Was sind KI-Agenten und was können sie tatsächlich leisten?

«KI-Agent» ist derzeit einer der meistdiskutierten und zugleich missverstandenen Begriffe der Softwarewelt. Ohne den Hype ist ein Agent schlicht ein KI-System, das Handlungen ausführen kann – Werkzeuge nutzen, APIs aufrufen und über mehrere Schritte Entscheidungen treffen –, um ein Ziel zu erreichen, statt nur eine einzelne Frage zu beantworten.

Ein Chatbot antwortet. Ein Agent handelt. Bitten Sie einen Chatbot, den günstigsten Flug zu buchen, erklärt er Ihnen das Vorgehen. Geben Sie einem Agenten dasselbe Ziel und die passenden Werkzeuge, kann er suchen, vergleichen und die Buchung abschliessen – und dabei seine Arbeit selbst prüfen. Der Unterschied liegt in der Autonomie und der Nutzung von Werkzeugen.

• Mehrstufige Backoffice-Abläufe mit klaren Regeln, etwa Triage, Weiterleitung und Datenerfassung.
• Recherche und Zusammenführung von Informationen aus vielen Quellen.
• Entwürfe und erste Arbeitsversionen, die anschliessend ein Mensch prüft.
• Arbeit in klar definierten Werkzeugen mit Schutzmechanismen.

Agenten haben weiterhin Mühe mit langen, unklaren Aufgaben, Entscheidungen mit hohem Risiko ohne Aufsicht und Situationen, in denen eine selbstbewusste, aber falsche Antwort gefährlich ist. Das Problem ist nicht, dass sie sich weigern, sondern dass sie falsch fortfahren können. Deshalb brauchen produktive Agenten klare Grenzen und menschliche Kontrollpunkte.

Teams, die echten Nutzen erzielen, übergeben Agenten nicht die Kontrolle über alles. Sie begrenzen den Agenten auf eine konkrete Aufgabe, stellen nur die nötigen Werkzeuge bereit, evaluieren ihn laufend und behalten Menschen dort im Prozess, wo Fehler teuer wären. So eingesetzt sind Agenten ein bedeutender Fortschritt für die Automatisierung. Als vermeintliche Magie enttäuschen sie.