10 Praxisbeispiele für KI-Agenten, die Sie kennen sollten

Es ist Montagmorgen. Du öffnest deinen Laptop und – Überraschung – dein Posteingang ist ein einziges Chaos. Kundenanfragen, Projekt-Updates und allerlei andere Bitten warten auf deine Aufmerksamkeit.

Doch bevor Sie sich hineinstürzen, hat ein KI-Agent bereits die Vorarbeit erledigt. Dringende Nachrichten sind markiert, die Hälfte der Antworten ist vorbereitet und einige Probleme sind schon gelöst. Danke, agentische KI!

So futuristisch das klingt, es passiert bereits – und gehört zu den wichtigsten KI-Trends für 2025. Tatsächlich berichten 79 % der Mitarbeitenden, dass KI-Agenten sich positiv auf die Unternehmensleistung auswirken.

Aber was sind KI-Agenten überhaupt? KI-Agenten sind Systeme, die eigenständig Entscheidungen treffen und Aufgaben erledigen können.

Dank maschinellem Lernen und natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) können KI-Agenten Situationen verstehen, daraus lernen und sich anpassen. Selbst wenn sich etwas ändert, reagieren sie flexibel.

Da diese KI-Tools immer häufiger eingesetzt werden, ist es einfacher denn je, ein passendes Beispiel für einen KI-Agenten zu finden. Wenn Sie auf der Suche nach einem (oder zehn) sind, sind Sie nicht allein.

1. Lead-Generierungs-Bot der Waiver Group

Neue Kundinnen und Kunden zu finden, sollte nicht kompliziert sein. Deshalb hat einer unserer Partner, die Waiver Consulting Group, einen eigenen digitalen Assistenten eingeführt: Waiverlyn, ihren KI-Lead-Generierungs-Bot.

Waiverlyn übernimmt das Erfassen, Qualifizieren und sogar das Buchen von Beratungsterminen.

Waiverlyn begrüßt jeden Website-Besucher, beantwortet Fragen, sammelt Kontaktdaten und bucht automatisch Beratungsgespräche. Außerdem erstellt sie Kalendereinladungen, verschickt personalisierte Erinnerungen, aktualisiert Lead-Tracker in Google Sheets und informiert das Vertriebsteam sofort.

Die Ergebnisse? Waiverlyn hat dem Team geholfen:

• Beratungstermine um 25 % zu steigern
• Die Besucherinteraktion um das 9-Fache zu erhöhen
• Den Traffic über Webformulare konstant zu halten (der Bot ergänzt, ersetzt aber nicht)
• Leads besser zu qualifizieren, sodass Vertriebsmitarbeitende weniger Zeit mit aussichtslosen Kontakten verbringen

Schon nach nur drei Wochen hatte sich der Bot durch gebuchte Beratungsgespräche bezahlt gemacht. Und die Kundschaft? Sie ist begeistert.

2. Kundenservice-Bot von Ruby Labs

Mit über 4 Millionen Support-Chats pro Monat brauchte Ruby Labs eine skalierbare Lösung. In Zusammenarbeit mit Botpress übernehmen ihre KI-Agenten genau das.

Wenn Nutzer Hilfe brauchen, müssen sie nicht warten oder werden weitergeleitet. Sie öffnen das Hilfe-Widget, wählen ihr Anliegen (Konto kündigen, Fragen zur Abrechnung, technische Probleme oder allgemeine Fragen) – und der Chatbot kümmert sich um alles Weitere.

So werden 98 % der Chats gelöst, ohne dass ein Mensch eingreifen muss.

Noch besser: Der Bot beantwortet nicht nur häufige Fragen. Er erkennt auch riskantes Verhalten und bietet gezielt Rabatte an, bevor Nutzer kündigen – das spart zusätzlich 30.000 Dollar im Monat.

3. Competitive Intelligence Bot von Botpress

Bei Botpress bedeutete Wettbewerbsbeobachtung früher stundenlange Recherche. Heute übernimmt das ein KI-Agent.

Der Competitive Intelligence Bot agiert wie ein autonomes Teammitglied, das ständig Wettbewerber-Websites scannt, Änderungen erkennt und Erkenntnisse liefert, die sonst übersehen würden. Anders als ein statischer Scraper oder Keyword-Alert lädt dieser KI-Agent vollständige HTML-Seiten, interpretiert Struktur und Inhalt und passt sich mit der Zeit an.

Weitere nützliche Funktionen sind:

• Erkennt Änderungen bei Preisen, Funktionen, SEO, Partnerschaften und Integrationen
• Spürt versteckte Updates wie Backend-Skripte oder Infrastruktur-Tools auf
• Fasst Veränderungen in Content-Strategie oder Messaging zusammen
• Sendet einen wöchentlichen Bericht mit wichtigen Updates an das Marketing
• Erstellt eine langfristige, durchsuchbare Wissensdatenbank zur Trendbeobachtung

Ob das Team schnelle Unterstützung für Deals braucht oder strategische Entwicklungen verfolgen will – der Bot verschafft einen Wettbewerbsvorteil, den nur ein KI-Agent bieten kann.

4. Content Discovery Agent von Pinterest

Beim Thema Content-Entdeckung denkt man meist ans Scrollen durch Fotos, Rezepte oder DIY-Projekte. Doch hinter jedem perfekt getimten Bild steckt eine KI, die genau herausfindet, was Sie als Nächstes sehen möchten.

Bei Pinterest sorgt ein KI-gestützter Content Discovery Agent genau dafür: Er lernt, was Nutzer mögen, und stellt bessere Empfehlungen zusammen.

Das kann dieser Agent:

• Analysiert visuelle und textliche Daten aus Pins und Boards
• Passt sich in Echtzeit an Nutzerinteraktionen an
• Steuert personalisierte Startseiten, Suchergebnisse und Benachrichtigungen
• Unterstützt Creator, indem Inhalte passenden Zielgruppen zugeordnet werden

Und es funktioniert: 2024 erreichte Pinterest 553 Millionen monatlich aktive Nutzer – ein Plus von 11 % gegenüber dem Vorjahr.

Gute Empfehlungen sorgen also tatsächlich dafür, dass Nutzer immer wieder zurückkommen.

5. Trendprognose-Agent von Zara

Fast Fashion ist schnell – aber nicht so schnell wie Zaras KI-Agent.

Um mit den sich ständig ändernden Kundenwünschen Schritt zu halten, setzt Zara auf einen KI-gestützten Trendprognose-Agenten, der neue Modetrends erkennt, bevor sie den Mainstream erreichen.

Statt sich nur auf saisonale Berichte oder manuelle Recherche zu verlassen, scannt dieser KI-Agent soziale Plattformen und Online-Shopping-Daten, um aufkommende Trends in Echtzeit zu erkennen.

Die Ergebnisse sprechen für sich: Zwischen 2023 und 2024 verzeichnete Zara einen Anstieg der Verkäufe um 7 %.

Indem diese Erkenntnisse direkt an die Design- und Merchandising-Teams weitergegeben werden, hilft die KI Zara, den Wünschen der Kundschaft immer einen Schritt voraus zu sein.

6. Reiseempfehlungs-Agent von American Express

Bei American Express unterstützen 5.000 Reiseberater Kunden in 19 Märkten – individuelle Reisepläne zu erstellen ist eine große Herausforderung. Deshalb wurde in einen Travel Counselor Assist KI-Agent investiert.

Dieser KI-gestützte Assistent arbeitet Hand in Hand mit menschlichen Reiseberaterinnen und -beratern, um hochgradig personalisierte Reisevorschläge zu erstellen.

Neben der Zusammenstellung von Echtzeit-Webdaten und der Berücksichtigung individueller Kundenwünsche kann er außerdem:

• Sammelt sofort aktuelle, ortsspezifische Reiseinfos
• Stimmt Vorschläge anhand früherer Buchungen und Ausgaben auf die Interessen der Karteninhaber ab
• Steigert die Produktivität der Berater, indem Recherchen in Sekunden erledigt werden

Und es funktioniert: Über 85 % der Amex-Reiseberater sagen, die KI spart Zeit und verbessert die Qualität ihrer Empfehlungen.

7. HR-Support-Bot von Botpress

Auch im HR-Bereich von Botpress gibt es einen magischen Assistenten: Harry Botter, der HR-KI-Agent für alle Fragen rund um Personal und Richtlinien.

Direkt in Slack integriert, liefert Harry Botter Mitarbeitenden schnelle Antworten auf alltägliche HR- und Sicherheitsfragen. Kein Wunder, dass IBM betont, dass HR-KI-Agenten das Mitarbeitererlebnis deutlich verbessern können.

Dabei kann Harry helfen:

• Abfrage von Urlaubsansprüchen und Abwesenheitsregelungen
• Auffinden von Mitarbeiterhandbuch, Verhaltenskodex und Sicherheitsrichtlinien
• Bereitstellung von Informationen zu Leistungen wie Angehörigen, Versicherungen und Ausgaben
• Begleitung neuer Mitarbeitender beim Onboarding
• Diskrete Meldung von Problemen

Da Harry Botter mit internen Dokumenten verbunden ist, liefert er sofort aktuelle Antworten – ohne dass HR jedes Mal kontaktiert werden muss.

Das Besondere? Er ist zuverlässig und immer erreichbar. Deshalb ist Harry Botter einer der beliebtesten Bots bei Botpress.

8. Sales Enablement KI-Agent von JPMorgan

Kunden stellen schwierige Fragen? Die Berater bei JPMorgan standen unter Druck – also holten sie sich Coach AI ins Team.

Coach AI arbeitet wie ein unsichtbarer Assistent im Hintergrund. Es findet in Sekundenschnelle relevante Studien, erkennt, welche Fragen Kund:innen stellen könnten, und schlägt personalisierte Empfehlungen vor, die auf aktuellen Marktgeschehnissen basieren.

Und genau dann, wenn es darauf ankam, hat Coach AI überzeugt. Während der Marktturbulenzen im April 2025 half Coach AI Berater:innen, mit den richtigen Informationen direkt ins Gespräch zu gehen.

Mit Coach AI bleiben Berater:innen einen Schritt voraus und bieten ihren Kund:innen den persönlichen Service, der wirklich zählt.

9. UPS' Routenoptimierungs-Agent

Bei UPS dreht sich alles darum, Pakete effizient zuzustellen. Deshalb setzen sie einen KI-Agenten namens ORION (On-Road Integrated Optimization and Navigation) ein, der in Echtzeit die besten Lieferwege plant.

Anstatt auf feste Routen zu setzen, analysiert ORION aktuelle Daten und berechnet für jede Fahrerin und jeden Fahrer den schnellsten Weg. Und das System lernt ständig dazu – die KI wird jeden Tag besser und trifft immer klügere Entscheidungen.

Das hat UPS mit ORION erreicht:

• Jährlich 100 Millionen Meilen bei den Lieferwegen eingespart
• 300 Millionen Dollar jährliche Kosten reduziert
• Rund 100.000 Tonnen CO₂-Emissionen eingespart

Mit ORION im Hintergrund zeigt UPS, dass selbst Lieferwege ein Upgrade bekommen können.

10. Aidocs Bot für diagnostische Bildgebung

Gerade in der Notfallversorgung zählt jede Sekunde.

Mit mehr Patient:innen und weniger Zeit brauchte das Yale New Haven Hospital eine Lösung, die im Hintergrund läuft und Prozesse beschleunigt, ohne an Qualität einzubüßen.

Hier kam Aidoc ins Spiel – ein KI-gestützter Bildgebungsassistent, der kritische Fälle blitzschnell erkennt. Das von der FDA zugelassene KI-System arbeitet eigenständig und ist darauf ausgelegt, Lungenembolien in Echtzeit zu erkennen und zu priorisieren.

Als proaktives Teammitglied überwacht Aidoc kontinuierlich eingehende CT-Scans, sobald sie im System sind.

Hat das einen Unterschied gemacht? Das ist passiert:

• In nur einem Jahr wurden in einem Partnerkrankenhaus 14 schwere Lungenembolien erkannt, die sonst unentdeckt geblieben wären
• Schnellere Entscheidungen und bessere Versorgung für die Patient:innen, die es am dringendsten brauchten
• 40 % mehr fortschrittliche Therapien eingesetzt

Mit Aidoc, das leise im Hintergrund läuft, identifiziert das Team von Yale jetzt mehr lebensbedrohliche Zustände früher und effizienter als je zuvor.

Erstellen Sie noch heute einen KI-Agenten

Ob Einzelgründer:in oder Teil eines Unternehmens – KI-Agenten werden zum Geheimtipp für mehr Produktivität. Die Frage ist also nicht, ob Sie KI-Agenten einsetzen werden, sondern wie bald.

Botpress ist eine Plattform, die allen die Werkzeuge bietet, um KI-Agenten zu entwickeln und bereitzustellen. Du kannst Abläufe visuell gestalten, Datenquellen anbinden, mit echten Nutzereingaben testen und das Verhalten anpassen – alles an einem Ort.

Egal, ob Sie Kundenservice-Agenten oder interne Tools bauen – mit Botpress bringen Sie Ihre Agenten einfach von der Idee zur Umsetzung.

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FAQs

Woran erkenne ich, ob mein Unternehmen bereit für KI-Agenten ist?

Ihr Unternehmen ist bereit für KI-Agenten, wenn Sie spezifische, sich wiederholende Aufgaben haben, die viel Zeit kosten, digitale Systeme (wie CRM- oder ERP-Lösungen), an die Agenten angebunden werden können, und klare Ziele wie Kostensenkung oder Wachstum ohne proportionalen Personalaufbau.

Wie viele Daten benötige ich, bevor ich einen KI-Agenten in Betracht ziehe?

In der Regel benötigen Sie genügend historische Daten, um Muster zu erkennen oder Modelle zu trainieren – oft mindestens einige Tausend Beispiele für vergangene Interaktionen oder Dokumente. Einfachere regelbasierte oder wissensgestützte KI-Agenten können jedoch auch mit deutlich weniger Daten Mehrwert bieten, wenn sie auf strukturierte Wissensdatenbanken zugreifen.

Was sind die größten Herausforderungen für Unternehmen beim Einsatz von KI-Agenten?

Die größten Herausforderungen sind die Integration in bestehende Systeme, die Sicherstellung von Datenschutz und Compliance, das Management von Nutzervertrauen und Akzeptanz sowie die kontinuierliche Aktualisierung des Agenten bei neuen Geschäftsregeln oder Marktveränderungen.

Wie messe ich den Erfolg eines KI-Agenten, nachdem er im Einsatz ist?

Den Erfolg eines KI-Agenten messen Sie anhand quantifizierbarer Kennzahlen wie eingesparter Zeit pro Aufgabe, Genauigkeitsraten, Nutzerzufriedenheit, gesenkten Betriebskosten und der Geschwindigkeit, mit der der Agent Aufgaben im Vergleich zu Mitarbeitenden erledigt.

Welche Fähigkeiten braucht mein Team, um KI-Agenten einzusetzen und zu betreuen?

Ihr Team sollte Kompetenzen in Datenanalyse und Prozessgestaltung haben, um die Aufgaben des KI-Agenten zu definieren. Dank moderner Drag-and-Drop-Plattformen sind Programmierkenntnisse nicht immer nötig; für komplexere Integrationen oder eigene Logik sind jedoch Kenntnisse in APIs und Prompt Engineering hilfreich.