Der Einstieg in das Thema beginnt für Unternehmen oft mit Software wie dem Microsoft 365 Copilot. Dieser ist direkt in Office-Tools eingebunden und fasst Besprechungen zusammen, entwirft Texte oder durchsucht freigegebene Inhalte. Der Mensch stößt die Aufgabe an, prüft das Ergebnis und verarbeitet es weiter. Das kann etwa bei technischen Berichten oder Schichtbesprechungen entlasten. Ein spezialisierter Copilot-Agent geht einen Schritt weiter. Er erhält eine klar umrissene Rolle, Anweisungen und Zugriff auf ausgewählte Wissensquellen oder Werkzeuge. So kann er etwa Fragen zu einem Maschinenpark beantworten oder einen Servicefall vorbereiten. Entscheidend ist der Unternehmenskontext: Welche Daten darf der Agent sehen, welche Aktionen auslösen und wann muss ein Mensch übernehmen? Ein echter KI-Agent reagiert allerdings nicht nur auf eine Frage, sondern wählt innerhalb gesetzter Grenzen Schritte aus und setzt diese um. Er kann einen Vorgang anlegen, Angaben anfordern oder eine Freigabe starten. Der Begriff ‚digitaler Kollege‘ darf aber nicht darüber hinwegtäuschen, dass ein Agent weder über Erfahrungswissen verfügt noch Verantwortung wie ein Mensch trägt.
Nicht jede Aufgabe braucht einen Agenten
Trotz Agentic AI bleibt klassische Automation wichtig. Ein fester Workflow ist oft die bessere Wahl, wenn Eingaben eindeutig sind und Prozesse immer gleich ablaufen, etwa beim Übertragen validierter Messwerte oder in festgelegten Genehmigungsketten. Agenten spielen wiederum ihre Stärke aus, wenn Informationen unstrukturiert vorliegen, Rückfragen auftreten oder je nach Kontext unterschiedliche Werkzeuge nötig sind. Häufig bietet sich eine Kombination an: Ein Agent versteht die Anfrage und bereitet Informationen auf, ein deterministischer Workflow führt den kontrollierten Prozessschritt aus. Bei Sicherheits-, Qualitäts- oder Produktionsrisiken gehören zudem klare Freigaben und Übergabepunkte an Menschen zum Konzept.
Wissen verfügbar machen
Ein möglicher Startpunkt für Unternehmen ist das industrielle Wissensmanagement. Im Microsoft-Umfeld lassen sich etwa mit Copilot Studio – einem Baukasten für KI-Agenten – Agenten entwickeln, die freigegebene Arbeitsanweisungen, Wartungshandbücher oder Störungsmeldungen durchsuchen. Ob zusätzlich aktuelle Anlagen-, Auftrags- oder Lieferdaten einfließen können, hängt von Schnittstellen, Berechtigungen und der Architektur ab.
Das Copilot Studio
Copilot Studio ist eine grafische Low-Code-Umgebung zum Erstellen und Verwalten von Agenten und Abläufen. KI-Agenten lassen sich hier mit Anweisungen, Wissensquellen und Werkzeugen ausstatten. Über Konnektoren können sie Informationen abrufen oder definierte Aktionen auslösen. Regelbasierte ‚Agent-Flows‘ eignen sich hierbei für wiederholbare Schritte, wobei sich menschliche Prüfungen gezielt einbauen lassen.
Jeder Agent wird für einen konkreten Anwendungsfall im Unternehmen entwickelt. Nutzen und Implementierungsaufwand hängen dabei maßgeblich vom Datenzugang sowie den Anforderungen an Aktualität, Verfügbarkeit und Sicherheit ab.
Klein anfangen und erweitern
Zum Start eines Agentic AI-Projekts ist eine abgegrenzte Aufgabe mit häufigem Bedarf und überschaubarem Risiko sinnvoll: Ein Wissensagent für Wartungsunterlagen ist hier leichter zu testen als ein System, das in operative Abläufe eingreift. Geeignete Messgrößen sind etwa Suchzeit, Antwortqualität und notwendige Korrekturen.
Vor dem produktiven Einsatz braucht es realistische Testfälle, eine fachliche Abnahme und einen definierten Umgang mit Fehlern. Ebenso wichtig sind klare Zuständigkeiten: Wer pflegt die Wissensquellen, genehmigt neue Aktionen und überwacht Qualität und Kosten? Erst wenn ein kleiner Anwendungsfall stabil funktioniert, sollten weitere Quellen oder Prozessschritte hinzukommen.
Kontext ist wichtig
Ein Agent kann nur so verlässlich arbeiten wie sein verfügbarer Kontext. Das heißt, veraltete Arbeitsanweisungen, widersprüchliche Stammdaten oder zu weit gefasste Zugriffsrechte werden durch generative KI nicht gelöst, sondern können ihre negative Wirkung sogar vergrößern. Unternehmen müssen daher festlegen, welche Quellen verbindlich sind, wie Aktualisierungen erfolgen und welche Inhalte der Agent überhaupt verwenden darf. Copilot Studio stellt dafür Authentifizierung und Datenrichtlinien bereit, jedoch ersetzt auch die Technik keine organisatorische Governance: Verantwortlichkeiten, Protokollierung, Freigaben und Grenzen müssen dokumentiert sein.
Einstieg mit Augenmaß
KI-Agenten verändern Unternehmen eher schrittweise als über Nacht. Ihr Wert bemisst sich dabei nicht an maximaler Autonomie, sondern an einem verlässlich gelösten Problem. Richtig eingegrenzt können sie dann ihre Wirkung entfalten und Wissen verfügbar machen, Such- und Dokumentationsarbeit übernehmen und bei definierten Prozessschritten unterstützen. Dabei gilt: Der Weg zum ‚digitalen Kollegen‘ führt über gute Daten, eindeutige Rechte und messbaren Nutzen.
Instandhaltung: Ein spezialisierter KI-Agent kann Wartungsunterlagen, frühere Störfälle und Ersatzteilinformationen verknüpfen und die Fehlersuche beschleunigen. Entscheidungen über den Anlagenbetrieb bleiben beim Menschen.
Qualität und Arbeitsanweisungen: Bei Qualitätsabweichungen kann ein Agent Prüfberichte, Reklamationen und Dokumentationen vorsortieren oder aus freigegebenen Aufzeichnungen Entwürfe für visuelle Arbeitsanweisungen erstellen. Prüfung, Freigabe und Veröffentlichung übernimmt der zuständigen Mitarbeitende.
Produktion und Reporting: Ein KI-Agent kann freigegebene Schichtmeldungen und Kennzahlen bündeln, Auffälligkeiten für die Übergabe markieren oder Fragen zu OEE-Werten beantworten. Die Belastbarkeit der Ergebnisse hängt von Qualität und Aktualität der angebundenen Daten ab.
