Agenten. Was sie können, was nicht.
Alles ist plötzlich ein Agent. Der Chatbot, die Automatisierung, das E-Mail-Tool. Gartner hat dafür sogar einen Begriff geprägt: Agent Washing. In dieser Folge räume ich auf: Was ist wirklich ein KI-Agent, was können Agenten heute schon richtig gut, und wo scheitern sie, und zwar messbar.
Du erfährst in dieser Folge:
- Die kürzeste Definition, die du brauchst: Ein Agent bekommt ein Ziel, kein Kommando
- Die drei Stufen Chatbot, Automatisierung, Agent und woran du echte Agenten erkennst
- Wo Agenten heute glänzen: Programmieren, Recherche, Kundenservice
- Vier Anwendungsfälle, die ohne Millionenbudget funktionieren: Terminvereinbarung, Rechnungsprüfung, Wissensarbeit im Kundenservice, Lernstrecken in der Lehrlingsausbildung
- Warum 95 Prozent der KI-Pilotprojekte die Erwartungen verfehlen und was die Mathematik der verketteten Schritte damit zu tun hat
- Die vier Fragen, mit denen du jedes Agenten-Angebot in zwei Minuten einordnen kannst
Mein Merksatz aus der Folge: Die Frage ist nicht, ob du einen Agenten brauchst. Die Frage ist, ob dein Prozess schon so gut ist, dass ihn ein Agent übernehmen kann. Erst der Prozess, dann die KI.
Quellen zur Folge:
MIT Project NANDA (2025): The GenAI Divide. State of AI in Business 2025 https://mlq.ai/media/quarterly_decks/v0.1_State_of_AI_in_Business_2025_Report.pdf
Gartner (Juni 2025): Prognose zu Agentic-AI-Projektabbrüchen bis 2027 und Begriff Agent Washing https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2025-06-25-gartner-predicts-over-40-percent-of-agentic-ai-projects-will-be-canceled-by-end-of-2027
Camunda (Jänner 2026): State of Agentic Orchestration and Automation 2026 https://camunda.com/state-of-agentic-orchestration-and-automation/
Forrester Consulting im Auftrag von Boomi (Juli 2026): The Agentic AI Readiness Gap https://boomi.com/de/resources/resources-library/agentic-chaos-forrester-study/
Fraunhofer IAIS / HNFIZ (2026): KI-Agenten verstehen und anwenden, Konzept Agentic Level https://www.iais.fraunhofer.de/de/publikationen/studien/2026/download_hnfiz-studie_ki-agenten.html
Prodigal Tech: Why most AI agents fail in production. The compounding error problem https://www.prodigaltech.com/blog/why-most-ai-agents-fail-in-production
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