KI-Agenten im Unternehmen: 7 konkrete Anwendungsfälle

Eine Kundenanfrage kommt an. Bevor jemand antworten kann, müssen Informationen aus E-Mails, CRM und Projektdokumenten zusammengetragen werden. Solche Übergänge kosten Zeit und machen Abläufe fehleranfällig. KI-Agenten, wie Microsoft Copilot Agents, im Unternehmen können hier unterstützen: Sie verarbeiten Informationen, berücksichtigen den jeweiligen Geschäftskontext und führen innerhalb festgelegter Grenzen Arbeitsschritte aus.

Ihr Nutzen hängt davon ab, welches konkrete Problem sie lösen. Sieben Anwendungsfälle zeigen, wo sich ein genauerer Blick lohnt.

Was sind KI-Agenten im Unternehmen?

KI-Agenten sind KI-gestützte Softwareanwendungen, die für eine definierte Aufgabe Informationen auswerten, nächste Schritte ableiten und freigegebene Werkzeuge nutzen können. Je nach Umsetzung beantworten sie Fragen, bereiten Entscheidungen vor oder stoßen Aktionen in angebundenen Systemen an.

Ein Agent kann beispielsweise eine Anfrage einordnen, passende Informationen suchen und eine Aufgabe im CRM anlegen. Dafür benötigt er einen klaren Auftrag, geeignete Daten und begrenzte Zugriffsrechte. Nicht jeder Prozess braucht einen Agenten: Für feste, eindeutig beschreibbare Abläufe reicht häufig eine klassische Automatisierung.

Sieben konkrete Anwendungsfälle für KI-Agenten

1. Kundenanfragen für den Service vorbereiten

Bei einer Serviceanfrage fehlen häufig Angaben zum betroffenen Produkt, zum bisherigen Verlauf oder zur Dringlichkeit. Ein Agent kann das Anliegen strukturieren, Rückfragen vorbereiten und relevante Wissensartikel heranziehen.

Service-Mitarbeitende erhalten dadurch eine bessere Ausgangsbasis für die Bearbeitung. Komplexe Fälle werden mit einer Zusammenfassung übergeben. Kulanzentscheidungen oder verbindliche Zusagen bleiben an definierte Freigaben gebunden.

2. Vertriebsanfragen einordnen

Ein ausgefülltes Kontaktformular sagt wenig darüber aus, ob eine Anfrage zum eigenen Angebot passt. Ein Agent kann Angaben zu Unternehmen, Bedarf und gewünschtem Zeitrahmen strukturieren und mit festgelegten Kriterien abgleichen.

Daraus entstehen ein Vorschlag zur Zuständigkeit und konkrete Rückfragen für das Erstgespräch. Die Bewertung sollte nachvollziehbar bleiben und fehlende Informationen ausdrücklich benennen.

3. Kundentermine gezielt vorbereiten

Vor einem Kundengespräch liegen relevante Informationen oft über CRM, Gesprächsnotizen und offene Servicefälle verteilt. Ein Agent kann daraus ein Briefing erstellen: Was wurde vereinbart? Welche Fragen sind offen? Welche Projekte laufen?

So kann sich das Account-Team stärker auf das Gespräch konzentrieren. Vermutungen über zusätzlichen Bedarf müssen dabei klar von dokumentierten Kundeninformationen getrennt werden.

4. Projektstatus und offene Aufgaben zusammenführen

In projektbasierten Unternehmen entsteht der Statusbericht häufig durch manuelles Nachfragen. Ein Agent kann verfügbare Aufgabenstände, Protokolle und Projektinformationen zusammenführen und auf fehlende Rückmeldungen hinweisen.

Die Projektleitung prüft den Entwurf und bewertet Risiken. Ein solcher Agent schafft Übersicht, liefert aber nur dann belastbare Informationen, wenn die zugrunde liegenden Systeme gepflegt werden.

5. Internes Wissen auffindbar machen

Welche Angebotsvorlage ist aktuell? Wie läuft eine Projektübergabe ab? Ein Wissensagent kann Antworten aus freigegebenen Dokumenten zusammenstellen und die verwendeten Quellen anzeigen. Besonders hilfreich ist das für neue Mitarbeitende und abteilungsübergreifende Aufgaben.

Voraussetzung sind aktuelle Inhalte, klare Verantwortlichkeiten und getestete Berechtigungen. Widersprüchliche Dokumente bleiben auch mit KI ein Qualitätsproblem.

6. HR-Anfragen strukturiert bearbeiten

Wiederkehrende Fragen zu internen Richtlinien oder zum Onboarding lassen sich über einen Agenten beantworten. Weiterführende Anliegen können strukturiert an das HR-Team übergeben werden.

Denkbar ist auch, fehlende Angaben für einen Antrag abzufragen und einen freizugebenden Vorgang vorzubereiten. Persönliche Informationen dürfen dabei ausschließlich im vorgesehenen Berechtigungskontext verarbeitet werden.

7. Kennzahlen erklären und Analysen vorbereiten

Wenn Umsatz oder Projektmarge vom Plan abweichen, beginnt häufig eine aufwendige Datensuche. Ein Datenagent kann bei der Abfrage freigegebener Kennzahlen unterstützen und Auffälligkeiten für eine weitere Analyse zusammenstellen.

Voraussetzung ist eine gemeinsame Definition der Kennzahlen. Eine erkannte Abweichung erklärt noch keine Ursache. Fachliche Prüfung bleibt notwendig, bevor daraus Maßnahmen entstehen.

Welche Rolle spielen Microsoft-Technologien?

Microsoft Copilot Studio bietet eine Umgebung zum Erstellen und Verwalten von Agenten und Workflows. Über geeignete Schnittstellen lassen sich Datenquellen und Aktionen anbinden. Welche Möglichkeiten für Ihren Anwendungsfall bestehen, hängt unter anderem von den eingesetzten Systemen, verfügbaren Konnektoren und der Konfiguration ab.

In einer Microsoft-Landschaft können beispielsweise Dynamics 365 für Kundenprozesse, SharePoint für Dokumente und Microsoft Fabric für aufbereitete Analysedaten relevant sein. Entscheidend ist, welche Informationen der jeweilige Agent tatsächlich benötigt und welche Aktionen er ausführen darf. Bestehende Microsoft-Lizenzen allein beantworten diese Fragen nicht.

KI-Agenten einführen: Vom Prototyp zum produktiven Prozess

Beginnen Sie mit einem klar abgegrenzten Vorgang. Legen Sie fest, welches Ergebnis erwartet wird, wer es prüft und woran Sie eine Verbesserung erkennen. Geeignete Messgrößen sind beispielsweise Bearbeitungszeit, Nacharbeitsquote oder Vollständigkeit einer Übergabe.

Ein Prototyp demonstriert zunächst die grundsätzliche Machbarkeit. Ein getesteter Use Case muss anschließend auch mit unvollständigen Daten, Sonderfällen und unterschiedlichen Berechtigungen umgehen können.

Für den produktiven Betrieb kommen Monitoring, Fehlerbehandlung, Verantwortlichkeiten und ein geregelter Umgang mit Änderungen hinzu. Bewerten Sie außerdem die laufenden Lizenz-, Nutzungs- und Betreuungskosten.

Wie Sie mit INKUBIT starten können

Im INKUBIT-Workshop „AI Agent in a Day“ können Sie einen konkreten Use Case auswählen und einen ersten Agenten mit Microsoft Copilot Studio aufbauen und testen. Das Ergebnis bildet einen Ausgangspunkt für die weitere Entwicklung und Prüfung bis zur möglichen Produktivsetzung.

Sie möchten KI-Agenten in Ihrem Unternehmen einsetzen? Besprechen Sie mit INKUBIT, welcher Prozess sich für einen ersten Test eignet und welche Daten und Integrationen dafür benötigt werden.

Häufige Fragen zu KI-Agenten im Unternehmen

Welche Aufgaben eignen sich für KI-Agenten?

Geeignet sind klar begrenzte Aufgaben, bei denen Informationen aus unterschiedlichen Quellen verarbeitet und nächste Schritte vorbereitet werden. Beispiele sind Serviceanfragen, Terminbriefings oder die Suche nach internem Wissen.

Was kostet die Einführung eines KI-Agenten?

Die Kosten hängen von Datenanbindung, Prozessumfang, Nutzung, Lizenzen und Betriebsanforderungen ab. Ein einfacher Prototyp hat einen anderen Aufwand als eine produktive Lösung mit mehreren Systemen und geregelten Freigaben.

Arbeiten KI-Agenten vollständig autonom?

Der Handlungsspielraum wird für den jeweiligen Prozess festgelegt. Ein Agent kann Vorschläge erstellen oder freigegebene Aktionen ausführen. Für folgenreiche Entscheidungen sollten Unternehmen geeignete Prüfungen und Freigaben vorsehen.