Reliable AI Agents im Einsatz

Der Schritt vom Assistenten zum Agenten ist der Punkt, an dem AI aufhört, eine IT-Frage zu sein. Sobald ein System Aufgaben nicht nur vorbereitet, sondern ausführt — eine Bestellung anlegt, eine Meldung erzeugt, eine Anfrage beantwortet — verändern sich Verantwortlichkeiten, Freigabewege und Rollenbilder. Wer Agenten nur technisch einführt, bekommt Widerstand. Wer sie als Organisationsthema führt, bekommt Wirkung.

Autonomie in Stufen

Wir arbeiten mit vier Stufen, weil sie die Freigabelogik steuerbar machen. Jede Stufe ist an das Risikoprofil des Anwendungsfalls gebunden, nicht an die technische Machbarkeit.

• Assistieren — der Agent bereitet vor, der Mensch entscheidet und führt aus.
• Ausführen nach Freigabe — der Agent schlägt eine konkrete Handlung vor, ein Mensch gibt sie frei.
• Selbstständig ausführen — der Agent handelt innerhalb definierter Grenzen, mit Protokoll und Stichprobenprüfung.
• Orchestrieren — ein Agent koordiniert mehrere Agenten und eskaliert an den Menschen, wenn er an seine Grenzen stösst.

Was einen Agenten produktionsreif macht

• Ein eng umrissener Auftrag. Agenten mit unklarem Zuschnitt sind weder prüfbar noch verbesserbar.
• Definierte Werkzeuge und Datenräume. Der Agent erbt die Rechte einer Rolle, nicht die eines Administrators.
• Eine Eskalationsregel. Jeder Agent braucht eine Antwort auf die Frage, was er tut, wenn er unsicher ist.
• Evaluation vor und nach dem Rollout. Testsets, Regressionsprüfung, Stichproben im Betrieb.
• Kosten- und Nutzungstransparenz. Verbrauch pro Anwendungsfall, sichtbar für den Business Owner.
• Ein benannter Verantwortlicher. Nicht das Team, nicht die IT — eine Person.

Die Organisation dahinter

Sobald Agenten im Tagesbetrieb mitarbeiten, wird die Zusammensetzung der Teams zur Führungsfrage. Wir arbeiten dafür mit der Human-Agent Ratio als Steuerungsgrösse: dem Verhältnis von Mitarbeitenden zu produktiv eingesetzten Agenten in einer Einheit. In einem konzernweiten Programm, das wir begleiten, liegt das Zielbild bei 1:6 bis Ende 2027 — mit Beginn in HR, Finance und Procurement. Die Kennzahl ist kein Selbstzweck. Sie zwingt zu der Frage, welche Arbeit tatsächlich neu verteilt wird, und macht Fortschritt zwischen Einheiten vergleichbar.

Zwei Rollenbilder haben sich dabei als notwendig erwiesen:

• Forward Deploying AI Engineer — arbeitet im Fachbereich statt in der zentralen IT, versteht den Prozess, baut und betreut die Anwendung dort, wo sie genutzt wird.
• AI Business Partner — die fachliche Gegenstelle in Division oder Konzernfunktion, verantwortlich für Portfolio, Priorisierung und Akzeptanz vor Ort.

Dazu kommen die Themen, die in Konzernen über Erfolg entscheiden: Führung in hybriden Teams, angepasste Zielvereinbarungen, die frühe und ehrliche Einbindung der Arbeitnehmervertretung sowie eine Kommunikation, die den Menschen sagt, was sich für ihre Arbeit ändert — bevor es sich ändert.