Autonome KI-Agenten
Kann KI komplette Aufgaben selbständig übernehmen?
Was heute mehrere manuelle Arbeitsschritte erfordert, kann künftig von einem autonomen KI-Agenten vorbereitet und koordiniert werden.
Eine Anfrage trifft per E-Mail ein. Eine KI erkennt das Anliegen, sucht die relevanten Informationen, prüft, ob Unterlagen fehlen, erstellt einen Antwortentwurf und weist den Fall der zuständigen Person zu.
Was heute mehrere manuelle Arbeitsschritte erfordert, kann künftig von einem autonomen KI-Agenten vorbereitet und koordiniert werden.
Autonome KI-Agenten sind Softwaresysteme, die nicht nur einzelne Anweisungen ausführen, sondern innerhalb festgelegter Regeln selbstständig Aufgaben planen, Informationen verarbeiten und Prozesse voranbringen.
Damit entwickelt sich künstliche Intelligenz von einer reinen Assistenz zu einem Werkzeug, an das Unternehmen ganze Arbeitsschritte delegieren können.
Viele Unternehmen kennen künstliche Intelligenz bisher vor allem als digitale Assistenz. Microsoft Copilot fasst beispielsweise Besprechungen zusammen, unterstützt beim Schreiben von E-Mails oder hilft bei der Erstellung von Dokumenten.
Ein KI-Agent geht einen Schritt weiter.
Während KI-Anwendungen wie Microsoft Copilot in der Regel durch eine Eingabe oder Aktion (Prompt) des Nutzers angestossen werden, können KI Agenten innerhalb definierter Regeln auch selbstständig auf Ereignisse reagieren. Sie erkennen beispielsweise eine neue Anfrage, bestimmen die nächsten Schritte und greifen dafür auf freigegebene Informationen und Systeme zu.
Microsoft Copilot Studio bietet bereits heute eine Plattform, mit der Unternehmen solche KI-Agenten erstellen und verwalten können. Die Agenten lassen sich mit Unternehmensdaten verbinden und für wiederkehrende, mehrstufige Prozesse einsetzen.
Wie unterschiedlich KI in Unternehmen eingesetzt werden kann, zeigen Klarna und IKEA.
Klarna automatisierte einen grossen Teil seines Kundenservice. Anfang 2024 gab das Unternehmen bekannt, dass sein KI-Assistent bereits zwei Drittel der Kundenanfragen bearbeite und dabei eine Arbeitsmenge bewältige, die rund 700 Vollzeitstellen entspreche.
Später räumte Klarna ein, bei der Kostenoptimierung zu stark auf KI gesetzt zu haben. CEO Sebastian Siemiatkowski erklärte im Mai 2025 öffentlich, dass ein zu starker Fokus auf Kosten zu tieferer Servicequalität geführt habe und kündigte an, Kundinnen und Kunden künftig wieder verlässlich Zugang zu menschlichem Support zu bieten. Das Unternehmen begann daraufhin, wieder gezielt Mitarbeitende einzustellen, insbesondere für ein neues, flexibles Supportmodell.
KI wurde damit nicht abgeschafft, sondern gezielter eingesetzt: Bis Ende 2025 übernahm die KI bereits die Arbeitsmenge von rund 853 Vollzeitstellen und sparte dem Unternehmen jährlich rund 60 Millionen US-Dollar ein, während komplexere und emotional anspruchsvolle Anliegen konsequent an Menschen weitergeleitet wurden. Klarna gilt heute als eines der prägendsten Beispiele dafür, dass Effizienzgewinne durch KI und ein bewusst gepflegter menschlicher Kontakt sich nicht ausschliessen, sondern kombiniert werden müssen.
IKEA wählte einen anderen Weg. Der Chatbot «Billie» übernahm einen grossen Teil der eingehenden Kundenanfragen, aktuellen Angaben zufolge inzwischen deutlich mehr als zu Beginn des Projekts. Gleichzeitig wurden rund 8'500 Mitarbeitende aus den Callcentern für anspruchsvollere Aufgaben wie digitale Verkaufsberatung und Innenraumplanung weitergebildet. Dieser Geschäftsbereich erwirtschaftete bereits im ersten vollen Jahr über eine Milliarde Euro Umsatz. Einen Personalabbau bei diesem «reskillten» Team beobachtete das Unternehmen bislang nicht, auch nicht im Rahmen des Stellenabbaus, den Ingka Group und Inter IKEA 2026 in anderen Konzernbereichen vorgenommen haben.
Die Beispiele zeigen: Entscheidend ist nicht nur, welche Aufgaben KI übernehmen kann. Ebenso wichtig ist, was ein Unternehmen mit den frei werdenden Kapazitäten macht.
Wird KI hauptsächlich als Mittel zur Kostenreduktion verstanden, können Servicequalität, Wissen und Kundennähe leiden. Wird sie hingegen genutzt, um Routineaufgaben zu reduzieren und Mitarbeitende für anspruchsvollere Tätigkeiten zu befähigen, kann nachhaltiger Mehrwert entstehen.
Quellen zu den Beispielen:
https://www.ingka.com/newsroom/ai-and-remote-selling-bring-ikea-design-expertise-to-the-many/
KI-Agenten sind besonders interessant, wenn viele Informationen zusammenkommen, ähnliche Arbeitsschritte wiederkehren und der nächste Schritt vom jeweiligen Kontext abhängt.
In einem KMU könnte ein Agent beispielsweise:
Im IT-Support könnte ein KI-Agent Störungsmeldungen analysieren, bekannte Lösungen in einer Wissensdatenbank suchen und ein Ticket an das richtige Team weiterleiten.
Auch für Behörden sowie soziale und Pflegeinstitutionen entstehen interessante Möglichkeiten. Ein Agent könnte eingehende Anfragen kategorisieren, fehlende Unterlagen erkennen oder Informationen aus internen Richtlinien und Wissensdatenbanken bereitstellen. Beim Eintritt neuer Mitarbeitender könnte er Aufgaben koordinieren, Zuständigkeiten zuweisen und auf offene Schritte hinweisen.
Gerade im Sozialwesen bedeutet Effizienz jedoch nicht, möglichst viele Tätigkeiten zu automatisieren. Mitarbeitende arbeiten mit sensiblen Daten und komplexen persönlichen Situationen. KI-Agenten sollten deshalb vor allem administrative Prozesse unterstützen.
Die Beurteilung eines Falls, die Kommunikation in schwierigen Situationen und Entscheidungen mit direkten Auswirkungen auf Menschen bleiben in der Verantwortung der zuständigen Fachpersonen.
Das Ziel ist nicht, Menschen aus den Prozessen zu entfernen. Es geht darum, ihnen mehr Zeit für jene Aufgaben zu geben, bei denen Erfahrung, Empathie und menschliches Urteilsvermögen unverzichtbar sind.
So viel Potenzial autonome KI-Agenten bieten, so wichtig ist ein realistischer Blick auf ihre Grenzen. KI-Systeme können falsche oder erfundene Informationen als sicher darstellen, sogenannte Halluzinationen. Sie erkennen nicht zuverlässig, wann eine Situation aussergewöhnlich ist und eine menschliche Einschätzung braucht. Und je mehr Zugriffsrechte ein Agent erhält, desto grösser ist das Risiko, dass sensible Daten an falscher Stelle landen oder eine Aktion ausgelöst wird, die so nicht gewollt war.
Diese Risiken sind kein Grund, auf KI-Agenten zu verzichten. Sie sind der Grund, weshalb Berechtigungen, Kontrollpunkte und eine klare Verantwortlichkeit von Anfang an mitgedacht werden müssen, statt erst nachträglich ergänzt zu werden.
Je selbstständiger ein KI-Agent arbeitet, desto wichtiger werden klare Regeln. Ein Agent kann nur sicher und sinnvoll eingesetzt werden, wenn definiert ist:
Ein Agent zur internen Informationssuche benötigt andere Berechtigungen als ein Agent, der Kundendaten verändert oder Nachrichten an externe Personen versendet.
Deshalb sollte die Einführung schrittweise erfolgen. Zu Beginn kann ein KI-Agent Informationen suchen, Fälle vorsortieren oder Entwürfe erstellen. Erst wenn die Qualität geprüft und der Prozess verstanden ist, sollten weitere Aufgaben freigegeben werden.
Der grösste Nutzen entsteht nicht durch möglichst viel Autonomie, sondern durch die richtige Autonomie.
Autonome KI-Agenten markieren einen nächsten Entwicklungsschritt der künstlichen Intelligenz. Sie erstellen nicht mehr nur Texte oder Zusammenfassungen, sondern können Aufgaben koordinieren und Prozesse innerhalb festgelegter Grenzen selbstständig voranbringen.
Das eröffnet neue Möglichkeiten für KMU, Behörden und soziale Institutionen. Wiederkehrende administrative Aufgaben lassen sich reduzieren, Informationen schneller bereitstellen und Mitarbeitende gezielter entlasten.
Die entscheidende Frage lautet deshalb nicht nur: Was kann ein KI-Agent übernehmen? Sondern auch: Was soll er übernehmen, und wo braucht es weiterhin den Menschen?
Sie möchten besser verstehen, welche Rolle KI-Agenten künftig in Ihrem Unternehmen spielen könnten? Gerne tauschen wir uns mit Ihnen über mögliche Einsatzfelder, Chancen und Voraussetzungen aus und zeigen auf, worauf es bei einer sinnvollen Integration ankommt.
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