Von Chatbot zu Kollege: Wie Sie Ihr Produkt um Agentic Workflows umgestalten

Die Art und Weise, wie Menschen KI nutzen, verändert sich. Die meisten Produktteams sind daran gewöhnt, KI auf eine Weise zu nutzen: eine Chat-Schnittstelle, ein Textfeld zum Eingeben und eine hilfreiche Antwort. Jemand stellt eine Frage, das KI-Modell antwortet, und der Mensch handelt danach. Dies geschieht immer wieder aufs Neue.

Dies ist kein echter Arbeitsablauf. Es ist nur eine elegantere Suchfunktion.

Die nächste Phase der KI-Produktgestaltung besteht nicht darin, den Chatbot intelligenter zu machen, sondern darin, es überflüssig zu machen, überhaupt Fragen zu stellen. Dies ist der Übergang von KI zu Agentic AI: Systemen, die nicht nur auf Anweisungen reagieren, sondern über viele Schritte hinweg mit minimalem menschlichem Eingriff planen, entscheiden und handeln.

Was ist ein Agentic-Arbeitsablauf?

Bevor wir uns mit den Prinzipien der Produktgestaltung befassen, lohnt es sich, genau zu sein. Denn „Agentic AI" ist derzeit einer der am meisten missbrauchten Begriffe in der Technologiebranche.

Hier ist die einfachste Definition: Ein Chatbot wartet auf Sie, aber ein Agent arbeitet für Sie.

Ein Chatbot beantwortet eine Frage. Ein Agent nimmt diese Antwort, sendet sie an das richtige System, löst eine Folgemaßnahme aus, überwacht das Ergebnis und informiert jemanden nur, wenn etwas Unerwartetes passiert.

Stellen Sie sich zum Beispiel ein Produkt für das Kunden-Onboarding vor. Eine Chatbot-Version hilft dem Customer-Success-Manager, eine E-Mail zu verfassen. Eine agentic-Version erkennt, dass ein neues Konto gerade registriert wurde, ruft die CRM-Daten des Kunden ab, generiert eine Onboarding-Checkliste, plant das Kickoff-Meeting und kennzeichnet den Manager nur dann, wenn sich der Kunde nicht innerhalb von 48 Stunden anmelden hat.

Dies ist immer noch KI, aber die Produktarchitektur ist völlig unterschiedlich.

Warum jetzt? Die Zahlen sind überzeugend

Dies ist keine Idee mehr.

Laut McKinseys Bericht „2025 State of Artificial Intelligence" experimentieren bereits 62 % der Organisationen mit der Verwendung von KI-Agenten. Hochleister haben eine dreimal höhere Wahrscheinlichkeit, ihre Arbeitsabläufe im Rahmen ihrer KI-Strategie geändert zu haben.

Dies ist immer noch KI, aber die Produktarchitektur ist völlig unterschiedlich.

Gartner prognostiziert, dass bis Ende 2026 40 % der Unternehmensanwendungen mit aufgabenorientierten KI-Agenten integriert sein werden. Dies ist ein Anstieg gegenüber mehr als 5 % im Jahr 2025.

Eine PwC-Umfrage unter 300 Führungskräften ergab, dass 79 % sagen, dass KI-Agenten bereits in ihren Unternehmen eingesetzt werden, und 66 % dieser Nutzer berichten von messbaren Produktivitätssteigerungen.

Doch Deloittes Forschung aus dem Jahr 2025 zeigt, dass nur 11 % der Organisationen aktiv agentic-Systeme in der Produktion einsetzen, 42 % noch ihre Roadmap entwickeln und 35 % überhaupt keine formale Strategie haben.

Diese Lücke ist die Gelegenheit.

Die 4 wesentlichen Fragen vor einer Neugestaltung

Wenn wir mit Produktteams an der Arbeitsablauf-Gestaltung arbeiten, beginnt das Gespräch fast immer mit den gleichen vier Fragen:

1. Wo wird Menschenzeit in Ihrem Produkt verschwendet?

Bilden Sie die Schritte ab, die Ihre Nutzer heute durchlaufen, und finden Sie diejenigen, die repetitiv, regelgesteuert oder davon abhängig sind, Informationen von woanders zu holen. Das sind Agenten-Kandidaten, nicht weil KI beeindruckend ist, sondern weil diese Schritte nicht von Menschen ausgeführt werden müssen.

2. Wie sieht „Urteilsfähigkeit" in Ihrem Bereich aus?

Agenten können Aufgaben ausführen. Sie haben immer noch Schwierigkeiten mit differenzierten Kontextentscheidungen, die selten vorkommen. Identifizieren Sie in Ihrem Produkt, wo menschliche Aufsicht echten Wert hinzufügt, im Gegensatz zu Fällen, in denen es nur Trägheit ist. Gestalten Sie den Agenten so, dass er das letztere übernimmt und das erstere eskaliert.

3. Was sind die Fehlerszenarien?

Dies ist die Frage, die die meisten Teams überspringen. Ein Agent, der im großen Maßstab die falsche Aktion ausführt, ist schlimmer als ein Chatbot, der die falsche Antwort gibt. Bevor Sie einem Modell Autonomie geben, definieren Sie, wie ein katastrophaler Fehler aussieht, und bauen Sie Kontrollpunkte ein. Vertrauen muss gestaltet werden, nicht hinzugefügt werden, nachdem etwas schief gelaufen ist.

4. Wie werden sich Nutzer fühlen, wenn sie nicht gefragt werden?

Hier gibt es eine echte Überlegung zur Benutzerfreundlichkeit. Einige Nutzer werden es lieben, dass das System es einfach übernommen hat, andere werden sich umgangen fühlen. Die besten agentic-Produkte geben Nutzern Sichtbarkeit darüber, was der Agent getan hat, einfache Override-Steuerungen und einen Audit-Trail. Autonomie und Transparenz stehen sich nicht im Wege; sie sollten bewusst gekoppelt werden.

So gestalten Sie Ihr Produkt neu

1. Beginnen Sie mit einem Arbeitsablauf-Audit, nicht mit einer Funktionsliste

Der häufige Fehler besteht darin, Agentic AI als eine Funktion zu behandeln, die hinzugefügt werden soll, statt als eine Linse zur Neugestaltung bestehender Abläufe.

Nehmen Sie ein Projektmanagement-Tool als Beispiel. Eine grundlegende KI-Funktion fügt eine Schaltfläche „Diesen Thread zusammenfassen" hinzu, aber eine agentic-Neugestaltung sortiert Aufgaben automatisch nach Typ und Dringlichkeit, weist sie basierend auf der Teamkapazität zu, verfasst die erste Antwort und drängt den Verantwortlichen, wenn es innerhalb von 24 Stunden keine Aktualisierung gibt. Die Aufgabe des Nutzers verschiebt sich von „Handeln" zu „Überprüfen".

2. Bauen Sie für „Human-in-the-Loop", nicht für „Human-out-of-the-Loop"

Der Satz „vollständig autonome KI" begeistert Investoren und beunruhigt Compliance-Teams aus gutem Grund. Die erfolgreichen agentic-Bereitstellungen in der Produktion sind nicht vollständig autonom; sie sind bewusst als „Human-in-the-Loop" gestaltet.

Dies bedeutet, dass identifiziert werden muss, welche Entscheidungen eine Genehmigung benötigen, welche Sichtbarkeit ohne Genehmigung benötigen und welche keine menschliche Beteiligung erfordern.

Bauen Sie Ihre Produktschicht um diese Hierarchie auf. Sie wird sowohl für die Sicherheit als auch für die Annahme besser sein.

3. Gestalten Sie für Multi-Agent, nicht für Single-Agent

Hier wird die Architektur interessant.

Die echte Kraft von Arbeitsabläufen ist nicht ein einzelner KI-Agent, der einen Job macht, sondern mehrere spezialisierte Agenten, die sich gegenseitig über einen Arbeitsablauf übergeben.

Stellen Sie es sich wie ein Staffellauf vor. Ein Agent überwacht Ihre Datenpipeline und kennzeichnet Anomalien, ein anderer untersucht und generiert eine Hypothese, ein dritter verfasst den Incident Report und ein vierter benachrichtigt die relevanten Stakeholder. Jeder Agent hat einen Job und macht ihn gut. Der Arbeitsablauf ergibt sich aus ihrer Koordination, nicht davon, dass ein Modell brillant ist.

4. Instrumentieren Sie alles

Agenten treffen Entscheidungen im Hintergrund, also wenn Sie nicht protokollieren, was sie getan haben, warum und was als Nächstes passiert ist, fliegen Sie blind. Bauen Sie Observability von Tag eins in die Produktschicht ein, und so werden Sie die Leistung des Agenten im Laufe der Zeit verbessern und die Audit-Trails aufbauen, die regulierte Branchen fordern werden.

Häufige Fehler, die Produktteams machen

1. Zu frühes Überautomatisieren ist ein Fehler: Beginnen Sie mit einem Arbeitsablauf, beweisen Sie die Rentabilität und expandieren Sie.
2. Zu versuchen, alles auf einmal zu automatisieren, ist wie ein Pilot, der zum Desaster wird.
3. Orchestrierung mit Automatisierung zu verwechseln ist ein weiterer Fehler: Ein agentic-Arbeitsablauf ist keine schnellere Version Ihres aktuellen Prozesses, und wenn Sie einen defekten Prozess automatisieren, erhalten Sie einen schnelleren defekten Prozess.
4. Die Datenschicht zu ignorieren ist auch ein Fehler: Agenten sind nur so gut wie der Kontext, auf den sie Zugriff haben, und das Bereinigen der Daten und der Anwendungsumgebung ist ein wichtiger Teil jeder KI-Transformation.
5. Das Vertrauen der Nutzer als Startproblem zu behandeln ist ein weiterer Fehler: Das Vertrauen in Systeme erodiert schnell nach einer schlechten Erfahrung, bauen Sie also Transparenzfunktionen ein, bevor Sie auf den Markt gehen, nicht danach.

Was dies für Ihre Produkt-Roadmap bedeutet

Wenn Ihre Produkt-Roadmap KI immer noch als Funktionsspalte statt als Architekturprinzip hat, ist es Zeit zum Umdenken.

Die Unternehmen, die gerade Wettbewerbsvorteile aufbauen, tun dies nicht, weil sie bessere Modelle haben, sondern weil sie bessere Arbeitsabläufe haben: straffere Feedback-Schleifen, schnellere Ausführung, weniger menschlicher Aufwand für die gleiche Ausgabequalität.

Der Chatbot war ein Ausgangspunkt. Es war das Zeitalter von „KI als Assistent". Wir sind in das Zeitalter von „KI als Mitarbeiter" eingetreten. Die Produkte, die gewinnen, sind die, die von Grund auf um diese Realität herum gestaltet sind.

Der Plan liegt vor, und die Daten sind eindeutig. Die Frage ist jetzt die Ausführung.

TL;DR

Die meisten Unternehmen nutzen KI als Chatbot. Die Unternehmen, denen es gut geht, verändern die Art und Weise, wie sie vorgehen, um Agenten, die planen und Dinge tun können und diese dann auf die nächste Ebene bringen können, wenn nötig. Sie müssen nicht gesagt bekommen, was sie tun sollen.

Nur eine kleine Anzahl von Organisationen, 11 %, nutzen diese Art von Agenten bereits in ihrer täglichen Arbeit, obwohl es erwartet wird, dass etwa 40 % der Großunternehmensanwendungen bis Ende 2026 KI-Agenten haben werden.

Dieser Unterschied ist eine Gelegenheit.

Wir sollten aufhören, KI-Funktionen zu dem hinzuzufügen, was wir bereits haben. Wir sollten anfangen, die Art und Weise, wie wir unsere Arbeit leisten, von Anfang an zu verändern.

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