KI-Agent
Vom Geschäftsprozess zum funktionierenden KI-Agenten mit klaren Grenzen.
GiSoft startet ein KI-Agenten-Projekt nicht mit der Frage, welches Modell angebunden werden soll. Diese Entscheidung ist wichtig, aber sie kommt später. Zuerst klären wir, welche konkrete Arbeit im Unternehmen einfacher, schneller oder zuverlässiger werden soll.
Wir betrachten, wie der Prozess heute funktioniert: wodurch er ausgelöst wird, wer beteiligt ist, welche Informationen genutzt werden, wo Mitarbeitende Zeit verlieren, wo sich Arbeit wiederholt, wo Fehler entstehen und welche Entscheidungen Erfahrung erfordern. Ebenso wichtig ist die Klärung, welche Aktionen unter menschlicher Kontrolle bleiben müssen und woran das Unternehmen einen erfolgreichen Ablauf erkennt.
Ein typisches Beispiel ist eine lange technische Kundenanfrage. Ein Mitarbeiter liest die Nachricht, erkennt das Thema, prüft die Kundenhistorie, wählt die zuständige Abteilung, vorbereitet eine Antwort und aktualisiert das CRM. Das Ziel lautet dann nicht einfach „einen Chatbot bauen“. Ein sinnvolleres Ziel ist: die Zeit für Verständnis und Zuordnung der Anfrage reduzieren, während die finale Einstufung beim Mitarbeiter bleibt.
Die erste produktive Version sollte einen engen Verantwortungsbereich haben, den Management und Mitarbeitende ohne technische Begriffe erklären können. Gute Startpunkte sind Zusammenfassungen von Anfragen, Kategorienvorschläge, Felderkennung in Dokumenten, Suche in freigegebener Dokumentation, Antwortentwürfe, Abgleich mit internen Verfahren, Vorschläge für den nächsten administrativen Schritt oder Hinweise auf fehlende Informationen.
„Der Agent soll den gesamten Unternehmensprozess steuern“ ist für den Anfang zu breit. Ein enger Verantwortungsbereich ist leichter zu testen, einfacher zu prüfen, sicherer einzuführen, besser messbar und später gezielter ausbaubar.
Grenzen gehören zur Konzeption, nicht zu einer nachträglichen Sicherheitsmaßnahme. Bei einer Kundenanfrage darf der Agent freigegebene Inhalte lesen, eine Zusammenfassung erstellen, eine Kategorie vorschlagen und einen Antwortentwurf vorbereiten. Er darf keine Kundenrechte ändern, keine Rückerstattung genehmigen, keine Rechnung bearbeiten, keine Datensätze löschen, keine finale Antwort ohne Freigabe senden und keine nicht relevanten Kundendaten abrufen.
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│ Aktueller Geschäftsprozess │
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│ Menschen • Dokumente • Systeme • Entsche.│
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│ Prozessanalyse │
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│ Zeit • Wiederholung • Fehler • Risiken │
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│ Ein klarer KI-Verantwortungsbereich │
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│ Messbares erwartetes Ergebnis │
└──────────────────────────────────────────┘Im heutigen Ablauf sendet der Kunde eine Anfrage, ein Mitarbeiter liest die gesamte Nachricht, prüft das Thema, vergibt eine Kategorie, bestimmt die Priorität, wählt ein Team und bereitet eine Antwort vor.
Mit einem Agenten speichert die bestehende Anwendung die Anfrage weiterhin normal. Der Agent erstellt eine Zusammenfassung, schlägt Kategorie und Priorität vor, findet passende interne Informationen und bereitet einen Antwortentwurf vor. Der Mitarbeiter prüft den Vorschlag, akzeptiert, ändert oder verwirft ihn, und die Anwendung setzt den normalen Prozess fort.
Beispielsweise bittet ein Unternehmen um Hilfe bei der Modernisierung eines alten Symfony-CRM und der Integration mit einem neuen Bestellsystem. Der Agent kann vorschlagen:
Der Mitarbeiter erhält einen vorbereiteten Ausgangspunkt, keine automatische Endentscheidung.
Im manuellen Ablauf erhält ein Mitarbeiter ein Lieferantendokument, öffnet die PDF-Datei, sucht die Rechnungsnummer, kopiert Daten und Beträge, trägt sie ins System ein und prüft die Summen.
Mit einem Agenten lädt der Mitarbeiter das Dokument in der bestehenden Anwendung hoch. Der Agent liest das Dokument und schlägt Rechnungsnummer, Lieferant, Ausstellungsdatum, Zahlungsdatum, Nettobetrag, Steuerbetrag, Bruttobetrag und Währung vor. Die Anwendung validiert Formate, zeigt die vorgeschlagenen Werte im bestehenden Formular an und der Mitarbeiter bestätigt oder korrigiert sie. Der normale Speichervorgang bleibt unverändert.
Konfidenzwerte ersetzen keine Validierung. Die Anwendung prüft weiterhin, ob der Lieferant existiert, ob die Rechnung ein Duplikat ist, ob Beträge gültig sind, ob Steuerbeträge stimmen, ob der Mitarbeiter berechtigt ist und ob Pflichtfelder vollständig sind.
Viele Organisationen haben Verfahren, technische Anleitungen, Produktdokumentation, Onboarding-Material, Servicevereinbarungen und interne Richtlinien. Ein Wissensagent kann diese Inhalte nutzbar machen, ohne Zugriffsrechte zu umgehen.
Ein Mitarbeiter stellt eine Frage, die Anwendung prüft seine Berechtigung, der Agent durchsucht nur freigegebene Materialien, erstellt eine Antwort mit Quellenhinweisen und der Mitarbeiter öffnet die Quelle zur Prüfung.
Bei der Frage, welche Informationen vor der Schätzung eines Symfony-Upgrades gesammelt werden sollten, kann die Antwort PHP-Version, Symfony-Version, Paketabhängigkeiten, Testabdeckung, Datenbankgröße, externe Integrationen, Deployment-Methode und geschäftskritische Bereiche nennen. Wenn freigegebene Quellen keine Antwort enthalten, muss der Agent das klar sagen. Er darf keine Unternehmensverfahren erfinden.
Der Agent soll nur die Daten erhalten, die er für seine Aufgabe benötigt. Eine vollständige Entität, ein kompletter Datenbankdatensatz oder eine irrelevante Kundenhistorie sollte nicht automatisch an einen externen KI-Anbieter gesendet werden.
Bestehende Anwendung
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│ Nur ausgewählte Informationen
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Eingabe vorbereiten
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├── unnötige Daten entfernen
├── Berechtigungen prüfen
└── erwartetes Ergebnis definieren
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KI-Agent
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│ Strukturierter Vorschlag
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Validierung
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├── Pflichtfelder
├── erlaubte Werte
├── Geschäftsregeln
└── Sicherheitsprüfungen
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Menschliche Prüfung oder bestehende Regel
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Bestehende Anwendung speichert freigegebenes ErgebnisVor der Implementierung definieren wir, was der Agent liefern soll. Statt „analysiere diese Anfrage und sag uns, was du denkst“ wird eine geschäftliche Struktur festgelegt: Zusammenfassung, Kategorie, Priorität, vorgeschlagenes Team, fehlende Informationen, nächster Schritt und Konfidenz.
Ein definiertes Ergebnis ist leichter zu validieren, anzuzeigen, zu vergleichen, zu testen und in der Audit-Historie zu speichern.
Nicht jedes Ergebnis sollte automatisch angewendet werden. Unterstützung mit geringem Risiko, etwa Zusammenfassung, Klassifikation, Suchhilfe oder Entwurf, kann meist als Vorschlag angezeigt werden. Änderungen mit mittlerem Risiko, etwa Zuweisung einer Anfrage, Priorität oder Dokumentwerte, benötigen normalerweise menschliche Prüfung. Entscheidungen mit hohem Risiko, etwa finanzielle Freigabe, Rechteänderungen, Rückerstattungen, rechtliche Entscheidungen, Löschung von Datensätzen oder Sperrung von Kundenkonten, müssen durch Geschäftsregeln und berechtigte Personen kontrolliert bleiben.
Agentenergebnis
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Welche Aktion wird vorgeschlagen?
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Niedrig Mittel Hohes Risiko
Risiko Risiko
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Als Prüfung Regeln,
Hilfe durch Autorisierung
zeigen Mitarbeiter und menschliche EntscheidungDie bestehende Anwendung bleibt verantwortlich für Benutzer, Berechtigungen, Kunden, Aufträge, Dokumente, Zahlungen, Status, Audit-Historie und finale Geschäftsaktionen. Die kontrollierte Agentenschicht bereitet freigegebene Daten vor, kommuniziert mit dem gewählten KI-Dienst, prüft die Antwortstruktur, behandelt Timeouts, speichert das Ergebnis und zeigt den Vorschlag zur Prüfung an.
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│ Bestehende Anwendung │
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│ Benutzer • Rechte • Geschäftsdaten │
│ Prozesse • Finale Entscheidungen │
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│ Kontrollierte Agentenschicht │
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│ Eingabe • Kontext • Validierung • Audit │
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│ Gewählter KI-Anbieter oder internes Modell│
└─────────────────────────────────────────┘Diese Struktur ermöglicht später den Wechsel von Anbieter oder Modell, ohne die Unternehmensanwendung neu zu bauen.
GiSoft beginnt üblicherweise mit einem fokussierten Prototyp. Er soll zeigen, ob die Aufgabe für KI geeignet ist, ob die Quelldaten ausreichen, ob Vorschläge nützlich sind, wie oft Mitarbeitende korrigieren müssen, welche Antwortzeiten und Kosten entstehen, was in ungewöhnlichen Fällen passiert und welche Datenschutzanforderungen gelten.
Ein Prototyp ist noch keine produktive Implementierung. Nach einer erfolgreichen Demonstration folgen Sicherheitsarbeit, Berechtigungsprüfungen, Fehlerbehandlung, Tests, Audit, Monitoring und kontrollierte Einführung.
Getestet wird mehr als der Idealfall: normale, sehr kurze und sehr lange Eingaben, unvollständige Dokumente, nicht unterstützte Sprache, fehlende Quellen, ungültige Agentenantwort, langsame Antwort, Timeout, wiederholte Anfrage, nicht verfügbarer Dienst, Benutzer ohne Berechtigung, irreführende Anweisungen im Inhalt, Korrektur durch Mitarbeitende und Ablehnung.
Erwartetes Ergebnis
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├── gültiger Vorschlag
├── unvollständiger Vorschlag
├── ungültiger Vorschlag
├── Anbieter nicht verfügbar
└── menschliche Ablehnung
│
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Jeder Fall hat eine definierte AnwendungsreaktionDer Agent soll einen Prozess verbessern, aber kein neuer einzelner Ausfallpunkt werden.
Agent verfügbar
→ Vorschlag wird erstellt
→ Mitarbeiter prüft ihn
→ Prozess läuft weiter
Agent nicht verfügbar
→ Vorschlag wird als nicht verfügbar markiert
→ Mitarbeiter nutzt den normalen Prozess
→ bestehende Anwendung arbeitet weiterBei nicht kritischen Abläufen müssen Nutzer manuell weiterarbeiten können.
Die Einführung sollte kontrolliert erfolgen: zuerst für Projektteam oder Administratoren, dann für ausgewählte Mitarbeitende mit Prozesskenntnis, danach für eine Abteilung oder einen Workflow. Erst nach Bewertung der Ergebnisse wird erweitert.
Prototyp
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Interne Nutzer
↓
Ausgewähltes Team
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Ein produktiver Workflow
↓
Messung und Korrekturen
↓
Kontrollierte ErweiterungEine technische Antwort des KI-Anbieters bedeutet noch keinen Geschäftswert. Sinnvolle Kennzahlen sind kürzere Bearbeitungszeit, angenommene Vorschläge, bearbeitete Vorschläge, abgelehnte Vorschläge, schnellere Zuweisung, weniger fehlende Felder, kürzere Dokumentenverarbeitung, Zufriedenheit der Mitarbeitenden, Ausfallrate des Anbieters, Kosten pro abgeschlossener Aufgabe und Fälle ohne Verzögerung. Diese Werte sollten mit dem bisherigen Prozess verglichen werden.
Ein KI-Agent benötigt normale Softwarewartung. Verfahren ändern sich, Kategorien ändern sich, Dokumentformate ändern sich, Produktinformationen ändern sich, Anbieter wechseln, Modelle verhalten sich anders, Mitarbeitende entdecken fehlende Regeln und Sicherheitsanforderungen entwickeln sich weiter.
GiSoft pflegt die Anweisungen an den Agenten, die Ergebnisstruktur, Validierung, Zugriffsrechte, Tests, Quelldokumentation, Monitoring, Kostenkontrolle und Audit-Regeln.
Ein Projekt kann Prozessanalyse, Definition des Verantwortungsbereichs, Auswahl freigegebener Eingabedaten, Sicherheits- und Berechtigungsregeln, Integrationsarchitektur, Prototyp, Ergebnisstruktur, Anbindung an die bestehende Anwendung, Oberfläche für menschliche Prüfung, Fehler- und Fallback-Verhalten, automatisierte Tests, Monitoring, schrittweise Einführung, Dokumentation und Wartungsplan umfassen.
Das Unternehmen erhält einen Agenten für einen konkreten Prozess, klare Regeln dafür, was er darf und nicht darf, einen Prüfprozess, messbare Ergebnisse, Schutz vor ungültigen Ausgaben, normalen Betrieb bei nicht verfügbarem Anbieter, Dokumentation, Tests und eine später erweiterbare Lösung.
Ein produktiver KI-Agent ist nicht nur ein Modell, das an eine Anwendung angeschlossen wird. Er ist ein kontrollierter Prozess: Welche Informationen dürfen genutzt werden, welches Ergebnis wird erwartet, wer prüft es und was passiert, wenn der Dienst keine verlässliche Antwort liefern kann. GiSoft konzipiert den Agenten entlang der realen Arbeit des Unternehmens und führt ihn schrittweise ein, ohne vorhandene Kontrollen aus der Anwendung zu entfernen.