KI-Agenten: Nutzen, Risiken und der Unterschied zu LLMs

KI bleibt nicht mehr im Chat. Sie greift ein, führt aus und verändert den Arbeitsalltag spürbar. Sie schreibt nicht nur Antworten, sie erledigt Aufgaben. Sie greift in Datenbanken, Systeme und Tools, verknüpft Informationen und stösst Prozesse an. Damit wandelt sich KI vom Gesprächspartner zum handelnden Kollegen. Für Unternehmen eröffnet das eine doppelte Dynamik: Routinen lassen sich schneller und präziser erledigen, gleichzeitig wächst der Druck, Verantwortung und Kontrolle neu zu definieren. 2025 ist das Jahr, in dem sich entscheidet, wie wir mit KI-Agenten arbeiten und ob wir ihnen vertrauen.

Ein KI-Agent ist eine Software, die nicht nur Sprache versteht und Antworten formuliert, sondern eigenständig handelt. Anders als grosse Sprachmodelle wie ChatGPT oder andere LLMs beschränkt er sich nicht auf den Dialog. Ein KI-Agent nimmt ein Ziel entgegen, plant die nötigen Schritte, nutzt Schnittstellen zu Tools oder Datenquellen und überprüft seine Ergebnisse. Auf diese Weise kann er Termine verwalten, E-Mails verfassen, Informationen aus verschiedenen Systemen zusammenführen oder ganze Prozessketten anstossen. Relevant wird ein Agent dort, wo er nicht nur schreibt, sondern selbstständig handelt, basierend auf früheren Informationen und klaren Zielen. KI-Agenten sind heute hochrelevant, weil sie Aufgaben nicht nur unterstützen, sondern tatsächlich übernehmen und den Arbeitsalltag dadurch spürbar verändern.

Grosse Sprachmodelle wie ChatGPT beeindrucken vor allem durch ihre Fähigkeit, Sprache zu verstehen und zu erzeugen. Sie sind darauf ausgelegt, in einem Gespräch Informationen bereitzustellen, Texte zu verfassen oder Fragen zu beantworten. Damit bleiben sie in erster Linie dialogorientiert. KI-Agenten gehen einen Schritt weiter. Sie kombinieren die sprachlichen Stärken von LLMs mit der Möglichkeit, aktiv zu handeln. Das bedeutet, sie können Informationen nicht nur formulieren, sondern selbstständig auf Datenquellen zugreifen, externe Tools steuern oder Aktionen über mehrere Schritte hinweg planen und umsetzen.

Viele Chat-Produkte unterstützen heute Tools. Agenten unterscheiden sich durch Autonomiegrad, mehrstufige Planung, Rollenaufteilung und Zustandsmanagement über mehrere Schritte. Während ein Sprachmodell Antworten generiert, arbeitet ein KI-Agent zielorientiert. Er verfolgt ein Ergebnis, bricht komplexe Aufgaben in Teilaufgaben herunter und entscheidet, in welcher Reihenfolge er welche Tools einsetzt. Genau diese Fähigkeit macht den Unterschied. Aus einem sprachbasierten Assistenten wird ein Akteur, der nicht nur Antworten liefert, sondern Aufgaben tatsächlich erledigt.

Einzelne KI-Agenten sind meist auf einen klar umrissenen Aufgabenbereich spezialisiert, etwa das Verfassen von E-Mails oder die Analyse von Daten. Agentische Systeme gehen einen Schritt weiter. Sie bestehen aus mehreren vernetzten Agenten oder Modulen, die jeweils eine bestimmte Rolle übernehmen und ihre Ergebnisse weitergeben. So entsteht ein Geflecht von Akteuren, das komplexe Aufgaben koordiniert und sich flexibel an neue Situationen anpassen kann.

In der Praxis bedeutet das: Ein Agent sammelt Informationen, ein anderer bereitet sie auf, ein dritter trifft eine Entscheidung und ein vierter stösst die Umsetzung an. Zusammen bilden sie ein System, das nicht auf ein einzelnes Tool beschränkt ist, sondern Abläufe ganzheitlich plant und steuert. Agentische Systeme sind damit besonders geeignet für Aufgaben, die mehrere Schritte, unterschiedliche Datenquellen und wechselnde Anforderungen umfassen. Sie machen den Unterschied zwischen punktueller Automatisierung und echter Zusammenarbeit von Menschen und KI deutlich.

KI-Agenten sind längst nicht mehr nur ein Experiment aus Forschungslaboren, sondern finden bereits Eingang in reale Arbeitsabläufe. Grosse Anbieter integrieren Funktionen wie Toolzugriffe, Websuche oder Dateiverarbeitung direkt in ihre Plattformen, wodurch der Schritt vom reinen Chat zur aktiven Handlung drastisch erleichtert wird. Gleichzeitig entstehen neue Frameworks und Tools, die es Unternehmen einfacher machen, Agenten zuverlässig in bestehende Prozesse einzubinden.

Entscheidend ist dabei weniger die Zahl neuer Agenten, sondern die Art, wie sie mit Menschen zusammenarbeiten. 2025 geht es darum, Arbeitsschritte klug zu orchestrieren, Verantwortung klar zu verteilen und Risiken frühzeitig abzusichern. Unternehmen, die diesen Wandel aktiv gestalten, gewinnen an Effizienz, Geschwindigkeit und Qualität. Wer dagegen abwartet, riskiert, von der Dynamik überholt zu werden. KI-Agenten sind heute relevant, weil sie nicht länger theoretisch sind, sondern bereits konkret bestimmen, wie produktiv Teams arbeiten und wie flexibel Organisationen auf neue Anforderungen reagieren können.

Der Wert von KI-Agenten zeigt sich dort, wo wiederkehrende Abläufe viele Schnittstellen berühren und bisher manuell koordiniert werden mussten. Besonders deutlich wird das in drei Feldern:

Content und Kampagnen
Agenten unterstützen bei der Themenrecherche, prüfen Quellen, erstellen Entwürfe und übernehmen Routineaufgaben wie die Generierung von Varianten oder das Setzen von Tracking-Parametern. So bleibt mehr Raum für kreative Arbeit und Qualitätskontrolle durch Menschen.

Vertrieb und Kundenbetreuung
Statt Adresslisten manuell anzureichern oder Termine abzustimmen, können Agenten Leads automatisch prüfen, Zusatzinformationen beschaffen und Vorschläge für die weitere Bearbeitung vorbereiten. Das spart Zeit und macht Prozesse konsistenter.

Analyse und Qualitätssicherung
Agenten erkennen Auffälligkeiten in Dashboards, erklären Abweichungen und eröffnen Tickets für weitere Massnahmen. Sie liefern damit nicht nur Zahlen, sondern Handlungsvorschläge, die sofort in den Alltag zurückfliessen.

In all diesen Feldern gilt: Agenten ersetzen weder Kreativität noch strategische Entscheidungen. Sie übernehmen Routinen, verbinden Systeme und schaffen Raum fürs Wesentliche.

Den grössten Nutzen spüren jene Teams, die stark von wiederkehrenden Aufgaben und vielen Systemübergängen geprägt sind. Besonders drei Gruppen profitieren unmittelbar:

Operative Teams
Mitarbeitende, die täglich eine Vielzahl kleiner Arbeitsschritte erledigen müssen, etwa das Recherchieren, Übertragen oder Kontrollieren von Daten, gewinnen durch Agenten Zeit und entlasten ihre Routinen.

Schnittstellenrollen
Wo Informationen aus unterschiedlichen Quellen zusammenlaufen, sorgen Agenten für Struktur. Sie übernehmen vorbereitende Schritte, gleichen Daten ab und schaffen so die Basis für fundierte Entscheidungen.

Qualitätssicherung
Gerade in Bereichen, in denen Genauigkeit entscheidend ist, helfen Agenten, Fehler schneller aufzuspüren und Auffälligkeiten sofort weiterzuleiten. Dadurch steigt nicht nur die Effizienz, sondern auch die Verlässlichkeit der Ergebnisse.

Damit wird deutlich: KI-Agenten ersetzen keine Menschen, sondern entlasten sie dort, wo repetitives Arbeiten dominiert. So entsteht Raum für die Tätigkeiten, die Kreativität, Erfahrung und Urteilsvermögen erfordern.

Mit der wachsenden Handlungsfähigkeit von KI-Agenten entstehen neue Herausforderungen. Besonders relevant sind drei Risikofelder:

Manipulation von Eingaben
Agenten sind anfällig für gezielte Manipulationen durch schädliche Prompts oder verfälschte Daten. Werden sie in kritischen Abläufen eingesetzt, kann dies zu falschen Entscheidungen oder unbemerkten Angriffen führen.

Fehler in Prozessketten
Da Agenten Aufgaben selbstständig in mehrere Schritte zerlegen, können kleine Ungenauigkeiten kumulieren. Ein falscher Zwischenschritt wirkt sich auf alle nachfolgenden Schritte aus. Ohne klare Kontrollpunkte steigt das Risiko, dass Fehler spät erkannt werden.

Datenschutz und Verantwortung
Agenten greifen auf interne Systeme und sensible Daten zu. Deshalb ist es entscheidend, Zugriffsrechte sorgfältig zu vergeben und Transparenz über alle Aktionen sicherzustellen. Zudem bleibt die Frage, wer haftet, wenn ein Agent eine falsche Entscheidung vorbereitet oder fehlerhafte Daten weiterleitet.

Diese Risiken sind kein Argument gegen den Einsatz, sondern ein Auftrag für klare Leitplanken. Wer Agenten produktiv einsetzen will, braucht Regeln für Sicherheit, Kontrolle und Verantwortlichkeit. Nur so wird ihr Potenzial voll nutzbar.

Damit Agenten sicher und zuverlässig eingesetzt werden können, braucht es klare Rahmenbedingungen für Qualität, Sicherheit und Compliance.

Kontrolle durch Menschen
Agenten können viele Schritte eigenständig ausführen, doch kritische Entscheidungen gehören in die Hände von Menschen. Ein wirksames Modell ist Human-in-the-loop: Der Agent bereitet vor, der Mensch prüft und gibt frei.

Transparenz und Nachvollziehbarkeit
Jede Aktion eines Agenten sollte dokumentiert sein. Protokolle und Logs machen sichtbar, welche Daten verarbeitet wurden, welche Tools eingesetzt wurden und welche Ergebnisse daraus entstanden sind. Nur so lassen sich Fehlerquellen erkennen und Risiken kontrollieren.

Rechte und Richtlinien
Agenten sollten nur so viele Zugriffsrechte haben, wie für ihre Aufgabe nötig ist. Klare Richtlinien für Datenschutz, Urheberrecht und Faktentreue sind unerlässlich. Protokolle müssen deshalb nicht nur die Zugriffe erfassen, sondern auch Eskalationswege und Genehmigungspunkte abbilden. Ebenso wichtig ist, dass Organisationen festlegen, wer die Verantwortung trägt, wenn ein Agent eine fehlerhafte Aktion ausführt.

Wer diese Grundsätze umsetzt, schafft die Voraussetzung dafür, dass KI-Agenten nicht nur effizient arbeiten, sondern auch im Einklang mit Sicherheits- und Compliance-Anforderungen eingesetzt werden können.

Nicht jede Aufgabe braucht gleich einen KI-Agenten. Der Einsatz lohnt sich dort, wo Abläufe variabel sind, mehrere Systeme einbezogen werden müssen und Entscheidungen von Zwischenergebnissen abhängen. Drei Leitlinien helfen bei der Einordnung:

Klassische Automatisierung
Wenn Regeln stabil sind und Eingaben klar definiert, reicht oft ein einfaches Automatisierungsskript. Beispiele sind das regelmässige Versenden eines Reports oder das Verschieben von Dateien.

KI-Agenten
Wo Aufgaben offener formuliert sind, verschiedene Datenquellen eingebunden werden und Zwischenschritte dynamisch geplant werden müssen, entfalten Agenten ihre Stärke. Sie können flexibel reagieren, Informationen interpretieren und den passenden nächsten Schritt auswählen.

Menschen
Offene Fragestellungen, hohe Reputationsrisiken oder rechtliche Konsequenzen erfordern menschliches Urteilsvermögen. Kreativität, Kontextverständnis und Verantwortung lassen sich nicht delegieren.

Die Entscheidung für oder gegen den Einsatz eines Agenten sollte daher nicht technisch, sondern strategisch getroffen werden. Entscheidend ist, ob der Nutzen in Effizienz und Geschwindigkeit den Aufwand in Kontrolle und Risikoabsicherung überwiegt. Sobald klar ist, dass ein Agent eingesetzt werden soll, stellt sich die Frage nach den passenden Werkzeugen. Ein Agent lohnt sich, wenn Variabilität und Schnittstellenkomplexität hoch sind und wenn die Kosten pro Durchlauf nachvollziehbar bleiben.

Wenn Sie mit KI-Agenten arbeiten möchten, stehen verschiedene Plattformen zur Auswahl. Wir als Agentur setzen auf n8n, weil es eine flexible Open-Source-Lösung bietet, die sich gut in bestehende Systeme einfügt. Gleichzeitig haben wir auch Workflows mit Zapier umgesetzt, das für schnelle Integrationen und Standardabläufe ideal ist. Daneben sind Anbieter wie Workato und Make am Markt etabliert, die häufig in komplexeren Unternehmensumgebungen im Einsatz sind. Entscheidend ist nicht das Logo auf dem Tool, sondern die Frage, wie gut es zu den eigenen Prozessen und Anforderungen passt.
Doch Tools allein reichen nicht. Entscheidend ist, wie Unternehmen die ersten Schritte gestalten.

Die ersten Schritte gelingen am besten in überschaubaren Projekten. Wählen Sie Aufgaben, die klar umrissen sind und bei denen sich ein Nutzen schnell zeigt, etwa die Automatisierung von Datenabfragen oder die Unterstützung bei Reportings. Legen Sie fest, wer für die Ergebnisse verantwortlich ist, und bauen Sie Kontrollpunkte ein, damit Ergebnisse überprüft werden können. Wichtig ist zudem, vorab zu klären, welche Daten einbezogen werden dürfen und welche Sicherheitsrichtlinien gelten.¨

So entsteht ein sicherer Rahmen, in dem erste Erfahrungen gesammelt werden können. Schritt für Schritt entwickeln sich daraus belastbare Workflows, die sich in grösseren Projekten skalieren lassen. Der Schlüssel liegt darin, klein anzufangen, Erfolge sichtbar zu machen und Schritt für Schritt gezielt zu erweitern.

Der Einsatz von KI-Agenten ist nur dann sinnvoll, wenn er messbar Nutzen bringt. Deshalb braucht es klare Kennzahlen, die zeigen, ob ein Agent zuverlässig, sicher und effizient arbeitet. Drei Perspektiven sind entscheidend:

Leistung
Wichtige Metriken sind die Erfolgsquote bei Aufgaben, die Durchlaufzeit und die Häufigkeit menschlicher Eingriffe. Sie machen sichtbar, ob ein Agent die Arbeit wirklich erleichtert oder nur zusätzlichen Aufwand erzeugt.

Qualität
Fehlerquote, Faktentreue und die Zahl von Rückmeldungen oder Korrekturen geben Auskunft darüber, ob Ergebnisse nutzbar sind. Auch Policy-Verstösse, etwa im Umgang mit Daten oder Urheberrechten, gehören zu den Qualitätsindikatoren.

Sicherheit
Erfasst werden sollte, wie oft verdächtige Eingaben blockiert werden, welche Toolzugriffe scheitern und ob Auffälligkeiten rechtzeitig erkannt werden. Diese Kennzahlen helfen, Risiken frühzeitig zu steuern und Vertrauen aufzubauen.

Wer diese Dimensionen kombiniert, erhält ein realistisches Bild davon, ob Agenten ihr Versprechen einlösen. Entscheidend ist nicht nur, wie viel Zeit sie einsparen, sondern auch, ob sie verlässlich und verantwortungsvoll arbeiten.

Im Jahr 2025 geht es nicht um eine Flut neuer Agenten, sondern um ihre kluge Einbettung in den Arbeitsalltag. Der Trend verlagert sich von punktuellen Experimenten hin zu stabilen Prozessen, in denen Mensch und KI eng zusammenarbeiten. Dabei entscheidet nicht die technische Raffinesse allein, sondern die Art, wie Unternehmen Regeln für Transparenz, Sicherheit und Verantwortung setzen.

Die nächsten Monate werden zeigen, welche Organisationen es schaffen, Agenten so einzusetzen, dass sie echten Mehrwert bringen: mehr Effizienz, schnellere Abläufe und höhere Qualität. Gleichzeitig wird deutlich, wo klare Grenzen gezogen werden müssen, um Vertrauen zu sichern. KI-Agenten sind damit ein Prüfstein für die digitale Reife von Unternehmen. Sie verändern nicht nur, wie Aufgaben erledigt werden, sondern auch, wie Zusammenarbeit verstanden wird.

2025 ist das Jahr, in dem sich zeigt, ob wir KI-Agenten als kurzfristiges Werkzeug begreifen oder als Partner, der unsere Arbeitsweise dauerhaft prägt.

KI-Agenten verändern bereits heute, wie wir arbeiten und ihr Einfluss wird in den kommenden Jahren weiter wachsen. Die Herausforderung besteht nicht darin, der nächsten Technologiewelle hinterherzulaufen, denn die Flut an Tools ist längst da. Entscheidend ist, wie Unternehmen auswählen, welche Lösungen zu ihren Prozessen passen, und wie sie diese verantwortungsvoll einsetzen.

Ersetzt wird die menschliche Arbeit dadurch nicht. Vielmehr verschiebt sich der Fokus: KI-Agenten übernehmen Routinen und Schnittstellenarbeit, während Menschen ihre Stärken in Kreativität, Urteilsvermögen und zwischenmenschlicher Interaktion einbringen.

2025 wird deshalb kein Jahr der Verdrängung, sondern der Zusammenarbeit. Wer diese Partnerschaft bewusst gestaltet, sichert sich nicht nur Effizienzgewinne, sondern auch einen entscheidenden Vorsprung in einer Arbeitswelt, die sich schneller wandelt als je zuvor.