KI-Agenten, die Arbeit übernehmen

In den meisten Unternehmen geht ein erheblicher Teil der Arbeitszeit für Vorgänge drauf, die einem Muster folgen: Anfragen sortieren, Daten nachtragen, Angebote zusammenstellen, Standardfragen beantworten. Nichts davon braucht Erfahrung — aber alles davon braucht jemanden.

Der naheliegende Versuch war ein Chatbot. Der beantwortet Fragen, solange sie in seinem Skript stehen, und gibt ab, sobald es konkret wird. Was er nicht kann: einen Vorgang zu Ende bringen. Genau deshalb sind viele dieser Projekte nach dem Piloten liegen geblieben.

Der Unterschied liegt nicht am Sprachmodell, sondern am Zugriff: Ein Agent, der im CRM lesen und schreiben darf, kann einen Lead tatsächlich qualifizieren, ein Angebot vorbereiten, ein Ticket schließen. Ohne diesen Zugriff bleibt jede KI eine Auskunft.

Die Rechnung geht über drei Größen: Wie viele Vorgänge eines Typs fallen im Monat an, wie viel Zeit kostet einer davon heute, und welcher Anteil folgt einem Muster, das ein Agent zuverlässig abdeckt. Die ersten beiden Zahlen stehen meist schon im System, die dritte schätzen wir gemeinsam an echten Fällen ab.

Dagegen stehen zwei Kosten: der Aufbau des Agenten und sein laufender Betrieb, letzterer im Wesentlichen Modellkosten je Vorgang plus Überwachung. Beides ist kalkulierbar, weil es mit dem Volumen skaliert und nicht mit der Anzahl der Mitarbeitenden.

Wir rechnen das vor dem Bau, nicht danach — und wenn ein Use Case sich nicht trägt, sagen wir das. Prozentzahlen ohne Ihre Daten wären geraten.