Warum ich mich mit KI-Agenten beschäftige
Was sind eigentlich KI-Agenten – und warum sollte man sich damit beschäftigen?
Seit fast 10 Jahren bin ich schon im Vertrieb unterwegs – und eines habe ich gelernt: Zeit ist immer knapp. Die meisten Aufgaben wiederholen sich, manche sind langweilig, viele kosten sehr viel Aufwand. Und genau da kommt die Künstliche Intelligenz ins Spiel. In den nächsten Wochen werde ich mich vom klassischen Vertriebsprofi zu einem „AI-Berater“ weiterentwickeln. Dafür starte ich mit einem Thema, das aktuell in aller Munde ist: KI-Agenten. Aber was ist das eigentlich – und warum sollte man sich damit beschäftigen?
🤖 Was sind eigentlich KI-Agenten?
Ein Agent ist vereinfacht gesagt ein digitaler Assistent bzw. Mitarbeiter, der nicht nur Fragen beantworten (wie ein Chatbot) kann, sondern auch aktiv handelt. Ein Agent kann: • Informationen im Internet recherchieren • Daten aus Dokumenten extrahieren • Tabellen ausfüllen • Tools bedienen (z. B. E-Mail, Kalender, CRM) • Zwischenschritte planen und Entscheidungen treffen Das Entscheidende: Agenten arbeiten zielorientiert. Ich gebe ein Ziel („Recherchiere drei Firmen und fasse sie zusammen“) – und der Agent sucht selbst den Weg dahin.
💬 Unterschied: Chatbot vs. LLM vs. Agent
Hier lohnt sich die Unterscheidung: • Chatbot: Klassisch → beantwortet Fragen, meist aus einem festen Wissensbereich (FAQ, Support). → Eher reaktiv. • LLM (Large Language Model): Das „Gehirn“ dahinter. Ein LLM wie GPT-4 oder Claude ist ein Sprachmodell, das Texte versteht und erzeugt. → Ohne Werkzeuge bleibt es bei Text. • Agent: Ein Agent kombiniert ein LLM mit Tools & Handlungslogik. → Er kann Browser öffnen, Daten speichern, Workflows starten. → Damit wird aus dem Chatbot ein „Mitarbeiter“, der selbst aktiv wird. Kurz gesagt: 👉 Chatbot = Frage-Antwort. 👉 LLM = Sprachintelligenz. 👉 Agent = intelligenter Assistent, der wirklich handelt.
Warum braucht man KI-Agenten?
Gerade im Vertrieb, Marketing oder Operations stoßen wir schnell an unsere Grenzen: • Recherchen dauern ewig. • Daten liegen verteilt in PDFs, Mails oder Sheets. • Routineaufgaben fressen wertvolle Zeit. Ein KI-Agent kann diese wiederkehrenden Aufgaben übernehmen – und liefert in nur wenigen Minuten, was sonst mehrere Stunden in Anspruch nimmt.
Beispiele: • Ein Research-Agent erstellt automatisch Kundenprofile. • Ein Extraktions-Agent zieht Daten aus PDFs ins CRM. • Ein Angebots-Agent schreibt Entwürfe inklusive Preisinfo. Das macht KI-Agenten so spannend: Sie sind Skalierungsfaktor und Zeitgewinn zugleich.
Wie steigt man ins Thema ein?
Das Gute: Man muss kein Programmierer sein, um mit KI-Agenten zu starten. Mein Tipp für den Einstieg: 1. Grundverständnis aufbauen o Was ist ein KI-Agent, wie unterscheidet er sich vom Chatbot? o Basic-Konzepte: Ziele, Tools, Leitplanken (z. B. Schritt-Limits). 2. Mit No-Code Tools experimentieren o Plattformen wie Lindy, Relevance AI, Zapier oder n8n bieten Vorlagen. o Meist reicht: Vorlage auswählen → Tools aktivieren → Ziel eingeben → starten. 3. Klein anfangen o Beispiel: Einen KI-Agenten bauen, der 3 Firmen recherchiert und ein 1-seitiges Briefing schreibt. o Fail-Erlebnisse gehören auch mal dazu: Man merkt schnell, dass Agenten klare Grenzen und Regeln brauchen. 4. Von Use Case zu Use Case steigern o Erst Research, dann Extraktion, dann Workflows. o So wächst Schritt für Schritt das Verständnis.
🎯 Mein Fazit
Agenten sind für mich der nächste logische Schritt im Vertrieb: weg von manuellen und zeitintensiven Aufgaben, hin zu mehr Fokus auf Kunden. Auf meiner Reise will ich herausfinden: • Welche KI-Agenten bringen echten Mehrwert? • Wo liegen die Grenzen? • Und wie setzt man sie sicher im Team ein? 👉 In den kommenden Wochen werde ich genau das studieren, dokumentieren und teilen. Wer Lust hat, kann mich dabei begleiten – von den ersten Schritten bis hin zum fertigen KI-Agenten im Alltag.