EP_017 KI-Agenten und Automatisierung 36 min

KI AGENTEN: Nur Hype oder echte Revolution?

Erschienen 16. Juli 2025

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// KI-Zusammenfassung

Diese Episode beleuchtet KI-Agenten, indem sie den aktuellen Hype von ihren tatsächlichen Fähigkeiten abgrenzt. Es wird erklärt, was einen echten KI-Agenten ausmacht – eine Kombination aus KI, Tools und Gedächtnis – und verschiedene Anwendungsfälle wie Deep Research, Personal Assistance und Customer Service werden vorgestellt. Zudem werden die gesellschaftlichen Auswirkungen und die zukünftige Rolle des Menschen als Dirigent von KI-Systemen diskutiert.

Shownotes

In Episode 17 des Co-Intelligence Podcasts nehmen Moritz Heininger und Benjamin Wüstenhagen ein Phänomen unter die Lupe, das gerade die Tech-Welt elektrisiert: KI-Agenten. Was können sie wirklich? Welche Tools funktionieren – und welche versprechen mehr als sie halten? Sie analysieren die wichtigsten Trends, liefern Praxisbeispiele und zeigen: Agenten sind nicht nur ein Hype – aber auch keine Magie. Die Hosts reagieren auf echte Demos, kommentieren Live-Setups und sprechen darüber, welche Agenten sich heute bereits in den Workflow integrieren lassen – und wo die Grenze zur Illusion liegt.

Tools & Themen dieser Folge

Anthropic (Claude) – LLM-Backend für Agentensysteme: https://www.anthropic.com Clay – CRM-ähnliches Tool zur Datenintegration für Agenten: https://www.clay.earth Intercom Bot – Beispiel für automatisierte Kommunikation: https://www.intercom.com N8N– Flexible KI-Workflow-Automatisierung: https://n8n.io Manus.ai – Manus ist ein allgemeiner KI-Agent: https://manus.im

dreamforce: https://youtu.be/kfe3ajUYSdc?si=5qHOqSChJHZmQnLp Film: Her – https://youtu.be/D4DRSVTm8Zk?si=hsKVQnzEzWNoa0hW

⏱ Kapitel Übersicht

Erkenntnisse

2:20
Viele sogenannte 'KI-Agenten' sind derzeit überhypt und oft nur einfache Automatisierungen mit KI-Elementen, keine echten, autonomen Agenten im klassischen Sinne.
3:37
Bevor man KI-Agenten einsetzt, muss man grundlegende Geschäftsprozesse und Aufgaben klar definieren und automatisieren können; fehlende Prozessklarheit führt zum Scheitern der Agenten.
6:11
Das Multi-Agent Communication Protocol (MCP) ermöglicht eine universelle Schnittstelle für KI-Agenten, um mit Large Language Models (LLMs) und anderen Software-Tools zu interagieren.
11:47
Die Rolle des Menschen wird sich von der Ausführung zu der eines 'Dirigenten' von KI-Systemen und Bots wandeln, was neue Jobs schafft und bestehende verändert.
16:16
KI-Agenten können selbstständig komplexe Rechercheaufgaben durchführen, indem sie Pläne erstellen, Informationen aus dem Web sammeln, anpassen und zu detaillierten Reports zusammenfassen.

Zitate

„Ganz viel davon ist meiner Meinung nach aktuell auch Hype und ganz viel wird heute schon als Agent verpackt, obwohl es eigentlich gar kein Agent ist."

0:43
„Du musst es erstmal, du musst überhaupt erstmal deine Aufgaben alle mappen können, dann musst du deine Prozesse mappen können, dann musst deine Ende zu Ende Prozesse mappen können"

3:18
„Im Prinzip Software die KI und Tools nutzt, um ein gewisses Ziel zu erreichen, was wir vorgeben. Und diese Ziel erreichen braucht mehrere Schritte und der KI Agent ist in gewisser Weise autonom oder semiautonom in den Schritten."

8:43
„Unsere Aufgaben werden ganz andere werden. Wir werden zum Dirigent aus Menschen und KI Systemen und Bots, die wir quasi steuern werden"

11:47
„Deep Research ist einer der absoluten Killer Use Cases und der der auch wirklich schon markt ist und auf jeder von uns Zugriff hat in jedem Unternehmen"

24:26

Zahlen

40-50%

Im Customer Support werden heute schon 40-50% aller Tickets von Bots gelöst.

14:16
80%

Im Customer Service können 80% der wichtigen Tickets automatisiert werden.

27:09
50%

Aktuell liegt die Automatisierungsrate im Customer Service bei 50%.

27:19
100%

Der Zufriedenheitswert (Casesatwert) bei KI-gelösten Tickets erreichte 100%, nachdem emotionale Tickets an Menschen weitergeleitet wurden.

28:00

Häufige Fragen

Was ist ein KI-Agent? ▾

Ein KI-Agent ist eine Software, die künstliche Intelligenz und Werkzeuge nutzt, um ein vorgegebenes Ziel zu erreichen. Dies erfordert oft mehrere Schritte, die der Agent autonom oder semiautonom ausführt. Eine Definition umfasst AI, Tools und Memory, um aus vergangenen Aktionen zu lernen und zukünftige zu informieren.

Warum sind viele aktuelle KI-Agenten überhypt? ▾

Viele als KI-Agenten bezeichnete Anwendungen sind derzeit eher einfache Automatisierungen mit KI-Elementen, die noch nicht die volle Autonomie oder Lernfähigkeit klassischer Agenten besitzen. Der Begriff wird oft für Marketingzwecke verwendet, obwohl die tatsächliche Funktionalität noch nicht dem Hype entspricht.

Welche Voraussetzungen sind für den Einsatz von KI-Agenten wichtig? ▾

Bevor KI-Agenten erfolgreich eingesetzt werden können, müssen Unternehmen ihre Aufgaben und Prozesse klar definieren und Ende-zu-Ende mappen. Wenn ein Prozess nicht präzise einem Menschen erklärt werden kann, wird auch ein KI-Agent scheitern, da er eine klare Struktur benötigt.

Wie verändert sich die Rolle des Menschen durch KI-Agenten? ▾

Die Rolle des Menschen wird sich von der reinen Ausführung hin zum "Dirigenten" von KI-Systemen und Bots wandeln. Anstatt Aufgaben selbst zu erledigen, werden Menschen Agentensysteme managen und steuern, was eine neue Art des Arbeitens darstellt und neue Jobprofile schafft.

Welche Rolle spielt das MCP-Protokoll für KI-Agenten? ▾

Das Multi-Agent Communication Protocol (MCP) dient als universelle Schnittstelle, die es KI-Agenten ermöglicht, mit Large Language Models (LLMs) und anderen Software-Tools zu kommunizieren und zu interagieren. Es vereinfacht den Datenaustausch und die Koordination zwischen verschiedenen Agenten und Systemen.

Wie können KI-Agenten im Customer Service eingesetzt werden? ▾

KI-Agenten können im Customer Service bis zu 80% der Standardanfragen automatisieren, wie z.B. Passwort-Resets oder Informationsabfragen. Bei emotionalen oder komplexen Tickets, die eine menschliche Empathie erfordern, können sie diese an menschliche Mitarbeiter weiterleiten, um die Kundenzufriedenheit zu gewährleisten.

Was ist Deep Research im Kontext von KI-Agenten? ▾

Deep Research ist ein Killer-Use-Case für KI-Agenten, bei dem der Agent selbstständig einen Plan zur Recherche erstellt, Informationen aus dem Web sammelt, diese anpasst und zu detaillierten Reports zusammenfasst. Er kann seinen Plan dynamisch an neue Erkenntnisse anpassen und so komplexe Analysen durchführen.

Anleitungen

So bereitest du dein Unternehmen auf KI-Agenten vor

Bevor du KI-Agenten erfolgreich einsetzen kannst, musst du deine Geschäftsprozesse klar definieren und automatisieren. Dies schafft die notwendige Grundlage, um Agenten effektiv zu integrieren und Fehlschläge zu vermeiden.

01

Aufgaben identifizieren

Mappe alle Aufgaben in deinem Unternehmen, um einen vollständigen Überblick über die zu automatisierenden Bereiche zu erhalten.

3:17
02

Prozesse definieren

Erfasse deine Geschäftsprozesse Ende zu Ende, um klare und nachvollziehbare Abläufe für die KI-Agenten zu schaffen.

3:18
03

Aufgaben klar beschreiben

Formuliere die Aufgaben so präzise, dass ein Mensch sie ohne Rückfragen ausführen könnte, denn nur so kann auch ein KI-Agent erfolgreich sein.

3:34
04

Prozessklarheit sicherstellen

Stelle sicher, dass du das Problem und die notwendigen Schritte klar überlegt hast, bevor du einen Agenten einsetzt, um ein Scheitern zu verhindern.

3:44

So führst du komplexe Recherchen mit KI-Agenten durch

Nutze KI-Agenten, um selbstständig detaillierte Rechercheaufgaben zu erledigen. Sie erstellen Pläne, sammeln Informationen aus dem Web, passen sich an neue Erkenntnisse an und fassen alles in umfassenden Reports zusammen.

01

Aufgabe definieren

Gib dem KI-Agenten eine klare Rechercheaufgabe, wie eine Markt- oder Wettbewerbsrecherche, um den Startpunkt festzulegen.

15:38
02

Planerstellung beobachten

Verfolge, wie der Agent selbstständig einen Plan für die Recherche entwickelt, anstatt ihm starre Anweisungen zu geben.

16:15
03

Informationssammlung und Anpassung

Lasse den Agenten Informationen sammeln und seinen Plan bei neuen, relevanten Erkenntnissen dynamisch anpassen.

16:25
04

Detaillierte Reports erhalten

Empfange einen umfassenden, detaillierten Report, der die gesammelten Informationen zusammenfasst und aufbereitet.

15:41

So optimierst du deinen Customer Service mit KI-Agenten

Automatisiere bis zu 80% deiner Customer Service Anfragen mit KI-Agenten. Menschliche Mitarbeiter greifen nur noch bei emotionalen oder komplexen Fällen ein, um die Kundenzufriedenheit zu maximieren.

01

Standardanfragen automatisieren

Setze KI-Agenten ein, um einen Großteil der Routineanfragen zu lösen und so die Effizienz deines Supports zu steigern.

14:17
02

Emotionale Fälle erkennen

Implementiere eine Erkennung für Emotionen in Tickets, um diese umgehend an menschliche Mitarbeiter weiterzuleiten.

27:32
03

Menschlichen Touch bewahren

Sorge dafür, dass menschliche Mitarbeiter bei komplexen oder emotionalen Anfragen eingreifen, um die Kundenzufriedenheit zu sichern und den persönlichen Kontakt zu erhalten.

28:51

Weitere Fragen

Welche Voraussetzungen muss mein Unternehmen erfüllen, bevor wir KI-Agenten einsetzen? ▾

Bevor du Agenten nutzt, musst du deine bestehenden Aufgaben und Ende-zu-Ende-Prozesse glasklar definieren. Wenn du einen Prozess nicht einmal einem Menschen präzise erklären kannst, wird auch der KI-Agent daran scheitern.

„Du musst es erstmal, du musst überhaupt erstmal deine Aufgaben alle mappen können, dann musst du deine Prozesse mappen können, dann musst deine Ende zu Ende Prozesse mappen können" · 3:17

Was unterscheidet einen echten KI-Agenten von normaler Automatisierung? ▾

Viele aktuelle Tools sind nur einfache Automatisierungen und werden fälschlicherweise als Agenten vermarktet. Ein echter KI-Agent besteht aus künstlicher Intelligenz, dem Zugriff auf Werkzeuge und einem Gedächtnis, um aus vergangenen Aktionen zu lernen.

„Ich glaube, Agent wäre meine Definition ein Element von künstlicher Intelligenz plus Werkzeuge bzw. Tools, damit ich irgendwas machen kann und dann dazu eine Art von Gehirn, ein Memory, also ein Speicher von dem, was passiert ist." · 8:01

Für welche konkreten Aufgaben lohnen sich KI-Agenten heute schon? ▾

Ein sehr starker Anwendungsfall ist die tiefgehende Recherche (Deep Research). Der Agent erstellt sich selbstständig einen Plan, sammelt Informationen im Web, passt sein Vorgehen bei neuen Erkenntnissen an und fasst alles zu einem detaillierten Report zusammen.

„Der Krieg Agent macht sich selbst ein Plan, wie er diesen diese Recherche machen will, fängt dann an, recherchiert, wenn er bei der Recherche neue Elemente rausfindet, die relevant sind für so ein Reportiert im Prinzip. Der Gitter passt seinen Plan an, geht wieder in ander Feedback Loop." · 16:15

Kann ein KI-Agent unseren kompletten Kundenservice übernehmen? ▾

Nein, KI-Agenten eignen sich hervorragend für Standardanfragen wie Passwort-Resets und können dort einen Großteil der Tickets lösen. Sobald Kunden jedoch emotional oder verärgert reagieren, muss zwingend ein Mensch übernehmen.

„Ja, wenn es einfach nur so ist, wo finde ich das oder wie kann ich mein Passwort zurücksetzen oder so so Emotion zu sagt haben, da ist die KI super, aber sobald irgendwie so eine Scheiße, ich habe schon jetzt dreimal probiert, was ist denn hier los? Ja, ich übertreibe, dann geht das an den Menschen" · 27:43

Wie kommunizieren KI-Agenten mit unseren bestehenden Software-Tools? ▾

Dafür etabliert sich das sogenannte MCP-Protokoll (Model Context Protocol). Es funktioniert wie eine universelle API-Schnittstelle, die es dem Sprachmodell ermöglicht, standardisiert mit anderen Software-Tools zu interagieren, ohne dass du alles neu entwickeln musst.

„Dafür ist immer sehr einfach ausgedrückt das MCP Protokoll eine universelle Schnittstelle zwischen zwischen der zwischen dem LM und anderen Software Tools." · 6:01

Macht der Einsatz von KI-Agenten menschliche Mitarbeiter überflüssig? ▾

Nein, aber die Art der Arbeit verändert sich grundlegend. Anstatt Aufgaben selbst auszuführen, wirst du in Zukunft eher KI-Systeme und Bots orchestrieren und steuern.

„Wir werden zum Dirigent aus Menschen und KI Systemen und Bots, die wir quasi steuern werden und das ja es wird eine andere Art des Arbeitens werden" · 11:46