Seien wir ehrlich – KI hat gerade ihren Höhepunkt... und das schon seit einer Weile.
Aber wenn Sie ernsthaft daran interessiert sind, KI in echten Geschäftsumgebungen einzusetzen (und nicht nur darüber zu reden), müssen Sie eine entscheidende Fähigkeit entwickeln: Die Spreu vom Weizen trennen.
Denn egal, wie spannend ein Tool oder eine Demo auf YouTube oder Twitter aussieht, wenn es keine Rendite bringt, ist es nicht Ihrer Zeit wert. Vor allem, wenn Sie Automatisierungen für Ihre Kunden oder Ihr Unternehmen aufbauen.
Es gibt einen großen Unterschied zwischen dem, was cool aussieht und dem, was konsistent funktioniert. Und wenn Sie diesen Unterschied nicht verstehen, werden Sie Stunden damit verbringen, etwas zu entwickeln, das niemand nutzt oder, noch schlimmer, etwas, das beim ersten Benutzerkontakt zusammenbricht.
Wir müssen nicht auf den perfekten KI-Agenten warten, um etwas Sinnvolles zu schaffen. KI-Workflows sind mehr als genug.
Reden wir über die Illusion der sozialen Medien
Ich sage das als jemand, der KI-Automatisierung auf verschiedenen Plattformen gepostet hat: Das meiste, was online viral geht, ist entweder nicht produktionsreif, instabil oder nicht einmal im Geschäftskontext anwendbar.
Diese spektakulären Demos mit KI-Agenten, die in 10 Sekunden riesige Probleme lösen? Beeindruckend, ja. Aber oft nur ausgewählte Anwendungsfälle mit minimalem praktischem Wert.
Die Automatisierungen, die viral gehen, sind auf Klicks optimiert, nicht auf Verträge. Sie sind nicht für die Skalierung gebaut, nicht für echte Benutzer konzipiert und sicherlich nicht mit Fehlerbehandlung oder Kontexttiefe entwickelt. Wenn Sie versuchen, diese Demos zu kopieren, werden Sie wahrscheinlich gegen eine Wand stoßen, wenn:
Die API ausfällt,
Der Flow aufgrund eines Randfalls abbricht,
Oder der sogenannte „Agent“ mehr Anweisungen benötigt als angegeben.
Und das bringt uns zu dem Begriff, den jeder gerade herumschleudert: autonome KI-Agenten.
Was sind autonome KI-Agenten und warum sie noch nicht da sind
Autonome KI-Agenten werden als Systeme vermarktet, die ein Ziel vorgeben, herausfinden, wie es gelöst werden kann, alle notwendigen Werkzeuge verwenden und vollständig eigenständig ausführen.
Keine Anweisungen. Keine Überwachung.
Das ist der Traum. Aber die Realität? Wir sind noch weit davon entfernt, zumindest nicht in der Art, wie die meisten Menschen „autonom“ verstehen. Die heutigen sogenannten Agenten:
Benötigen exakte Schritt-für-Schritt-Anleitungen.
Bricht zusammen, wenn sie mit mehr als 2–3 verbundenen Tools konfrontiert werden.
Können komplexe, mehrstufige Logik nicht zuverlässig handhaben.
Erfordert immer noch menschliche Aufsicht, um Aufgaben zu beheben, zu korrigieren oder erneut auszuführen.
In der Praxis sind das, was Menschen „autonome Agenten“ nennen, nur schicke Umhüllungen um eng umrissene Workflows. Und selbst dann sind diese Setups auf enge, sich wiederholende Anwendungsfälle beschränkt.
Denken Sie an: Lead-Scraping, Anreicherung und E-Mail-Entwurf, anstatt Produktdesign-Herausforderungen zu lösen oder neue Marketingstrategien von Grund auf zu entwickeln.
Wo der wahre ROI heute liegt: KI-Workflows
Derzeit liegt der Sweet Spot bei KI-Workflows, auch bekannt als "regelbasierte Automatisierungen mit LLMs". Dies sind Systeme, bei denen Sie die Logik im Voraus definieren, Variationen berücksichtigen und Sprachmodelle einbinden, um sie „intelligenter“ wirken zu lassen.
Sie kontrollieren den Prozess immer noch, aber jetzt kann die KI:
Schreiben,
Zwischen Optionen entscheiden,
Ausgaben personalisieren,
Oder unstrukturierte Daten strukturieren.
Hier wird heute echter Wert geschaffen.
Betrachten Sie zum Beispiel die Erstellung eines SEO-Blogs. Früher war es fast unmöglich zu automatisieren, da jeder Blogpost einzigartig sein muss. Aber jetzt können Sie:
Die Struktur definieren (Einleitung → Recherche → Gliederung → Artikel),
Ein LLM verwenden, um auf aktuellen Quellen basierend zu schreiben,
Überprüfungsschritte hinzufügen,
Die Veröffentlichung und interne Verlinkung automatisieren.
Die Logik ist immer noch deterministisch, aber die kreativen Schritte werden jetzt von KI angetrieben, was die Effizienz dramatisch steigert, ohne die Qualität zu opfern.
Warum nicht mehr dynamische Aufgaben automatisieren?
Technisch können Sie dynamische Prozesse mit Workflows automatisieren, aber nur, wenn Sie bereit sind, jede mögliche Randbedingung im Voraus zu kartieren. Das mag theoretisch gut klingen, aber in der Praxis:
Es ist eine überwältigende Menge an Arbeit,
Sie müssen die Logik ständig aktualisieren, wenn etwas kaputt geht,
Und Sie werden mehr Zeit damit verbringen, den Flow zu warten, als davon zu profitieren.
Mit anderen Worten, je komplexer oder „zufälliger“ der Prozess, desto weniger praktikabel ist es, ihn über deterministische Workflows zu automatisieren. Deshalb sind die erfolgreichsten KI-Automatisierungen heute auf sich wiederholende, hochhebelige Prozesse aufgebaut, bei denen das Eingabe-/Ausgabeformat klar ist, die Variablen vorhersehbar sind und der Logikbaum stabil ist.
Ein realistischer Blick auf „autonome“ Agenten in Aktion
Ich habe kürzlich einen Lead-Generations-„KI-Agenten“ erstellt, der Daten scrapt, anreichert und einen Bericht per E-Mail versendet. Auf den ersten Blick scheint es ein autonomer Agent zu sein: Er läuft end-to-end, sendet Ergebnisse per E-Mail und fügt sogar Leads in ein Google Sheet ein.
Aber hier ist was passiert:
Es nutzt zwei Sub-Flows: einen zum Scrapen und einen zur Recherche.
Die KI startet diese Sub-Flows einfach mit spezifischen Eingaben.
Alles ist vordefiniert. Es weiß genau, was zu tun ist, wann es zu tun ist und wie das Ergebnis ausgegeben wird.
Ja, es fühlt sich smart an. Ja, es spart Zeit. Aber es ist nicht autonom; es ist ein eng umrissener Workflow, der als solcher getarnt ist.
Was (sehr bald!) kommt
Trotzdem bin ich unglaublich optimistisch, wohin sich das entwickelt. Laut Sam Altman (CEO von OpenAI) stehen wir kurz vor:
Supermenschlichen Überlegungsfähigkeiten,
Modellen mit Kontextfenstern von Billionen Tokens,
Plug-and-Play-Zugriff auf Werkzeuge und Datenbanken,
Und Agenten, die wirklich über langfristige Horizonte nachdenken.
Stellen Sie sich vor, Sie sagen: „Entwickele ein besseres Produkt als mein gesamtes Ingenieurteam könnte.“ oder „Finde Marktnischen, die wir basierend auf unseren CRM-, E-Mail- und Kundenerfolgdaten verpassen.“
Dieses Maß an Autonomie kommt. Und wenn es soweit ist, werden diejenigen Unternehmen gewinnen, die bereits Folgendes verstehen:
Die Grundlagen von KI-Workflows,
Die Einschränkungen der heutigen Systeme,
Und wie man für Erträge und nicht für Demos gestaltet.
Wichtige Erkenntnisse: Bauen Sie, was heute funktioniert
Wir müssen nicht auf den perfekten KI-Agenten warten, um etwas Sinnvolles zu bauen. KI-Workflows sind mehr als genug, um:
Wiederholte Arbeitslasten zu reduzieren,
Marketing- und Vertriebsprozesse zu beschleunigen,
Die Genauigkeit interner Daten zu verbessern,
Und Ihrem Team Hebelwirkung anstatt Burnout zu geben.
Aber nur, wenn Sie dies mit der richtigen Einstellung angehen:
Beginnen Sie bei Geschäftsproblemen, nicht bei KI-Funktionen.
Entwerfen Sie zuerst die Logik, bevor Sie sie mit KI erweitern.
Wählen Sie einfache Erfolge, um Wert zu zeigen, und skalieren Sie später.
Ignorieren Sie den Hype. Bauen Sie, was funktioniert.
