Article 6 wirkungsstarke Anwendungsfälle für Agentic AI, die Führungskräfte schon heute vorantreiben sollten

6 wirkungsstarke Anwendungsfälle für Agentic AI, die Führungskräfte schon heute vorantreiben sollten

By  Insight Editor / 23 Sep 2025  / Topics: Generative AI Cybersecurity IT modernization

KI-Agenten gestalten die Zukunft der Arbeit neu – sie gehen über einfache Automatisierung hinaus und entwickeln sich zu autonomen Kräften innerhalb des Unternehmens. KI-Agenten automatisieren Programmierung, Geschäftsprozesse, Kunden- und internen Support, HR, Sicherheit und Analysen. Diese fortschrittlichen Agenten sind bereit für den Einsatz mit hohem Impact in kritischen Geschäftsbereichen – von der Beschleunigung der Softwareentwicklung über die Stärkung der Cybersicherheit bis hin zur Verbesserung des Kundensupports.

Dieser Artikel beleuchtet sechs strategische Anwendungsfälle, bei denen Führungskräfte den Einsatz von KI-Agenten vorantreiben können, um beispiellose Effizienz zu erzielen, Kosten zu senken und einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil zu erlangen.

1. Softwareentwicklungs- und Programmier-Agenten

KI-Agenten verändern die Rolle von Coding-Assistenten grundlegend. Diese Next-Gen-Tools gehen weit über Autovervollständigung hinaus: Sie können große Codeblöcke schreiben, prüfen, debuggen und testen. Sie sind sogar in der Lage, Spezifikationen aus bestehendem Code zurückzuentwickeln und Testfälle vorwärtszuentwickeln.

Das Ergebnis: Coding Agents – autonome Kollaborateure, die Anwendungsentwicklung beschleunigen, Codequalität verbessern und DevOps-Workflows optimieren. Dies führt zu einem agentischen Software Development Life Cycle (SDLC), in dem Systeme eigenständig handeln, Entscheidungen treffen und ihre Ergebnisse steuern können.

Toolbasierte Agenten wie GitHub Copilot erweitern dieses Ökosystem, indem sie sich direkt in IDEs, Ticketsysteme und Versionskontrollplattformen integrieren, um ein nahtloses Entwicklungserlebnis zu schaffen. Im Zusammenspiel können diese Agenten Entwicklungszyklen um den Faktor 10 beschleunigen.
Praxisbeispiel Insight: Der Einsatz von GitHub Copilot bei rund 450 Entwicklern führte zu einer 20 % kürzeren Entwicklungszeit. GoTo (ehemals LogMeIn) meldete nach der Einführung bei ca. 1.000 Entwicklern sogar eine Reduktion um 30%.

Erfolg mit agentischen Entwicklungs- und Programmier-Agenten erfordert mehr als nur die richtige Technologie – Change Management ist entscheidend.
Entwickler müssen nicht nur programmieren können, sondern auch lernen, mit KI zu kollaborieren, sie zu trainieren und von ihr zu lernen.

2. Workflow-Automatisierungs-Agenten

Diese Agenten gehen über klassische Business Process Automation (BPA) oder Robotic Process Automation (RPA) hinaus und lösen komplexe Probleme, die adaptive Entscheidungen erfordern.
Beispiele sind Computer Using Agents (CUA), die Weboberflächen wie ein Mensch bedienen, sowie toolbasierte Agenten, die Aufgaben in ERP-, CRM- oder BI-Systemen ausführen.
Einsatzmöglichkeiten:

  • Automatisches Umwandeln von Meeting-Notizen in Projekttickets
  • Auslösen von Lieferantenbestellungen auf Basis von Bedarfsprognosen
  • Automatisierung von Kundenservice-, Supply-Chain- und IT-Workflows

Vorteil: Höhere Agilität, weniger manuelle Arbeit, verbesserte Effizienz über Systemgrenzen hinweg.

3. Kundensupport-Automatisierung

Moderne Support-Agenten gehen weit über einfache Chatbots hinaus.
Sie:

  • erkennen Emotionen in Gesprächen (sentiment-aware agents)
  • arbeiten kanalübergreifend (E-Mail, Chat, Social Media)
  • führen Echtzeit-Telefonate mit NLP
  • lösen Standardanfragen selbstständig oder eskalieren komplexe Fälle

Ergebnisse:

  • +9 % schnellere Bearbeitungszeit
  • Höhere Conversion Rates
  • Schnellere Beschwerdelösungen

Beispiel Insight: Für einen führenden Einzelhändler entwickelte Insight mit Azure OpenAI einen generativen KI-Sprachassistenten, um Callcenter-Kapazitäten zu skalieren.

4. Enterprise- & HR-Workflow-Automatisierung

In HR übernehmen Agenten Aufgaben wie Bewerber-Screening, Interviewplanung, Onboarding und interne Wissensvermittlung.

RAG-Systeme (Retrieval-Augmented Generation) greifen direkt auf interne Wissensdatenbanken zu, um präzise, kontextbezogene Antworten zu liefern.
Toolbasierte Agenten integrieren sich in Jira, Workfront, Confluence oder ServiceNow, um Prozesse ohne manuelles Eingreifen auszuführen.
Vorteile: Schnellere Einstellung, bessere Candidate Experience, optimiertes Onboarding, höhere Mitarbeiterbindung.

5. Cybersicherheit & Bedrohungserkennung

KI-Agenten agieren als erste Verteidigungslinie:

  • Überwachen Systeme
  • Erkennen Anomalien
  • Reagieren nahezu in Echtzeit

Beispiele:

  • Betrugsprävention in Finanz- und Versicherungssektor
  • Automatisierte Incident Response
  • AML- und KYC-Compliance-Prüfungen

Sie steigern die Sicherheit, entlasten Teams und senken Kosten.

6. Business Intelligence & Datenanalyse

Diese Agenten automatisieren Reporting und machen Analysen per natürlicher Sprache für alle zugänglich.
Anwendungsfälle:

  • Marketing-Budget-Optimierung
  • Absatzprognosen
  • Medizinische Diagnosen
  • Predictive Maintenance

Beispiel Insight: Als Databricks Elite Partner nutzt Insight generative KI-Funktionen für noch leistungsfähigere BI-Lösungen.

Fazit – Die agentische KI-Belegschaft vorantreiben
KI-Agenten sind keine Experimente mehr – sie werden zur Basisinfrastruktur moderner Unternehmen.
Wer früh handelt, kann:

  • Prozesse orchestrieren statt isolieren
  • Effizienz steigern
  • Wettbewerbsvorteile sichern

Insight hilft, diese Vision schnell und präzise in messbaren Geschäftswert zu verwandeln.

 

Wichtige Erkenntnisse

  • KI-Agenten sind bereit für den produktiven Einsatz.
    Von der Softwareentwicklung über HR bis hin zur Sicherheit automatisieren Agenten komplexe, geschäftskritische Aufgaben im gesamten Unternehmen – weit über einfache RPA hinaus.
  • Entwicklungszyklen beschleunigen sich.
    Programmier-Agenten in Kombination mit toolbasierten Copilots verkürzen Entwicklungszeiten erheblich und definieren neu, wie agile Lieferung aussehen kann.
  • Workflows und Support skalieren intelligenter.
    Agenten können Tickets priorisieren, Onboarding-Prozesse steuern, Genehmigungen weiterleiten und in Echtzeit Kundensupport leisten – mit minimaler Aufsicht.
  • Agenten-Orchestrierung ist die nächste Entwicklungsstufe.
    Koordinierte KI-Agenten – über Voice-, RAG-, UI- und toolbasierte Typen hinweg – werden die vollständige Transformation auf Enterprise-Ebene ermöglichen.