernen“-Kreislauf zusammen. Dadurch können KI-Agenten die Aufgabenautomatisierung verbessern und die menschliche Produktivität im Laufe der Zeit steigern.

KI-Agenten in verschiedenen Unternehmensbereichen

KI-Agenten verändern Branchen, indem sie messbare Verbesserungen bei Effizienz und Produktivität ermöglichen. Ihre praktischen Anwendungen erstrecken sich über verschiedene Unternehmensfunktionen und bieten greifbare Vorteile in realen Einsatzszenarien.

Verwaltung von Support-Tickets

KI-Agenten haben die Bearbeitung von Support-Tickets grundlegend verändert und Reaktionszeiten sowie Lösungsquoten deutlich verbessert. Im September 2024 integrierte Vercel beispielsweise einen KI-gestützten Agenten in seine Support-Workflows. Das System reduzierte die Anzahl der Tickets, die menschliches Eingreifen erforderten, um 31 % und verkürzte die Zeit bis zur ersten Antwort um 42 % [9]. Mithilfe eines großen Sprachmodells analysiert der KI-Agent die Wissensdatenbank des Unternehmens – etwa Dokumentationen und Hilfeartikel – und liefert präzise, sofortige Antworten auf Kundenanfragen.

Auch der AI Support Agent von Duckie erreichte eine beeindruckende Ticket-Ablenkungsquote von 65 % und reduzierte die Lösungszeiten um 80 % [8]. Sidd Seethepalli, CTO von Vellum, betonte die Wirkung:

„Unsere B2B-Kunden benötigen schnelle und präzise Antworten, und genau das liefert Duckie. So können wir uns auf Innovation konzentrieren.“ [8]

Die Verwaltung von Support-Tickets ist ein klares Beispiel, doch KI-Agenten verändern auch Finanzprozesse.

Automatisierung von Finanzprozessen

Der Finanzsektor nutzt KI, um arbeitsintensive Prozesse zu optimieren und erhebliche Effizienzgewinne zu erzielen. Die Handelsfinanzierungsprozesse von Citi zeigen diese Transformation. Das KI-System des Unternehmens automatisiert die Prüfung komplexer Handelsdokumente wie Konnossemente und Akkreditive, erkennt Fehler in Echtzeit und beschleunigt Workflows in der Handelsfinanzierung [10].

Eine McKinsey-Analyse schätzt, dass generative KI durch höhere Produktivität und weniger Fehler jährlich zwischen 200 und 340 Milliarden US-Dollar zum Bankensektor beitragen könnte [10]. Allianz realisiert diese Vorteile bereits mit einem KI-gestützten System, das Versicherungsansprüche anhand medizinischer Berichte und Schadendokumentationen bearbeitet. Dieser Ansatz hat die Genehmigungszeiten deutlich verkürzt und gleichzeitig die Einhaltung regulatorischer Vorgaben sichergestellt [10].

Über den Finanzbereich hinaus verändern KI-Agenten auch die Herangehensweise von Unternehmen an Recruiting- und HR-Prozesse.

Automatisierung von HR und Recruiting

Im Recruiting haben KI-Agenten traditionell zeitaufwendige Aufgaben deutlich vereinfacht. So verkürzte eine Organisation für die Personalvermittlung im Gesundheitswesen die Zeit bis zur Kontaktaufnahme mit frisch examinierten Pflegekräften durch KI-gestützte Planungstools von 5–7 Tagen auf nur 24 Stunden [11]. Einige Unternehmen haben sogar bis zu 90 % ihrer Aufgaben im Interviewmanagement automatisiert [13].

HelloFresh führte beispielsweise das KI-Recruiting-System von GoodTime ein, um Einstellungsprozesse zu beschleunigen. Dadurch konnte das Unternehmen Positionen 15 Tage schneller besetzen als zuvor [13]. Jason Klein, SVP of Talent bei Yext, erläuterte die umfassendere Wirkung:

„candidate.fyi beseitigt Ineffizienzen bei der Terminplanung und Kandidatenkommunikation. Die Plattform ermöglicht Teams, ein nahtloses, personalisiertes Kandidatenerlebnis zu bieten und ihre Einstellungsprozesse zugleich präzise und mühelos zu skalieren. Sie ist mehr als ein Tool – sie verändert die Arbeit moderner Recruiting-Teams, die Wert auf Effizienz, Innovation und eine außergewöhnliche Candidate Journey legen.“ [12]

Diese Beispiele zeigen, wie KI-Agenten nicht nur die operative Effizienz steigern, sondern auch eine hohe Servicequalität in verschiedenen Branchen sicherstellen.

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KI-Agentensysteme einrichten

Die effektive Einrichtung von KI-Agentensystemen ist ein entscheidender Schritt, um die zuvor genannten Produktivitätsverbesserungen zu erzielen. Bei strategischer Implementierung haben Unternehmen eine Reduzierung der Kundensupportkosten um bis zu 30 % berichtet [18].

Automatisierungspotenziale identifizieren

Der Erfolg einer KI-Implementierung hängt davon ab, Aufgaben und Prozesse mit dem größten Automatisierungspotenzial zu identifizieren. Branchenanalysen zeigen, dass sich besonders Aufgaben eignen, die viel manuelle Zeit beanspruchen, häufig auftreten, mehrere Schritte umfassen oder hohe Fehlerkosten verursachen [14].

So identifizieren Sie diese Potenziale:

• Prozessmodellierung: Dokumentieren Sie zunächst Ihre aktuellen Workflows. Konzentrieren Sie sich auf:
  • Datenquellen
  • Transformationsschritte
  • Anforderungen an Ergebnisse
  • Aufgaben, die:
    • erheblichen manuellen Aufwand erfordern
    • häufig ausgeführt werden
    • mehrere Systeme umfassen
    • hohe Fehlerkosten verursachen
    • konsistente Audit-Trails benötigen
• Einbindung von Mitarbeitenden: Beziehen Sie die Mitarbeitenden ein, die diese Aufgaben täglich ausführen. Ihre Erkenntnisse decken häufig Ineffizienzen auf, die sonst unbemerkt bleiben würden.
• Prioritätsbewertung: Nutzen Sie konkrete Kriterien, um festzulegen, welche Prozesse zuerst automatisiert werden sollen. Die folgende Tabelle zeigt Indikatoren mit hoher Priorität:

Sobald Sie die besten Automatisierungsziele identifiziert haben, besteht der nächste Schritt darin, diese Lösungen möglichst reibungslos in Ihren Workflow zu integrieren.

Latenode für die KI-Integration nutzen

Latenode bietet eine Low-Code-Plattform, die die Implementierung von KI-Agenten vereinfacht. Der visuelle Workflow-Builder und die umfangreichen Integrationsmöglichkeiten machen die Plattform zu einer ausgezeichneten Wahl für Unternehmen, die ihre Abläufe optimieren möchten. Die Plattform hat sich insbesondere in mehreren Anwendungsfällen als wirksam erwiesen [15]:

• Meeting-Management: Automatisierung von Transkription und Zusammenfassungserstellung in Microsoft Teams.
• Dokumentenverarbeitung: Erstellung von Inhalten und Organisation von Datenbanken in Notion.
• Kundenservice: Einrichtung automatisierter Antwortsysteme in Slack.
• Projektmanagement: Aktualisierung von Boards und Erstellung von Statusberichten in Trello.

Francisco de Paula S. berichtet: „Der KI-JavaScript-Codegenerator-Node ist ein Lebensretter, wenn Automatisierungstools oder Nodes fehlen.“ [16]

Mit Latenode können Unternehmen KI-Agenten mit minimaler technischer Komplexität entwickeln und bereitstellen. Nach der Implementierung ist es wichtig, ihre Wirkung anhand klarer und umsetzbarer Kennzahlen zu messen.

Erfolg von KI-Systemen messen

Um den Erfolg von KI-Systemen zu verfolgen, sollten Sie sich auf Geschäftsergebnisse statt ausschließlich auf technische Kennzahlen konzentrieren [17]. Definieren Sie klare KPIs, um die Wirksamkeit dieser Systeme zu messen, und richten Sie diese an der Bewertung menschlicher Leistung aus.

Zu den wichtigsten Kennzahlen gehören:

• Operative Effizienz: Überwachen Sie Verbesserungen bei Geschwindigkeit und Genauigkeit von Prozessen. Ein Elektronikhändler erreichte beispielsweise durch KI-gestützte Gespräche eine Quote von 95 % bei der sofortigen Lösung von Anfragen [18].
• Kosteneffekte: Messen Sie sowohl direkte Einsparungen, beispielsweise reduzierte Personalkosten, als auch indirekte Einsparungen, etwa durch weniger Fehler oder schnellere Workflows.
• Qualitätssicherung: Richten Sie Systeme für eine kontinuierliche Überwachung ein, beispielsweise:
  • regelmäßige Genauigkeitsprüfungen
  • Tracking von Reaktionszeiten
  • Umfragen zur Nutzerzufriedenheit
  • Analyse von Fehlerraten

Islam B., CEO eines Softwareunternehmens, erklärt: „KI-Nodes sind fantastisch. Sie können sie ohne API-Schlüssel nutzen, da Latenode Credits verwendet, um die KI-Modelle aufzurufen. Dadurch ist die Nutzung besonders einfach. Das individuelle GPT von Latenode ist besonders hilfreich bei der Node-Konfiguration.“ [16]

Um langfristigen Erfolg sicherzustellen, legen Sie Ausgangskennzahlen fest und überprüfen Sie die Leistung regelmäßig. So können Sie Ihre KI-Systeme im Laufe der Zeit weiterentwickeln und optimieren.

KI-Sicherheit und Compliance

Da mittlerweile 77 % der Geräte eine Form von KI integrieren [20], sind der Schutz von Abläufen und die Sicherung von Daten zu entscheidenden Prioritäten geworden. KI-Agenten verbessern zwar die Effizienz, doch robuste Sicherheitsmaßnahmen sind erforderlich, um diese Fortschritte zu bewahren.

Datenschutzstandards

Der Schutz sensibler Daten ist ein Grundpfeiler der Sicherheit von KI-Systemen. Während KI-Agenten Abläufe optimieren, ist ihr Schutz entscheidend, um Vertrauen und Zuverlässigkeit zu erhalten.

Zu den zentralen Bereichen des Datenschutzes gehören:

• Datenschutzorientierte Architektur: Sicherheit sollte von Anfang an in Systeme integriert werden, einschließlich Maßnahmen wie:
  • Ende-zu-Ende-Verschlüsselung
  • rollenbasierte Zugriffskontrollen
  • regelmäßige Sicherheitsaudits
  • Strategien zur Datenminimierung
• Regulatorische Compliance: Die Einhaltung branchenspezifischer und globaler Standards gewährleistet sowohl Sicherheit als auch rechtliche Konformität. Dazu gehören:
  • Erfüllung der Anforderungen für ISO-27001-Zertifizierungen
  • Ausrichtung am NIST-Cybersecurity-Framework
  • Einhaltung branchenspezifischer Vorschriften

Die folgende Tabelle zeigt wichtige Sicherheitsmaßnahmen und ihre Implementierungsprioritäten:

Die Umsetzung dieser Maßnahmen schafft eine sichere Grundlage für KI-gestützte Abläufe und schützt sensible Informationen.

Nachverfolgung von Systemaktivitäten

Die Nachverfolgung von Aktivitäten in KI-Systemen ist grundlegend für die Aufrechterhaltung von Sicherheit und Compliance. So implementierte ein Fertigungsunternehmen erfolgreich Überwachungssysteme, um nicht autorisierte Firmware-Updates zu blockieren und die Weitergabe proprietärer Konstruktionsdateien über ungesicherte Kanäle zu verhindern [19].

Zu den zentralen Komponenten einer effektiven Nachverfolgung von Systemaktivitäten gehören:

• Umfassende Audit-Trails: KI-Systeme sollten detaillierte Protokolle über Nutzerinteraktionen, Datenänderungen, Konfigurationsaktualisierungen und Sicherheitsvorfälle führen.
• Echtzeitüberwachung: Die kontinuierliche Kontrolle hilft dabei:
  • ungewöhnliche Aktivitätsmuster zu erkennen
  • potenzielle Sicherheitsverletzungen zu kennzeichnen
  • Systemleistung und Ressourcennutzung zu überwachen

Im Finanzdienstleistungssektor hat sich KI-gestützte Überwachung als besonders wertvoll erwiesen. Diese Systeme können die unverschlüsselte Übertragung sensibler Kundendaten abfangen, Mitarbeitende bei Richtlinienverstößen warnen und sofortige Hinweise zu korrekten Sicherheitsprotokollen geben [19].

Da KI bis 2030 voraussichtlich 15,7 Billionen US-Dollar zur Weltwirtschaft beitragen wird [20], müssen Unternehmen robuste Sicherheits- und Compliance-Frameworks priorisieren. Das schützt nicht nur ihre Investitionen, sondern stellt auch eine nachhaltige operative Effizienz sicher.

Fazit: Die nächsten Schritte mit KI-Agenten

Der Wert von KI für Unternehmen

Unternehmen, die KI-Agenten einsetzen, erzielen messbare Verbesserungen bei Effizienz und Ergebnissen. So reduzierte die Cleveland Clinic die Quote nicht wahrgenommener Termine um 38 %, während Siemens überschüssige Lagerbestände um 35 % senkte [21].

Zu den wichtigsten Vorteilen gehören:

• Bessere Entscheidungsfindung durch Echtzeit-Datenanalysen und Prognosetools
• Schnellere Aufgabenerledigung, wobei selbst weniger erfahrene Mitarbeitende ihre Geschwindigkeit um 35 % steigern [1]
• Stärkere Compliance und Sicherheit durch automatisierte Überwachungssysteme
• Optimierte Prozesse, die Fehler und operative Engpässe reduzieren

Diese Beispiele zeigen, wie KI-Tools Geschäftsabläufe bei einer effektiven Implementierung transformieren können.

Mit Latenode starten

Um auf diesen Erfolgen aufzubauen, bietet Latenode eine Low-Code-Plattform, die die KI-Integration vereinfacht. So können Sie mit Latenode das Potenzial von KI in Ihrem Unternehmen erschließen:

• Bewerten und planen
  Identifizieren Sie zunächst Aufgaben, die für die Automatisierung sowohl hohe Wirkung als auch geringes Risiko bieten. Mit dem visuellen Workflow-Builder von Latenode können Sie Ihre Prozesse einfach abbilden und Bereiche mit hohem Automatisierungspotenzial erkennen.

• Schrittweise implementieren
  Beginnen Sie mit Pilotprojekten, um KI-native Funktionen zu testen. Lemonade Insurance automatisierte beispielsweise zunächst einfache Kundenanfragen, bevor das Unternehmen die Bearbeitung von Schadensmeldungen ergänzte. Dieser schrittweise Ansatz ermöglichte Genehmigungszeiten von 90 Sekunden für unkomplizierte Fälle [21].

• Überwachen und verbessern
  Verfolgen Sie Leistungskennzahlen von Beginn an. Wie Dr. Emma Liu erklärt, sind Benchmarks entscheidend:

  „Fortschrittliche Benchmarks legen die Kluft zwischen Laborleistung und Zuverlässigkeit in der Praxis offen. Sie sind nicht nur Tests, sondern auch Roadmaps für den Aufbau wirklich robuster KI-Systeme.“ [22]