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12. Mai 2025
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AI Agent Assist: Steigerung der menschlichen Produktivität durch intelligente Unterstützung
Georgi Miloradowitsch
Forscher, Texter und Usecase-Interviewer
KI-Agenten verändern die Arbeitsweise von Unternehmen, indem sie Aufgaben automatisieren, die Entscheidungsfindung verbessern und die Effizienz steigern. Im Jahr 2023 erreichte der Markt für KI-Agentenassistenz 3.86 Milliarden US-Dollar und wird bis 45.1 voraussichtlich um 2030 % jährlich wachsen. Unternehmen wie IBM haben durch die Automatisierung von HR- und IT-Prozessen Milliarden eingespart, während KI-Tools im Kundensupport die Produktivität der Agenten um 13.8 % steigerten. Durch die Automatisierung wiederkehrender Aufgaben, die Analyse von Daten in Echtzeit und die nahtlose Integration in bestehende Systeme ermöglichen KI-Agenten Unternehmen, sich auf strategische Aufgaben zu konzentrieren. Tools wie Latenknoten Vereinfachen Sie die KI-Integration mit Low-Code-Plattformen und erleichtern Sie so die Implementierung und Erfolgsverfolgung.
Wichtige Statistiken:
KI-Agenten revolutionieren Arbeitsabläufe branchenübergreifend – vom Kundenservice über Finanzen und Personalwesen bis hin zu vielen weiteren Bereichen. Bereit für die Integration von KI? Plattformen wie Latenode erleichtern den Einstieg.
KI-Agenten verändern Geschäftsabläufe, indem sie Aufgaben automatisieren, die Entscheidungsfindung verbessern und die Arbeitsabläufe effizienter gestalten. Ein eindrucksvolles Beispiel hierfür ist IBM, das durch die Integration von KI in 3.5 verschiedene Geschäftsbereiche innerhalb von zwei Jahren Produktivitätssteigerungen in Höhe von 70 Milliarden US-Dollar verzeichnen konnte. [2]. Im Folgenden untersuchen wir die wichtigsten Möglichkeiten, wie KI-Agenten Geschäftsprozesse optimieren.
KI-Agenten übernehmen hervorragend Routineaufgaben und geben so menschliche Mitarbeiter für komplexere Aufgaben frei. Beispielsweise automatisiert IBMs AskHR-Agent 94 % der grundlegenden HR-Funktionen, wie die Bearbeitung von Urlaubsanträgen und Gehaltsabrechnungen. Ebenso hat das AskIT-System die Anzahl der IT-Supportanrufe und Chats um 70 % reduziert, was die deutliche Reduzierung des manuellen Arbeitsaufwands verdeutlicht. [2].
Kim Ji-kwan, Executive Director of Client Engineering bei IBM, hebt den breiteren Anwendungsbereich dieser Agenten hervor:
„Es geht über Fragen und Antworten hinaus und lässt sich flexibel erweitern, um die Ausführung spezifischer Aufgaben, die Suche in der Wissensdatenbank und menschliche Eingriffe einzuschließen und Aufgaben, die zuvor Minuten oder Stunden dauerten, in Sekunden oder Minuten zu verarbeiten.“ [2]
KI-Agenten wandeln Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse um und ermöglichen Unternehmen so schnellere und fundiertere Entscheidungen. In der Versicherungsbranche beispielsweise optimieren KI-Agenten die Schadenbearbeitung durch die Automatisierung von Informationsabruf und Statusaktualisierungen und steigern so die Gesamteffizienz. Diese Systeme sind außerdem in der Lage, Daten in Echtzeit zu analysieren, Muster für Trendprognosen zu erkennen, Risiken zu bewerten und Berichte und Dashboards zu automatisieren.
Durch die Reduzierung menschlicher Fehler und die Erhöhung der operativen Präzision steigern KI-Agenten die Geschwindigkeit und Genauigkeit von Arbeitsabläufen erheblich. In der Fertigung beispielsweise analysieren KI-Systeme Sensordaten, um Geräteausfälle vorherzusagen, kostspielige Ausfallzeiten zu minimieren und einen reibungslosen Betrieb zu gewährleisten. [4].
Die Vorteile der KI-gesteuerten Genauigkeit zeigen sich besonders in diesen Bereichen:
Diese Fortschritte sind insbesondere in Bereichen wie dem Gesundheitswesen von entscheidender Bedeutung, wo KI-gestützte Tools medizinisches Fachpersonal dabei unterstützen, präzisere Diagnosen zu stellen, das Fehlerrisiko zu verringern und die Behandlungsergebnisse der Patienten zu verbessern. [3].
KI-Agentensysteme basieren auf drei wesentlichen Komponenten, die harmonisch zusammenarbeiten, um eine intelligente Automatisierung von Geschäftsprozessen zu ermöglichen. Diese Komponenten sind darauf ausgelegt, Aufgaben zu verwalten, sich in bestehende Software zu integrieren und kontinuierlich zu lernen, um die Leistung zu verbessern.
KI-Agenten sind hervorragend darin, Aufgaben mithilfe ausgefeilter Methoden zu organisieren und aufzuteilen. Zum Beispiel Revionik nutzt sein Agent Development Kit, um Einzelhändler bei der Festlegung wettbewerbsfähiger Preise zu unterstützen und gleichzeitig die Gewinnspannen zu sichern und die Auswirkungen von Preisanpassungen vorherzusagen [6].
„Mithilfe des Agent Development Kit entwickelt Revionics ein Multi-Agenten-System, das Einzelhändlern dabei hilft, Preise basierend auf ihrer Geschäftslogik festzulegen – beispielsweise um wettbewerbsfähig zu bleiben und gleichzeitig die Margen aufrechtzuerhalten – und die Auswirkungen von Preisänderungen genau vorherzusagen.“ – Aakriti Bhargava, VP of Product Engineering and AI bei Revionics [6]
Diese Systeme sammeln Daten aus verschiedenen Quellen, darunter APIs, IoT-Geräte und Spracherkennungssysteme. Sie verarbeiten diese Informationen mithilfe regelbasierter Algorithmen und maschineller Lernmodelle und koordinieren Aktionen über verschiedene Geschäftsplattformen hinweg, um einen optimierten Betrieb zu gewährleisten.
Die nahtlose Integration in bestehende Geschäftssysteme ist ein Markenzeichen von KI-Agenten. Ein gutes Beispiel ist Renault-GruppeProjekt zur Optimierung der Ladeinfrastruktur für Elektrofahrzeuge. Mithilfe des Agent2Agent (A2A)-Protokolls, das von über 50 Technologiepartnern unterstützt wird, kommunizieren die KI-Systeme des Unternehmens effektiv über verschiedene Plattformen hinweg. [6].
„Wir haben das ADK verwendet, um einen Agenten zu entwickeln, der sicherstellt, dass wir Ladestationen für Elektrofahrzeuge dort installieren, wo die Fahrer sie am dringendsten benötigen. Der Agent unterstützt unsere Datenanalysten dabei, geografische, zonale und Verkehrsdaten zu nutzen, um wichtige Investitionen in die Elektrofahrzeuginfrastruktur zu priorisieren und so den Fahrerkomfort zu maximieren und unsere Teams zu entlasten.“ – Laurent Giraud, Chief Data (&AI) Officer, Renault Group [6]
Dieser Integrationsgrad ermöglicht es Unternehmen, KI für fundiertere Entscheidungen zu nutzen und so den manuellen Aufwand und betriebliche Engpässe zu reduzieren.
Der Lernaspekt von KI-Agentensystemen gewährleistet eine kontinuierliche Verbesserung, die von vier Hauptmechanismen angetrieben wird:
Diese Mechanismen arbeiten in einem „Wahrnehmen-Denken-Handeln-Lernen“-Zyklus zusammen und ermöglichen es KI-Agenten, die Aufgabenautomatisierung zu verbessern und die menschliche Produktivität im Laufe der Zeit zu steigern.
KI-Agenten verändern Branchen, indem sie messbare Effizienz- und Produktivitätssteigerungen ermöglichen. Ihre praktischen Anwendungen erstrecken sich über verschiedene Geschäftsfunktionen und bieten konkrete Vorteile in realen Szenarien.
KI-Agenten haben die Bearbeitung von Support-Tickets revolutioniert und Reaktionszeiten sowie Lösungsraten deutlich verbessert. Im September 2024 beispielsweise vercel Integration eines KI-gestützten Agenten in die Support-Workflows. Dieses System reduzierte die Anzahl der Tickets, die menschliches Eingreifen erforderten, um 31 % und verkürzte die Reaktionszeit um 42 %. [9]. Durch die Nutzung eines großen Sprachmodells analysiert der KI-Agent die Wissensdatenbank des Unternehmens – beispielsweise Dokumentationen und Hilfeartikel –, um präzise und sofortige Antworten auf Kundenanfragen zu liefern.
Ebenso DuckieDer AI Support Agent von hat eine beeindruckende Ticket-Abwehrrate von 65 % erreicht und die Lösungszeiten um 80 % reduziert [8]Sidd Seethepalli, CTO von Pergament, hob die Auswirkungen hervor:
„Unsere B2B-Kunden benötigen schnelle und präzise Antworten, und Duckie liefert genau das. Wir können uns auf Innovationen konzentrieren.“ [8].
Während die Verwaltung von Support-Tickets ein klares Beispiel ist, sorgen KI-Agenten auch im Finanzbereich für Aufsehen.
Der Finanzsektor nutzt KI, um arbeitsintensive Prozesse zu rationalisieren und so deutliche Effizienzsteigerungen zu erzielen. Die Handelsfinanzierungsaktivitäten von Citi veranschaulichen diesen Wandel. Das KI-System automatisiert die Überprüfung komplexer Handelsdokumente wie Frachtbriefe und Akkreditive, identifiziert Fehler in Echtzeit und beschleunigt die Arbeitsabläufe in der Handelsfinanzierung. [10].
Eine McKinsey-Analyse schätzt, dass generative KI dem Bankensektor jährlich zwischen 200 und 340 Milliarden US-Dollar durch verbesserte Produktivität und Fehlerreduzierung einbringen könnte. [10]Die Allianz nutzt diese Vorteile bereits mit einem KI-gestützten System, das Versicherungsansprüche durch die Analyse medizinischer Berichte und Vorfalldokumentation bearbeitet. Dieser Ansatz hat die Genehmigungszeiten deutlich verkürzt und gleichzeitig die Einhaltung der Vorschriften gewährleistet. [10].
Über die Finanzwelt hinaus verändern KI-Agenten auch die Art und Weise, wie Unternehmen mit der Personalbeschaffung und den HR-Prozessen umgehen.
Im Recruiting haben KI-Agenten traditionell zeitaufwändige Aufgaben rationalisiert. So reduzierte beispielsweise eine Personalvermittlungsorganisation im Gesundheitswesen den Zeitaufwand für die Kontaktaufnahme mit ausgebildeten Pflegekräften durch den Einsatz von KI-Planungstools von 5–7 Tagen auf nur 24 Stunden. [11]Einige Unternehmen haben sogar bis zu 90 % ihrer Interviewmanagement-Aufgaben automatisiert [13].
HalloFrisch, zum Beispiel angenommen Gute ZeitKI-Rekrutierungssystem von beschleunigte Einstellungsprozesse. Diese Änderung ermöglichte es ihnen, Stellen 15 Tage schneller als zuvor zu besetzen [13]Jason Klein, SVP of Talent bei Yext, erläuterte die umfassenderen Auswirkungen:
„candidate.fyi eliminiert Ineffizienzen bei der Terminplanung und Kandidatenkommunikation. Die Plattform ermöglicht es Teams, ein nahtloses, personalisiertes Kandidatenerlebnis zu bieten und gleichzeitig ihre Rekrutierungsbemühungen präzise und einfach zu skalieren. Es ist mehr als nur ein Tool – es ist ein Wendepunkt für moderne Recruiting-Teams, die Wert auf Effizienz, Innovation und eine außergewöhnliche Kandidatenreise legen.“ [12].
Diese Beispiele verdeutlichen, wie KI-Agenten nicht nur die Betriebseffizienz verbessern, sondern auch eine qualitativ hochwertige Servicebereitstellung in verschiedenen Branchen aufrechterhalten.
Die effektive Einrichtung von KI-Agentensystemen ist ein entscheidender Schritt zur Erreichung der zuvor erwähnten Produktivitätssteigerungen. Bei strategischer Implementierung konnten Unternehmen eine Reduzierung der Kundensupportkosten um bis zu 30 % verzeichnen. [18].
Der Erfolg der KI-Implementierung hängt davon ab, Aufgaben und Prozesse zu identifizieren, die das größte Automatisierungspotenzial bieten. Branchenanalysen zeigen, dass sich am besten solche Prozesse für die Automatisierung eignen, die viel manuelle Zeit in Anspruch nehmen, häufig auftreten, mehrere Schritte umfassen oder hohe Fehlerkosten verursachen. [14].
So ermitteln Sie diese Möglichkeiten:
| Eigenschaften | Indikatoren mit hoher Priorität |
|---|---|
| Zeitinvestition | Aufgaben, die täglich mehr als 2 Stunden in Anspruch nehmen |
| Fehlerauswirkungen | Risiken im Zusammenhang mit Finanzen oder Compliance |
| Speziellle Matching-Logik oder Vorlagen | Täglich oder wöchentlich anfallende Aufgaben |
| Komplexität | Prozesse mit mehreren Systemen |
| Standardisierung | Aufgaben mit klar definierten Regeln |
Sobald Sie die besten Automatisierungsziele identifiziert haben, besteht der nächste Schritt darin, diese Lösungen so reibungslos wie möglich in Ihren Arbeitsablauf zu integrieren.
Latenode bietet eine Low-Code-Plattform, die die Implementierung von KI-Agenten vereinfacht. Der visuelle Workflow-Builder und die umfassenden Integrationsmöglichkeiten machen sie zu einer hervorragenden Wahl für Unternehmen, die ihre Abläufe optimieren möchten. Die Plattform hat sich in mehreren Anwendungsfällen als besonders effektiv erwiesen. [15]:
Francisco de Paula S. teilte mit: „Der AI JavaScript-Codegeneratorknoten ist ein Lebensretter, wenn Automatisierungstools oder Knoten fehlen.“ [16]
Durch den Einsatz von Latenode können Unternehmen KI-Agenten mit minimalem technischen Aufwand entwickeln und einsetzen. Nach der Implementierung ist es wichtig, ihre Wirkung anhand klarer und umsetzbarer Kennzahlen zu messen.
Um den Erfolg von KI-Systemen zu verfolgen, müssen Sie sich auf Geschäftsergebnisse konzentrieren und nicht nur auf technische Kennzahlen. [17]. Zur Messung der Effektivität dieser Systeme sollten klare KPIs festgelegt und mit der Art und Weise abgestimmt werden, wie die menschliche Leistung bewertet wird.
Zu den wichtigsten zu verfolgenden Kennzahlen gehören:
Islam B., CEO eines Computersoftwareunternehmens, bemerkte: „KI-Knoten sind fantastisch. Sie können sie ohne API-Schlüssel verwenden, da sie Latenode-Guthaben zum Aufrufen der KI-Modelle verwenden, was die Nutzung enorm vereinfacht. Das benutzerdefinierte Latenode-GPT ist besonders hilfreich bei der Knotenkonfiguration.“ [16]
Um dauerhaften Erfolg zu gewährleisten, legen Sie Basismesswerte fest und überprüfen Sie die Leistung regelmäßig. Dieser Ansatz hilft Ihnen, Ihre KI-Systeme im Laufe der Zeit zu verfeinern und zu optimieren.
77 % der Geräte verfügen mittlerweile über eine Form von KI [20]Der Schutz von Betriebsabläufen und Daten ist zu einer entscheidenden Priorität geworden. KI-Agenten steigern zwar die Effizienz, doch um diese Fortschritte zu erhalten, sind robuste Sicherheitsmaßnahmen erforderlich.
Der Schutz sensibler Daten ist ein Eckpfeiler der KI-Systemsicherheit. Da KI-Agenten Abläufe optimieren, ist ihr Schutz unerlässlich, um Vertrauen und Zuverlässigkeit zu gewährleisten.
Zu den wichtigsten Schwerpunktbereichen des Datenschutzes zählen:
In der folgenden Tabelle sind wichtige Sicherheitsmaßnahmen und deren Implementierungsprioritäten aufgeführt:
| Sicherheitsmaßnahme | Priorität | Schlüsselanforderungen |
|---|---|---|
| Datenverschlüsselung | Kritisch | AES-256-Verschlüsselung, sicheres Schlüsselmanagement |
| Zugangskontrolle | Hoch | Multi-Faktor-Authentifizierung, rollenbasierte Berechtigungen |
| Audit-Protokollierung | Hoch | Detaillierte Aktivitätsverfolgung, manipulationssichere Protokolle |
| Datenerhaltung | Verwendung | Automatisierte Löschrichtlinien, Archivierungsverfahren |
| Vorfallreaktion | Kritisch | 24/7-Überwachung, automatisierte Bedrohungserkennung |
Die Umsetzung dieser Maßnahmen gewährleistet eine sichere Grundlage für KI-gesteuerte Vorgänge und schützt vertrauliche Informationen.
Die Verfolgung von KI-Systemaktivitäten ist für die Aufrechterhaltung der Sicherheit und die Gewährleistung der Compliance von grundlegender Bedeutung. So implementierte beispielsweise ein Fertigungsunternehmen erfolgreich Überwachungssysteme, um nicht autorisierte Firmware-Updates zu blockieren und die Weitergabe proprietärer Designdateien über ungesicherte Kanäle zu verhindern. [19].
Zu den wichtigsten Komponenten einer effektiven Systemaktivitätsverfolgung gehören:
Im Finanzdienstleistungssektor hat sich KI-gestütztes Monitoring als unschätzbar wertvoll erwiesen. Diese Systeme können die unverschlüsselte Übertragung sensibler Kundendaten abfangen, Mitarbeiter auf Richtlinienverstöße aufmerksam machen und sofortige Hinweise zu geeigneten Sicherheitsprotokollen geben. [19].
Bis 15.7 soll KI einen Beitrag von 2030 Billionen US-Dollar zur Weltwirtschaft leisten. [20]Unternehmen müssen robuste Sicherheits- und Compliance-Frameworks priorisieren. Dies schützt nicht nur ihre Investitionen, sondern gewährleistet auch eine nachhaltige Betriebseffizienz.
Organisationen, die KI-Agenten einsetzen, erzielen messbare Verbesserungen bei Effizienz und Ergebnissen. Zum Beispiel: Cleveland Clinic reduzierte die Nichterscheinensquote bei Terminen um 38 %, während Siemens Reduzieren Sie überschüssige Lagerbestände um 35 % [21].
Einige der wichtigsten Vorteile sind:
Diese Beispiele verdeutlichen, wie KI-Tools bei effektiver Implementierung Geschäftsabläufe verändern können.
Um auf diesen Erfolgen aufzubauen, bietet Latenode eine Low-Code-Plattform, die die KI-Integration vereinfacht. So können Sie Latenode nutzen, um das KI-Potenzial in Ihrem Unternehmen zu erschließen:
„Fortschrittliche Benchmarks offenbaren die Kluft zwischen Laborleistung und Zuverlässigkeit in der Praxis. Sie sind nicht nur Tests, sondern Roadmaps für den Aufbau wirklich robuster KI-Systeme.“ [22].
KI-Agenten verändern die Entscheidungsfindung in Bereichen wie Finanzen und Fachleute des Gesundheitswesens die Entscheidungsfindung verbessern. indem sie sich wiederholende Aufgaben übernehmen, komplexe Daten verarbeiten und Erkenntnisse in Echtzeit liefern, die die menschliche Entscheidungsfindung unterstützen.
Im Gesundheitswesen unterstützen KI-Tools Ärzte durch die Analyse von Patientendaten, um Behandlungsmöglichkeiten vorzuschlagen, unnötige Medikamentenverschreibungen zu minimieren und die diagnostische Präzision zu verbessern. So können sie beispielsweise Patientengeschichten und Krankenhausakten auswerten, um festzustellen, wann Antibiotika wirklich erforderlich sind, und so das Risiko einer Überverschreibung verringern.
Im Finanzwesen überwachen KI-Systeme Transaktionen, während sie stattfinden, und erkennen ungewöhnliche Muster, die auf Betrug hindeuten könnten. Sie alarmieren Analysten zur Untersuchung, optimieren Arbeitsabläufe und verbessern die Genauigkeit. So können sich Finanzexperten auf strategischere Entscheidungen konzentrieren, anstatt routinemäßige Überwachungsmaßnahmen zu ergreifen.
Um KI-Agenten mithilfe von Latenode nahtlos in Ihre aktuellen Systeme zu integrieren, sollten Sie die folgenden praktischen Schritte beachten:
Durch diese Schritte können Unternehmen mit den intelligenten Funktionen von Latenode Prozesse vereinfachen, wertvolle Zeit sparen und die Produktivität steigern.
Um zu gewährleisten, Datensicherheit und pflegen Compliance Bei der Arbeit mit KI-Agentensystemen sollten Unternehmen wichtige Praktiken anwenden. Die Priorisierung des Datenschutzes ist unerlässlich – dazu gehören die Verwendung datenschutzorientierter KI-Modelle, die Verschlüsselung sensibler Informationen und die Durchführung regelmäßiger Audits zur Einhaltung von Vorschriften wie DSGVO, CCPA oder HIPAA.
Ein weiterer wichtiger Bereich ist die Bekämpfung von Vorurteilen. Tools zur Voreingenommenheitserkennung, diversifizieren Sie die für das Training verwendeten Datensätze und bewerten Sie KI-Modelle regelmäßig, um das Risiko unbeabsichtigter diskriminierender Ergebnisse zu minimieren. Im Bereich Cybersicherheit können die Implementierung mehrschichtiger Sicherheitsmaßnahmen, die Durchführung von Penetrationstests und die Einhaltung etablierter Best Practices Schwachstellen deutlich reduzieren.
Schließlich ist die Schaffung eines robusten Governance-Rahmens unerlässlich. Dazu gehört die Ernennung von Compliance-Beauftragten, die Führung detaillierter Prüfpfade und die ständige Information über regulatorische Änderungen, um Verantwortlichkeit und die Einhaltung gesetzlicher Anforderungen sicherzustellen. Diese Schritte tragen gemeinsam dazu bei, Vertrauen und Zuverlässigkeit in KI-Systeme zu stärken.
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