🤝🏻Von Automation zu Agency: Warum „Workflows“ keine Teammitglieder sind

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Du hast sicher schon mal gehört: „KI wird deinen Job nicht ersetzen, aber jemand, der KI nutzt, wird es tun." Das ist ein netter Kalenderspruch. Aber er greift zu kurz. Denn er impliziert, dass KI nur ein Werkzeug ist – wie ein besserer Taschenrechner oder ein schnelleres Makro in Excel.
Die Wahrheit ist: Solange du KI nur als Automatisierungswerkzeug betrachtest, verschenkst du ihr wahres Potenzial. Der echte Produktivitätssprung passiert erst, wenn wir aufhören, Prozesse starr zu definieren, und anfangen, Ziele zu delegieren. Willkommen in der Welt der „Agentic AI".

Was ist Agency?

Agency bedeutet wörtlich „Handlungsfähigkeit" oder „Handlungsspielraum". In der Philosophie beschreibt es die Fähigkeit eines Akteurs, eigenständig Entscheidungen zu treffen und zu handeln. Wenn wir von „Agency" im Kontext von KI sprechen, meinen wir: Die KI bekommt nicht nur Anweisungen, sondern Ziele – und entscheidet selbst, wie sie diese erreicht.
Das ist ein fundamentaler Unterschied zu allem, was wir bisher als „Automatisierung" kannten. Ein klassisches Skript, ein Workflow oder eine If-Then-Regel hat keine Agency. Es führt blind aus, was du vorgegeben hast. Ein Agent dagegen bewertet Situationen, wählt Strategien und passt sein Vorgehen an.
Ein Beispiel: Stell dir vor, du willst einen Kundentermin vereinbaren.
  • Ohne Agency (klassische Automation): „Wenn Kunde antwortet, trage Termin in Kalender ein." Das funktioniert – bis der Kunde schreibt: „Passt bei mir nur Mittwoch, aber nicht vor 14 Uhr."
  • Mit Agency (Agent): „Organisiere einen Termin mit dem Kunden." Der Agent prüft deinen Kalender, schlägt passende Zeiten vor, verhandelt bei Konflikten, bucht den Raum und verschickt die Einladung. Er navigiert durch Unwägbarkeiten.

Wie funktioniert Agency technisch?

Hinter Agentic AI stehen drei zentrale Mechanismen:
1. Zielvorgabe statt Schritt-für-Schritt-Anweisung
Du gibst dem Agenten ein Ergebnis vor, nicht den Weg. „Stelle sicher, dass alle Stakeholder die finale Präsentation bis Freitag erhalten haben" ist eine Zielvorgabe. Der Agent entscheidet dann selbst: Muss ich nachfassen? Wer hat noch nicht bestätigt? Welcher Kanal funktioniert am besten?
2. Zugang zu Werkzeugen und Kontext
Ein Agent braucht „Hände": API-Zugriffe, Datenbanken, Kalender, E-Mail-Systeme. Er kann Informationen abrufen, vergleichen und Aktionen ausführen. Moderne Agenten-Frameworks geben der KI genau diese Werkzeuge an die Hand – sie kann recherchieren, Code ausführen, Systeme anstoßen.
3. Iterative Problemlösung
Ein Agent arbeitet in Schleifen: Er probiert einen Ansatz, überprüft das Ergebnis, korrigiert bei Bedarf. Das ist wie bei einem Menschen, der eine Aufgabe löst. Wenn der erste Versuch scheitert, probiert er einen anderen Weg. Diese Fähigkeit zur Selbstkorrektur ist der Kern von Agency.

Das Missverständnis: Workflow vs. Agent

Lass uns den Unterschied noch einmal schärfen:
  • Automation (Workflow): Du definierst jeden Schritt. „Wenn A passiert, mache B, dann C." Das ist effizient, aber dumm. Wenn bei Schritt B etwas Unerwartetes passiert, bricht das System zusammen. Es ist wie ein Fließbandarbeiter, der stur Schrauben eindreht, auch wenn das Bauteil fehlt.
  • Agency (Agent): Du definierst das Ziel. „Organisiere ein Meeting mit dem Team, um die Quartalszahlen zu besprechen." Der Agent entscheidet selbstständig: Wen muss ich einladen? Welcher Slot passt? Was tun, wenn Raum A belegt ist? Welche Unterlagen brauchen die Teilnehmer vorab? Er hat Handlungsspielraum und nutzt ihn.
Der Unterschied ist nicht graduell – er ist kategorisch. Es ist der Sprung vom Skript zum selbstständigen Partner, der mitarbeitet.

Die Vision: Dein neuer Partner, nicht dein neues Tool

Stell dir vor, dein Team besteht nicht nur aus Menschen, sondern auch aus spezialisierten Agenten.
  • Da ist der „Advocatus Diaboli", der bei jedem Strategiepapier automatisch Gegenargumente prüft und dich auf Schwachstellen hinweist.
  • Da ist der „Connector", der im Hintergrund Slack-Diskussionen mitliest und dich anstupst: „Hey, das Marketing-Team redet gerade über genau das gleiche Thema wie du."
  • Da ist der „Timekeeper", der Meetings moderiert, sicherstellt, dass Action Items nicht nur notiert, sondern auch verfolgt werden, und dich erinnert, wenn Deadlines näher rücken.
Das ist keine Science-Fiction mehr. Tools wie Microsofts Copilot Studio oder Agenten-Frameworks wie LangChain und AutoGPT machen genau das möglich. Die Technologie ist da. Was fehlt, ist unsere Bereitschaft, Verantwortung abzugeben.

Was du heute tun kannst

Hör auf, KI nur für „Textentwürfe" zu nutzen. Fang an, ihr kleine Verantwortungsbereiche zu geben.
  1. Definiere Rollen: Gib deinem Chatbot eine konkrete Rollenbeschreibung. Nicht „Du bist eine KI", sondern „Du bist mein kritischer Editor, der meine Texte auf Logiklücken und schwache Argumente prüft".
  1. Formuliere Ziele: Statt „Schreibe eine Mail" sag „Sorge dafür, dass der Kunde sich verstanden fühlt und uns einen Termin vorschlägt". Gib dem Agenten Raum für eigene Entscheidungen.
  1. Lerne zu delegieren: Gib Ziele und Rahmen vor. Vertraue darauf, dass der Agent den Weg findet. Korrigiere das Ergebnis, nicht den Weg dorthin. Das ist schwer – aber genau das ist der Skill, den wir lernen müssen.
Wir müssen lernen, Führungskräfte für unsere digitalen Partner zu werden. Das ist der Skill der Zukunft. Nicht „Prompt Engineering", sondern Agent Leadership.
Agency ist kein Feature. Es ist ein neues Paradigma der Zusammenarbeit.
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© Niels Anhalt 2025