von 
Künstliche Intelligenz ist längst mehr als ein Buzzword – und doch kratzt der Großteil der Unternehmen noch immer nur an der Oberfläche dessen, was wirklich möglich ist. Viele denken bei KI zuerst an ChatGPT oder automatisierte Textgenerierung. Doch wer weiter denkt, landet schnell bei einem Konzept, das in der Praxis zunehmend an Bedeutung gewinnt: KI-Agenten.
In unserem aktuellen Podcast sprechen wir mit Lukas Brugger, CTO und Mitgründer der Agentur Digamma, über das, was KI-Agenten wirklich ausmacht – und wie sie sich ganz konkret in Unternehmensprozesse integrieren lassen. Lukas nimmt uns mit in die Welt der „digitalen Mitarbeitenden“, die nicht nur automatisieren, sondern selbstständig Entscheidungen treffen, Tools bedienen und aus Erfahrungen lernen.
Was früher oft händisch erledigt wurde – vom Sortieren eingehender E-Mails über die Erstellung von Angeboten bis hin zur SEO-gerechten Texterstellung – kann heute durch gut durchdachte KI-Agenten effizient, konsistent und skalierbar abgebildet werden. Das Beste daran: Auch kleine und mittlere Unternehmen können davon profitieren – oft schon mit erstaunlich schlanken Setups und überschaubarem Budget.
Im Gespräch geht es um:
- Den Unterschied zwischen Automatisierung und echten KI-Agenten
- Konkrete Use Cases aus Buchhaltung, Marketing, SEO & Customer Support
- Tools, Technologien & Setups – von No-Code bis Full-Code
- Herausforderungen wie Halluzination und Qualitätssicherung
- Die Zukunft: interagierende Agententeams und rollenbasierte KI
Ob du selbst über den Einsatz von KI in deinem Unternehmen nachdenkst oder verstehen möchtest, wie moderne KI-Agenten arbeiten – dieser Deep Dive gibt dir praxisnahe Einblicke und wertvolle Impulse.
Was ist ein KI-Agent – und was unterscheidet ihn von klassischer Automatisierung?
Während Automatisierungstools wie Zapier, Make oder N8N Aufgaben nach festen Regeln ausführen, sind KI-Agenten dynamischer und intelligenter. Sie kombinieren Wahrnehmung (z. B. über Texteingaben, E-Mails, APIs), Entscheidungsfähigkeit (durch Sprachmodelle wie GPT-4 oder Gemini) und Handlungsfähigkeit (sie führen Aktionen in externen Tools durch).
Der entscheidende Unterschied: Ein KI-Agent kann situationsabhängig entscheiden, welche Aktion als Nächstes sinnvoll ist. Bei einfachen Automationen läuft immer das gleiche Schema ab – z. B. eine E-Mail wird gespeichert. Ein KI-Agent hingegen analysiert den Inhalt, erkennt z. B. eine Reklamation, wählt das passende System und stößt die richtige Aktion an – ganz autonom.
Use Cases: Wo KI-Agenten echten Mehrwert schaffen
Lukas Brugger nennt im Gespräch zahlreiche konkrete Anwendungsfelder, in denen KI-Agenten heute schon effizient arbeiten – und das nicht nur in Konzernen, sondern auch in KMUs:
Rechnungsverarbeitung und Buchhaltung
KI-Agenten erkennen automatisch Inhalte eingehender Rechnungen, prüfen diese, ordnen sie dem richtigen Kunden zu und legen sie korrekt ab. Sie können sogar Angebote erstellen oder Belege buchen – ein enormer Zeitgewinn.
E-Mail-Inbox-Management
Ein „Inbox-Agent“ analysiert eingehende Mails, priorisiert, sortiert, generiert Antwortvorschläge und triggert Folgeaktionen – z. B. in CRM-Systemen. Besonders im Kundenservice reduziert das repetitive Aufgaben deutlich.
Interner Chatbot für Mitarbeiter
Ein interner Chatbot wird mit firmeninternen Daten gespeist (z. B. HR-Daten, Kundeninfos, Projektstatus) und hilft Mitarbeitern dabei, schnell Informationen zu finden – etwa: „Wann hat Kollege X Urlaub?“ oder „Was ist der letzte Stand bei Kunde Y?“
SEO und Content-Erstellung
Ein KI-Agent kann den gesamten SEO-Content-Workflow abbilden: vom Briefing über Keyword-Recherche bis zum Verfassen, Überprüfen und Veröffentlichen von Blogartikeln. Besonders spannend: Der Agent lernt mit jedem Beitrag und wird so kontinuierlich besser.
Vom Workflow zum Agent: Wie die technische Umsetzung funktioniert
Die technische Umsetzung kann auf unterschiedliche Art und Weise erfolgen.
No-Code, Low-Code oder Full-Code?
Die Umsetzung eines KI-Agenten kann flexibel erfolgen – je nach Komplexität. Oft reichen Tools wie N8N, um einen Agenten zu bauen, der über APIs kommuniziert, auf Datenbanken zugreift und Entscheidungen trifft.
Für einfache Prozesse genügen wenige „Knotenpunkte“ (z. B. Trigger, LLM, API-Aufruf). Für komplexere Aufgaben wird meist ein Full-Code-Ansatz mit LangChain, OpenAI, Datenbanken oder Vektorenspeichern gewählt.
Wie interagiere ich mit dem Agenten?
KI-Agenten benötigen nicht immer ein eigenes Interface. Sie lassen sich z. B. direkt in bestehende Tools wie Slack, Teams, WhatsApp, Airtable oder Google Sheets integrieren – oder per E-Mail steuern. Sie agieren im Hintergrund und wirken wie digitale Kollegen.
Qualität und Kontrolle: Was ist mit Halluzinationen bei KI-Agents?
Große Sprachmodelle sind mächtig, aber nicht perfekt – sie können halluzinieren, also Inhalte erfinden. Lukas Brugger relativiert: In der Praxis ist das Risiko deutlich geringer, als viele denken, wenn Agenten richtig trainiert und mit relevanten Unternehmensdaten gefüttert werden.
Dazu kommt: Gut aufgebaute Systeme beinhalten Feedbackschleifen (Human-in-the-Loop). Wird ein Fehler erkannt, kann ein Mensch eingreifen – und diese Korrektur fließt zurück in den Agenten, der beim nächsten Mal schon besser reagiert. So entsteht ein lernendes System.
Was kostet ein KI-Agent? Einstieg auch mit kleinem Budget möglich
Ein oft genannter Einwand: „Das ist doch alles viel zu teuer!“ Lukas Brugger räumt damit auf. Einfache Agenten mit klar definierten Aufgaben lassen sich oft schon für 1.000 bis 3.000 € umsetzen – und liefern einen spürbaren ROI.
Auch größere Systeme, die mehrere Prozesse abbilden, bewegen sich meist im unteren fünfstelligen Bereich – und ersetzen potenziell ganze Stellen oder Abteilungen. Damit rechnet sich die Investition oft schon nach wenigen Monaten.
Der Blick in die Zukunft: Team-Agenten und autonome Rollen
Die Vision ist klar: Agenten, die nicht mehr isoliert arbeiten, sondern miteinander kommunizieren. Ein Agent sammelt Daten, der nächste analysiert sie, ein dritter generiert Handlungsempfehlungen. Lukas Brugger spricht von Teamagenten, die bereits heute technisch möglich sind.
Zukunftsvisionen reichen noch weiter: KI-Agenten als eigenständige Rollen im Unternehmen – etwa als Controller, Vertriebler oder Projektleiter. Sie analysieren Daten, treffen Entscheidungen und arbeiten Hand in Hand mit menschlichen Kollegen. Für manche Tätigkeiten – etwa bei Kaltakquise, Support oder Controlling – ist das bereits Realität.
Alle Fragen aus dem Podcast im Überblick
- Was verstehst du unter einem KI-Agenten?
- Was sind die typischen Bausteine eines KI-Agenten?
- Was unterscheidet eine klassische Automatisierung von einem KI-Agenten?
- Was sind typische Use Cases für KI-Agenten?
- Wo siehst du aktuell konkrete Einsatzbereiche mit echtem Nutzen?
- Wie funktioniert ein KI-Agent im Customer Support konkret?
- Wo siehst du dort die Grenzen?
- Wie sieht ein Use Case im Bereich SEO und Content aus?
- Wie läuft so ein KI-gestützter Prozess in der Content-Erstellung genau ab?
- Was muss ich als KMU tun, wenn ich einen digitalen Mitarbeiter, also einen KI-Agenten, haben möchte?
- Ist es schon ein KI-Agent, wenn ich nur Automatisierungsschritte mit Tools wie Make oder N8N baue?
- Wie könnte so ein SEO-Agent in der Praxis technisch umgesetzt werden?
- Wie geht ihr mit dem Thema „Halluzination“ und Qualitätssicherung bei LLMs um?
- Was sind aus deiner Sicht die Bereiche, in denen Unternehmen aktuell am meisten Effizienz durch KI-Agenten gewinnen?
- Wie teuer sind KI Agents – können sich nur große Unternehmen einen KI Agenten leisten oder geht das auch für KMUs?
- Wie realistisch ist es, dass KI-Agenten ganze Rollen im Unternehmen übernehmen können?
- Welche Entwicklungen siehst du in den nächsten drei bis fünf Jahren?
- Sind Agenten-Teams, die miteinander kommunizieren, schon Realität?
Euer Feedback an mich!
Wenn ihr mir eine Frage stellen oder Feedback zum Podcast per Sprachnachricht übermitteln wollt – egal, ob per Smartphone, Tablet oder via Rechner, dann nutzt doch bitte unsere Message-Funktion. Gerne teilt mir auch Themenwünsche mit, die ihr gerne im Podcast mal besprochen haben wollt. Alternativ könnt ihr mir gerne auch eine E-Mail schreiben oder mich per LinkedIn kontaktieren.
Podcast anhören – im Browser direkt, bei Apple, Spotify & Co.
Unser Podcast kann direkt hier im Artikel angehört werden. Zudem sind wir bei iTunes für alle iOS und Apple-Devices kostenlos verfügbar. Auch könnt ihr unseren Podcast bei YouTube, Spotify, Amazon Music oder Google Podcast anhören.
