Bei der Einführung von KI-Agenten in anderen Abteilungen bei Notion im Rahmen meiner Arbeit und der Bereitstellung von Implementierungsunterstützung für Unternehmen, die den FDE-Ansatz verwenden, haben sich bestimmte Muster herauskristallisiert. Ich habe Agenten für Vertrieb, Innendienst, Marketing, Produktentwicklung, Customer Success und mehr entwickelt, aber alle stehen vor gemeinsamen Hürden auf der operativen Ebene und organisatorischen Barrieren auf der Unternehmensebene. Beide sind unvermeidbar, und ich glaube, die meisten Unternehmen bleiben an denselben Stellen stecken.
▍Operative Hürden
① Das Problem zu kleiner Aufgabenbereiche
Ich habe versucht, einen Agenten für den Vertrieb zu entwickeln, der „automatisch recherchiert, wenn ein Lead eingeht". Ich stellte mir den gesamten Workflow vor: Sobald ein Interessent in die Liste aufgenommen wird, recherchiert und analysiert der Agent interne und externe Informationen und erstellt dann einen E-Mail-Entwurf. Ich begann mit dem Teil, der Informationen recherchiert, wenn ein neuer Eintrag in der Lead-Datenbank landet. Meine Absicht war, dass die Automatisierung der E-Mail-Erstellung einfach wäre, sobald die Grundlage geschaffen ist.
Nachdem ich jedoch den ersten Aufbau abgeschlossen und die Verantwortung an das operative Team übergeben hatte, hatten sie die E-Mail-Entwürfe auch nach mehreren Wochen nicht automatisiert. Als ich sie interviewte, sagten sie: „Es ist schon sehr praktisch, nur die Leads zu recherchieren!" Dem Team war nicht bewusst, dass sie bis zu E-Mail-Entwürfen gehen könnten, oder die Idee, so viel zu automatisieren, war ihnen gar nicht gekommen. Es schien auch, dass sie zögerten, weil es sich schwierig anfühlte.
Dies ist das erste Muster, bei dem die Agentenimplementierung ins Stocken gerät: Der Aufgabenbereich wird zu klein gemacht, was zu einer Nutzung mit geringem Ertrag führt, obwohl der Agent gebaut wurde. Am Ende wird er nur für isolierte Funktionen oder kleinere Aufgaben genutzt.
② Das Problem des Scheiterns an zu großen Aufgaben
Das zweite Problem ist das Gegenteil: Der Versuch, einen komplexen Geschäftsprozess in einen Agenten zu verwandeln, nur um festzustellen, dass der Prozess selbst nicht mit hoher Auflösung strukturiert ist. Verschiedene Personen gehen unterschiedlich vor, oder es gibt zu viel implizites Wissen. Der Versuch, zu gründlich zu sein, führt dazu, dass allein während der Interviews Zeit verstreicht, ohne dass man jemals zur Bauphase gelangt. Die Anzahl der Beteiligten steigt, und die Kosten für die Konsensfindung explodieren. Die anfängliche Begeisterung flaut allmählich ab...
Dies ist ein Problem der Umfangsdefinition im Projektmanagement. Was willst du mit dem Agenten erreichen? Welches Ergebnis willst du erzielen? Wenn das Ergebnis feststeht, ist der notwendige und ausreichende Umfang für den Agenten bestimmt. Vage auf „Geschäftseffizienz mit Agenten" abzuzielen, führt in den Sumpf.
③ Fehlende Verantwortlichkeit
Selbst wenn ein Befürworter den Agenten mit Schwung aufbaut, lässt die Nutzung allmählich nach, wenn die Verantwortung für Verbesserungen oder Fehlerbehebungen unklar ist. Auch dem Befürworter geht die Puste aus. Idealerweise sollte das operative Team den Agenten als sein eigenes pflegen. Fehlt dies, sieht es in den ersten drei Monaten gut aus, aber es skaliert nicht. Mit zunehmender Anzahl der Beteiligten – insbesondere wenn der Aufgabenbereich wächst – steigt der Bedarf an Konsens und Bestätigung, und das Gefühl der Eigenverantwortung (wer besitzt es) verdünnt sich allmählich.
Diese drei sind keine unabhängigen Probleme; sie sind alle miteinander verbunden. Wenn die Umfangsdefinition falsch ist, wird keine Verantwortlichkeit etabliert, und wenn es keinen Verantwortlichen gibt, wird sich der Umfang nicht erweitern.
▍Organisatorische Barrieren
Selbst wenn du die operativen Hürden überwindest, gibt es in einem Unternehmen vier weitere Hürden, die über das bloße „etwas zum Laufen bringen" hinausgehen.
④ Transparenz des Token-Kapitals
Selbst wenn der Token-Verbrauch nach Abteilungen sichtbar ist, ist oft unklar, „welche Art von Arbeit erledigt wurde und welches Ergebnis erzielt wurde". Dies wird aus der Perspektive des Token-Kapitals und des Token-Managements zum Problem und macht es unmöglich, das Budget zu rechtfertigen. Folglich sieht das Management Token nur als Verbrauchskosten und fragt: „Also, wie viel wird es kosten?"
⑤ Governance
Wer kann Agenten erstellen, wer kann sie sehen und wer verwaltet sie? Wenn dies unklar ist, wird die Organisation mit „herrenlosen Agenten" oder „Zombie-Agenten" überschwemmt, die laufen, aber niemand nutzt. Niemand übernimmt Verantwortung, kein Budget wird gesichert, Token werden verschwenderisch verbraucht, und die Sicherheitsrisiken steigen, bis alles zum Stillstand kommt.
⑥ Beobachtbarkeit
Wie oft lief der Agent, wie oft war er erfolgreich und wo ist er gescheitert? Dies ist eine Mindestanforderung für den Betrieb, dennoch sind viele Tools hier schwach. Du kannst nicht verbessern, was du nicht sehen kannst. Nur mit Beobachtbarkeit kannst du eine Feedbackschleife zur Verbesserung des Agenten aufbauen.
⑦ Flexibilität bei der Modellauswahl
Sich zu sehr auf einen bestimmten LLM-Anbieter zu verlassen, ist ein Risiko. Was ist, wenn die Leistung vorübergehend nachlässt? Was ist, wenn es aufgrund eines Fehlers ausfällt? Was ist, wenn Exportbeschränkungen es unverfügbar machen? Wenn du nicht sofort zu einem anderen Anbieter wechseln kannst, kannst du keine Agenten implementieren, die direkt an Geschäftsabläufe gebunden sind. KI ist zur Infrastruktur geworden, dennoch wird extreme Abhängigkeit derzeit blind toleriert.
Zusammenfassung
Die Implementierung von Agenten sieht nach einer technischen Diskussion aus, aber es geht eigentlich um Geschäftsdesign und Verantwortlichkeit. Um sicherzustellen, dass es nicht nur mit „KI ist erstaunlich" endet, sind zunächst Grundlagen für Governance und Beobachtbarkeit erforderlich.
Nicht zu klein, nicht zu groß und von jemandem mit Verantwortung gepflegt. Und ein System, das dies als Organisation unterstützt. Ich glaube, Agenten wurzeln nur dann, wenn sowohl das operative Feld als auch die Organisation ausgerichtet sind.
