KI-Agenten im Unternehmen: Die größten Stolperfallen

Jetzt auf den Hype rund um KI-Agenten aufzuspringen, klingt gerade in Zeiten des Fachkräftemangels für Unternehmen verlockend. Doch nicht alles, was glänzt, ist Gold.

Viele Unternehmen investieren gerade in smarte Assistenten, Chatbots und Voicebots – allerdings scheitern einige dieser Projekte, ehe sie richtig begonnen haben: Schlecht umgesetzte KI-Agenten sorgen eher für Frust als für Effizienz, sowohl bei Kunden als auch bei den eigenen Mitarbeitern. Dabei werden immer wieder die gleichen Fehler gemacht. Besonders die folgenden drei sind leicht zu vermeiden.

1. Den Kunden vergessen

Viele Unternehmen entwickeln KI-Agenten aus ihrer eigenen Perspektive – mit Fokus auf die eigenen Prozesse. Doch was intern logisch erscheint, kann für Kunden umständlich und frustrierend sein.

Viel wichtiger ist es, die Einführung von KI-Agenten aus der Sicht des Kunden zu beginnen: Warum rufen die Kunden an, und wie kann man ihnen möglichst schnell und angenehm weiterhelfen? Der eigentliche Mehrwert, den man sowohl sich selbst als auch seinen Kunden bieten möchte, sollte die treibende Kraft beim Entwickeln und Einführen sein.

Ein klassisches Negativbeispiel sind KI-gestützte Hotlines mit starren Menüs und begrenzten Optionen. Kunden müssen sich durch verschachtelte Fragen klicken, anstatt einfach zu sagen, was sie brauchen. Wer seine Rechnung nicht versteht, wird kaum „Rechnungsanpassung“ aussprechen, sondern eher „Problem mit der Rechnung“. Ein guter KI-Agent hingegen erkennt solche Formulierungen und reagiert intelligent – statt an starren Begrifflichkeiten zu scheitern.

Das zeigt, wie wichtig es ist, dass KI-Agenten nicht nur verstehen, was der Kunde sagt, sondern auch wie er es sagt. Die Bedienung von KI-Agenten muss intuitiv sein. Niemand möchte sich durch Tastenmenüs kämpfen oder komplizierte Befehle lernen. Kunden erwarten eine natürliche Interaktion, bei der einfache Fragen direkt und richtig beantwortet werden – ohne endlose Weiterleitungen. Noch besser: Ein guter KI-Agent „denkt“ mit und bietet proaktiv Lösungen an, bevor der Kunde sie mühsam erfragen muss.

Letztlich geht es darum, den Kunden dort abzuholen, wo er steht – nicht, ihn in einen vorgegebenen Gesprächsablauf zu zwängen.

2. Blind auf GenAI setzen

Generative KI (GenAI) ist mächtig – aber nicht immer notwendig. Gerade in sensiblen Bereichen wie bei Banken oder Energieversorgern ist Kontrolle über Daten entscheidend. Große Sprachmodelle sind oft schwer nachvollziehbar: Sie generieren Antworten, die schwierig vorhersagbar sind, und erfordern enorme Rechenleistung. Viele Aufgaben lassen sich jedoch ressourcenschonender und transparenter lösen.

Besonders bei Voicebots braucht es nicht immer ein großes Sprachmodell. Viele einfache Vorgänge lassen sich mit klar definierten, regelbasierten Vorgaben abbilden – also ohne die unkontrollierbare Kreativität generativer KI. Denn KI wird hier zwar gebraucht, um gesprochene Sprache zu erkennen und zu verarbeiten, aber nicht jedes Element eines Systems muss auf generativer KI basieren. Klassische KI-Verfahren, die Sprache gezielt in strukturierte Daten umwandeln, sind oft die bessere Wahl.

Ein zentraler Punkt ist die Anbindung an bestehende IT-Systeme. Wenn eine KI zwar Sprache versteht, aber nicht direkt auf konkrete Unternehmensdaten zugreifen kann, bleibt sie letztlich nur ein erweiterter Frage-Antwort-Bot – vergleichbar mit einer statischen FAQ-Seite, die lediglich vordefinierte Antworten liefert. Ein wirklich nützlicher KI-Agent ist in der Lage, relevante Informationen aus den internen Systemen eines Unternehmens zu holen – beispielsweise Rechnungsdetails oder Vertragsdaten – und basierend darauf konkrete Aktionen auszuführen.

Unternehmen sollten daher genau abwägen, wie und wo sie GenAI einsetzen. Ein Cloud-basiertes Sprachmodell, das auf sensible Kundendaten zugreift, kann je nachdem, wo und wie es betrieben wird, ein Risiko darstellen. In solchen Fällen sind lokale (On-Premises-)Lösungen oder hybride Ansätze, bei denen bestimmte Funktionen intern bleiben, die beste Wahl.

3. Zu groß denken

Viele Unternehmen wollen gleich das große Ganze: Omnikanal, vollautomatisiert, skalierbar. Doch dieser „große Wurf“ birgt Risiken. Komplexe KI-Projekte brauchen Zeit, saubere Daten und eine klare Strategie. Wer direkt auf Vollautomatisierung setzt, überspringt oft wichtige Zwischenschritte – und landet bei einem System, das weder für Kunden noch für die Mitarbeiter funktioniert.   

Wenn ein Unternehmen versucht, alle Kundenprozesse auf einen Schlag zu automatisieren, kann das zu unerwarteten Fehlern führen. Besonders dann, wenn die KI noch nicht ausreichend getestet ist oder nicht genau auf die tatsächlichen Bedürfnisse der Nutzer abgestimmt wurde. KI lässt sich nicht einfach „einschalten“ – sie braucht Vorarbeit. Dazu gehört die Analyse: Welche Daten stehen zur Verfügung? Welche Prozesse sollen automatisiert werden? Und wie werden diese Daten im Unternehmen gespeichert und verarbeitet?

Statt alles gleichzeitig umzusetzen, sollten Unternehmen daher ganz gezielt einzelne Anwendungsfälle identifizieren, die sich gut automatisieren lassen. Ein Unternehmen kann zunächst die Bearbeitung einfacher Anfragen automatisieren, etwa das Abrufen von Rechnungsdetails. Als nächster Schritt könnte der Voicebot so erweitert werden, dass er auch kleine Änderungen – wie die Anpassung von Adressdaten – selbstständig ausführt. Erst danach wäre es sinnvoll, komplexere Vorgänge wie die vollständige Bearbeitung von Schadensmeldungen oder individuellen Vertragsänderungen anzugehen. So vermeidet man hohe Anfangsinvestitionen in unausgereifte Systeme und stellt sicher, dass die Automatisierung wirklich funktioniert.

Eine schrittweise, agile Vorgehensweise, bei der die KI kontinuierlich mit echten Nutzerdaten optimiert wird, führt langfristig zu besseren Ergebnissen – und zufriedeneren Nutzern.

Fazit

Letztlich geht es nicht mehr nur darum, was technisch machbar ist, sondern was für das einzelne Unternehmen und deren Kunden sinnvoll ist. Unternehmen sollten sich fragen: Wo bringt KI echte Erleichterung? Welche Technologie passt zu unseren Anforderungen? Wer diese Fragen klug beantwortet, kann KI-Agenten erfolgreich einsetzen – und vermeidet typische Fallstricke.