State of Agentic AI – Wie gut sind die Systeme & wie kannst du sie nutzen? | Marketing on Fire #371

Zusammenfassung

Viele KI-Initiativen scheitern, weil Unternehmen zu stark auf einzelne Tools und Modelle schauen. Entscheidend ist jedoch weniger, ob ein bestimmtes Sprachmodell eingesetzt wird, sondern wie Daten aufbereitet, verarbeitet und überprüft werden. Besonders bei großen und komplexen Datenbeständen reichen klassische LLM-Anwendungen schnell nicht mehr aus. 

Das größte Risiko sind dabei nicht offensichtlich falsche Ergebnisse, sondern professionell formulierte Aussagen, die plausibel wirken und dennoch inhaltlich falsch sind. Bei wichtigen geschäftlichen oder technischen Entscheidungen sollten Antworten deshalb immer nachvollziehbar sein. Quellenangaben, Verifizierungsschleifen und menschliche Kontrollen helfen, die Qualität zu prüfen. 

Eine sinnvolle KI-Strategie beginnt nicht mit der Frage, was technisch möglich ist. Ausgangspunkt sollte ein relevantes Geschäftsproblem sein: Wo entstehen hohe Kosten, Verzögerungen oder Wissenslücken? Wo fehlen Fachkräfte, und welche Prozesse könnten durch KI spürbar verbessert werden? Erst danach wird geprüft, welche Technologie dafür geeignet ist. Auf diese Weise wird KI nicht nur zur Effizienzsteigerung eingesetzt, sondern kann einen messbaren Beitrag zu Umsatz, Servicequalität oder Wertschöpfung leisten.

Bei der Einführung ist zwischen Assistenzsystemen und weitgehend selbstständig arbeitenden Systemen zu unterscheiden. Assistenten bereiten Informationen vor und unterstützen Menschen bei Entscheidungen. Operatoren führen dagegen eigenständig Aktionen aus, etwa Bestellungen oder technische Prozessschritte. Je größer die Verantwortung des Systems ist, desto wichtiger werden eine hohe Antwortgenauigkeit, belastbare Tests und klar definierte Kontrollmechanismen.

KI soll dabei nicht zwangsläufig Mitarbeitende ersetzen. In vielen Unternehmen kann sie vor allem helfen, Wissen erfahrener Fachkräfte zu sichern, den Fachkräftemangel abzufedern und überlastete Teams zu unterstützen. Gleichzeitig gewinnen persönliche Beratung, Kundennähe und Vertrauen an Bedeutung. Wer durch Automatisierung Zeit spart, sollte diese daher nicht ausschließlich mit zusätzlichen Aufgaben füllen, sondern stärker für Austausch, Problemlösung und die Weiterentwicklung relevanter Geschäftsprozesse nutzen.