Vom Ist-Zustand zum digitalen Kollegen – Schritt für Schritt.
Viele Unternehmen haben erkannt, dass Automatisierung mit KI-Agenten echte Entlastung bringen kann – ob im Kundenservice, der Terminplanung oder der Datenpflege.
Doch wie genau entsteht eigentlich ein KI-Agent aus einer Prozessanalyse?
Was passiert zwischen dem Whiteboard im Workshop und dem Agenten, der später live arbeitet?
In diesem Beitrag zeigen wir dir, wie aus analysierten Prozessen intelligente, individuelle Automatisierungslösungen entstehen.
1. Die Analyse: Klarheit über den Ist-Zustand
Am Anfang steht das Verstehen.
Das Ziel ist nicht nur eine hübsche Prozessgrafik – sondern echte Einsicht in:
- Abläufe: Wer macht was – und warum?
- Systeme: Welche Tools sind beteiligt?
- Abhängigkeiten: Was kann automatisiert werden, was braucht menschliches Eingreifen?
Beispiel:
Ein Unternehmen bearbeitet täglich Kundenanfragen per E-Mail.
Antworten folgen nach einem festen Schema – aber erst nach manuellem Nachschlagen und Tippen.
➡️ Ein klarer Fall für einen KI-Agenten.
2. Ableiten von Automatisierungspotenzial
Nicht jeder Teil eines Prozesses eignet sich zur Automatisierung – aber viele tun es.
Kriterien:
- Wiederholbarkeit
- Regelmäßigkeit
- Strukturierbarkeit
- Zeitaufwand
- Fehleranfälligkeit
Beispiele für automatisierbare Schritte:
- Begrüßungen und Rückfragen in Chats
- Terminvorschläge anhand Kalender
- Eintragung von Kontaktdaten in ein CRM
- Vorqualifizierung von Anfragen (z. B. „technisch“ vs. „kaufmännisch“)
3. Logik entwerfen: Was soll der Agent wann tun?
Jetzt wird aus dem Prozess ein Entscheidungsbaum:
- Wenn der Kunde A fragt, dann → Reaktion B
- Wenn Kalender C frei ist, dann → Vorschlag D
- Wenn Kunde auf Rückfrage nicht reagiert, dann → Eskalation oder Reminder
Dazu gehören auch:
- Grenzen des Agenten: Was darf er nicht tun?
- Fallback-Szenarien: Wann übernimmt ein Mensch?
Tipp: Lieber mit klaren Abläufen starten, als zu viel auf einmal zu wollen.
4. Schnittstellen definieren: Wie redet der Agent mit dem System?
Ein Agent braucht Zugänge zu den Tools, in denen gearbeitet wird:
- Kalender (Google Calendar, Outlook)
- CRM-Systeme (HubSpot, Pipedrive, Zoho)
- Messenger (WhatsApp, Telegram, Webchat)
- Datenbanken (z. B. Kundendaten oder FAQs)
Je besser diese Systeme angebunden sind, desto leistungsfähiger wird der Agent.
5. Umsetzung & Training
In dieser Phase wird der Agent „gebaut“:
- Texte, Antworten und Dialoge werden erstellt
- Datenflüsse definiert
- Testfälle gebaut und geprüft
- Sprache trainiert (bei Voice Agents)
Erste Tests zeigen, ob der Agent wie geplant reagiert – oder wo noch Feinschliff nötig ist.
6. Live-Betrieb & laufende Optimierung
Auch nach dem Go-live ist der Prozess nicht zu Ende.
Ein Agent lernt dazu, wird angepasst und weiterentwickelt – basierend auf:
- Rückmeldungen von Mitarbeitenden und Kunden
- Statistiken (Antwortzeit, Zufriedenheit, Fehlerquote)
- neuen Anforderungen oder Funktionen
Die Prozessanalyse bleibt damit auch in der Zukunft relevant.
Zusammenfassung: Von der Analyse zum Agenten in 6 Schritten
- Ist-Zustand verstehen
- Automatisierbare Teile identifizieren
- Logik & Regeln definieren
- Systeme anbinden
- Agent umsetzen & testen
- Live gehen und iterieren
Fazit: Agenten entstehen nicht aus Bauchgefühl.
Gute Agenten basieren auf klaren Abläufen, durchdachten Regeln und einem realistischen Verständnis der täglichen Arbeit.
Die Prozessanalyse liefert die nötige Tiefe, um KI sinnvoll, effizient und nachhaltig einzusetzen.
Wer diesen Weg geht, wird nicht nur Arbeitszeit sparen – sondern auch die Zufriedenheit im Team und beim Kunden spürbar steigern.
Keine Rechtsberatung: Die Inhalte dieses Beitrags dienen der allgemeinen Information und stellen keine rechtliche, betriebswirtschaftliche oder technische Beratung im Einzelfall dar.