Vom Problem zum KI-Agenten: unsere Methode

Unsere Methode

Erst das Problem, dann die Lösung

Viele KI-Projekte beginnen mit der Frage „Wo können wir einen Agenten einsetzen?“. Wir beginnen mit einer anderen: Welches Problem kostet Sie heute Zeit, Geld oder Nerven und was ist der einfachste Weg, es zu lösen?

Manchmal ist die Antwort ein KI-Agent. Oft ist es eine Prozessänderung, ein Bericht oder eine klassische Automatisierung. Unsere Methode sorgt dafür, dass Sie das wissen, bevor Sie investieren.

Gespräch vereinbaren

Handgezeichnete Ablaufskizze auf einem Problem-Brief

Fünf Schritte

In dieser Reihenfolge, bevor etwas gebaut wird

1. Problem beschreiben

Welcher Prozessschritt, wie oft, wie viel Zeitaufwand, welche Fehlerkosten, wer ist betroffen? Nicht: „Wir wollen einen Agenten.“

2. Art der Aufgabe bestimmen

Regelbasiert und eindeutig – oder sprachlich und urteilsbehaftet? Das ist die entscheidende Weiche.

3. Lösungsweg wählen

Prozessänderung, Reporting, klassische Automatisierung, Copilot als Assistent oder Agent.

4. Machbarkeit prüfen

Datenverfügbarkeit, Systemzugriffe, Berechtigungen, Kritikalität und Nachvollziehbarkeit.

5. Nutzen bewerten

Aufwand gegen Nutzen – und die Kernfrage: Was kostet es, wenn das Ergebnis falsch ist?

Schritt 1 und 2 entscheiden über das Ergebnis. Wer sie überspringt, landet bei einem Agenten für ein Problem, das ein Filter gelöst hätte – oder bei einem Makro für ein Problem, das nur Sprachverständnis löst.

Die entscheidende Weiche

Regelbasiert oder urteilsbehaftet?

Regelbasiert

Gleicher Input, gleicher Output, jedes Mal. Die Regeln lassen sich aufschreiben.

Berechnungen und Regelanwendung
Schwellwertüberwachung und Alarme
Wiederkehrende Berichte
Datenübergabe zwischen Systemen

Lösung: Automatisierung, Power Automate, Excel, BI

Urteilsbehaftet

Sprache, Kontext, unstrukturierte Quellen – es gibt nicht die eine richtige Antwort.

Fragen zu Richtlinien und Regeln beantworten
Abweichungen zusammenfassen und kommentieren
Empfehlungen aus gemischten Quellen entwerfen
Dokumentation durchsuchen, die niemand pflegt

Lösung: Copilot, Copilot-Studio-Agenten

Die meisten realen Fälle sind gemischt. Die Kunst ist das Trennen: Der regelbasierte Teil wird automatisiert, der urteilsbehaftete bekommt einen Agenten – und beide werden verbunden.

Die Lösungsleiter

Auf der ersten Stufe stoppen, die das Problem löst

Wir arbeiten von unten nach oben. Die Reihenfolge ist bewusst gewählt: Ein Agent ist die teuerste Option in Bau und Betrieb, nicht die erste Wahl.

Die ehrliche Antwort lautet oft „Reporting“ oder „Prozessänderung“. Das auszusprechen schafft Glaubwürdigkeit – und spart Budget.

Prozessänderung – die Aufgabe muss gar nicht erledigt werden
Reporting / BI – die Antwort existiert bereits, sie ist nur nicht sichtbar
Klassische Automatisierung – Power Automate, Excel, skriptbasierte Regeln
Copilot als Assistent – ein Mensch prüft jedes Ergebnis
Agent – autonom, mehrstufig, handelt in Systemen

Von oben nach unten: am günstigsten und mit der wenigsten Pflege bis am mächtigsten und mit der meisten Pflege.

Grenzen

Vier Fälle, in denen ein Agent die falsche Antwort ist

Harte Rechenlogik

Alles, was jedes Mal exakt stimmen muss. Sprachmodelle sind keine Taschenrechner.

Revisionssicherheit

Wenn Prüfer oder Kunden rekonstruieren müssen, wie eine Zahl zustande kam, ist eine generierte Antwort ein Risiko.

Große Datenmengen

Millionen Zeilen gehören in eine Datenbank oder ein BI-Modell. Ein Agent, der sie liest, ist langsam, teuer und unzuverlässig.

Echtzeit

Entscheidungen im Sekundenbruchteil innerhalb operativer Prozesse sind nicht das Terrain eines Agenten.

Nichts davon schließt Copilot als Assistenten für die arbeitende Person aus. Ausgeschlossen ist nur, die Entscheidung abzugeben.

Nutzen und Fehlerkosten

Was kostet es, wenn das Ergebnis falsch ist?

Neben Nutzen und Aufwand stellen wir eine dritte Frage: Wie teuer ist es, einen Fehler zu bemerken und zu korrigieren?

Falsch und offensichtlich: vertretbares Risiko
Falsch und plausibel wirkend: gefährlich
Falsch und hinter einer Buchung oder einem Preis: Stopp

Ein Fall mit moderatem Nutzen und nahezu null Fehlerkosten ist der bessere erste Agent als ein spektakulärer, der an Preise oder Buchungen rührt.

	Geringer Aufwand	Hoher Aufwand
Hoher Nutzen	Sofort machen baut Vertrauen auf	Richtig planen als Projekt, nicht nebenbei
Geringer Nutzen	Nice to have als Lernobjekt in Ordnung	Sein lassen klar absagen, mit Begründung

So setzen wir die Methode ein

Im Workshop lernen, in der Begleitung anwenden

Sie haben einen Fall, bei dem Sie unsicher sind?

Bringen Sie ihn mit – gerade die unbequemen Fälle sind am wertvollsten. Ein sauberes Nein ist oft nützlicher als ein weiteres Ja.