KI-Agenten und Workflow-Automatisierung: Was sich wann lohnt – und wie Sie anfangen

Assistent, Automatisierung, Agent – drei Begriffe, die ständig durcheinandergehen. Wer sie sauber trennt, trifft bessere Entscheidungen und findet schneller die Anwendungen, die sich wirklich lohnen.

Kaum ein KI-Begriff wird derzeit so strapaziert wie «Agent». Alles heisst plötzlich so: der Chatbot auf der Website, das Automatisierungs-Tool, das Sprachmodell mit Websuche. Das ist mehr als eine sprachliche Unschärfe – sie führt zu falschen Erwartungen («der Agent macht das dann selbständig») und zu falsch dimensionierten Projekten. Deshalb zuerst Ordnung, dann Praxis.

Drei Begriffe, sauber getrennt

Ein KI-Assistent arbeitet im Dialog: Sie fragen, er antwortet – angereichert mit Ihren Instruktionen und Ihrem Wissen. Sie führen, die KI liefert zu. Beispiel: ein konfigurierter Assistent, der Offertentexte in Ihrer Tonalität entwirft, sobald Sie ihm die Eckdaten geben.

Eine Automatisierung (ein Workflow) läuft ohne Dialog: Ein Auslöser startet einen fest definierten Ablauf, in dem KI einzelne Schritte übernimmt. Anthropic, deren Begriffsklärung sich in der Praxis durchgesetzt hat, definiert Workflows als Systeme, in denen die KI vordefinierten Pfaden folgt.¹ Beispiel: Jede eingehende Bewerbung wird zusammengefasst, nach Kriterien vorsortiert und mit einem Antwortentwurf versehen – jeden Tag, gleich zuverlässig, ohne dass jemand daran denkt.

Ein KI-Agent bekommt ein Ziel statt eines Ablaufs. Er entscheidet selbst, welche Schritte und Werkzeuge er einsetzt, prüft Zwischenergebnisse und passt seinen Weg an.¹ Beispiel: «Kläre diese Kundenanfrage ab» – der Agent liest die Anfrage, sucht in den Unterlagen, stellt eine Rückfrage, formuliert eine Antwort und legt sie zur Freigabe vor. Was er dafür tut, entscheidet er situativ.

Die Faustformel: Der Assistent verstärkt Sie, die Automatisierung ersetzt einen Ablauf, der Agent bearbeitet einen Auftrag.

Wann lohnt sich was?

Die gute Nachricht: Für die Auswahl braucht es keine Technologie-Diskussion, sondern zwei Fragen an die Aufgabe selbst.

Wie gleichförmig ist die Aufgabe? Läuft sie jedes Mal gleich ab, ist die Automatisierung die richtige Form – sie ist billiger, schneller und vor allem berechenbarer als ein Agent. Anthropics wichtigste Empfehlung aus hunderten Umsetzungen lautet entsprechend: die einfachste Lösung wählen, die genügt, und Agenten nur dort einsetzen, wo Flexibilität den Mehrpreis wert ist.¹

Wie hoch sind Häufigkeit und Fehlerkosten? Eine Aufgabe, die täglich zwanzig Minuten kostet, rechtfertigt fast jeden Bau-Aufwand. Eine Aufgabe, bei der Fehler teuer sind, verlangt dagegen nach einem Menschen im Ablauf – die KI bereitet vor, der Mensch gibt frei. Diese «Human in the Loop»-Stelle ist kein Provisorium, sondern bei allem, was nach aussen geht oder Geld bewegt, der Dauerzustand der Wahl.

Interessant ist, wo die Wirtschaft tatsächlich steht: Gemäss McKinseys «State of AI 2025» experimentieren zwar 62 Prozent der Unternehmen mit KI-Agenten, aber nur 23 Prozent skalieren sie in mindestens einer Funktion – die grosse Mehrheit steckt in Piloten fest.² Der Engpass ist selten die Technologie, sondern die Fähigkeit, Abläufe neu zu denken und die Systeme in den Alltag zu bringen. Genau das macht diese Kompetenz für Praktiker*innen so wertvoll: Wer sie hat, gehört zur Minderheit, die aus Piloten Wirkung macht.

Drei Einstiegs-Workflows, die sich fast überall lohnen

Alle drei sind mit heutigen No-Code-Werkzeugen (etwa Make, n8n oder Power Automate) an einem Nachmittag baubar – und alle drei lassen den Menschen dort im Ablauf, wo es zählt:

1. Posteingang-Triage: Eingehende Anfragen werden kategorisiert, mit den relevanten Informationen angereichert und mit einem Antwortentwurf versehen. Sie prüfen und senden – aus zwanzig Minuten Sortierarbeit werden fünf Minuten Freigabe.
2. Aus einem Inhalt viele: Ein fertiger Bericht oder Artikel wird automatisch zu Management-Zusammenfassung, Präsentationsnotizen und Newsletter-Absatz verarbeitet – jede Fassung im passenden Ton, alle aus derselben Quelle.
3. Sitzungs-Nachbereitung: Aus dem Transkript entstehen Protokoll, Aufgabenliste mit Verantwortlichkeiten und Entwürfe für die Follow-up-Nachrichten. Die Sitzung endet, die Nacharbeit ist schon fast erledigt.

Der Weg zum Agenten führt danach über genau diese Vorarbeit: Wer seine Abläufe einmal explizit beschrieben und automatisiert hat, weiss, wo feste Pfade genügen – und wo ein Agent mit Entscheidungsspielraum echten Mehrwert bringt, etwa in der Recherche, der Vorabklärung oder der Qualitätsprüfung.

Klein anfangen, Verantwortung behalten

Zwei Prinzipien trennen nützliche Automatisierung von riskanter: Erstens automatisiert man Vorbereitung grosszügig, Entscheidungen zurückhaltend – was rechtliche, finanzielle oder menschliche Tragweite hat, bleibt beim Menschen. Zweitens beginnt man mit einem einzigen Ablauf, beobachtet ihn im Alltag, misst den Nutzen und baut erst dann aus. Ein Workflow, der still und zuverlässig jede Woche zwei Stunden spart, schlägt jedes beeindruckende Agenten-Demo, das niemand produktiv nutzt.

Im CAS AI Hands-On sind Automatisierungen und agentische Systeme zwei eigene Stufen des Kurses: Sie bauen zuerst Workflows für Ihre realen Abläufe und verknüpfen danach mehrere Agenten zu Systemen, die prüfen, verzweigen und eskalieren – Schritt für Schritt, an Ihren eigenen Use Cases.