KI-Agenten im Unternehmen: Was sie können, wo sie sich lohnen und wo nicht

Wo Unternehmen stehen

Laut Statistik Austria haben 2025 30 % der österreichischen Unternehmen ab 10 Beschäftigten künstliche Intelligenz genutzt – 2021 waren es 9 %. In Deutschland lag der Wert bei 26 %, im EU-Schnitt bei 20 %. Gleichzeitig haben 77 % der österreichischen Unternehmen ohne KI den Einsatz noch gar nicht in Erwägung gezogen. Wer es erwogen, aber nicht umgesetzt hat, nennt am häufigsten fehlendes Fachwissen (15 %), Datenschutzbedenken und rechtliche Unklarheiten (je 11 %).

Was ein KI-Agent ist – und was nicht

„KI-Agent“ wird oft für alles verwendet, was mit KI automatisiert. Hilfreicher ist die Unterscheidung, die der KI-Hersteller Anthropic beschreibt:

• Workflows sind Systeme, in denen Sprachmodelle und Werkzeuge über vorab festgelegte Abläufe gesteuert werden. Beispiel: Jede eingehende E-Mail wird klassifiziert, je nach Kategorie wird ein Antwortentwurf erstellt und in einen Ordner gelegt.
• Agenten sind Systeme, in denen das Sprachmodell selbst steuert, welche Schritte es geht und welche Werkzeuge es nutzt. Beispiel: Ein Assistent bekommt eine Kundenanfrage, sucht selbstständig im Auftragssystem, fragt beim Lager nach und schlägt eine Lösung vor.

Der Unterschied ist praktisch wichtig: Ein Workflow macht jedes Mal dasselbe und lässt sich gut prüfen. Ein Agent ist flexibler, aber schwerer vorherzusagen.

Wo KI-Agenten und Workflows im Unternehmen helfen

Für den Rechnungseingang lohnt sich ein Blick auf die E-Rechnung-Pflicht: Strukturierte E-Rechnungen lassen sich ohne KI zuverlässig auslesen – KI braucht es dann nur noch für PDFs und Sonderfälle.

Wann ein Agent die falsche Wahl ist

Anthropic rät, zuerst die einfachste Lösung zu suchen und Komplexität nur dann hinzuzufügen, wenn sie nötig ist – oft reicht ein einzelner, gut vorbereiteter KI-Aufruf. Agenten tauschen laut Anthropic häufig Geschwindigkeit und Kosten gegen bessere Ergebnisse bei offenen Aufgaben. Weil sie selbstständig arbeiten, können sich Fehler außerdem über mehrere Schritte aufschaukeln.

Ein fester Workflow ist deshalb meist besser, wenn:

• die Aufgabe immer ähnlich abläuft,
• Fehler teuer sind oder rechtliche Folgen haben,
• Sie genau nachvollziehen müssen, warum etwas passiert ist,
• es um große Mengen geht, bei denen jeder zusätzliche KI-Aufruf Geld kostet.

Was rechtlich zu beachten ist

• KI-Verordnung: Sprechen Agenten direkt mit Kundinnen und Kunden, müssen sie sich als KI zu erkennen geben. Außerdem müssen Sie die KI-Kompetenz Ihres Teams fördern. Details im Artikel KI-Verordnung: Was seit August 2026 gilt.
• DSGVO: Entscheidungen mit rechtlicher Wirkung, die ausschließlich automatisiert fallen – etwa eine Absage –, sind nach Art. 22 DSGVO nur eingeschränkt zulässig. Lassen Sie solche Entscheidungen von Menschen treffen.
• Verträge mit Dienstleistern: Wenn ein Agent personenbezogene Daten an KI-Anbieter schickt, brauchen Sie Verträge zur Auftragsverarbeitung und Klarheit über den Serverstandort.

So fangen Sie an

1. Einen Ablauf auswählen, der häufig vorkommt, Zeit kostet und klar messbar ist – zum Beispiel die Bearbeitung eingehender Anfragen.
2. Ist-Zustand messen: Wie viele Fälle, wie viel Zeit, wie viele Fehler?
3. Mit einem Workflow beginnen und erst dann zum Agenten erweitern, wenn feste Abläufe nicht reichen.
4. Menschen freigeben lassen, bevor etwas nach außen geht oder Geld bewegt.
5. Alles protokollieren: Welche Eingaben, welche Schritte, welches Ergebnis? Das hilft bei Fehlern und bei Prüfungen.
6. Klein testen, mit echten, aber unkritischen Fällen – und erst nach messbarem Nutzen ausweiten.