Quicklinks

    Was sind Agenten?

    Agenten sind KI-basierte Systeme, die mit begrenzter menschlicher Anleitung Aufgaben erledigen, Entscheidungen treffen und mit Software oder Datenquellen interagieren können. Im Gegensatz zu herkömmlichen Automatisierungstools, die jedes Mal demselben vordefinierten Prozess folgen, können sich Agenten an sich ändernde Bedingungen anpassen und kontextbasiert reagieren.

    Erweiterte Definition

    Ein Agent fungiert als Bindeglied zwischen Daten und Entscheidungsfindung. Er kann Informationen aus verbundenen Systemen sammeln, sich entwickelnde Situationen bewerten und den nächsten Schritt in einem Prozess auslösen. Einige Agenten verlassen sich auf strukturierte Geschäftsregeln, während andere Machine Learning oder generative KI nutzen, um sich im Laufe der Zeit anzupassen.

    Agenten sind in der Regel mit Analyse-Plattformen, Unternehmenssystemen und Cloud-basierten Anwendungen verbunden. Diese Flexibilität macht sie in Unternehmen nützlich, die große Mengen an Geschäfts- oder Kundendaten verwalten. BCG hat zudem ein wachsendes Interesse von Unternehmen an KI-Agenten festgestellt, die Aktionen über Geschäftssysteme hinweg koordinieren können, anstatt nur bei einzelnen Aufgaben zu helfen.

    Die Akzeptanz von KI-Agenten in Unternehmen nimmt weiter zu, da Unternehmen nach praktischen Möglichkeiten suchen, wiederkehrende Aufgaben zu automatisieren und die Reaktionsfähigkeit im gesamten Unternehmen zu verbessern. Gartner schätzt, dass 40 % der Unternehmensanwendungen im Jahr 2026 aufgabenspezifische KI-Agenten enthalten werden, gegenüber weniger als 5 % im Jahr 2025. Forrester hingegen geht davon aus, dass sich Unternehmenssoftware weiterentwickelt, um „eine digitale Belegschaft von KI-Agenten“ zu unterstützen, anstatt sich ausschließlich auf von Menschen gesteuerte Workflows zu verlassen. BCG hat außerdem festgestellt, dass viele Unternehmen von KI-Experimenten zu operativen KI-Initiativen übergehen, die darauf abzielen, die Automatisierung im gesamten Unternehmen auszuweiten.

    Wie Agenten in Business & Daten angewendet werden

    Teams setzen häufig Agenten ein, um den manuellen Aufwand zu reduzieren und schneller auf betriebliche Veränderungen zu reagieren. Sie sind besonders nützlich in Umgebungen, in denen Beschäftigte über mehrere Systeme hinweg oder mit großen Mengen an Betriebsdaten arbeiten.

    Kundensupport-Teams können Agenten beispielsweise einsetzen, um eingehende Serviceanfragen zu überwachen und dringende Probleme automatisch zu eskalieren. Im Finanzwesen können Agenten dazu beitragen, ungewöhnliche Ausgabenaktivitäten vor Beginn der Berichtszyklen aufzudecken. Teams in der Lieferkette verlassen sich häufig auf Agenten, die den Lagerbestand kontinuierlich überwachen, um Störungen frühzeitig beheben zu können.

    In Analyseumgebungen helfen Agenten dabei, Berichtsprozesse zu automatisieren und Geschäftsaktivitäten in Echtzeit zu überwachen. Sie können auch Folgemaßnahmen auslösen, wenn bestimmte Schwellenwerte erreicht werden, sodass Teams schneller reagieren können und weniger manuelle Überwachung erforderlich ist.

    Alteryx unterstützt diese Workflows durch Analytics Automation und KI-gestützte Orchestrierungsfunktionen. Teams können Alteryx verwenden, um Daten vorzubereiten sowie Geschäftsprozesse über Cloud- und Unternehmensumgebungen hinweg mit weniger manuellen Eingriffen zu automatisieren und zu skalieren.

    Agenten erbringen in der Regel den größten Nutzen in Umgebungen mit sich wiederholenden Workflows oder sich schnell ändernden Bedingungen. Sie können Teams dabei helfen, operative Probleme frühzeitig zu erkennen und Verzögerungen zu reduzieren, die durch manuelle Prozesse oder fragmentierte Workflows entstehen.

    Gängige Anwendungen sind:

    • Echtzeit-Überwachung: Operative Aktivitäten kontinuierlich überwachen, damit Teams Probleme frühzeitig erkennen und reagieren können, bevor Störungen die Geschäftsleistung beeinträchtigen
    • Workflow-Automatisierung: Den Aufwand für die Koordination wiederkehrender Prozesse über verschiedene Systeme hinweg reduzieren, indem Agenten Routineaufgaben automatisch übernehmen
    • Datenintensive Prozesse: Weniger Zeit für das Sammeln und Organisieren von Informationen aufwenden, sodass Beschäftigte sich stärker auf Analyse, Planung und Entscheidungsfindung konzentrieren können
    • Kundenerlebnisse: Serviceteams dabei unterstützen, schneller zu reagieren, indem Anfragen automatisch priorisiert und relevante Kundeninformationen schneller bereitgestellt werden

    Erfolgreiche Bereitstellungen hängen auch von einer starken Governance und Integrationsplanung ab. Gartner schätzt, dass bis Ende 2027 mehr als 40 % der Projekte mit agentenbasierter KI aufgrund von Herausforderungen im Zusammenhang mit Geschäftswert, Kosten und Risikomanagement abgebrochen werden, was die Bedeutung einer wirksamen Steuerung und Kontrolle unterstreicht, wenn der Einsatz von Agenten zunimmt.

    So funktioniert ein Agent

    Agenten arbeiten, indem sie Datenzugriff mit Workflow-Logik kombinieren, sodass Aktionen automatisch unter sich ändernden Umständen ausgeführt werden können.

    Obwohl die Implementierungen variieren, folgen die meisten Systeme einem ähnlichen Prozess, der dazu beiträgt, dass die Systeme intelligenter auf Geschäftsaktivitäten reagieren können:

    1. Ein Auslöser startet den Prozess. Ein Agent kann auf eine Benutzeranforderung, eine geplante Aufgabe oder eine Änderung der Geschäftsbedingungen, wie z. B. eine Systemwarnung oder ein Bestandsproblem, reagieren.
    2. Der Agent sammelt relevante Informationen. Um die aktuelle Situation zu beurteilen, werden Daten aus verbundenen Anwendungen, Analyseplattformen oder operativen Systemen gesammelt.
    3. Der Agent bewertet, was als Nächstes passieren soll. Basierend auf einer vordefinierten Logik oder KI-gestützten Schlussfolgerungen ermittelt der Agent den am besten geeigneten nächsten Schritt.
    4. Eine Aktion wird automatisch ausgeführt. Dies kann das Erstellen eines Berichts oder das Auslösen einer Aktion innerhalb eines verbundenen Systems umfassen.
    5. Die Ergebnisse werden fortlaufend überwacht. Einige Agenten verfolgen die Ergebnisse weiter, nachdem eine Aktion ausgeführt wurde, damit Prozesse für eine bessere Leistung optimiert werden können.

    Herausforderungen bei der Bereitstellung von Agenten

    Obwohl Agenten Zeit sparen und die Effizienz steigern können, ist die Einführung in die tatsächliche Geschäftsumgebung nicht immer einfach. Viele Unternehmen sind noch dabei, herauszufinden, wie sie den Einsatz von Agenten verantwortungsvoll skalieren und gleichzeitig Transparenz, Kontrolle und zuverlässige Leistung über alle Systeme hinweg gewährleisten können.

    Zu den gängigen Herausforderungen gehören:

    • Datenqualität: Agenten sind auf genaue und aktuelle Informationen angewiesen, um nützliche Ergebnisse zu generieren und zuverlässige Entscheidungen zu treffen.
    • Systemintegration: Die Verbindung von Agenten über Cloud-Plattformen, Unternehmensanwendungen und Analysetools hinweg kann mit zunehmender Größe der Umgebungen komplex werden.
    • Governance und Aufsicht: Teams benötigen oft klare Richtlinien in Bezug auf Verantwortlichkeit, Überwachung und wann die menschliche Beteiligung Teil des Prozesses bleiben sollte.
    • Sicherheits- und Zugriffsmanagement: Agenten benötigen möglicherweise umfassenden Zugriff auf Geschäftssysteme, weshalb Berechtigungen und Compliance-Kontrollen besonders wichtig sind.
    • Geschäftliche Ausrichtung: Einige Unternehmen haben Schwierigkeiten, über das Experimentieren hinauszugehen und Use Cases zu identifizieren, die einen messbaren Geschäftswert liefern.

    Agenten arbeiten in der Regel am besten in einer Umgebung, in der die Prozesse bereits gut organisiert sind und die Teams einen starken Einblick in den täglichen Betrieb haben. Mit zunehmender Verbreitung verbringen viele Unternehmen auch mehr Zeit mit der Bewertung von Governance-Praktiken, Datenqualitätsstandards und langfristiger Zuverlässigkeit, bevor sie den Einsatz von Agenten weiter ausweiten.

    Use Cases

    Viele Teams setzen Agenten ein, um sich wiederholende Aufgaben zu reduzieren und die Verwaltung alltäglicher Prozesse im gesamten Unternehmen zu verbessern. Agenten sind besonders effektiv in Umgebungen, in denen Teams schnelllebige Workflows über mehrere Systeme hinweg handhaben.

    Hier sind einige Beispiele dafür, wie verschiedene Geschäftsbereiche Agenten nutzen:

    • Finanzen: Abstimmungsprozesse beschleunigen und ungewöhnliche Transaktionen bereits früh im Reporting-Prozess erkennen
    • Marketing: Die Kampagnenleistung überwachen und Zielgruppenstrategien auf Basis des Kundenverhaltens und von Interaktionstrends anpassen
    • Betrieb: Engpässe in Workflows schneller identifizieren, wenn Systeme Leistungsprobleme erkennen und automatisch die nächsten Schritte einleiten
    • Lieferkette: Warenbewegungen und Fulfillment-Aktivitäten in Echtzeit verfolgen, um Verzögerungen in Distributionsnetzwerken zu reduzieren
    • Kundensupport: Eingehende Anfragen automatisch priorisieren und Serviceteams relevante Kundeninformationen bereitstellen, um Reaktionszeiten zu verkürzen

    Branchenbeispiele

    Agenten helfen Unternehmen dabei, ihre Reaktionsfähigkeit zu verbessern und operative Arbeitsabläufe in datenreichen Umgebungen effektiver zu gestalten:

    • Gesundheitswesen: Administrative Verzögerungen reduzieren, indem die Prüfung von Leistungsansprüchen automatisiert und Prozesse für die Terminplanung von Patient:innen verbessert werden
    • Einzelhandel: Schneller auf Nachfrageschwankungen reagieren, indem Lagerbestände und Kaufverhalten der Kund:innen kontinuierlich überwacht werden
    • Fertigung: Ausfallzeiten minimieren, indem Risiken an Anlagen frühzeitig erkannt und Wartungsmaßnahmen eingeleitet werden, bevor es zu Störungen kommt
    • Telekommunikation: Die Zuverlässigkeit von Netzwerken verbessern, indem Leistungsprobleme schnell erkannt und Ausfälle behoben werden, bevor sie größere Kundengruppen betreffen

    FAQs

    Was ist der Unterschied zwischen einem KI-Agenten und Automatisierung?Die herkömmliche Automatisierung folgt vordefinierten Regeln und wiederholt bei jeder Prozessausführung denselben Workflow. KI-Agenten sind flexibler, da sie den Kontext interpretieren und ihr Handeln an veränderte Bedingungen anpassen können. Diese Fähigkeit ermöglicht es Unternehmen, Prozesse zu automatisieren, die eine dynamischere Entscheidungsfindung erfordern.

    Sind Agenten dasselbe wie Chatbots? Chatbots dienen in erster Linie dazu, Fragen zu beantworten und Gespräche mit Benutzer:innen zu unterstützen. Agenten gehen noch einen Schritt weiter, indem sie mit Geschäftssystemen interagieren und Aufgaben im Namen von Benutzer:innen erledigen. In vielen Fällen können Agenten Workflows mit minimalem menschlichen Eingriff verwalten.

    Können Agenten mit Analyseplattformen zusammenarbeiten? Agenten sind häufig mit Analyseplattformen verbunden, damit Teams Reporting-Workflows automatisieren und schneller auf sich ändernde Geschäftsbedingungen reagieren können. Innerhalb der Alteryx Plattform können Agenten dabei helfen, Workflows auszulösen und die Analytics Automation basierend auf Echtzeit-Datenaktivitäten zu unterstützen. Dadurch können Teams schneller auf Erkenntnisse reagieren, ohne sich zu stark auf manuelle Prozesse verlassen zu müssen.

    Benötigen Agenten Machine Learning?Viele Agenten funktionieren bereits effektiv auf Basis von Regeln und strukturierten Workflows. Fortgeschrittenere Agenten können Machine Learning oder generative KI integrieren, um sich an sich ändernde Bedingungen anzupassen und im Laufe der Zeit eine anspruchsvollere Entscheidungsfindung zu unterstützen.

    Welche Vorteile bietet die Verwendung von Agenten? Agenten helfen Unternehmen dabei, manuelle Aufgaben zu reduzieren und schneller auf sich ändernde Geschäftsbedingungen zu reagieren, indem sie sich wiederholende Prozesse automatisieren und eine schnellere Entscheidungsfindung unterstützen. Sie können die betriebliche Effizienz teamübergreifend verbessern und gleichzeitig dazu beitragen, dass Beschäftigte weniger Zeit mit Routineaufgaben verbringen und sich mehr auf strategische Aufgaben konzentrieren können, die von menschlichem Fachwissen und Urteilsvermögen profitieren.

    Weitere Ressourcen

    Marktforschung | Agentenbasierte KI einsetzen: Argumente für vereinheitlichte Datenplattformen

    Webinar | Your First Step into Agentic AI

    Blog | Was ist ein KI-Agent? Lernen Sie Ihren digitalen Teamkollegen kennen

    Webinar | Push Past the Basics: See What Alteryx Copilot Can Really Do

    Quellen und Referenzen

    Forrester | Predictions 2026: AI Agents, Changing Business Models, And Workplace Culture Impact Enterprise Software

    Gartner | Gartner Predicts 40% of Enterprise Apps Will Feature Task-Specific AI Agents by 2026, Up from Less Than 5% in 2025

    BCG | The $200 Billion Agentic AI Opportunity for Tech Service Providers

    Gartner | Gartner Predicts Over 40% of Agentic AI Projects Will Be Canceled by End of 2027

    BCG | KI-AGENTEN

    Synonyme

    • Intelligente Agenten
    • Autonome Agenten
    • KI-Assistenten
    • Software-Agenten
    • Digitale Agenten

    Dazugehörige Begriffe

    Zuletzt überprüft:

    Juni 2026

    Alteryx Redaktionsstandards und Überprüfung

    Dieser Glossareintrag wurde vom Alteryx Content-Team erstellt und auf Klarheit, Genauigkeit und Übereinstimmung mit unserem Fachwissen in Data Analytics Automation überprüft.