Ein Artikel von Maximilian Vogel, Mitgründer von BIG PICTURE aus Berlin
KI-Agenten sind keine Werkzeuge – sie sind die neuen Kollegen: Anders als ChatGPT beantworten sie nicht einfach Fragen. Sie lösen komplexe Aufgaben wie zum Beispiel die Bearbeitung und Regulierung eines Schadenfalls – Schritt für Schritt und ohne menschliches Eingreifen. Im Gegensatz zu bisherigen KI-Systemen, die primär zur Assistenz dienen, übernehmen KI-Agenten damit die Rolle vollwertiger Mitarbeiter und ermöglichen tiefgreifende Effizienzgewinne in Unternehmen. Führende Köpfe wie OpenAI-Gründer Sam Altman und Nvidia-CEO Jensen Huang sehen in Agenten das dominierende KI-Modell der kommenden Jahre.
Das Beste: Agenten sind kein weiteres neues Stück Software, in das sich Mitarbeiter erst einarbeiten müssen. Die Agenten arbeiten vielmehr direkt mit bestehenden Unternehmenssystemen wie ERP, CRM, Schadenmanagement- oder Bestandsführungslösungen oder mit der Provisionsabrechnung. Sie nutzen APIs – oder interagieren, und das ist ganz neu, einfach über das Web-Frontend von SAP, Salesforce und anderen Plattformen, genau wie ein menschlicher Nutzer.
Verlässlichkeit und Genauigkeit als Schlüssel
Kaum jemand würde Anfragen seiner Kunden ohne Kontrolle von einem Chatbot wie ChatGPT beantworten lassen: Denn trotz oft beeindruckender Ergebnisse sind Fehler und sogar vollständig erfundene Inhalte („Halluzinationen“) an der Tagesordnung. In kritischen Bereichen wie Finanzen und Versicherungen können solche Fehler sehr teuer werden.
Womit KI-Agenten punkten
Warum gelingt Agenten, woran andere KI-Systeme scheitern? Der Schlüssel liegt in der sicheren Verwendung von Daten, neuen Reasoning-Mechanismen und einem abgesicherten Modus. Die Agenten produzieren Aussagen allein auf Basis der geprüften Daten, die man ihnen zur Verfügung stellt – etwa Verträge, Policen oder Prozessdokumente. Konfidenzsysteme und ein Sandbox-Modus sorgen dafür, dass nur validierte Informationen verarbeitet werden. Unsichere Fälle erkennen sie selbst und übergeben sie an menschliche Kollegen.
Zudem bearbeiten Agenten große Aufgaben in vielen kleinen Schritten. Sie speichern Zwischenstände, können Antworten abwarten und verlieren auch über Tage oder Wochen hinweg nie den Kontext. Ihre Entscheidungen dokumentieren sie und machen auch die Gründe für Außenstehende nachvollziehbar. Das ist ein großer Vorteil für die Sicherheit und für die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben wie des EU AI Act.
Ein Praxisbeispiel
Einige große Versicherungsunternehmen sind gerade dabei, Agentensysteme vor allem für das Schadenmanagement und den Kundenservice zu entwickeln. Besonders bekannt wurde aber der deutsche Logistikdienstleister FIEGE, der sein Schadenmanagementsystem zum Jahreswechsel auf einer AI-Konferenz präsentierte. Die Effizienzgewinne des produktiven agentenbasierten Systems sind beeindruckend: Laut Christian Meierhoff von FIEGE kann der Agent etwa 70% aller Schadenfälle vollständig automatisiert abwickeln – eine massive Entlastung für die Mitarbeiter. Der Agent muss, um Erstattungsansprüche zu bestimmen, Dokumente wie Rechnungen, eidesstattliche Erklärungen oder Schadenbilder analysieren. Er kommuniziert dabei oft über Tage und Wochen mit verschiedenen Ansprechpartnern in der Logistik und im Lager, um Vorgang und Haftungsfragestellungen zu klären.
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Maximilian Vogel 
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