Ein Agent ist ein System, das eine Aufgabe nicht nur beantwortet, sondern eigenständig Schritte unternimmt: Informationen abrufen, eine Anwendung aufrufen, eine Entscheidung treffen, eine Aktion auslösen. Die Demonstrationen sind beeindruckend, und die Technologie ist real.
Die Frage für ein Führungsteam lautet trotzdem nicht, ob das funktioniert, sondern wo es heute verlässlich genug funktioniert, um Verantwortung dafür zu übernehmen.
Der Unterschied zwischen Demonstration und Betrieb
In einer Demonstration läuft ein Ablauf einmal, unter guten Bedingungen, mit sauberen Daten und einem wohlwollenden Publikum. Im Betrieb läuft derselbe Ablauf tausendmal, unter allen Bedingungen, mit unvollständigen Angaben und Menschen, die etwas anderes wollen, als der Ablauf vorsieht.
Der entscheidende Wert ist nicht, ob es funktioniert, sondern wie oft. Ein Agent mit fünfundneunzig Prozent Trefferquote klingt hervorragend und ist bei tausend Vorgängen im Monat fünfzig Fehler – von denen einige teuer sein können. Die Frage ist also immer: Was passiert bei den fünf Prozent, und wer merkt es?
Nicht die Trefferquote entscheidet über den Einsatz, sondern die Kosten des Fehlers und die Wahrscheinlichkeit, ihn zu bemerken.
Wo Agenten heute gut funktionieren
- Eng umrissene, häufige Abläufe mit klarer Datengrundlage: Bestellstatus, Öffnungszeiten, interne Auskünfte zu Richtlinien, Erstqualifizierung von Anfragen.
- Vorbereitende Arbeit, die ein Mensch anschliessend prüft: Entwurf einer Antwort, Zusammenstellung einer Fallakte, Vorschlag einer Kategorisierung.
- Aufgaben mit umkehrbaren Folgen. Ein falsch angelegter Entwurf ist ärgerlich; eine falsch ausgelöste Zahlung ist etwas anderes.
Wo es heute noch zu früh ist
Überall dort, wo ein Fehler nicht umkehrbar ist, wo die Datengrundlage unsauber ist oder wo der Ablauf so viele Ausnahmen kennt, dass die Ausnahme die Regel ist. In diesen Fällen bauen Sie ein System, das in achtzig Prozent der Fälle hilft und in den restlichen zwanzig mehr Arbeit erzeugt als es spart – und die Organisation erinnert sich vor allem an die zwanzig.
Wie ich den Einstieg empfehle
Beginnen Sie mit einem Agenten hinter einem Menschen, nicht vor dem Kunden. Der Agent bereitet vor, der Mensch entscheidet und gibt frei. Nach einigen Wochen sehen Sie in den Daten, wie oft die Freigabe unverändert erfolgt. Liegt dieser Wert stabil hoch, können Sie über mehr Eigenständigkeit sprechen – mit Belegen statt mit Vermutungen.
Im Microsoft-Umfeld lässt sich das mit Copilot Studio in überschaubarer Zeit aufbauen, für anspruchsvollere Fälle mit Azure AI Foundry. Der begrenzende Faktor ist selten das Tool. Es sind die Datenlage, die Ausnahmen und die Frage, wer den Fehlerfall verantwortet.
Die Frage, die ich jedem Vorhaben stelle
Was ist der schlimmste plausible Fehler dieses Agenten, wie schnell merken wir ihn, und wer trägt die Folgen? Wenn diese drei Fragen beantwortet sind, ist ein Agent eine sehr gute Idee. Wenn nicht, ist er ein Risiko mit gutem Marketing.