FAQ zu KI-Agenten

Ein KI-Agent ist ein System, das ein festgelegtes Ziel erreicht, indem es auf Basis der Eingaben, die es in seiner Umgebung wahrnimmt, handelt. Dies kann von einfachem, regelbasierten Programmen bis hin zu komplexen, adaptiven Lernsystemen reichen. Im geschäftlichen Kontext können KI-Agenten Daten analysieren, auf Ziele reagieren und zentrale Prozesse unterstützen, indem sie einem definierten KI-Agenten-Workflow folgen.

Agentische KI bezeichnet KI-Systeme, die Teams durch den Einsatz von KI-Agenten dabei unterstützen, Aufgaben ohne menschliches Eingreifen zu steuern und fundierte Entscheidungen zu treffen. Mithilfe von Agenten in Microsoft Copilot können Organisationen die Effizienz steigern und mehr Arbeit schneller erledigen.

Ein autonomer Agent ist eine Form von KI, die eigenständig und ohne menschliches Eingreifen arbeitet. Im Gegensatz zu klassischen KI-Ansätzen, die menschliche Eingaben benötigen, können autonome Agenten aus Daten lernen und Aufgaben selbstständig ausführen.

Die Zukunft autonomer KI-Agenten wird von immer fortschrittlicheren Innovationen, einer Vielfalt von Anwendungsfällen und einer größeren Rolle bei der Weiterentwicklung der Gesellschaft geprägt sein. Die breite Einführung hängt jedoch davon ab, Herausforderungen in den Bereichen Sicherheit, Zuverlässigkeit und Schutz zu meistern.

KI-Agenten können bei Aufgaben wie Datenanalyse, Automatisierung, Entscheidungsfindung und Kommunikation unterstützen. Diese Agenten arbeiten mit Werkzeugen wie Chatbots, virtuellen Assistenten, Empfehlungssystemen und Software zur Workflow-Automatisierung. Ihr Ziel ist es, die Arbeit von Menschen durch intelligente Aktionen und durch relevante Ergebnisse genau zum richtigen Zeitpunkt zu unterstützen.

Zu den verschiedenen Arten von KI-Agenten gehören reaktive Agenten, modellbasierte Agenten, zielbasierte Agenten und nutzenbasierte Agenten. Reaktive Agenten reagieren direkt auf ihre Umgebung, ohne tiefe Logik, und eignen sich ideal für einfache, regelbasierte Aufgaben. Modellbasierte Agenten entwickeln ein Verständnis ihrer Umgebung und nutzen diesen Kontext, um fundierte Entscheidungen über das Geschehen um sie herum zu treffen. Zielbasierte Agenten bewerten alle möglichen Aktionen und wählen diejenige aus, die ein klar definiertes Ergebnis verfolgt. Nutzenbasierte Agenten wählen Aktionen auf Basis des bestmöglichen Ergebnisses aus.

Es gibt zahlreiche Beispiele für KI-Agenten und ihre Anwendungsfälle.

Ein KI-Agent kann beispielsweise Bewerbungen von Studierenden mit fehlenden Angaben automatisch kennzeichnen, und kurze Bestätigungs-E-Mails versenden. Das spart Ihrem Team Zeit und sorgt dafür, dass Studierende schneller eine Rückmeldung erhalten.

Ein guter Einstieg in die Arbeit mit KI-Agenten beginnt damit, ihnen eine klare Aufgabe zu geben und sie mit den richtigen Werkzeugen und Daten zu verbinden. Viele KI-Agenten sind bereits in den Apps integriert, die Sie täglich nutzen. So können Sie klein starten und nach und nach skalieren.

Der Einsatz von KI-Agenten bietet viele Vorteile: von der Automatisierung wiederkehrender Aufgaben über die Entlastung von Teams bis hin zu mehr Effizienz, Innovation und Wachstum.

KI-Agenten erfassen ihre Umgebung, verarbeiten Daten und leiten daraus Aktionen ab. Dabei nutzen sie häufig vordefinierte Regeln oder Algorithmen. Die meisten folgen einer Wahrnehmungs-, Schlussfolgerungs- und Handlungs-Schleife, während fortschrittlichere Agenten aus Ergebnissen lernen und sich kontinuierlich anpassen.

KI-Agenten treffen Entscheidungen, indem sie Daten analysieren, gelernte Modelle anwenden und Aktionen wählen, die sich nach ihren Zielen ausrichten. Einige Agenten benutzen Entscheidungsbäume, andere beruhen auf maschinellem Lernen. Benutzerfeedback kann den Entscheidungsprozess zusätzlich verbessern.

KI-Agenten werden im Geschäftsbetrieb eingesetzt, um Aufgaben zu automatisieren, Arbeitsabläufe zu verwalten und Kommunikationen zusammenzufassen. Diese Agenten lassen sich in Werkzeugen wie Microsoft Teams, Excel und Dynamics 365 integrieren, damit Teams schneller und präziser arbeiten können. Ihre Fähigkeit, in Echtzeit zu bewerten, zu entscheiden und zu handeln, macht sie in jeder Abteilung wertvoll.

KI-Agenten helfen dabei, Geschäftsprozesse zu automatisieren, indem sie Routineaufgaben übernehmen und auf Echtzeitdaten reagieren. Sie können Dokumente verarbeiten, Support-Tickets verwalten, Besprechungen zusammenfassen oder Folgeaktionen auslösen – und so manuelle Arbeit reduzieren und die Ausführung beschleunigen. Und anders als herkömmliche Automatisierung können sich KI-Agenten an den Kontext anpassen und mit Ausnahmen umgehen.

Zu den gängigen geschäftlichen Anwendungsfällen für KI-Agenten zählen beispielsweise Bedarfsplanung, die Erstellung von Verkaufs-E-Mails, Betrugserkennung oder die automatisierte Vorauswahl von Kandidaten für den Vertrieb. Diese Anwendungen verbessern die Effizienz, Genauigkeit und Einheitlichkeit in allen Unternehmensbereichen.

Ja. Zu den häufigsten Risiken zählen Datenschutzbedenken, Automatisierungsengpässe und mögliche Verzerrungen in KI-Ergebnissen. Organisationen können diese Risiken steuern, indem sie sichere und regelkonforme Plattformen einsetzen, verantwortungsvolle KI-Praktiken von Microsoft befolgen und während des gesamten Prozesses eine menschliche Kontrolle sicherstellen.

Sie können einen KI-Agenten in nur wenigen Schritten erstellen:

1. Definieren Sie zunächst klar, was Ihr KI-Agent tun soll, welche Daten er benötigt und anhand welcher Kennzahlen Erfolg gemessen wird.
2. Wählen Sie die KI-Agent-Frameworks und Werkzeuge, die Ihre Ziele und bestehenden Systeme am besten unterstützen, zum Beispiel Microsoft Copilot.
3. Bei der Konzeption der Architektur des Agenten sollten Sie festlegen, wie er Eingaben empfängt, Informationen verarbeitet und Ausgaben erzeugt.
4. Wenn es an die Bereitstellung des KI-Agenten geht, sollten Sie ihn zudem mit Ihren bestehenden Systemen und Workflows verbinden, damit er Mehrwert schafft, ohne den Tagesbetrieb zu beeinträchtigen.

Die Kosten für die Entwicklung eines KI-Agenten können je nach Komplexität des Anwendungsfalls stark variieren. Bei einfachen Szenarien beschränken sich die Kosten oft auf Cloud Computing-Ressourcen. Erweiterte Projekte können zusätzliche Entwicklerressourcen, Lizenzgebühren und laufende Wartung erfordern. Cloud-Plattformen wie Microsoft Azure bieten skalierbare Preismodelle, um diese Kosten zu steuern.

Low-Code- und No-Code-Werkzeuge wie Microsoft Copilot Studio erleichtern es auch Anwendern ohne Programmierkenntnisse, KI-Agenten zu erstellen. Für erweiterte Funktionen können professionelle Entwickler Werkzeuge wie Azure AI Foundry nutzen, um KI-gesteuerte Anwendungen anzupassen und zu verwalten.

Das hängt vom Umfang des Projekts ab. Einfache Agenten lassen sich mit Low-Code- oder No-Code-Plattformen in wenigen Tagen entwickeln, während komplexere Agenten mehrere Wochen oder länger für Konzeption, Training, Tests und Integration benötigen können.

Die meisten Unternehmen starten mit vorhandenen Frameworks. Vorhandene Frameworks verkürzen die Entwicklungszeit und bieten integrierte Funktionen – und sind damit meist die bessere Wahl, außer bei sehr spezialisierten Anforderungen. Die Entwicklung von Grund auf bietet mehr Anpassungsmöglichkeiten, erfordert jedoch mehr Zeit und Fachwissen.

KI-Agenten werden mithilfe von Machine-Learning-Techniken trainiert, damit sie Muster erkennen, Entscheidungen treffen und ihre Leistung im Laufe der Zeit verbessern können. Die Qualität der Trainingsdaten sowie die Rolle des menschlichen Feedbacks sind entscheidend, um nützliche und verantwortungsvolle Ergebnisse zu erzielen.

KI-Agenten werden von Unternehmen jeder Größe in einer Vielzahl wichtiger Branchen eingesetzt – darunter Finanzwesen, Einzelhandel, Gesundheitswesen, Fertigung und Kundenservice –, um effizienter zu arbeiten und wettbewerbsfähig zu bleiben.

Dynamics 365 ist eine KI-gestützte Suite von Geschäftsanwendungen, die Daten zusammenführt, Arbeitsabläufe automatisiert und bessere Geschäftsergebnisse ermöglicht. Diese Apps lassen sich mit Microsoft 365, Azure und der Microsoft Power Platform verbinden und bieten so eine sichere, skalierbare Lösung.

KI unterstützt dabei, Marketingkampagnen zu optimieren, indem Zielgruppen, Botschaften und Ausspielungskanäle auf der Basis von Kundendaten und Markttrends präziser ausgerichtet werden. Außerdem hilft sie Marketingteams, personalisiertere Kundenerlebnisse und maßgeschneiderte Angebote zu erstellen – und so Kundenbindung, Konversionsrate und Markenloyalität zu steigern.

Der beste KI-Sprach-Agent für kleine Unternehmen ist ein Echtzeit-Sprach-Agent. Echtzeit-Sprachagenten nutzen Audio in Echtzeit statt textbasierter Abläufe und ermöglichen so ein natürliches, kontextbezogenes Gesprächserlebnis, das sich menschlicher anfühlt. Kunden können mit dem Agenten sprechen und erhalten sofort eine gesprochene Antwort.

KI kann im Personalwesen eingesetzt werden, um Recruiting- und Onboarding-Prozesse zu optimieren, Erkenntnisse durch Datenanalysen zu bieten und insgesamt die Mitarbeitererfahrung durch personalisiertes Lernen und individuelle Karriereentwicklung zu verbessern.

Microsoft bietet eine Reihe von Unternehmenslösungen, mit denen Teams KI-Agenten einfacher entwickeln, nutzen und skalieren können. Organisationen nutzen Microsoft AI-Lösungen, um Prozesse zu optimieren, den Kundenservice zu verbessern und die Entscheidungsfindung zu unterstützen – und das bei hohen Standards in puncto Datenschutz, Transparenz und Verantwortlichkeit. Diese Lösungen umfassen:

Microsoft 365 Copilot unterstützt Teams dabei, produktiv zu bleiben, indem er in den Werkzeugen, mit denen Sie bereits vertraut sind, Inhalte entwirft, Besprechungen zusammenfasst und Aufgaben organisiert.
Microsoft Foundrybietet die nötige Grundlage, um benutzerdefinierte KI-Agenten im großen Maßstab zu entwickeln.
Microsoft Copilot Studio ermöglicht es Teams, auch ohne fortgeschrittene Programmierkenntnisse KI-Werkzeuge in Business-Apps und Arbeitsabläufe zu integrieren.

KI-Agenten in Microsoft 365 Copilot machen alltägliche Aufgaben in Werkzeugen wie Microsoft Word, Excel, Outlook und Teams schneller und einfacher. Ein Projektmanager kann beispielsweise Copilot in Excel nutzen, um einen Monatsbericht zu erstellen. Copilot wertet die Daten aus, erkennt Trends, schlägt ein Diagramm vor und erstellt schnell eine Kurzfassung, die der Manager direkt in eine PowerPoint-Folie übernehmen kann – das spart Zeit und Aufwand.

Agent Builder in Microsoft 365 Copilot ist ideal, um schnell einfache Agenten zu erstellen, während Copilot Studio die beste Wahl für robuste Lösungen ist, die mehr Kontrolle, Lebenszyklusverwaltung und Governance erfordern. Agenten, die in Microsoft 365 Copilot erstellt wurden, können in Copilot Studio exportiert werden, um zusätzliche Funktionen und Verwaltungsoptionen hinzuzufügen. So gewinnen Anwender mehr Flexibilität und Skalierbarkeit.

Microsoft Copilot Studio ist eine Low-Code-Plattform, mit der Teams intelligente Agenten erstellen können, die die Art und Weise verändern, wie Arbeit erledigt wird. Mit Copilot Studio können Sie Agenten ganz einfach Ihren Anforderungen entsprechend entwerfen, testen und veröffentlichen. Sie können einen eigenständigen Agenten erstellen oder in Microsoft 365 Copilot veröffentlichen.

Microsoft Copilot Studio ermöglicht es Ihnen, benutzerdefinierte KI-Agenten zu erstellen, die auf bestimmte Rollen, Workflows oder Aufgaben zugeschnitten sind. Diese Agenten arbeiten mit Daten, Werkzeugen und Menschen zusammen, um Geschäftsprozesse zu automatisieren oder Support anzubieten. So können Sie beispielsweise autonome Vertriebsagenten erstellen, die Produktinformationen abrufen, Kundenfragen beantworten und Follow-ups festlegen – alles per Chat.

Wenn Ihre Organisation mehr Kontrolle benötigt, bietet Ihnen Azure KI alle benutzerdefinierten und skalierbaren KI-Services, die Sie brauchen – einschließlich Microsoft Foundry, GitHub und Copilot Studio–, um intelligentere und flexiblere KI-Agenten zu entwickeln. Mit Funktionen wie Language Understanding, maschinelles Lernen, maschinelles Sehen und Zugriff auf die neuesten Large Language Models können Sie Lösungen erstellen, die genau auf Ihre Anforderungen zugeschnitten sind.

Microsoft Foundry bietet eine Auswahl an Modellen, Frameworks und Werkzeugen für die Entwicklung von KI-Agenten. Greifen Sie auf mehr als 11 000 Basismodelle, offene Modelle, Reasoning-Modelle, multimodale und branchenspezifische Modelle zu und vergleichen Sie sie direkt für Ihren Anwendungsfall.