4 Prioritäten bei der Implementierung von
KI-Agenten

Führungskraft, die in einem modernen Büroumfeld auf einem Tablet Dashboard-Daten prüft

Unternehmenslenkern war es wichtig, agentenbasierte KI möglichst schnell bereitzustellen. Laut dem ServiceNow KI-Reifeindex für Unternehmen implementieren fast sechs von zehn Organisationen (59 %) KI-Agenten. Ein Anstieg gegenüber 2025, als der Anteil lediglich bei einem Drittel lag.

Aus dem Index geht jedoch auch hervor, dass nur 5 % davon KI-Agenten verwenden, um ihre Arbeit neu zu organisieren. Die meisten setzen Agenten lediglich auf vorhandene Aufgaben auf.

Anstatt unkoordiniert zu experimentieren, sollten Unternehmen ein Framework nutzen, das es ihnen ermöglicht, mit agentenbasierter KI umfassende und greifbare Resultate zu erzielen. Die Strategie zur Implementierung von KI-Agenten sollte daher an den folgenden vier Prioritäten ausgerichtet sein.

1. Anwendungsfälle für KI-Agenten identifizieren

Eine Neuorganisation der Arbeit erfordert Geschwindigkeit und Skalierbarkeit. Agentenbasierte KI kann beides bieten. Laut Statista sind KI-Agenten weltweit am häufigsten im Kundensupport (von 78 % der Unternehmen genannt) im Einsatz, gefolgt von Prozessautomatisierung (71 %) und prädiktiver Analytics (57 %).¹

In welchem Bereich die KI-Agenten den höchsten Mehrwert generieren, ist unternehmensabhängig. Statt agentenbasierte Technologie für die Problemsuche einzusetzen, sollte von einem klar definierten Business Case ausgehend eine bedarfsorientierte Herangehensweise verfolgt werden. Die nachfolgenden Schritte unterstützen Sie bei der Bestimmung der besten Anwendungsfälle für Ihr Unternehmen:

Bedarf analysieren: Durch die Auswertung von Service-Tickets, Mitarbeiterfeedback und Kundeninteraktionen können Engpässe identifiziert werden, die von KI-Agenten abgestellt werden können.

Eignung bewerten: Fassen Sie Prozesse ins Auge, die ein Maß an kontextbezogener Abwägung erfordern, das lineare, regelbasierte Automatisierung nicht leisten kann.
KI-Agenten sind dann am effektivsten, wenn sie in großem Umfang unstrukturierte Datensätze interpretieren und komplexe Entscheidungen treffen.

Geschäftsauswirkungen priorisieren: Konzentrieren Sie sich auf Anwendungsfälle mit hohem Wertpotenzial, z. B. für Kostensenkung, fundierte Geschäftsentscheidungen und höhere Kundenzufriedenheit.

2. Klare Zuständigkeiten definieren

In vielen Fällen scheitert die Implementierung an einem mangelhaften Datenbestand. In Studien von ServiceNow geben sieben von zehn hochrangigen Führungskräften (71 %) an, dass unzureichende Datengenauigkeit und Zugriffsmöglichkeiten die KI-Einführung erschweren. 41 % der Mitarbeiter sehen Datensilos als größtes KI-Hindernis.

KI-Agenten benötigen Kontext, Governance und strategische Ausrichtung, um Geschäftsergebnisse zu erzielen. Wenn Sie die Zuständigkeiten für Daten und Systeme ausdrücklich zuweisen, kann agentenbasierte KI sicher und skalierbar zum Einsatz gebracht werden.

Durch die Ernennung von Personen, die ausdrücklich für die KI-Aufbereitung von Daten zuständig sind, stellen Sie sicher, dass KI-Agenten den Kontext vorfinden, den sie für die zuverlässige Ausführung von Aufgaben benötigen. Für die Datenverwaltung zuständige Personen definieren Datenverantwortlichkeit und setzen Governance-Standards durch, damit die Daten auf dem aktuellen Stand und damit KI-bereit bleiben.

Unternehmen benötigen außerdem Personen, die für die KI-Plattform verantwortlich sind und sich um deren Einsatzbereitschaft, Sicherheit und Leistungsfähigkeit kümmern. Diese Gruppe beaufsichtigt KI-Agenten und orchestriert sie so, dass sie mit mehrstufigen Workflows zurechtkommen und bestimmte Geschäftsziele erreichen.

Die Unternehmensleitung ist für die Geschäftstransformation verantwortlich, die mit KI-Agenten erreicht werden soll. Sie gibt die Vision für KI-Investitionsentscheidungen vor und legt fest, wie Mitarbeiter ihre freigesetzten Kapazitäten nutzen sollen.

Die Bereitstellung von KI-Agenten ist nicht nur ein technologischer, sondern auch ein kultureller Umbruch.

3. Tools für KI-Agenten konfigurieren

KI-Agenten benötigen Tools, mit denen sie Aufgaben innerhalb von Workflows
autonom ausführen können. Solche Tools sind das architektonische Fundament, auf dem KI-Agenten sicher tätig sind, auf Unternehmenskontext zugreifen und mit Mitarbeiter-Teams zusammenarbeiten.

Mehrere wichtige Tools auf der ServiceNow AI Platform ermöglichen vor der Implementierung von KI-Agenten verschiedene Konfigurationen:

Flow-Aktionen: Vordefinierte Aufgaben, die Routineprozesse in Workflows automatisieren. Beispiel: Zurücksetzen eines Passworts in einem Workflow in IT Service Management.

Retrieval-Augmented Generation: KI-Agenten nutzen dieses Verfahren, um Unternehmenswissen in Echtzeit zu extrahieren und anzuwenden. Beispiel: Vorschlagen eines Knowledge Base-Artikels zur Lösung eines bekannten IT-Problems.

Skripts: Codefragmente, anhand derer KI-Agenten komplexe Aufgaben ausführen. Beispiel: Integration in ein externes CRM-System (Customer-Relationship-Management).

KI-Kompetenzen: Generative Funktionen, mit denen KI-Agenten definierte, wiederholbare Aufgaben ausführen. Beispiel: Zusammenfassung eines IT-Incidents in klar verständlicher Sprache.

Subflows: Wiederverwendbare Abfolgen von Schritten, die zum Abschließen von Aufgaben führen. Beispiel: Überprüfung von Anwenderanmeldeinformationen.

Konfigurieren Sie in Abstimmung mit der IT-Abteilung und dem Verantwortlichen der KI-Plattform vor der Implementierung Tools, um die Grundlage für effektive autonome KI-Agenten zu schaffen. Agenten benötigen entsprechende Tools, um in Geschäftssystemen zu navigieren und mehrstufige Aufgaben auszuführen. Ist diese Voraussetzung erfüllt, können Unternehmen ihre Arbeit durchgehend neu gestalten

4. Organisatorische Veränderungen planen

Die Bereitstellung von KI-Agenten ist nicht nur ein technologischer, sondern auch ein kultureller Umbruch. Ohne effektives Change-Management können bei der Implementierung von KI-Agenten betriebstechnische Reibungen entstehen und Wertschöpfungspotenziale ungenutzt bleiben. Ein mitarbeiterorientierter Ansatz vor, während und nach der Bereitstellung kann für mehr Akzeptanz sorgen.

Zu Beginn sollten Sie Ihre Vision für agentenbasierte KI im Unternehmen klar formulieren und einen Plan zur Unterstützung Ihrer Mitarbeiter ausarbeiten. Analysieren Sie, wie sich die KI auf bestimmte Tätigkeiten auswirkt, und geben Sie dies entsprechend an die Teams weiter.

Während der Bereitstellung geht es vorrangig darum, das Team mit den erforderlichen Fähigkeiten auszustatten. Praktische Weiterbildungsmaßnahmen, die Einrichtung von Feedback-Kanälen und die Nachverfolgung von Aktivierungsmetriken können dazu beitragen, das Vertrauen der Mitarbeiter zu stärken. Die Teams sollen das Gefühl haben, dass sie bei der Umstellung auf die tägliche Zusammenarbeit mit KI-Agenten unterstützt werden.

Sobald KI-Agenten in mehreren Funktionen eingesetzt werden, empfiehlt es sich, in der Übergangsphase erste Implementierungserfolge herauszustellen, Benutzerfeedback einzubeziehen und mit Hilfe interner Befürworter Best Practices zu erarbeiten. Mit einem Musterfall für kontinuierliche Optimierung können Sie den anfänglichen Schwung nutzen, um dauerhafte Veränderungen zu bewirken.

Bereit für das agentenbasierte Unternehmen

Durch Beachtung dieser vier Prioritäten kann auch Ihr Unternehmen zu den 5 % gehören, die mit einer neuen Arbeitsweise umfassende und greifbare Ergebnisse im agentenbasierten Unternehmen erzielen. Anstatt mit KI zu experimentieren, sollten sich Mitarbeiter über den Weg voran bewusst sein. Mit entsprechender Betreuung, geeigneten Tools und den richtigen Change-Management-Protokollen können sie und KI-Agenten gemeinsam neue Horizonte eröffnen.

Erfahren Sie, wie Sie mit Hilfe von ServiceNow die Umstellung auf KI-Agenten meistern.

¹ Statista, Leading Functional Areas for AI Agent Deployment Worldwide 2025, 26. April 2026