Warum bearbeiten wir noch immer Supportanfragen, die ein KI-Agent längst übernehmen könnte? Der Grund: Der Einstieg wirkt oft zu komplex, zu technisch, zu aufwändig. Dabei steckt gerade in diesen Routinefällen riesiges Automatisierungspotenzial. Und der Weg dorthin ist leichter, als du denkst. In diesem Guide zeige ich dir in sechs Schritten, wie du deinen eigenen KI-Agenten baust. Ganz ohne Entwicklerteam, Vorkenntnisse oder grosses Budget. Bereit? Los geht’s!
Eine wichtige Frage zuerst: Was genau verbirgt sich hinter dem Begriff „KI-Agent“? Denn zu verstehen, wie so ein Agent funktioniert, ist die Basis, um ihn effektiv einzusetzen. Deshalb klären wir zunächst, was einen KI-Agenten ausmacht und worin er sich vom klassischen Chatbot unterscheidet.
Was ist ein KI-Agent – und was macht ihn anders als ein Chatbot?
KI Agenten sind keine Magier. Im Kern basieren sie auf denselben Sprachmodellen, den sogenannten Large Language Models (LLM), die du aus Tools wie ChatGPT kennst. Ihre Stärke liegt darin, dass sie Zugang zu spezifischem Wissen erhalten und mit Tools verbunden sind, über die sie Aktionen ausführen können. Sie reagieren kontextbezogen und verstehen Zusammenhänge. Damit sie sicher und gezielt mit Tools interagieren, kommt das Model Context Protocol (MCP) ins Spiel.
Dieses beschreibt…
- welche Tools verfügbar sind,
- welche Ressourcen genutzt werden,
- welche Daten-Schemas gelten
- und welche Prompts nötig sind, um Aktionen korrekt auszuführen.
Der MCP Server ist die Brücke zwischen Agent und Tools: Er liefert alle Infos, die das LLM braucht, um nicht nur zu antworten, sondern auch zu handeln – flexibel, sicher und kontextgerecht.
KI-Agent Aufbau (Quelle: eigene Darstellung)
Ein KI-Agent ist ein erweitertes Sprachmodell, das nicht nur antwortet, sondern auch handelt, dank Zugriff auf Tools, Kontextwissen und dem MCP Server als Schnittstelle.
Was jetzt noch fehlt? Die konkrete Aufgabe, mit der dein Agent starten soll. Hier setzen wir mit Schritt 1 an.
Schritt 1: Den passenden Anwendungsfall finden
Starte klein und überlege, wo du wirklich Unterstützung braucht. Typische Einstiegsszenarien sind zum Beispiel Zugriffsanfragen oder Fragen zu Rechnungen.
Tipp: Daten lügen nicht: Check deine häufigsten Support-Tickets. Welche sind einfach, repetitiv und klar regelbasiert? Bingo! Dein erster Anwendungsfall.
Schritt 2: Wissen bereitstellen
Ein KI-Agent kann nur so gut antworten, wie er informiert ist. Deshalb braucht er Zugriff auf das relevante Unternehmenswissen: Verknüpfe deine Tools, Wissensdatenbanken, FAQs, interne Anleitungen oder Richtlinien. Viele Plattformen ermöglichen das Hochladen von PDFs oder das Einbinden von Informationen von Wikis wie Confluence. So entsteht die Grundlage für verlässliche Antworten.
Schritt 3: Plattform auswählen
Kein Entwickler? Kein Problem. Dank moderner Low-Code- / No-Code-Plattformen kannst du ein KI Agenten ohne Programmierkenntnisse bauen. Plattformen wie n8n, Make.com oder Zapier bieten intuitive Oberflächen. Du kannst deinen Agenten ganz einfach konfigurieren und mit deinen Systemen verbinden. Wie genau das geht? Schau dir einfach das Video an!
Schritt 4: Nahtlos integrieren, genau dort wo der Support gebraucht wird
Der KI-Agent soll dort arbeiten, wo deine Mitarbeitenden ihn brauchen: In MS Teams, im Support-Portal oder im Intranet. Die meisten Plattformen bieten flexible Integrationen dafür.
Tipp: Teste die Integration aus Anwendersicht: Bevor du breit ausrollst, simuliere den kompletten Support-Prozess mit dem integrierten Agenten aus Sicht eines echten Nutzers.
Schritt 5: Erfahrungen sammeln, laufend prüfen und verbessern
KI-Agenten lernen am besten in der Praxis. Deshalb: Teste früh, sammle Feedback und optimiere kontinuierlich. Achte besonders auf die Qualität der Antworten: Versteht der Agent die Anfragen? Stimmen die Informationen? Neue Erkenntnisse, wie häufig gestellte Fragen oder bessere Formulierungen, sollten regelmässig ins Wissen eingepflegt werden.
Schritt 6: Mitarbeitende befähigen und Akzeptanz schaffen
Technologie allein genügt nicht. Der KI-Agent muss verstanden und angenommen werden. Zeig deinem Team, wie er funktioniert, was er leistet und wo seine Grenzen liegen. Demos, Schulungen und einfache Anleitungen bauen Unsicherheiten ab und machen ihn zum hilfreichen Tool im Alltag. Was die Akzeptanz stärkt, erfährst du hier.
Let’s face it: Loslegen ist simpel
Gartner (2025) prognostiziert, dass bis 2029 KI-Agents rund 80 % der Serviceanfragen ganz ohne menschliches Zutun lösen. Klingt nach Zukunft? Ist längst Realität. Du hast gesehen, wie einfach der erste Schritt sein kann – keine Magie, kein Overengineering, sondern praxisnah und umsetzbar. Wer heute startet, sichert sich Vorsprung: Weniger Tickets, mehr Fokus aufs Wesentliche. Also: Warum warten?
