Leistung
KI-Agenten für Unternehmen
Kurz erklärt
Ein KI-Agent ist ein Sprachmodell, das eine Aufgabe in Schritte zerlegt und dafür festgelegte Werkzeuge nutzt. Was er darf, bestimmen die Werkzeuge und ihre Rechte, nicht das Modell. SaracAI betreibt einen solchen Werkzeug-Server bei einer Steuerkanzlei.
KI-Agenten sind derzeit eines der meistdiskutierten Themen rund um künstliche Intelligenz. Hinter dem Begriff steckt eine nüchterne Idee: Ein Sprachmodell bekommt Werkzeuge, mit denen es Daten abrufen und Aktionen auslösen kann, und arbeitet eine Aufgabe in mehreren Schritten ab. Diese Seite erklärt, was das im Unternehmen bedeutet und wie SaracAI solche Agenten baut.
Was sind KI-Agenten und welche Aufgaben übernehmen sie im Unternehmen?
Ein KI-Agent ist ein Programm, das mit einem Sprachmodell eine Aufgabe in Teilschritte zerlegt und dafür selbstständig Werkzeuge nutzt, etwa eine Suche im Postfach, das Lesen einer Datei oder einen Abruf aus der Fachsoftware. Im Unternehmen übernimmt er vor allem Recherche-, Sortier- und Vorbereitungsarbeit über mehrere Programme hinweg.
Typische Aufgaben:
- alle Unterlagen zu einem Kunden aus Postfächern und Ablage zusammensuchen
- Dokumente lesen und die relevanten Angaben herausziehen
- Daten aus einer Fachsoftware abrufen und mit anderen Quellen abgleichen
- Vorschläge vorbereiten, zum Beispiel eine Buchung oder eine Antwort, die ein Mensch freigibt
Was unterscheidet KI-Agenten von klassischer Automatisierung?
Eine klassische Automatisierung folgt einem festen Ablauf, der vorher Schritt für Schritt programmiert wurde. Ein KI-Agent wählt die Schritte innerhalb festgelegter Grenzen selbst, je nachdem, was die Aufgabe verlangt.
| Klassische Automatisierung | KI-Agent | |
|---|---|---|
| Ablauf | fest vorgegeben | wird je Aufgabe zusammengestellt |
| Eingaben | gleich aufgebaut | auch frei formuliert oder unstrukturiert |
| Stärke | zuverlässig bei Routine | flexibel bei wechselnden Fällen |
| Risiko | bricht bei Abweichungen ab | kann sich irren, braucht Prüfstellen |
In der Praxis ergänzen sich beide: Feste Abläufe für das, was immer gleich ist, ein Agent für das Suchen, Lesen und Zuordnen dazwischen. Der Ratgeber „KI-Agenten oder klassische Automatisierung?“ geht darauf genauer ein.
Wie baut SaracAI KI-Agenten?
SaracAI baut Agenten auf Basis des Model Context Protocol (MCP), eines offenen Standards, über den ein KI-Modell Werkzeuge eines Servers nutzen kann. Jedes Werkzeug ist eine klar umrissene Funktion mit festgelegten Eingaben, Rechten und Rückgaben.
Der Vorteil dieser Bauweise: Das Sprachmodell entscheidet, welches Werkzeug es wann nutzt, aber es kann nichts tun, wofür es kein Werkzeug gibt. Was erlaubt ist, steht im Code des Servers und nicht in einer Anweisung an das Modell. Lesende und schreibende Werkzeuge werden getrennt gebaut, schreibende bekommen eigene Schutzregeln.
Setzt SaracAI KI-Agenten bereits produktiv ein?
Ja. Für eine Steuerkanzlei in Hessen läuft der „SaracAI-Connector“, ein MCP-Server mit mehreren Dutzend Werkzeugen, im täglichen Betrieb. Über ihn arbeitet ein KI-Modell mit Postfächern, der OneDrive-Akte und DATEV-Daten.
Beispiele für die Schutzregeln, die dort eingebaut sind:
- Doppel-Schutz: Ein Beleg, der schon in der Ablage liegt, wird nicht ein zweites Mal hochgeladen.
- Empfänger-Liste: Das einzige Werkzeug, das E-Mails nach außen verschickt, lehnt Empfänger ab, die nicht hinterlegt sind.
- Kandidat statt Treffer: Beim Abgleich fehlender Belege wird nur angefordert, was eindeutig fehlt; unsichere Zuordnungen prüft ein Mensch.
- Vollständigkeit: Ein Abgleich gilt nur dann als „geprüft“, wenn alle Quellen vollständig gelesen wurden.
Die fachlichen Einzelheiten stehen auf der Seite zur DATEV-Automatisierung.
Wann lohnt sich ein KI-Agent für den Mittelstand?
Ein Agent lohnt sich, wenn Mitarbeitende regelmäßig Informationen aus mehreren Programmen zusammensuchen, lesen und daraus etwas vorbereiten. Je unterschiedlicher die Eingaben aussehen, desto größer ist der Vorteil gegenüber festen Regeln.
Weniger sinnvoll ist ein Agent, wenn ein Ablauf immer gleich aussieht. Dann ist eine feste Automatisierung einfacher, günstiger im Betrieb und leichter zu prüfen. Ebenso gilt: Ohne digitale Daten und ohne Schnittstellen zu den genutzten Programmen hat ein Agent nichts, womit er arbeiten kann.
Welche Regeln gelten für den Einsatz von KI-Agenten?
Für KI-Agenten gelten die allgemeinen Regeln für KI im Unternehmen: die DSGVO für personenbezogene Daten und der EU AI Act. Seit Februar 2025 müssen Unternehmen, die KI einsetzen, für ausreichende KI-Kompetenz ihrer Beschäftigten sorgen (Art. 4 KI-Verordnung).
Für die Bauweise heißt das: Zugriffsrechte so knapp wie möglich, nachvollziehbare Protokolle, klare Zuständigkeit für die Prüfstellen und eine Einweisung der Menschen, die mit dem Agenten arbeiten. Diese Hinweise sind keine Rechtsberatung.
Wie läuft die Einführung eines KI-Agenten ab?
Ein Agent wird nicht auf einmal gebaut, sondern Werkzeug für Werkzeug. Zuerst kommen lesende Werkzeuge, weil sie nichts verändern und sofort zeigen, ob der Agent die richtigen Daten findet. Schreibende Werkzeuge folgen erst, wenn das Lesen zuverlässig funktioniert.
- Aufgabe festlegen: Welche Arbeit soll der Agent übernehmen, und woran erkennt man ein gutes Ergebnis?
- Lesende Werkzeuge bauen: Zugriff auf Postfach, Ablage oder Fachsoftware, nur mit Leserechten.
- Im Alltag testen: echte Fragen aus dem Betrieb, Ergebnisse werden vollständig geprüft.
- Schreibende Werkzeuge ergänzen: jedes mit eigenen Schutzregeln und klarer Prüfstelle.
- Weiter verbessern: Werkzeuge werden ergänzt oder angepasst, wenn im Betrieb Lücken auffallen.
So wächst der Agent mit dem Vertrauen in seine Ergebnisse, und die Menschen im Betrieb lernen nebenbei, wo er hilft und wo nicht.
Häufige Fragen
Wer prüft, was die KI macht?
Die Menschen, die den Ablauf verantworten. Bei der Planung wird festgelegt, welche Schritte der Agent allein ausführt und welche ein Mensch bestätigt. Ergebnisse, die unsicher sind, werden als Kandidat markiert und vorgelegt statt automatisch übernommen.
Was passiert, wenn die KI einen Fehler macht?
Fehler werden durch die Bauweise begrenzt: Der Agent kann nur die Werkzeuge nutzen, die er bekommt, schreibende Werkzeuge haben eigene Schutzregeln, und Wichtiges geht vor der Wirkung an einen Menschen. Ganz ausschließen lassen sich Fehler eines Sprachmodells nicht, deshalb gehören Prüfstellen fest zum Ablauf.
Brauche ich für einen KI-Agenten ein eigenes KI-Modell?
Nein. Ein Agent nutzt in der Regel ein vorhandenes Sprachmodell. Die eigentliche Arbeit steckt in den Werkzeugen, also in den Verbindungen zu Ihren Programmen und Daten, und in den Regeln, wann welches Werkzeug genutzt werden darf.
Was ist der Unterschied zwischen einem KI-Agenten und einem Chatbot?
Ein Chatbot beantwortet Fragen im Gespräch. Ein KI-Agent führt Aufgaben aus: Er sucht Daten, liest Dokumente und stößt Aktionen in anderen Programmen an. Viele Agenten haben eine Chat-Oberfläche, der Unterschied liegt in den Werkzeugen dahinter.
Wie lange dauert es, einen KI-Agenten zu bauen?
Das hängt davon ab, wie viele Programme angebunden werden und wie gut deren Schnittstellen sind. Ein erstes lesendes Werkzeug ist meist schneller fertig als ein ganzer Ablauf mit schreibenden Schritten. Eine Einschätzung gibt es nach einem Erstgespräch.
Was passiert, wenn die KI einen Fehler macht?
Fehler gehören zu KI-Systemen dazu, weil Sprachmodelle auch plausibel klingende Falschantworten erzeugen können (Halluzination). Deshalb sollten Ergebnisse in wichtigen Abläufen vor der Verwendung geprüft werden, Aktionen protokolliert sein und Rechte nur so weit reichen, wie nötig. So lässt sich ein Fehler erkennen und rückgängig machen.
Setzt SaracAI KI-Agenten bereits produktiv ein?
Ja. Für eine Steuerkanzlei läuft ein MCP-Server mit mehreren Dutzend Werkzeugen, über den ein KI-Modell u. a. Postfächer, Mandantenakten und DATEV-Daten liest und Buchungen vorbereitet.