KI-Agenten im Überblick
Während herkömmliche Software als statisches Werkzeug dient, agieren KI-Agenten als autonome Erweiterungen der Kernlösungen des Unternehmens. Im Bereich HR und Finanzen gehen diese Agenten längst über die einfache Umsetzung von Aufgaben hinaus und managen ganze Workflows: Sie interpretieren komplexe Richtlinien, melden finanzielle Unregelmäßigkeiten und koordinieren Maßnahmen über isolierte Systeme hinweg. Je mehr diese autonomen Systeme leisten, desto stärker muss sich der Fokus des Managements von der einfachen Implementierung auf die zentrale Orchestrierung und Governance verlagern.
KI-Agenten erklärt: Von der Aufgabenautomatisierung zur strategischen Umsetzung
KI-Agenten werden in Rekordzeit in den Arbeitsalltag integriert – nicht als Ersatz für Mitarbeiter, sondern als digitale Helfer. Sie machen Teams schneller, indem sie Routineaufgaben erledigen, Risiken erkennen und in kürzester Zeit wertvolle Erkenntnisse liefern. In manchen Fällen unterstützen sie ganze Rollen, indem sie sich an neue Daten anpassen und systemübergreifend arbeiten, damit die Abläufe nicht ins Stocken geraten.
Ohne ein klares System, um KI-Agenten zu registrieren, zu steuern und zu überwachen, riskieren Sie die Preisgabe sensibler Daten und gestörte Workflows. Deshalb ist es eine abteilungsübergreifende Aufgabe, KI-Agenten zu managen. Workday hilft Unternehmen dabei, die Kontrolle zu behalten, indem es jeden Agenten – unabhängig von seiner Herkunft – auf einer einzigen, sicheren und skalierbaren Plattform vereint.
Das Wichtigste in Kürze:
KI-Agenten sind autonome Systeme, die auf Basis von Echtzeit-Eingaben analysieren, entscheiden und handeln.
KI-Agenten unterstützen alles – von Routineaufgaben bis zu mehrstufigen strategischen Prozessen.
Der großflächige Einsatz von Agenten bringt Herausforderungen bei Transparenz, Sicherheit und Koordination mit sich.
Für den Erfolg brauchen Unternehmen eine strukturierte Implementierung und Lösungen zur kontinuierlichen Überwachung.
Das Workday Agent System of Record zentralisiert das Management und ermöglicht so eine einfachere Implementierung sowie Governance der Agenten im gesamten Unternehmen.
Schon gewusst?
Dank KI-Modellen mit logischem Denkvermögen können Agenten lernen, kritisch zu denken und komplexe Aufgaben zu lösen. Diese neue Klasse von „denkenden Agenten“ zerlegt komplexe Probleme, wägt Optionen ab und trifft fundierte Entscheidungen – und verbraucht dabei nur so viel Rechenleistung und Token wie unbedingt nötig. – NVIDIA
Was sind KI-Agenten?
KI-Agenten sind intelligente Softwaresysteme, die Anwendern oder Unternehmen bei der Erledigung von Aufgaben und der Entscheidungsfindung helfen. Während klassische Automatisierung strikten Regeln folgt, passen sich KI-Agenten flexibel an veränderte Eingaben an, um ihre Ziele zu erreichen. Das spart Zeit und senkt die Kosten für repetitive, manuelle Arbeiten.
Manche KI-Agenten arbeiten halbautonom. Andere setzen auf die Zusammenarbeit mit Systemen oder Teams, um komplexere Workflows zu bewältigen. Einige sind auf eine einzige Aufgabe spezialisiert, während andere rollenbasiert mehr Autonomie und umfassende Verantwortlichkeiten übernehmen.
Beispiele für KI-Agenten:
Vertrags-Agenten, die juristische Dokumente prüfen, um Risiken und versteckte Verpflichtungen aufzudecken
Entgeltabrechnungs-Agenten, die Datenfehler erkennen und beheben, um die Compliance zu wahren
Finanzaudit-Agenten, die Transaktionen abgleichen und interne Kontrollen überwachen
Selfservice-Agenten, die Updates teilen und das Fallmanagement in HR-Systemen automatisieren
Die Ursprünge von KI-Agenten
Die Idee von KI-Agenten ist nicht neu: Schon vor Jahrzehnten lag der Fokus auf Software, die Aufgaben eigenständig erledigen konnte. Frühe Agenten übernahmen einfache Aufgaben wie Zeitplanung oder E-Mail-Filterung, waren aber zu unflexibel, um systemübergreifend zu arbeiten. Erst der Aufstieg von Machine Learning, Cloud Computing und generativer KI hat die Innovationskraft bei KI-Agenten richtig entfacht.
Heute unterstützen KI-Agenten die Abläufe quer durch alle Abteilungen. Ein Finanzteam kann sie nutzen, um Unstimmigkeiten bei Transaktionen aufzudecken oder Audits zu automatisieren, während HR-Teams mit KI-Agenten die Compliance bei Richtlinien überwachen oder ein Update von Entgeltabrechnungsdaten durchführen. Die fortschrittlichsten KI-Agenten antizipieren Probleme, erkennen Trends und optimieren Workflows, damit diese exakt auf die Geschäftsprioritäten abgestimmt sind. Businessplan erstellen KI ist die Zukunft – und agentische KI ist ein Paradebeispiel dafür.
KI-Agenten vs. LLMs
Obwohl sie oft im selben Atemzug genannt werden, gibt es einen fundamentalen Unterschied zwischen generativer KI und agentischer KI. Generative KI ist eine echte Schaltzentrale für Informationen: Sie brilliert beim Zusammenfassen von Berichten, Verfassen von E-Mails und Beantworten komplexer Anfragen auf Basis bestehender Daten. Sie bildet gewissermaßen das „Gehirn“ des Systems.
Agentische KI hingegen ist der „Muskel“. Sie nutzt die Denkfähigkeit der generativer KI, um durch Software zu navigieren, Workflows anzustoßen und mehrstufige Geschäftsprozesse abzuschließen – etwa eine gestörte Lieferkette auszugleichen oder die Entgeltabrechnung an neue Steuergesetze anzupassen –, ohne dass ein Mensch jeden Schritt vorgeben muss.
Zweck
LLM
Erzeugt und verarbeitet Sprache.
KI-Agent
Ergreift Maßnahmen, um Ziele zu erreichen.
Autonomie
LLM
Reagiert auf Prompts.
KI-Agent
Arbeitet innerhalb fester Grenzen eigenständig.
Gedächtnis und Planung
LLM
Generiert Antworten auf Basis der aktuellen Eingabeaufforderung und hat nur ein begrenztes Gedächtnis für vergangene Interaktionen.
KI-Agent
Behält Kontext im Gedächtnis und greift auf vergangene Aktionen zurück, um langfristig zu planen.
Umfang
LLM
Hilft bei Aufgaben wie Schreiben, Beantworten von Fragen oder Zusammenfassen.
KI-Agent
Kann mehrere Aufgaben erledigen, um Workflows zu managen und Prozesse auszulösen.
Integration
LLM
Muss in Lösungen eingebettet werden.
KI-Agent
Oftmals bereits in Unternehmenslösungen integriert.
Anpassungsfähigkeit
LLM
Passt sich sprachlichen Eingaben an.
KI-Agent
Passt sich veränderten Bedingungen und Prioritäten an.
Beispiel eines Anwendungsfalls
LLM
Erstellt einen Finanzbericht
KI-Agent
Prüft Finanzdaten, erkennt ein Problem und leitet es zur Genehmigung weiter.
Schon gewusst?
Laut Gartner könnte agentische KI bis 2029 gut 80 % der Routineanfragen von Kunden – etwa die Kündigung von Mitgliedschaften oder Fragen zur Website – komplett ohne menschliche Hilfe lösen. Unternehmen könnten dadurch die Zufriedenheit ihrer Kunden spürbar steigern.
Unternehmensergebnisse einer effektiven Implementierung von KI-Agenten
Werden sie strategisch eingesetzt, können KI-Agenten echte Unternehmensergebnisse liefern – etwa präzisere Entscheidungen und eine bessere Kostenkontrolle. KI-Agenten unterstützen bei der Planung, der Problemlösung und der abteilungsübergreifenden Umsetzung. Profitieren Sie von den folgenden Vorteilen, wenn Sie KI-Agenten in Ihrem Unternehmen implementieren.
Niedrigere Betriebskosten
KI-Agenten senken den Verwaltungsaufwand, indem sie repetitive manuelle Arbeit eliminieren, Fehler minimieren, Genehmigungen beschleunigen und Workflows abteilungsübergreifend koordinieren. So können Agenten, die Entgeltabrechnungsdaten validieren oder Spesenberichte einem Audit unterziehen, Probleme frühzeitig erkennen und melden, bevor finanzieller Schaden entsteht. Werden Fehler früh erkannt, sinkt der Aufwand für Nacharbeiten und kostspielige Verzögerungen entfallen. Langfristig sorgt die KI-gestützte Automatisierung laut Gartner für erhebliche Einsparungen – potenziell bis zu 30 % niedrigere Betriebskosten.
Echtzeitentscheidungen in großem Maßstab
KI-Agenten reagieren sofort auf neue Daten: Sie erteilen Genehmigungen schneller und machen Services reaktionsschneller. Überall dort, wo Verzögerungen echtes Geld kosten oder Kundenbeziehungen belasten, ermöglichen KI-Agenten blitzschnelle Entscheidungen auf Basis der aktuellsten Informationen.
Höhere HR-Mitarbeiterproduktivität
KI-Agenten sparen Zeit und mentale Kapazitäten, indem sie Routineaufgaben wie die Zeitplanung und Dateneingabe übernehmen. So können sich die Teams auf Aufgaben fokussieren, die echtes Fachwissen erfordern – etwa die Optimierung von Budgets oder die Verbesserung der Mitarbeitererfahrung.
McKinsey hat beispielsweise ermittelt, dass die Implementierung von KI-Agenten in Finanzinstituten den Zeitaufwand für Kreditrisikoberichte um 20 bis 60 % senken könnte.
Stärkere Compliance und Risikominderung
Durch die kontinuierliche Überwachung von Richtlinien, Transaktionen und Datenzugriffen helfen KI-Agenten, das Risiko von Compliance-Verstößen deutlich zu minimieren. Ein KI-gestützter Self-Service Agent kann beispielsweise Manager automatisch mit einem Update versorgen, sobald sich eine Vorschrift ändert oder ein Richtlinienverstoß erkannt wird. Das reduziert fehleranfällige manuelle Audits und verbessert die Transparenz auf ganzer Linie.
Herausforderungen von KI-Agenten meistern.
Um mit KI-Agenten echten Mehrwert zu generieren, müssen sich Unternehmen bei der Implementierung und Nutzung auf Struktur, Auswirkungen auf den Workflow, Zusammenarbeit und Überwachung konzentrieren. Fehlende Transparenz, Sicherheitsbedenken und weitere Hürden können im Weg stehen – doch mit der richtigen Planung lassen sich diese Probleme ausräumen. So meistern Sie die häufigsten Herausforderungen souverän.
Fragmentierte Aufsicht und Koordination
Werden Agenten in isolierten Umgebungen implementiert – insbesondere über verschiedene Systeme oder Anbieter hinweg –, verliert man schnell den Überblick darüber, was sie tun und ob sie gemeinsame Ziele verfolgen. Isolierte Systeme können die Umsetzung massiv ausbremsen und die Optimierung deutlich erschweren.
Die Lösung liegt in der zentralisierten Überwachung der Agenten und einer intelligenten Systemkoordination. Eine Lösung wie Workday Agents vereint alle Agenten auf einer einzigen Plattform. Von dort aus lassen sich Agenten funktionsübergreifend registrieren, überwachen und vernetzen – für ein nahtloses Zusammenspiel.
Risiken bei Sicherheit und Zugriffskontrolle
KI-Agenten benötigen für ihre Aufgaben oft Zugriff auf sensible Systeme und Daten. Ohne strenge Kontrollen laufen Ihre Daten Gefahr, missbraucht zu werden oder durch Lecks an die Öffentlichkeit zu gelangen. Etablieren Sie von Anfang an strikte Zugriffsberechtigungen und nutzen Sie automatisierte Konfigurationslösungen, um Rollen zuzuweisen und Compliance-Regeln durchzusetzen. So erhalten Agenten exakt den Zugriff, den sie benötigen – und keinen einzigen Datenpunkt mehr.
Skalierung ohne klare Governance
Die Einführung von ein oder zwei Agenten ist selbst für kleine Unternehmen problemlos machbar. Werden jedoch zahlreiche KI-Agenten eingesetzt, können die Abläufe schnell chaotisch werden. Ohne klare Struktur riskieren Sie, dass Agenten Aufgaben doppelt erledigen oder auf Systeme zugreifen, die tabu sein sollten.
Ein solides Management-Framework hilft beim reibungslosen Onboarding neuer Agenten und überwacht deren Nutzung, damit das Wachstum kontrolliert und strategisch abläuft. Ihr Framework sollte standardisierte Onboarding-Protokolle, rollenbasierte Zugriffskontrollen, Performance-Überwachung sowie klare Verantwortlichkeiten für jeden einzelnen Agenten umfassen. Zudem sollte es die systemübergreifende Integration unterstützen, damit Agenten in gemeinsamen Workflows agieren und auf abgestimmte Unternehmensziele hinarbeiten.
Schon gewusst?
In einer KPMG-Befragung aus dem Jahr 2024 gaben 70 % der Unternehmen an, dass sie derzeit KI-Agenten zur Analyse komplexer Datasets einsetzen. Weitere 23 % planen dies konkret. Als weitere beliebte Einsatzgebiete von KI-Agenten wurden administrative Aufgaben, Performance-Bewertungen von Mitarbeitenden und die Erstellung von Geschäftsmaterialien genannt.
Wesentliche Elemente einer KI-gestützten Agentenstrategie
KI-Agenten können Ihrem Unternehmen helfen, echte Probleme zu lösen und die Produktivität spürbar zu steigern. Mit einer intelligenten Strategie für die Implementierung ermöglichen Sie es Ihren Agenten, Mehrwert zu generieren und gleichzeitig punktgenau Ihre Geschäftsziele zu erreichen. Befolgen Sie diese Schritte, um eine solide Grundlage für den Erfolg Ihrer KI-Agenten zu schaffen.
1. Identifizieren Sie das Problem, das der KI-Agent lösen soll
Benennen Sie die Herausforderung, die der Agent bewältigen soll, ganz konkret. Geht es um eine schleppende Rechnungsbearbeitung oder um wiederkehrende Fehler in der Entgeltabrechnung, die das HR-Team belasten? Unklare Ziele führen zu mangelhafter Abstimmung der Agenten und verfehlen ihre Wirkung. Sprechen Sie mit den Abteilungsleitern, um Potenzial für Automatisierung aufzudecken, und priorisieren Sie einige Kernbereiche.
2. Wählen Sie den richtigen Agententyp
Entscheiden Sie, ob ein aufgabenbasierter oder ein rollenbasierter Agent am besten zu Ihrem Ziel passt. Aufgabenbasierte Agenten eignen sich perfekt für repetitive Arbeit in hohem Volumen, während rollenbasierte Agenten komplexere, funktionsübergreifende Aufgaben übernehmen. Die Komplexität des Problems sollte den Grad an Autonomie und Zusammenarbeit bestimmen, den der Agent benötigt.
3. Richten Sie Governance und Zugriffskontrollen ein
Legen Sie ab Tag eins fest, wer für das Managen des Agenten verantwortlich ist. So stellen Sie sicher, dass der KI-Agent zuverlässig arbeitet und konsequent Ihre Ziele verfolgt. Das kann eine einzelne Person oder ein ganzes Team sein. Effektives Management sollte die Überprüfung der Performance, klare Nutzungsrichtlinien, den Umgang mit Risiken sowie die Durchführung von System-Updates umfassen.
Nutzen Sie gleichzeitig rollenbasierte Zugriffskontrollen, um genau einzuschränken, was Agenten sehen und tun dürfen – das minimiert unberechtigte Zugriffe und Sicherheitsrisiken.
4. Planen Sie die Integration mehrerer Systeme ein
Ihre Agenten-Strategie ist nur so leistungsstark wie die Daten, auf die sie zugreifen kann. Anstatt für jede Lösung anfällige, benutzerdefinierte Integrationen zu basteln, sollten Sie auf Plattformen setzen, die das Model Context Protocol (MCP) unterstützen.
Dank MCP können Agenten in Workday den benötigten „Live-Kontext“ sicher aus Ihrem gesamten Tech Stack abrufen – ob es sich nun um einen Vertrag im Dokumentenspeicher oder den Projektstatus in der Lösung eines Drittanbieters handelt. Dieser standardisierte Ansatz garantiert, dass Ihre Agenten nicht als isolierte Bots agieren, sondern als bestens informierte Akteure, die die gesamte Bandbreite Ihrer Geschäftsabläufe verstehen.
5. Technische Anforderungen an KI-Agenten
Bevor KI-Agenten echte Ergebnisse liefern, brauchen sie die richtige Betriebsumgebung. Ihr Unternehmen benötigt eine solide technische Grundlage, die schnellen Datenzugriff und eine sichere Integration gewährleistet.
Das sind die Must-haves:
Skalierbare Cloud-Infrastruktur für den Support der Echtzeitverarbeitung
API-Konnektivität, um Agenten in Kernplattformen wie HR, Finanzen und Beschaffungslösungen zu integrieren
Pipelines für Echtzeit-Daten, die Agenten Zugriff auf die aktuellsten und präzisesten Informationen geben
Automatisierte Audit-Trails für maximale Transparenz, Compliance und Performance-Überwachung
Sicheres Identitäts- und Zugriffsmanagement, um die Sicherheit auf Anwenderebene bei sämtlichen Agenteninteraktionen durchzusetzen
Aktualisierte Mechanismen, damit die Agenten stets auf veränderte Workflows und Richtlinien abgestimmt bleiben
Unterstützung bei der Koordination von Drittanbieter-Agenten über mehrere Anbieter und Lösungen hinweg
„Mittelfristig werden wir die Entstehung autonomer KI-Unternehmen erleben, die komplett aus KI-Agenten bestehen.“ Wir werden nicht einmal mehr wissen, ob sie von Menschen geschaffen wurden. Diese Agentenschwärme werden kommunizieren, Dienstleistungen anbieten, Ertrag generieren und sich durch kontinuierliche Selbstverbesserung stetig weiterentwickeln.“
– Jeremiah Owyang, VC bei Blitzscaling Ventures und Gründer der AI Start-Up-Serie Llama Lounge
Wie Workday Agents helfen können
Agentische KI von Workday ist eine zentralisierte Lösung, die Unternehmen dabei unterstützt, KI-Agenten unternehmensweit zu managen, zu implementieren und zu optimieren. Diese Agenten verstehen ihre Rollen ganz genau und arbeiten systemübergreifend, um die Arbeit zu erledigen. Die Workday-Plattform vereint alle Agenten, um die Nutzung sicher zu steuern und die Arbeit zwischen nativen Workday-Agenten und Agenten von Drittanbietern perfekt zu orchestrieren.
Mit agentischer KI von Workday gewinnen Sie wertvolle Erkenntnisse, identifizieren Lücken, minimieren Risiken, decken Fehler in der Entgeltabrechnung auf und senden Richtlinien-Updates genau an die richtigen Personen. Dank der starken Compliance- und Transparenzfunktionen können Ihre Führungskräfte darauf vertrauen, dass jede Aktion sicher, nachvollziehbar, verantwortungsvoll und optimal auf die Geschäftsziele abgestimmt ist.
Zu den wichtigsten Funktionen zum Management von Agenten mit agentischer KI von Workday gehören:
Zentralisiertes Agenten-Management: Registrieren, überwachen und steuern Sie all Ihre KI-Agenten bequem von einem zentralen Ort aus.
Agentenübergreifende Orchestrierung: Vernetzen Sie Agenten von Workday und Drittanbietern, um Daten zu teilen und auf gemeinsame Geschäftsziele hinzuarbeiten.
Rollenbasierter Support für Agenten: Setzen Sie Agenten ein, deren klare Verantwortlichkeiten und Berechtigungen exakt auf spezifische Rollen zugeschnitten sind.
Schnelleres Onboarding: Implementieren Sie neue Agenten mit vordefinierten Kompetenzen und sicherem Datenzugriff schnell und zuverlässig.
Echtzeit-Transparenz: Verfolgen Sie die Aktivitäten und die Performance der Agenten im gesamten Unternehmen, um eine optimale Abstimmung und den ROI sicherzustellen.
Automatisierte Compliance und Durchsetzung von Richtlinien: Reduzieren Sie Risiken mit integrierten Zugriffskontrollen und Audit-Trails.
Integrierte Sicherheit: Gewährleisten Sie Datenschutz und Sicherheit durch professionelle Identitäts- und Zugriffsmanagement-Lösungen auf Enterprise-Niveau.
Skalierbare Infrastruktur: Weiten Sie die Nutzung von KI-Agenten aus, ohne Abstriche bei Übersicht, Geschwindigkeit, Präzision oder Konsistenz zu machen.
Wesentliche Erfolgsfaktoren für KI-Agenten
KI-Agenten unterstützen eine moderne Belegschaft mit enormer Geschwindigkeit und Präzision, anstatt menschliche Arbeit zu ersetzen. Sie übernehmen repetitive, zeitraubende Aufgaben, die Ressourcen binden, und geben den Menschen so den Freiraum für Innovation und strategische Entscheidungen. Je stärker Unternehmen auf diese Agenten setzen, desto besser können Sie Engpässe auflösen und Ihrem Unternehmen zum Erfolg verhelfen – einfach, indem Sie Ihren Mitarbeitenden die Möglichkeit geben, ihre beste Arbeit zu leisten.
Fit für die Zukunft mit Workday AI