Stellen Sie sich einen Mitarbeiter vor, der rund um die Uhr verfügbar ist. Der Kundenanfragen beantwortet, Angebote vorbereitet, interne Fragen klärt und dabei immer auf dem aktuellen Stand ist – ohne Einarbeitung, ohne Urlaub, ohne Informationsverlust bei Teamwechseln. Was nach Zukunftsvision klingt, ist technisch heute möglich. Die Rede ist von KI-Agenten.
Laut einer Deloitte-Studie unter 2.772 Führungskräften in 14 Ländern zeigen 62 Prozent der deutschen Befragten gesteigertes Interesse an autonomen KI-Agenten – deutlich über dem weltweiten Durchschnitt von 52 Prozent. Gleichzeitig haben bisher nur 12 Prozent der Unternehmen solche Agenten tatsächlich im Einsatz. Die Mehrheit erkundet (51 Prozent) oder pilotiert (37 Prozent) noch.
Diese Lücke zwischen Interesse und Umsetzung hat einen konkreten Grund: KI-Agenten sind nur so gut wie die Daten, auf die sie zugreifen. Ein Agent, der Kundenanfragen beantworten soll, braucht strukturierte Informationen über Leistungen, Zuständigkeiten und Prozesse. Ein Agent, der Angebote erstellen soll, braucht ein konsistentes Datenmodell, das Produkte, Preise und Kombinationsmöglichkeiten kennt. Ohne diese Grundlage produziert auch der beste Agent fehlerhafte oder widersprüchliche Ergebnisse.
Was einen KI-Agenten von einem Chatbot unterscheidet
Der Begriff wird oft mit einfachen Chatbots verwechselt. Ein Chatbot beantwortet vordefinierte Fragen nach einem festen Schema. Ein KI-Agent dagegen versteht Zusammenhänge. Er kann Informationen aus verschiedenen Quellen kombinieren, Entscheidungen im Kontext treffen und mehrstufige Aufgaben eigenständig bearbeiten – vorausgesetzt, die Datenstruktur erlaubt es.
Genau hier zeigt sich, warum das Konzept des Digitalen Zwillings so entscheidend ist. Ein KI-Agent, der auf einen vollständig strukturierten Digitalen Zwilling zugreift, kennt nicht nur einzelne Fakten. Er versteht, wie Leistungen zusammenhängen, welche Prozesse dahinterstehen und welche Tonalität zur Marke passt. Er arbeitet nicht mit Bruchstücken, sondern mit einem zusammenhängenden Unternehmensmodell.
Die Boston Consulting Group hat in einer Befragung von 1.000 Führungskräften eine klare Erkenntnis formuliert: Die erfolgreichsten Unternehmen investieren 70 Prozent ihrer KI-Ressourcen in Menschen und Prozesse, 20 Prozent in Technologie und nur 10 Prozent in Algorithmen. KI-Agenten sind kein Technologieprojekt. Sie sind das Ergebnis einer sauberen Datenstruktur – und der Bereitschaft, Unternehmenswissen so aufzubereiten, dass es maschinell nutzbar wird.
