Warum KI-Agenten die Zukunft der Arbeit sind
5 Fragen, 5 Antworten mit Jan Föcking
Ein Gastbeitrag von d.velop
Autor: Jan Föcking
Senior Software Development Engineer Artificial Intelligence
KI-Agenten sind aktuell ein großes Trendthema. Unternehmen können von autonom arbeitetenden KI-Systemen profitieren, müssen dazu allerdings eine Herausforderungen meistern.
Wir haben mit Jan Föcking von d.velop über dieses spannende Thema gesprochen und ihm 5 Fragen gestellt. Hier sind seine Antworten.
1. Warum sprechen aktuell alle über KI-Agenten – und nicht mehr nur über Modelle?
Ich habe in den letzten zwei Jahren erlebt, wie sich der Fokus komplett verschoben hat. Anfangs drehte sich alles um die Frage: Welches Modell ist das beste? GPT, Claude, Gemini – jede neue Version wurde direkt verglichen.
Heute sehe ich das deutlich nüchterner. Modelle werden immer austauschbarer. Für mich als Entwickler ist nicht mehr entscheidend, welches Modell minimal besser ist, sondern wie ich es in ein funktionierendes System einbette.
Genau deshalb sind KI-Agenten so spannend. Sie lösen ein Problem, das Chatbots nie wirklich gelöst haben: Sie bringen KI aus dem Chatfenster heraus und direkt in die Prozesse. Und erst dort entsteht für Unternehmen echter Mehrwert.
2. Was unterscheidet KI-Agenten konkret von klassischen Chatbots?
Der größte Unterschied ist aus meiner Sicht die Fähigkeit zu handeln. Ein Chatbot beantwortet Fragen – ein KI-Agent verfolgt Ziele.
Wenn ich einen Agenten baue, gebe ich ihm nicht nur Informationen, sondern auch die Möglichkeit, Entscheidungen zu treffen und Aktionen auszuführen. Er arbeitet iterativ, überprüft seinen Fortschritt und passt sein Verhalten an.
Das führt zu einem ganz anderen Systemdesign. Früher habe ich Workflows hart definiert. Heute baue ich Systeme, die flexibel reagieren können, weil der Agent selbst entscheidet, wie er ein Problem löst. Das ist weniger vorhersehbar – aber deutlich leistungsfähiger.
3. Was ist die größte Herausforderung beim Einsatz von KI-Agenten?
Aus meiner Erfahrung ist das ganz klar der Kontext. Viele unterschätzen, wie entscheidend ein gutes „Gedächtnis“ für KI-Agenten ist.
Ein Modell an sich weiß nichts über den Nutzer oder das Unternehmen. Wenn ich einem Agenten bei jeder Anfrage wieder alles neu erklären muss, funktioniert das System nicht. Deshalb investiere ich einen großen Teil meiner Zeit in die Frage: Welche Informationen braucht der Agent – und wann?
Ein häufiger Fehler ist, einfach möglichst viel Kontext in den Prompt zu packen. Das funktioniert in der Praxis erstaunlich schlecht. Gute Agentensysteme sind selektiv. Sie liefern genau die Informationen, die in der jeweiligen Situation relevant sind.
4. Welche Rolle spielen Tools und Systemintegration bei KI-Agenten?
Eine entscheidende. Ein KI-Agent ohne Zugriff auf Systeme ist letztlich nur ein besserer Chatbot.
In meinen Projekten geht es deshalb immer darum, dem Agenten echte Handlungsmöglichkeiten zu geben. Das kann ein Zugriff auf ein ERP-System sein, das Auslösen eines Prozesses oder das Schreiben in eine Datenbank.
Technisch gibt es dafür verschiedene Ansätze, etwa APIs oder neuere Konzepte wie das Model Context Protocol. Ich sehe hier noch keinen klaren Standard – aber das ist auch zweitrangig. Entscheidend ist, dass der Agent Dinge tun kann. Erst dann wird aus KI ein produktives Werkzeug.
5. Was bedeutet der Trend zu KI-Agenten für Unternehmen?
Ich glaube, Unternehmen stehen gerade vor einer grundlegenden Entscheidung. Es geht nicht mehr darum, ob sie KI einsetzen, sondern wie tief sie sie in ihre Prozesse integrieren.
KI-Agenten sind für mich keine isolierten Tools, sondern eine neue Art von Systemen. Wenn sie gut gebaut sind, werden sie mit der Zeit automatisch besser – einfach weil die zugrunde liegenden Modelle besser werden.
Gleichzeitig steigen die Anforderungen. Themen wie Zugriffsrechte, Nachvollziehbarkeit und Verantwortung werden plötzlich zentral. Ein Agent, der eigenständig handelt, braucht klare Grenzen.
Am Ende ist der Einsatz von KI-Agenten deshalb nicht nur eine technische Frage. Es ist eine strategische Entscheidung darüber, wie ein Unternehmen in Zukunft arbeitet.
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Autoren-Vita
Jan Föcking ist seit 2016 bei der d.velop AG. Zunächst war er im Bereich Dokumentenimport tätig, aktuell ist er Senior Software Engineer im Bereich Artificial Intelligence. Die fundierte Expertise in diesem Bereich wird durch einen Master-Abschluss untermauert.
