Schritt 1 – Mission, Rollen und Erfolgskriterien definieren
Früh haben wir gelernt, dass agentische KI am besten funktionierte, wenn sie einer klar umrissenen Mission mit eindeutigen Kennzahlen diente.
- Mission klären: Ging es darum, die Reaktionszeit auf Leads zu verkürzen, die Umwandlung von Test- zu zahlenden Kunden zu erhöhen, die Iteration von Werbekreativen zu verbessern oder die Abwanderung zu senken? Jede Mission erfordert unterschiedliche Agentenfähigkeiten und Risikotoleranzen.
- Neue Rollen abbilden: Eine agentic Workforce verändert die Arbeitsweise – Agenten übernehmen Routinen, Menschen treffen Urteile. Führen Sie Rollen wie Agent Product Owner (Geschäftsverantwortlicher für einen Agenten), Agent Ops (Steuerung/Konfiguration) und Human Reviewer (Qualität & Compliance) ein.
- Erfolgs- & Kontroll-KPIs festlegen: Geschäftliche KPIs (z. B. Conversion-Lift, Time-to-Close, CAC) und Kontroll-KPIs (z. B. Halluzinationsrate, Marken-Sicherheitsvorfälle, Fehlerkorrekturen) müssen definiert werden, bevor Code geschrieben wird.
Hinweis für regionale Teams: Wir empfehlen, regionsspezifische Ziele (z. B. Sprachabdeckung oder marktspezifische Conversion-Ziele) in die Erfolgskriterien einzubauen, da ein Einheitsmaß oft lokale Schwachstellen verdeckt.
Schritt 2 – Daten, Integrationen und Zugriffsrechte absichern
Agenten benötigen saubere, aktuelle Daten und vorhersehbaren Zugriff auf Systeme; ohne das wird Autonomie zu Störgeräuschen.
- Datenquellen inventarisieren und priorisieren: CRM, Produkt-Telemetrie, Einwilligungsdaten, Werbeplattformen und Content-Bibliotheken. Meist starteten wir mit den zwei oder drei Quellen, die die gewählte Mission am stärksten beeinflussten.
- Datenqualität und Herkunft verbessern: Einfache Maßnahmen – Dubletten entfernen, eindeutige Kennungen, Anreicherung – führten schnell zu Leistungssteigerungen. Wir protokollierten die Herkunft, sodass jede Agentenaktion auf Dateninputs zurückverfolgt werden konnte.
- Minimal notwendige Zugriffsrechte anwenden: Agenten erhielten nur die Berechtigungen, die sie benötigten (z. B. CRM lesen, Aufgaben schreiben, aber keine Massen-E-Mails schreiben) und Tokens wurden regelmäßig gewechselt.
Schritt 3 – Aktionen orchestrieren und Human-in-the-Loop-Piloten durchführen
Jetzt hören Agenten auf, bloße Gedankenspiele zu sein, und beginnen, echten Nutzen zu stiften – aber nur, weil wir eine Orchestrierungsschicht hinzufügen und Piloten durchführen.
- Orchestrierung als Ausführungsebene nutzen: Plattformen wie n8n (self-hosted) oder verwaltete Workflow-Engines bieten Konnektoren, Retry-Logik, Audit-Logs und Richtliniendurchsetzung. Orchestrierung stellt sicher, dass Aktionen nachvollziehbar sind und Rückabwicklungen möglich bleiben.
- Mit Mikro-Agenten und kurzen Piloten starten: Wir entwickelten Mikro-Agenten – für Lead-Anreicherung, kreative Mikrotests oder Nachfassaktionen – und führten 4–6-wöchige Piloten durch, bei denen die ersten 10–20 % der ausgehenden Aktionen von Menschen überprüft wurden.
- Überwachen und iterieren: Dashboards verfolgen sowohl Geschäftserfolg als auch Kontroll-KPIs. Bei Halluzinationen oder Marken-Sicherheitswarnungen pausierten wir und führten Nachanalysen durch.
Orchestrierung hilft auch bei der Lokalisierung: Workflows leiten Inhalte vor Veröffentlichung durch lokale Prüfknoten, und regionsspezifische Absender werden genutzt, um Zustellbarkeit und lokales Vertrauen sicherzustellen.
Schritt 4 – Skalieren, steuern und Kompetenzen aufbauen
Um aus einigen Piloten eine agentic Workforce zu machen, braucht es Governance, Playbooks und Kompetenzaufbau.
- Richtlinien als wiederverwendbare Komponenten kodifizieren: Einwilligungsprüfungen, Freigabeknoten, Ratenbegrenzungen und Lokalisierungsfilter wurden zu Standardbausteinen, die von mehreren Agenten genutzt werden.
- Governance-Gremium etablieren: Ein bereichsübergreifender Rat (Recht, Sicherheit, Marketing/Vertrieb, Betrieb und lokale Führung) prüfte risikoreiche Agenten und pflegte Eskalationsprotokolle.
- In Kompetenzen & Change Management investieren: Wir schulten Agent Product Owner, qualifizierten Prüfer in Prompt Engineering weiter und führten interne Dokumentationen und Runbooks ein. Menschen mussten lernen, Agenten zu beaufsichtigen, nicht zu mikromanagen.
Checkliste: Fünf praktische Maßnahmen für dieses Quartal
- Wählen Sie eine wirkungsstarke, risikoarme Mission und definieren Sie Geschäfts- und Kontroll-KPIs.
- Kartieren Sie erforderliche Datenquellen, prüfen Sie Residenz- und Einwilligungsanforderungen und beheben Sie die drei wichtigsten Datenqualitätsprobleme.
- Wählen Sie eine Orchestrierungsschicht (self-hosted, falls Datenkontrolle wichtig ist) und bauen Sie einen Mikro-Agenten-Piloten (4–6 Wochen).
- Verlangen Sie Human-in-the-Loop für die ersten Aktionen (erste 10–20 %) und messen Sie sowohl Geschäfts- als auch Sicherheitsmetriken.
- Bilden Sie ein leichtgewichtiges Governance-Forum mit regionaler Vertretung und geplanten Nachanalysen.
