KI-Agenten oder Automatisierung: Welcher Ansatz passt zur Aufgabe?

Wähle klassische Automatisierung, wenn Schritte und Regeln bekannt sind. Erwäge einen KI-gestützten Ablauf, wenn ein klar definierter Schritt Sprache oder andere unstrukturierte Informationen interpretieren muss. Ein Agent kommt infrage, wenn die Aufgabe tatsächlich verlangt, Handlungen innerhalb klarer Grenzen dynamisch auszuwählen. Entscheidend sind die Arbeit selbst, ihre Unsicherheit und die Folgen von Fehlern.

Diese Kategorien können sich überschneiden. Ein zuverlässiges System kann feste Berechtigungsregeln, ein KI-Modell zur Einordnung und menschliche Freigaben vor externen Handlungen kombinieren. Nicht jeder Teil eines Prozesses muss autonom ablaufen.

Beginne mit einem vertrauten Beispiel

Stell dir ein Unternehmen vor, das eingehende Supportanfragen bearbeitet. Eine Formulareingabe in eine Ticketwarteschlange zu übertragen ist einfache Automatisierung. Eine frei formulierte Beschreibung einer Kategorie zuzuordnen erfordert Interpretation. Eine ungewöhnliche Anfrage anhand mehrerer freigegebener Informationsquellen zu untersuchen kann eine flexiblere Reihenfolge verlangen.

Bewerte diese Aufgaben getrennt. Dass ein Schritt von KI profitiert, bedeutet nicht, dass der gesamte Prozess einen Agenten braucht. Umgekehrt kann eine Aufgabe, die in einer Vorführung einfach wirkt, Ausnahmen enthalten, durch die ein starres Regelwerk schwer zu pflegen wird.

Wann feste Abläufe passen

Nutze feste Abläufe, wenn du den Weg vorab beschreiben kannst: Anfrage empfangen, Pflichtfelder prüfen, Datensatz erstellen, zuständige Person benachrichtigen. Regeln sind besonders hilfreich, wenn Einheitlichkeit wichtig ist und die nötigen Informationen strukturiert vorliegen.

KI kann innerhalb dieses Weges arbeiten, ohne ihn zu steuern. Ein Modell kann beispielsweise eine Kategorie vorschlagen, während der Ablauf prüft, ob diese auf einer erlaubten Liste steht. Fehlt der Vorschlag oder ist er ungültig, geht die Anfrage an einen Menschen. So bleibt die Interpretation begrenzt und Fehler lassen sich leichter lokalisieren.

Wann ein Agent helfen kann

Ein Agent kann sinnvoll sein, wenn die nächste hilfreiche Handlung davon abhängt, was er entdeckt. Ein Rechercheassistent könnte eine freigegebene Wissensbasis durchsuchen, ein Dokument prüfen, fehlenden Kontext erkennen und eine Rückfrage stellen. Definiere trotzdem seine verfügbaren Werkzeuge, zulässigen Daten, Abbruchbedingungen und Ressourcengrenzen.

Anthropics technische Anleitung unterscheidet vordefinierte Abläufe von Agenten, die ihren Prozess und Werkzeugeinsatz selbst steuern. Diese Unterscheidung hilft, weil Flexibilität zusätzliche zu bewertende Entscheidungen schafft. Trifft ein System mehr Entscheidungen, brauchst du Belege dafür, dass deren Nutzen die zusätzliche Komplexität rechtfertigt.

Vergleiche die gesamten Betriebskosten

Betrachte mehr als Abonnement- oder Modellpreise. Berücksichtige Einrichtung, Ausführung, Prüfung, Support, Überwachung und Fehlerkorrektur. Miss die Dauer von der Anfrage bis zum akzeptierten Ergebnis, einschließlich der menschlichen Kontrollzeit.

Teste typische und schwierige Fälle: unvollständige Anfragen, widersprüchliche Informationen, nicht verfügbare Werkzeuge und Anliegen außerhalb des vorgesehenen Umfangs. Halte fest, ob das System angemessen stoppt. Jede Anfrage abzuschließen ist ein schlechtes Ziel, wenn manche abgelehnt, geklärt oder an eine zuständige Person weitergegeben werden sollten.

Entscheide mit einem kleinen Versuch

Wähle einen Ablauf und baue die einfachste brauchbare Version. Vergleiche eine regelbasierte Route mit einem begrenzten KI-Schritt anhand derselben Fälle. Führe dynamische Handlungsauswahl erst ein, wenn die Ergebnisse zeigen, dass feste Wege wichtige Unterschiede nicht ausreichend bewältigen.

Beim Support könnte die erste Version Tickets kategorisieren und Antwortentwürfe vorbereiten, während Mitarbeitende das Versenden kontrollieren. Später kannst du die Autonomie für eine eng begrenzte Kategorie mit nachgewiesener Leistung erweitern. Die Entscheidung sollte auf beobachtetem Bedarf und klarer Verantwortung beruhen. Dazu gehört ein praktikabler Weg, den Prozess anzuhalten, wenn sich sein Verhalten verändert.

Weiterführende Lektüre

Building effective agents von Anthropic erläutert die hier verwendete Unterscheidung zwischen Workflows und Agenten.

Lerne mit Innoba weiter

Verbinde diese Übung mit dem Lernangebot KI-Agenten verstehen. Vertiefe die Grundlagen durch das Buch zum Thema KI-Agenten in der Praxis und die AUTOMATE Academy. Wähle eine Aufgabe aus deinem eigenen Arbeitsalltag, bewahre deine erarbeiteten Unterlagen auf und nutze die Fragen dieses Artikels, um deine Entscheidungen beim Lernen regelmäßig zu überprüfen.

Verwandte Artikel

• Human-in-the-Loop-KI: Wo Prüfung und Freigabe hingehören
• Zuverlässige KI-Automatisierung: Fehler, Wiederholungen und Ausnahmen handhaben