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Eine Person verwendet einen Laptop an einem Tisch.

KI-Agents erklärt: Intelligente Werkzeuge für moderne Unternehmen

Entdecken Sie, was KI-Agents sind, wie sie arbeiten und wie sie Ihre Organisation dabei unterstützen, klügere Entscheidungen zu treffen, Abläufe zu optimieren und die Effizienz zu verbessern.
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Wesentliche Punkte

  • Erhalten Sie eine Einführung, was KI-Agents sind und wie sie intelligentere, schnellere Entscheidungen unterstützen.
  • Erfahren Sie, wie KI-Agents arbeiten, indem sie Daten, Ziele und Feedback nutzen, um sinnvolle Aktionen durchzuführen.
  • Entdecken Sie, wie Organisationen KI-Agents einsetzen, um manuelle Aufgaben zu reduzieren und die Betriebseffizienz zu verbessern.
  • Sehen Sie, wie First-Party-, Third-Party- und benutzerdefinierte KI-Agents, die mit Microsoft Copilot, Azure KI und Microsoft Copilot Studio erstellt wurden, nützliche KI-Funktionen in den Arbeitsalltag bringen.
  • Verstehen Sie bewährte Methoden für den verantwortungsvollen Einsatz von KI-Agents mit klarer Überwachung, ethischer Datennutzung und menschlicher Zusammenarbeit.

Was sind KI-Agents?

Für viele Unternehmen verlangsamt sich der Weg von Daten zur Entscheidung durch Informationsüberflutung, getrennte Systeme und manuelle Prozesse, die nicht skalieren. Hier kommen KI-Agents ins Spiel.

KI-Agents, einfach erklärt, sind Systeme, die ihre Umgebung beobachten, Daten interpretieren und auf bestimmte Ziele hin handeln. Sie sind darauf ausgelegt, Menschen zu unterstützen – nicht zu ersetzen –, indem sie repetitive Arbeit reduzieren, die Genauigkeit verbessern und schnellere Entscheidungen ermöglichen. Einige folgen klaren, regelbasierten Anweisungen. Andere lernen und passen sich im Laufe der Zeit an, indem sie Techniken wie maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung nutzen, um immer nützlicher zu werden.

Für Führungskräfte, die sich auf Innovation, Wachstum oder Betriebseffizienz konzentrieren, bieten KI-Agents eine praktische Möglichkeit, Komplexität zu bewältigen und mit steigenden Erwartungen Schritt zu halten, ohne Teams zu überlasten oder Qualität einzubüßen.

Wie sich KI-Agents von allgemeinen KI-Tools unterscheiden

Um zu verstehen, wie KI-Agents funktionieren und was sie auszeichnet, hilft es, mit den Grundlagen zu beginnen – wie sie Informationen aufnehmen, verarbeiten und reagieren. Einige Agents reagieren auf einfache Eingaben, wie ein Schlüsselwort im Chat. Andere gehen weiter und ziehen Informationen aus mehreren Systemen heran, um Ihnen zu helfen, an einem Ort zu handeln. Die Bandbreite der Fähigkeiten kann stark variieren: Einige Agents rufen Informationen ab, andere übernehmen Planung, Automatisierung oder Lernen.

KI-Agents sind eine spezielle Art von KI-Systemen. Allgemeine KI-Werkzeuge wie Analyse-Dashboards oder Automatisierungsskripte können bei einzelnen Aufgaben unterstützen. Agents sind darauf ausgelegt, kontextbezogen zu reagieren und Verbindungen zwischen Werkzeugen und Daten herzustellen. Sie:

  • Interpretieren Eingaben wie Sprachbefehle, Text oder Sensordaten.
  • Treffen Entscheidungen oder geben Empfehlungen ab.
  • Führen sinnvolle Aktionen aus, wie das Erstellen eines Dokuments oder das Anpassen eines Zeitplans.
KI-Agents finden Sie in alltäglichen Werkzeugen wie virtuellen Assistenten, Kundenservice-Bots, Produktivitätssoftware und Logistiksystemen. Viele verfügen inzwischen über natürliche Sprachverarbeitung und Lernfunktionen, die ihnen helfen, sich im Laufe der Zeit zu verbessern.

Wie funktionieren KI-Agents?

KI-Agents gibt es in einigen Haupttypen, die jeweils für unterschiedliche Aufgaben und Komplexitätsstufen entwickelt wurden. Microsoft unterteilt sie in drei Hauptkategorien:

  • Retrieval-Agents holen relevante Informationen aus vertrauenswürdigen Datenquellen, um dann basierend auf diesem Kontext zu argumentieren, zusammenzufassen oder Fragen zu beantworten. 
    Beispiel: Ein KI-Assistent, der Unternehmensrichtlinien heranzieht, um eine Mitarbeiterfrage zu beantworten.
  • Task-Agents automatisieren Arbeitsabläufe und führen Aktionen im Auftrag von Nutzenden aus – sie übernehmen repetitive Schritte, damit sich Menschen auf wichtigere Prioritäten konzentrieren können. 
    Beispiel: Ein Support-Bot, der beim Zurücksetzen von Passwörtern oder der Genehmigung von Spesenabrechnungen hilft.
  • Autonome Agents arbeiten eigenständig. Sie können planen, anpassen und bei Bedarf Probleme eskalieren – manchmal arbeiten sie mit anderen Agents zusammen, um komplexere Ziele zu erreichen. 
    Beispiel: Ein Operations-Agent, der Lieferketten überwacht, Verzögerungen meldet und Sendungen umleitet.
Bei allen Typen folgen KI-Agents einem Kernmuster: Sie nehmen ihre Umgebung wahr, analysieren, was passiert, handeln und lernen in manchen Fällen aus den Ergebnissen. Dieser Zyklus steht im Mittelpunkt eines typischen Workflows eines KI-Agents und unterstützt sowohl Routineaufgaben als auch komplexere Entscheidungen.

Wie KI-Agents trainiert werden

Das Training von KI-Agents umfasst das Lehren, Muster zu erkennen, Entscheidungen zu treffen und sich im Laufe der Zeit zu verbessern. Die meisten Lernansätze fallen in eine von drei Kategorien:

  • Überwachtes Lernen: Agents werden mit gekennzeichneten Beispielen trainiert, wie Rechnungen, die als genehmigt oder markiert gekennzeichnet sind.
  • Unüberwachtes Lernen: Agents erkennen Muster in unmarkierten Daten, wie das Gruppieren ähnlicher Kundenverhalten.
  • Verstärkendes Lernen: Agents lernen durch Versuch und Irrtum und erhalten Feedback zu ihren Aktionen in dynamischen Umgebungen.
Menschliche Eingaben sind entscheidend – nicht nur zur Steuerung des Trainingsprozesses, sondern auch, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse nützlich und fair sind. Die Qualität der Daten, die zum Training von KI-Agents verwendet werden, beeinflusst direkt deren Leistung, besonders in komplexen Geschäftsumgebungen.

Die richtigen Werkzeuge sind der Startpunkt für diese Ergebnisse. Wenn Sie eine zuverlässige Methode zum Trainieren, Bewerten und Skalieren Ihrer Modelle haben, ist es einfacher, KI-Agents zu entwickeln, die gut funktionieren und mit Ihren Zielen übereinstimmen.

Nutzen Sie Microsoft Azure KI, um KI-Agents zu trainieren, bereitzustellen und zu verwalten – auf einer Plattform, die auf Datenintegrität, Transparenz und Sicherheit basiert. Sie vereint Werkzeuge für Modelltraining, Bewertung und Bereitstellung – zusammen mit vorgefertigten Diensten für Vision, Sprache und Text – um eine verantwortungsvolle und effektive KI-Entwicklung im großen Maßstab zu unterstützen.

Wie KI-Agents Sprache verstehen und darauf reagieren

Eine der stärksten Fähigkeiten von KI-Agents ist ihre Fähigkeit, mit Alltagssprache zu arbeiten – zu verstehen, was gefragt wird, Absichten zu interpretieren und klar zu antworten. Diese Fähigkeit wird durch natürliche Sprachverarbeitung ermöglicht, die die Lücke zwischen menschlicher Kommunikation und maschineller Logik überbrückt.

Diese Art der Sprachinteraktion finden Sie in Tools, die:

  • Kundenfragen per Chat oder E-Mail beantworten.
  • Lange Dokumente in den wichtigsten Erkenntnissen zusammenfassen.
  • Sprachbefehle in Aktionen umsetzen.
  • Beim Entwurf oder der Bearbeitung von Texten in Echtzeit helfen.
Diese Funktionen finden sich in vertrauten Arbeitsabläufen in Lösungen wie Microsoft 365 Copilot, Foundry Tools und Microsoft Copilot Studio. Sie können eine Frage in einfacher Sprache stellen und erhalten als Antwort ein Diagramm, eine Zusammenfassung oder einen Entwurf – ganz ohne technisches Vorwissen. Mit Copilot Studio können Entwickler noch einen Schritt weitergehen und eigene KI-Agents mithilfe natürlicher Sprache schnell erstellen.

Indem sie den Kontext verstehen und sich im Laufe der Zeit anpassen, spielen KI-Agents, die mit natürlicher Sprache arbeiten, eine immer größere Rolle im Geschäftsalltag.

Warum KI-Agents nutzen?

KI-Agents verbessern bereits, wie Arbeit in Organisationen aller Art erledigt wird. Sie übernehmen die Routineaufgaben, damit Ihr Team schneller vorankommt und sich auf das Wesentliche konzentrieren kann, etwa auf kluge Entscheidungen zur richtigen Zeit.

Unternehmen setzen KI-Agents ein, um Abläufe zu optimieren, manuelle Arbeit zu reduzieren und bessere Ergebnisse zu erzielen. Lösungen wie Microsoft Copilot bringen diese Funktionen in die Tools, die Menschen täglich nutzen:

  • Vertrieb: KI-Agents helfen bei der Qualifizierung von Leads, der Erstellung von Folgeaktivitäten und der Prognose von Umsatztrends – so bleibt mehr Zeit für die Pflege von Beziehungen.
  • Kundendienst: Agents beantworten häufige Fragen, eskalieren komplexe Probleme und fassen Gespräche zusammen, um schnellere Lösungen zu ermöglichen.
  • Marketing: Sie unterstützen bei der Inhaltserstellung, Kampagnenanalyse und Zielgruppensegmentierung, um Reichweite und Effektivität zu verbessern.
  • Finanzen: Agents helfen bei Prognosen, erkennen Anomalien und beschleunigen Genehmigungsprozesse.
  • Personalwesen: Sie unterstützen beim Onboarding, beantworten Fragen zu Richtlinien und sorgen für einen reibungslosen Ablauf interner Anfragen.
Teams setzen KI-Agents nicht nur zur Automatisierung ein, sondern schaffen damit fokussiertere, reaktionsschnellere und effizientere Arbeitsweisen. Zu diesen Vorteilen gehören:

  • Minimierung der Zeit für Aufgaben mit geringem Wert.
  • Verbesserung von Geschwindigkeit und Entscheidungsfindung.
  • Anbieten von schnellerem und konsistenterem Service.
  • Mitarbeitende haben mehr Zeit für wertvolle Aufgaben.
Bringen Sie KI-Funktionen in Ihre bestehenden Systeme mit Lösungen wie Microsoft Copilot Studio und Azure KI – so erzielen Sie bessere Ergebnisse, ohne von Grund auf neu zu starten. Um zu sehen, wie Organisationen Microsoft-Lösungen mit KI-Agents bereits nutzen, entdecken Sie diese praxisnahen Kundenberichte.

KI-Agents verantwortungsvoll einsetzen

Der erfolgreiche Einsatz von KI-Agents im Unternehmen erfordert sorgfältige Planung, verantwortungsvolle Kontrolle und Unterstützung der Mitarbeitenden, die mit diesen Systemen arbeiten.

  • Menschen in den Prozess einbinden.
    KI-Agents sollen die menschliche Entscheidungsfindung unterstützen – nicht ersetzen. Klare Kontrolle sorgt für faire, konsistente und nachvollziehbare Entscheidungen.
  • Mit sauberen, relevanten Daten beginnen.
    Die Leistung eines KI-Agents hängt von der Qualität der Trainingsdaten ab. Zuverlässige, gut strukturierte Daten führen zu besseren Ergebnissen.
  • Agents an Geschäftszielen ausrichten.
    Agents sind am effektivsten, wenn sie klare Ziele verfolgen. Setzen Sie Benchmarks, überwachen Sie die Leistung und passen Sie bei Bedarf an.
  • Akzeptanz und Vertrauen fördern.
    Der Erfolg hängt vom Vertrauen der Mitarbeitenden ab. Bieten Sie Schulungen an, erklären Sie Ergebnisse verständlich und schaffen Sie Raum für Feedback und Verbesserungen.
  • Mit Blick auf Sicherheit und Governance entwickeln.
    Starke Datenschutzmaßnahmen, Zugriffskontrollen und Nutzungsrichtlinien schaffen eine sichere Umgebung für den Einsatz von KI-Agents. Schutzmaßnahmen helfen, Risiken zu minimieren und verantwortungsvollen Einsatz zu fördern.
Die Einhaltung dieser Praktiken stellt sicher, dass KI-Agents nachhaltigen Nutzen bringen und mit den Zielen und Werten Ihrer Organisation übereinstimmen.

Was als Nächstes für KI-Agents kommt

KI-Agents entwickeln sich schnell weiter, werden leistungsfähiger, kontextbewusster und lassen sich leichter in Geschäftsprozesse integrieren. Diese neuen Trends in der KI-Agent-Technologie weisen auf eine Zukunft hin, in der intelligente Systeme unterstützender, anpassungsfähiger und besser auf die Arbeitsweise der Menschen abgestimmt sind.

  • Mehr Autonomie – mit menschlicher Anleitung
    Agents werden immer besser darin, Aufgaben eigenständig zu erledigen, während Menschen durch Feedback, Freigaben oder richtlinienbasierte Kontrolle die Kontrolle behalten.
  • Stärkere Personalisierung und Kontext
    Agents können sich jetzt an individuelle Vorlieben und Geschäftskontexte anpassen, wodurch ihre Empfehlungen relevanter und umsetzbarer werden.
  • Multimodale Eingabe und Ausgabe
    Neue Agents arbeiten über verschiedene Formate hinweg – sie kombinieren Text, Bilder, Sprache und strukturierte Daten, um komplexe Aufgaben besser zu verstehen.
  • Enterprise-fähige Integration
    Moderne KI-Agents integrieren sich nahtlos in bestehende Plattformen und Arbeitsabläufe wie CRM-Systeme und Produktivitäts-Apps, ohne große Störungen zu verursachen.
Diese Trends machen KI-Agents in vielen Branchen und Rollen zugänglicher und nützlicher. Entdecken Sie die neuesten Entwicklungen im Bereich KI bei Microsoft.

Microsoft KI-Lösungen für KI-Agenten

Microsoft bietet eine Reihe integrierter Tools, die es Organisationen erleichtern, KI-Agents in verschiedenen Geschäftsbereichen zu erstellen, zu nutzen und zu skalieren. Diese Lösungen sind darauf ausgelegt, die Anforderungen von Unternehmen in den Bereichen Sicherheit, Compliance und verantwortungsbewusste KI-Nutzung zu erfüllen. Entdecken Sie, wie Agenten Menschen und Organisationen dabei helfen, mehr zu erreichen.

  • Microsoft 365 Copilot hilft Mitarbeitenden, produktiv zu bleiben, indem es Inhalte erstellt, Meetings zusammenfasst und Aufgaben organisiert – alles in den Tools, die sie bereits nutzen.
  • Microsoft Azure KI Foundry bietet die Grundlage und Werkzeuge, um maßgeschneiderte KI-Agents in großem Maßstab zu entwickeln.
  • Mit Microsoft Copilot Studio können Teams KI in Geschäftsapps und -workflows einbetten – ohne dass erweitertes Programmieren erforderlich ist.
Organisationen nutzen Microsoft KI-Lösungen, um Prozesse zu optimieren, den Kundenservice zu verbessern und Entscheidungen zu unterstützen – und dabei hohe Standards für Datenschutz, Transparenz und Verantwortlichkeit einzuhalten.

KI-Agents im Unternehmen einsetzen

KI-Agents sind Systeme, die beobachten, entscheiden und handeln, dabei lernen und sich anpassen. Sie sind darauf ausgelegt, Komplexität zu bewältigen, Entscheidungen zu beschleunigen und die Zeit Ihres Teams besser zu nutzen.

Der Einsatz von KI-Agents kann Organisationen helfen:

  • Schnellere und fundiertere Entscheidungen zu treffen.
  • Manuelle Aufgaben zu reduzieren und den Fokus zu verbessern.
  • Kunden und Teams mit größerer Konsistenz zu unterstützen.
  • Prozesse zu skalieren, ohne den Aufwand zu erhöhen.
Microsoft bietet ein umfassendes Set an Tools, um KI-Agents verantwortungsvoll und effektiv einzusetzen. Es ist einfacher, KI sicher und skalierbar in Ihre bestehende Arbeit zu integrieren – mit Microsoft 365 Copilot, Azure KI Foundry und Microsoft Copilot Studio.

Weitere Informationen zu Microsoft AI-Lösungen und wie sie fokussiertere, effizientere Arbeitsabläufe mit KI-Agents unterstützen können.
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Häufig gestellte Fragen

  • KI-Agents werden mit maschinellen Lernverfahren, wie überwachten, unüberwachten und bestärkenden Lernmethoden, trainiert. Diese Methoden helfen Agents, Muster zu erkennen, Entscheidungen zu treffen und ihre Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern. Die Qualität der Trainingsdaten und die Rolle menschlichen Feedbacks sind entscheidend für nützliche und verantwortungsvolle Ergebnisse.
  • Ein KI-Agent arbeitet, indem er seine Umgebung wahrnimmt, Daten verarbeitet und Maßnahmen ergreift, um Geschäftsziele zu erreichen. Er kann vordefinierte Regeln verwenden oder durch Algorithmen aus Erfahrungen lernen. Die meisten folgen einem Wahrnehmen-Überlegen-Handeln-Zyklus, und fortgeschrittene Agenten lernen und passen sich zudem basierend auf Ergebnissen an.
  • In der KI ist ein Agent ein System, das seine Umgebung durch Eingaben wahrnimmt und Aktionen ausführt, um ein definiertes Ziel zu erreichen. Er kann so einfach sein wie ein regelbasiertes Programm oder so komplex wie ein lernendes System, das sich im Laufe der Zeit anpasst. Wenn Sie sich fragen, was KI-Agents im Geschäftskontext sind und wie sie wichtige Funktionen unterstützen, denken Sie an Tools, die Daten analysieren, Ziele verfolgen und einem definierten KI-Agent-Workflow folgen.
  • KI-Agents helfen bei Aufgaben wie Datenanalyse, Automatisierung, Entscheidungsunterstützung und Kommunikation. In der Praxis treiben sie Werkzeuge wie Chatbots, virtuelle Assistenten, Empfehlungssysteme und Workflow-Automatisierungssoftware an. Ihr Hauptziel ist es, menschliche Arbeit zu unterstützen, indem sie auf Daten reagieren und zeitnahe, relevante Ergebnisse liefern.
  • KI-Agents treffen Entscheidungen, indem sie Eingabedaten auswerten, Regeln oder gelernte Modelle anwenden und Aktionen auswählen, die mit ihren Zielen übereinstimmen. Einige Agents nutzen Entscheidungsbäume oder Nutzenfunktionen, andere setzen auf maschinelles Lernen, um sich im Laufe der Zeit anzupassen. Feedback aus der Umgebung oder von Nutzenden kann ihren Entscheidungsprozess weiter verfeinern.
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