CEO Perspectives - Blog 4: AI Trust Stack: Von Assistenten zu Agenten

In den letzten zwei Jahren haben die meisten Organisationen mit KI-Assistenten experimentiert.

Diese Systeme fassen Dokumente zusammen, erstellen Entwürfe, beantworten Fragen und analysieren Informationen auf Abruf. Sie reagieren auf Eingaben (Prompts) und liefern nützliche Ergebnisse für die Personen, die mit ihnen arbeiten.

Für viele Fachkräfte sind Assistenten bereits wirklich wertvoll geworden, ein echter Wandel darin, wie einzelne Aufgaben erledigt werden.

Doch eine neue Phase der KI beginnt sich abzuzeichnen. Die Diskussion in der Technologiebranche verschiebt sich von Assistenten hin zu Agenten. Und dieser Wandel könnte erheblich verändern, wie Arbeit in professionellen Dienstleistungen ausgeführt wird.

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Was ist der Unterschied?

Auf einer grundlegenden Ebene ist der Unterschied einfach:

Assistenten reagieren. Agenten handeln.

Ein KI-Assistent unterstützt bei der Erledigung einzelner Aufgaben etwa beim:

• Zusammenfassen eines Dokuments  

• Verfassen eines Memos  

• Analysieren eines Datensatzes  

• Vorschlagen von Formulierungen für einen Bericht  

In jedem Fall liefert der Assistent ein Ergebnis auf Basis eines Prompts und der Mensch entscheidet, was damit geschieht.

Ein KI-Agent funktioniert anders.

Statt auf einzelne Anweisungen zu warten, sind Agenten darauf ausgelegt, Abfolgen von Aktionen innerhalb eines Prozesses auszuführen.

Ein Agent, der ein Projektteam unterstützt, könnte:

• relevante Dokumente aus früheren Mandaten abrufen  

• aktuelle Finanzdaten analysieren  

• potenzielle Auffälligkeiten identifizieren  

• unterstützende Dokumentation erstellen  

• Ergebnisse zur fachlichen Prüfung weiterleiten  

und das alles als Teil eines zusammenhängenden Workflows.

Anstatt nur bei einer einzelnen Aufgabe zu helfen, trägt der Agent dazu bei, Arbeit durch einen gesamten Prozess – einen Workflow – voranzubringen. Das ist ein wesentlicher Unterschied.

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Warum Agenten für professionelle Arbeit wichtig sind

Viele professionelle Dienstleistungen basieren auf strukturierten Prozessen, sei es eine Prüfung, eine Steuererklärung oder eine Compliance-Überprüfung.

Diese Arbeit folgt einer klar definierten Abfolge und endet mit einer fachlichen Beurteilung und Freigabe.

Assistenten können einzelne Schritte in diesen Prozessen verbessern. Agenten haben das Potenzial, den gesamten Workflow zu unterstützen.

Sie können:

• Informationen sammeln  

• Analysen durchführen  

• Dokumentation erstellen  

• Aufgaben zur Prüfung weiterleiten  

und dabei Teams helfen, Arbeit voranzubringen, während der Mensch die Kontrolle über zentrale Entscheidungen behält.  

In diesem Sinne verhalten sich Agenten weniger wie Werkzeuge und mehr wie aktive Teilnehmer im Workflow selbst.

Das verändert grundlegend, wie wir über die Rolle von KI in der professionellen Praxis denken sollten.

Agenten brauchen Struktur

Es gibt jedoch eine wichtige Einschränkung. Agenten können nur dann effektiv arbeiten, wenn sie die Umgebung, in der sie eingesetzt werden, wirklich verstehen.

Professionelle Workflows enthalten viel Struktur:

• fachliche Methoden  

• unternehmensspezifische Vorgehensweisen  

• regulatorische Anforderungen  

• Review- und Freigabeprozesse  

• Dokumentationsstandards  

Damit Agenten in solchen Umgebungen funktionieren, müssen sie in Systeme eingebettet sein, die:

• den Workflow selbst bereitstellen  

• den Kontext für fachliche Entscheidungen liefern  

• Governance und Nachvollziehbarkeit sicherstellen  

Ohne diese Struktur kann ein Agent zwar Ergebnisse erzeugen, aber nicht zuverlässig am Prozess selbst teilnehmen.

Deshalb ist der Aufstieg von Agenten eng mit dem Konzept des AI Trust Stack verbunden.

Wenn diese Ebenen vorhanden sind, können Agenten so arbeiten, dass sie vertrauenswürdige professionelle Ergebnisse unterstützen.

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Von Automatisierung zu Zusammenarbeit

Eine hilfreiche Perspektive ist folgende: Agenten stehen für einen Wandel von Automatisierung hin zu Zusammenarbeit.

Traditionelle Automatisierung versucht, Menschen vollständig aus Prozessen zu entfernen.

Professionelle Arbeit erlaubt das selten und sollte es auch nicht.

Urteilsvermögen, Kontrolle und Verantwortung sind zentrale Gründe dafür, dass professionelle Ergebnisse überhaupt vertrauenswürdig sind.

Agenten bieten etwas anderes: Sie ermöglichen es, dass KI mit Fachkräften innerhalb strukturierter Workflows zusammenarbeitet.

Die KI übernimmt:

• Analysen  

• Beweiserhebung  

• Dokumentation  

Während der Mensch:

• bewertet  

• überprüft  

• finale Entscheidungen trifft  

So entsteht eine Arbeitsumgebung, in der menschliche Expertise und maschinelle Fähigkeiten nebeneinander wirken und jeweils das tun, was sie am besten können.

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Auswirkungen auf professionelle Software

Mit zunehmender Leistungsfähigkeit von Agenten werden die Plattformen, auf denen professionelle Arbeit stattfindet, immer wichtiger.

Agenten brauchen eine Betriebsumgebung, in der sie:

• auf relevante Daten zugreifen können  

• die Struktur des Workflows verstehen  

• mit anderen Systemen interagieren können  

• ihre Aktionen und Ergebnisse dokumentieren  

Mit anderen Worten: Agenten müssen dort arbeiten, wo professionelle Arbeit bereits stattfindet.

Deshalb wird sich die nächste Generation professioneller Software – so die These – von aufgabenbasierten Tools zu KI-gestützten Workflow-Plattformen entwickeln.

Diese Plattformen sind nicht nur Arbeitsumgebungen. Sie werden zu Systemen, die vertrauenswürdige KI überhaupt erst ermöglichen.

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Die nächste Ebene des AI Trust Stack

Der Übergang von Assistenten zu Agenten ist ein wichtiger Schritt in der Entwicklung von KI.

Er wirft aber auch eine neue Frage auf: Wo führen Agenten ihre Arbeit tatsächlich aus?

Damit Agenten Aufgaben über ein gesamtes Mandat hinweg voranbringen können, müssen sie innerhalb der Workflows arbeiten, die professionelle Prozesse strukturieren.

Genau hier setzt die nächste Ebene des AI Trust Stack an.

Im nächsten Artikel geht es darum, warum Workflow-Plattformen zur Betriebsumgebung für KI in professionellen Dienstleistungen werden und warum deren Struktur eine entscheidende Rolle dabei spielt, wie sich KI-Systeme weiterentwickeln.

Denn je leistungsfähiger die Intelligenz und je fähiger die Agenten werden, desto stärker bestimmen die Systeme, in denen gearbeitet wird, wie diese Intelligenz tatsächlich eingesetzt wird.

Und genau deshalb ist die Frage nach der Plattform derzeit eine der wichtigsten im gesamten Sektor.