12 leistungsstarke Beispiele für KI-Agenten, die Branchen verändern

KI-Agenten sind künstliche Intelligenzsysteme oder Softwareprogramme, die ihre Umgebung autonom wahrnehmen, Entscheidungen treffen und Aufgaben ausführen oder Ziele für Benutzer oder andere Systeme ohne menschliches Zutun erreichen.

🧠 Fun Fact: Der „intelligenteste” KI-Agent ist nicht immer der beste. Ein kleineres, auf Ihren Bereich abgestimmtes Modell wird oft besser abschneiden als ein riesiges Allzweckmodell, insbesondere bei Aufgaben, bei denen Genauigkeit wichtiger ist als Eloquenz.

📌 Beispiel: Der virtuelle Assistent „Charlie” von HomeServe nimmt täglich über 11.000 Anrufe entgegen, bucht Reparaturen, leitet Anrufe weiter und beantwortet Routinefragen, sodass sich die menschlichen Mitarbeiter auf die schwierigeren Aufgaben konzentrieren können.

💡 Profi-Tipp: Nicht alle Arten von KI-Agenten benötigen Autonomie. Unterstützen sie (helfen sie einem Menschen), führen sie Aufgaben aus (bearbeiten sie eine Aufgabe) oder treffen sie Entscheidungen (treffen sie Entscheidungen)? Klären Sie dies im Voraus. Dies beeinflusst die Gestaltung des Zugriffs, der Vertrauensstufen und der Schnittstellen.

📮 ClickUp Insight: 21 % der Menschen geben an, dass sie mehr als 80 % ihres Arbeitstages mit sich wiederholenden Aufgaben verbringen. Weitere 20 % sagen, dass sich wiederholende Aufgaben mindestens 40 % ihres Tages in Anspruch nehmen. Das ist fast die Hälfte der Arbeitswoche (41 %), die für Aufgaben aufgewendet wird, die nicht viel strategisches Denken oder Kreativität erfordern (wie z. B. E-Mails 👀).

ClickUp AI-Agenten helfen Ihnen dabei, diese Routinearbeiten zu eliminieren. Denken Sie an die Erstellung von Aufgaben, Erinnerungen, Updates, Meeting-Notizen, das Verfassen von E-Mails und sogar die Erstellung von End-to-End-Workflows! All das (und noch viel mehr) lässt sich mit ClickUp, Ihrer All-in-One-App für die Arbeit, im Handumdrehen automatisieren.

💫 Echte Ergebnisse: Lulu Press spart mit ClickUp-Automatisierungen 1 Stunde pro Tag und Mitarbeiter, was zu einer Steigerung der Arbeitseffizienz um 12 % führt.

📌 Beispiel: Der KI-Agent Dash von LocaliQ aktualisiert CRM-Datensätze autonom und automatisiert Nachfassaktionen. KI-Systeme passen außerdem die Lead-Bewertungen dynamisch an, wenn potenzielle Kunden mit Kampagnen interagieren.

🧠 Wissenswertes: Die Nützlichkeit eines Agenten lässt sich oft mit einem Wort zusammenfassen: Orchestrierung. Ein großartiger Agent ist nicht deshalb großartig, weil er Text generiert, sondern weil er weiß, wann, warum und wie er mit anderen Systemen kommunizieren, Logik auslösen und Aufgaben reibungslos an Menschen übergeben muss.

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📌 Beispiel: Skott AI hilft Marketingfachleuten dabei, die Produktion von Inhalten zu skalieren und gleichzeitig die SEO-Qualität aufrechtzuerhalten. Tools wie Performance Max von Google nutzen KI, um Anzeigen automatisch an das Verhalten der Benutzer anzupassen.

💡 Profi-Tipp: Marketer können in ClickUp einen benutzerdefinierten Autopilot-Agenten erstellen, der Inhalte automatisch auf Qualität und Übereinstimmung überprüft, bevor sie als fertiggestellt markiert werden.

👋 Hey @Taylor, hier ist eine kurze Überprüfung dieses Entwurfs:

✅ Stärken:

⚠️ Änderungsvorschläge:

Sobald Sie alles korrigiert haben, können Sie den Beitrag gerne in den Bereich „Endgültige Überprüfung“ verschieben! 🚀

📌 Beispiel: Fertigungsunternehmen nutzen KI, um durch vorausschauende Analysen und Wartung ungeplante Ausfallzeiten zu reduzieren. Einzelhändler wie Walmart nutzen KI, um auf der Grundlage von Echtzeit-Verkaufszahlen automatisch Nachschub zu bestellen.

🔍 Wussten Sie schon? Mehr als 70 % der Aufwände für die Einführung von KI konzentrieren sich mittlerweile auf handlungsorientierte KI-Agenten und nicht mehr auf rein dialogorientierte.

📌 Beispiel: Hirevue + Pymetrics AI, das von Unilever eingesetzt wird, kombiniert chatbasiertes Engagement, interaktive kognitive Tests und intelligente Video-Interview-Analysen. Es untersucht, wie Kandidaten denken, sprechen und sich präsentieren, um ihre Eignung zu bestimmen.

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📌 Beispiel: GitHub Copilot hilft Entwicklern mit intelligenten Vorschlägen, schneller Code zu schreiben. Tools wie Bito. ai dokumentieren Funktionen und Endpunkte automatisch, um Zeit zu sparen.

💡 Profi-Tipp: Beginnen Sie mit dem Ergebnis, nicht mit der Software. Bevor Sie einen KI-Agenten einführen, definieren Sie die Entscheidung oder Aufgabe, die er übernehmen soll, von Anfang bis Ende. Erstellen Sie keinen Chatbot für den „Support“. Erstellen Sie einen Resolver für „Mein Abonnement mit Rückerstattungslogik kündigen“

🔍 Wussten Sie schon? Mit 53,4 % ist einer der häufigsten Anwendungsfälle für Agenten die Optimierung von Aufgaben zur Steigerung der persönlichen Produktivität oder zur Unterstützung.

📌 Beispiel: Das KI-Agent-Tool von Zoom bietet sofortige Zusammenfassungen nach Meetings. In Gmail integrierte Agenten können auf E-Mails antworten oder diese nach Dringlichkeit kategorisieren.

💡 Profi-Tipp: Nutzen Sie die vorgefertigten Autopilot-Agenten von ClickUp, um sich ganz auf das Wesentliche zu konzentrieren.

Richten Sie den täglichen Bericht oder Team-StandUp-Agenten ein, um jeden Morgen automatisch Ihre wichtigsten Aufgaben, überfälligen Elemente und Prioritäten zusammenzufassen – so verschwenden Sie keine 30 Minuten damit, herauszufinden, was als Nächstes zu tun ist. Fügen Sie sie Ihrem persönlichen Space oder privaten Chat hinzu und erhalten Sie einen übersichtlichen, KI-gestützten Plan, noch bevor Sie Ihren Posteingang öffnen!

📌 Beispiel: Einige KI-Agenten im FinTech-Bereich können betrügerische Kreditkartenbelastungen sofort melden. Robo-Advisor wie TechCrunch nutzen KI, um die Vermögensallokation zu optimieren und Portfolios neu auszurichten.

💡 Profi-Tipp: Erstellen Sie Leitplanken mit Eskalationspfaden. Jeder KI-Agent benötigt ein integriertes „Ich weiß nicht”-Protokoll. Streben Sie nicht nach Perfektion, sondern entwerfen Sie Fallback-Flows, die knifflige Sonderfälle an einen Menschen weiterleiten. So bauen Sie Vertrauen auf, ohne Ihr Team oder Ihre Benutzer zu überfordern.

📌 Beispiel: Chat-to-Buy-Agenten auf Plattformen wie WhatsApp ermöglichen es Benutzern, Produkte vollständig per Chat zu durchsuchen, auszuwählen und zu kaufen, wobei fortschrittliche NLP- und Backend-Integrationen für ein nahtloses Conversational Commerce-Erlebnis sorgen.

Amazon- und Shopify-Händler nutzen KI, um Produktvorschläge nach dem Motto „Das könnte Ihnen auch gefallen“ anzubieten. Visuelle Suchtools wie Syte. ai ermöglichen es Benutzern, Elemente durch Aufnehmen eines Fotos zu finden.

📌 Beispiel: Die KI von Aisera löst Tier-1-IT-Probleme autonom. Cybersicherheitsplattformen wie Darktrace nutzen KI zur Echtzeit-Erkennung von Bedrohungen.

🔍 Wussten Sie schon? Selbst ein einzelner KI-Agent greift in der Regel auf verschiedene Komponenten zurück: Sprachmodelle, Abruftools, Regel-Engines und aufgabenspezifische Speichersysteme. Es handelt sich eher um ein kleines Team hinter den Kulissen als um einen Soloauftritt.

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📌 Beispiel: Anbieter im Gesundheitswesen müssen häufig vor einer Konsultation oder Überweisung die Bedingungen eines Patienten beurteilen – dies manuell zu erledigen, kann jedoch inkonsistent und zeitaufwändig sein. IVR-Systeme, wie die von Plivos KI-Sprachagenten, optimieren diesen Prozess, indem sie Schlüsselinformationen über Sprach- oder Tastaturbefehle erfassen, dringende Fälle identifizieren und diese sofort an den richtigen medizinischen Fachmann weiterleiten.

🔍 Wussten Sie schon? Trotz des Potenzials von Agenten zur Rationalisierung der Diagnostik, Automatisierung der Aufnahme und Verbesserung der Gesundheitsversorgung zögern 57 % der Fachkräfte im Gesundheitswesen noch, sie einzusetzen. Dies ist in erster Linie auf Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und der Sicherheit der Patientendaten zurückzuführen.

📌 Beispiel: KI-gesteuerte Roboter in der Automobilfertigung montieren Fahrzeugkomponenten, verbessern die Genauigkeit und verkürzen die Produktionszeit.

🤝 Freundliche Erinnerung: Intelligente Agenten sind nicht dazu da, Rollen zu ersetzen, sondern Reaktionszeiten. Sie verkürzen die Zeitspanne zwischen Absicht und Ausführung und komprimieren die Zeit, die benötigt wird, um von „Ich muss X erledigen“ zu „X ist bereits in Arbeit“ zu gelangen

🧠 Fun Fact: Jeder möchte sein eigenes KI-Modell trainieren. In der Realität sind jedoch intelligente Eingabeaufforderungen und klare Anweisungen oft leistungsfähiger als teure Feinabstimmungsexperimente.

Und mit ClickUp Brain haben Sie Zugriff auf alle führenden Premium-KI-Modelle, darunter ChatGPT, Gemini, Claude und DeepSeek, auf einer einzigen Plattform!

📌 Einige Beispiele für vorgefertigte Agenten sind:

📌 Beispiel: Angenommen, Sie sind Produktmanager und bereiten ein Meeting mit Stakeholdern vor. Anstatt hastig Notizen zusammenzusuchen, erstellt Brain eine übersichtliche Sprint-Zusammenfassung, hebt Hindernisse hervor und fügt sie direkt in Ihr Dokument oder Ihren Slack-Thread ein, ohne den Kontext zu wechseln.

📌 Beispiel: Ein Marketingteam, das eine Produkteinführung plant, kann gleichzeitig dasselbe Dokument bearbeiten. Der Texter schreibt Überschriften, der Projektmanager fügt eine Aufgabenliste für die zu erbringenden Leistungen ein und der Designer fügt Moodboard-Links ein. Anschließend scannt ClickUp Brain das Dokument, extrahiert wichtige Meilensteine und erstellt sofort Aufgaben und Zeitleisten.

📮 ClickUp Insight: Laut unserer Umfrage verlassen sich fast 88 % der Führungskräfte immer noch auf manuelle Check-ins, Dashboards oder Meetings, um Updates zu erhalten. Die Kosten? Zeitverlust, Kontextwechsel und oft veraltete Informationen. Je mehr Energie Sie für die Suche nach Updates aufwenden, desto weniger bleibt Ihnen für die Umsetzung. Die Autopilot-Agenten von ClickUp, die in Listen und Chats verfügbar sind, zeigen Statusänderungen und wichtige Diskussions-Threads sofort an. So müssen Sie Ihr Team nie wieder um „schnelle Updates” bitten. 👀

💫 Echte Ergebnisse: Pigment verbesserte die Effizienz der Teamkommunikation mit ClickUp um 20 % – Teams sind besser verbunden und aufeinander abgestimmt.

📌 Beispiel: Ihr Team für Kundenerfolg erhält Feedback mit dem Tag „Dringend“. Die Automatisierung von ClickUp erstellt automatisch eine neue Aufgabe, weist sie der richtigen Person zu, markiert das Konto und synchronisiert diese Info mit Ihrem CRM-System.

💡 Profi-Tipp: Einer der am häufigsten übersehenen Aspekte beim Training: Ausstiegskriterien. Definieren Sie klare Grenzen, an denen Ihre LLM-Agenten nicht weiterarbeiten sollen (z. B. wenn die Stimmung des Benutzers negativ ist oder die Vertrauenswerte unter einen Schwellenwert fallen). Das ist kein Versagen, sondern intelligente Zurückhaltung.