Die KI Agenten kommen – Hype, Hilfe oder Hochrisiko?

18.11.2025

Prolog

Die Künstliche Intelligenz ist längst keine Zukunftstechnologie mehr. Sie ist unsichtbar in unseren Smartphones, steuert die Empfehlungslogik von Amzon und Netflix und optimiert die Lieferketten globaler Konzerne. Doch während wir uns an Chatbots und generative KI-Modelle gewöhnt haben, rollt bereits längst eine neue Welle: die autonomen KI-Agenten. Diese Systeme sind nicht länger bloße Werkzeuge, die auf menschliche Befehle warten – sie sind proaktive Problemlöser, die eigenständig Ziele verfolgen und Entscheidungen treffen.

Die zentrale Frage, die sich Unternehmen, Fachleute und Private stellen, lautet:

Ist dies ein Hype, der vorübergeht?
Eine echte Hilfe für unsere Arbeit?
Oder ein Hochrisiko, das wir unterschätzen?

Dieser Artikel beleuchtet diese Frage aus der Sicht des Vertriebs und zeigt, wie sich Unternehmen auf die kommende KI-Ära vorbereiten können.

Wir wünschen „Good AI-spirations“ beim Lesen!

Wer nicht lesen will darf HÖREN!

Eine kompakte Zusammenfassung des Blogposts könnt Ihr hier nachhören.
Viel Vergnügen mit unserem „Blog-Cast“!

Status Quo • KI ist Realität

Bevor wir uns mit KI Agenten beschäftigen, schauen wir uns an, wo wir mit Künstlicher Intelligenz aktuell im Vertrieb stehen. Die Adoption von Künstlicher Intelligenz in Unternehmen ist zum Teil bereits weit fortgeschritten – und oft sogar unsichtbar.

Laut einer Studie State of AI 2025 von McKinsey berichten weltweit 64 Prozent der Unternehmen, dass ihnen KI messbare Kosten- und Umsatzvorteile bringt. Diese Systeme sind meist in Kundenbeziehungsmanagement-Systemen (CRM), Marketing-Automation und Datenanalyse-Tools eingebettet. Sie arbeiten im Hintergrund, ohne dass wir sie bewusst wahrnehmen.

Im Bereich des Vertriebs ist die Dynamik besonders spannend. Laut einer Umfrage von McKinsey sehen bereits 19 Prozent der B2B-Vertriebsteams konkrete Erfolge mit Generativer KI, während weitere 23 Prozent aktiv experimentieren. Diese Teams nutzen KI-Assistenten wie ChatGPT, Copilot, Claude und Mistral, um E-Mails zu verfassen, Angebote zu erstellen und Kundenkommunikation zu personalisieren.

Doch das sehen viele erst als den Anfang. Die nächste Entwicklungsstufe der autonomen KI Agenten wird eine fundamentale Verschiebung mit sich bringen: vom reaktiven Helfer („Sag mir was zu tun ist„) zum proaktiven Problemlöser („Tu es für mich“).

Evolution • Vom Assistenten zum Agenten

Um die kommende Transformation zu verstehen, müssen wir drei zentrale Konzepte auseinanderhalten, die leicht verwechselt werden:

KI-Assistent • Der reaktive Helfer

Ein KI-Assistent ist reaktiv und aufgabenorientiert. D.h. er wartet auf einen Befehl oder eine Frage (der sogenannte „Prompt„) und führt dann die vordefinierte Aufgabe aus. Beispiele sind die bekannten KI-Anbieter OpenAI ChatGPT, Microsoft Copilot oder Google Gemini, wenn Sie sie nutzen, um eine E-Mail zu schreiben oder ein Meeting-Protokoll zusammenzufassen.

Die Autonomie des KI-Assistenten ist begrenzt. Er kann nur das tun, wofür er explizit angewiesen wurde.

Beispiel aus dem Digitalen Vertrieb: Ein Vertriebler fragt ChatGPT: „Schreib mir eine Follow-up-E-Mail für einen kalten Lead.“ Der Assistent liefert einen Entwurf. Der Mensch muss entscheiden, ob er den Entwurf verwenden möchte, übernimmt den Entwurf in seine E-Mail und versendet diese.

KI-Agent • Der proaktive Problemlöser

Ein KI-Agent ist proaktiv und zielorientiert. Er kann eigenständig Ziele verfolgen, Daten analysieren und Maßnahmen ergreifen – mit minimalem menschlichen Eingriff. Dafür bekommt ein KI-Agent Zugriff auf Werkzeuge wie Dateisystem, Browser und E-Mail Client.

Der Autonomie-Grad des KI-Agenten ist hoch. Der Agent kann strategisch denken, sich an neue Situationen anpassen und mehrere Schritte selbstständig ausführen.

Beispiel aus dem Digitalen Vertrieb: Ein Lead-Scoring-Agent überwacht kontinuierlich Ihr CRM-System. Er identifiziert Leads, die kurz vor einem Kaufabschluss stehen, bewertet ihre Wahrscheinlichkeit und sendet automatisch personalisierte Follow-up-Nachrichten. Der Vertriebler muss nur noch die heißesten Leads bearbeiten.

Agentische KI • Der autonome Orchestrator

Agentische KI stellt die nächste Stufe dar. Sie ist vollständig autonom und kann ganze Workflows ohne vordefinierte Anweisungen verwalten. Dabei arbeiten mehrere Experten-Agents zusammen und werden von einem Orchestrator-Agent gesteuert. Sie wählen dynamisch die richtigen Tools aus, passen ihre Strategie an und koordinieren mehrere Schritte ohne menschliche Intervention.

Autonomie ist hier vollständig. Das System plant, entscheidet und handelt eigenständig.

Beispiel aus dem Digitalen Vertrieb: Mehrere Onboarding-Agents extrahieren eigenständig Kundendaten für neue Kunden, konfigurieren Zugänge, planen Schulungssitzungen , senden Willkommensnachrichten und durchführen automatisierte Feedback-Umfragen durch – ein eigener Orchestrator-Agent überwacht und managed die Vorgänge – alles ohne dass ein Mensch eingreift.

	KI-Assistent	KI-Agent	Agentische KI
Autonomie	Begrenzt	Hoch	Vollständig
Interaktion	Direkt, prompt-basiert	Minimale Benutzerinteraktion	Keine Benutzereingaben nötig
Entscheidungsfindung	Führt vordefinierte Aktionen aus	Analysiert Daten, trifft strategische Entscheidungen	Plant eigenständig, wählt Tools aus
Lernfähigkeit	Begrenzt auf einzelne Prompts	Persistentes Gedächtnis, Anpassung über Zeit	Kontinuierliches Lernen und Anpassung
Komplexität	Einfache, klar definierte Aufgaben	Mehrstufige Prozesse, Echtzeit-Entscheidungen	Mehrschichtige Workflows ohne vordefinierte Abfolgen

HYPE • Was Medien versprechen

Die aktuellen Ankündigungen sind gewaltig und neue Nachrichten überschlagen sich förmlich. Marktforscher McKinsey prognostiziert, dass der Markt für „Agentic Commerce„, d.h. der Einsatz von Agenten im Handel und Vertrieb, bis 2030 auf bis zu 5 Billionen US-Dollar anwachsen könnte. Diese gigantischen Zahlen befeuern einen massiven Hype.

Das Versprechen ist verlockend: Der „vollautomatisierte Vertriebs-Agent„, der den Menschen ersetzt und den Umsatz über Nacht verdoppelt. Ein System, das 24/7 arbeitet, keine Fehler macht und die Produktivität um ein Vielfaches steigert. Wer wollte das nicht haben?

Warum ist dieser Hype eine Gefahr?

Darin liegt das Problem: Der Hype ist die größte Gefahr, nicht die Technologie selbst. Unrealistische Erwartungen führen zu Fehlinvestitionen, schnellen Enttäuschungen und dem Stillstand wichtiger Projekte.

Der Gartner Hype-Cycle (Sieh Abbildung) zeigt ein bewährtes Muster: Neue Technologien durchlaufen eine vorhersehbare Kurve.

Sie beginnen mit dem „Innovation Trigger“ (Ankündigung)
steigen dann zum „Gipfel der überzogenen Erwartungen“ auf
fallen in das „Tal der Enttäuschungen“ ab
und erreichen schließlich das „Plateau der Produktivität“, wo die echte Wertschöpfung stattfindet.

KI-Agenten befinden sich derzeit auf dem Weg zum Gipfel der überzogenen Erwartungen. Unternehmen, die jetzt ungesteuert in diese Technologie investieren, könnten in wenigen Jahren im „Tal der Enttäuschungen“ landen – mit teuren Projekten, die nicht das halten, was sie versprochen haben.

Fakt ist auch, dass die großen KI Anbieter trotz Steigerung ihren Börsenkurse noch keine operativen Gewinne auszeichnen. So hat OpenAI in der ersten Hälfte 2025 3,7 Milliarden Euro erwirtschaftet, gleichzeitig aber wegen der hohen Entwicklungskosten seiner KI 2,5 Milliarden Dollar an Verlusten aufgehäuft. OpenAI verfügt derzeit über ein Finanzpolster von 17,5 Milliarden Dollar und erwartet Gewinne erst für das Jahr 2029.

Die Realität ist differenzierter: KI-Agenten sind mächtig, aber nicht allmächtig. Sie funktionieren am besten in klar definierten, datengestützten Szenarien. Und: Sie sind nicht die Lösung für jedes Problem!

HILFE • KI-Agent als Super-Kollege

Trotz des Hypes gibt es echte, messbare Vorteile von KI-Agenten – wenn sie richtig eingesetzt werden.

Konkrete Einsatzfelder im Digitalen Vertrieb

Hier einige Beispiele, wie KI Agenten den Digitalen Vertrieb optimieren:

Effizienz-Turbo: Automatisierung repetitiver Aufgaben: KI-Agenten übernehmen Aufgaben, die zeitaufwändig und fehleranfällig sind: Datenpflege im CRM, Erstellung von Berichten, Verfolgung von Follow-ups. Ein Agent kann in Sekunden tun, wofür ein Mensch Stunden braucht – und ohne Fehler.
Personalisierung in Echtzeit: Ein Agent kann Kundenverhalten kontinuierlich analysieren und hyper-personalisierte Ansprache ermöglichen. Basierend auf Browsing-Verhalten, früheren Käufen und Engagement-Mustern kann der Agent automatisch relevante Inhalte oder Angebote vorschlagen und so Relevanz für den Kunden und damit Reaktions- und Interaktionswahrscheinlichkeit erhöhen. Und er kann dies für tausende Kunden tun und damit Personalisierung hoch-skalierbar machen.
Lead-Qualifizierung und Priorisierung: Statt Vertriebler manuell Leads bewerten zu lassen, kann ein Agent dies in Echtzeit tun. Er recherchiert die Hintergrunddaten, überwacht vollautomatisch mögliche Kauf-Signale und identifiziert die heißesten Leads, bewertet ihre Kaufwahrscheinlichkeit und priorisiert sie automatisch. Das spart Zeit und verbessert die Erfolgsquote.

Die Zahlen im Digitalen Vertrieb sprechen für sich

Die Vorteile sind nicht nur theoretisch. McKinsey berichtet, dass KI-gestützte Personalisierung den Umsatz um 5 bis 8 Prozent steigern und die Kundenzufriedenheit um 15 bis 20 Prozent verbessern kann.

Für ein mittelständisches Unternehmen mit 10 Millionen Euro Jahresumsatz würde das eine zusätzliche Umsatzsteigerung von 500.000 bis 800.000 Euro bedeutet, allein durch bessere Personalisierung.

Der Mensch bleibt zentral

Der entscheidende Punkt: KI-Agenten sollen Menschen nicht überflüssig machen – sondern übermenschlich.

Der Agent liefert die Analyse, die Daten, die Priorisierung. Der Mensch konzentriert sich auf das, was er am besten kann: Beziehungsaufbau, strategische Verhandlungen, Vertrauensaufbau mit dem Kunden.

Im Vertrieb könnte das so aussehen: Der Agent identifiziert die Top-10-Leads und bereitet alle relevanten Informationen vor. Der Vertriebler nutzt diese Informationen, um ein tiefes Gespräch zu führen, die Bedürfnisse des Kunden zu verstehen und einen Deal zu schließen, der für beide Seiten wertvoll ist.

Hochrisiko • Wo Autonomie gefährlich wird

Doch mit großer Autonomie kommt großes Risiko. Oder wie Spiderman’s Onkel Ben Parker es so schön formulierte:

„Aus großer Kraft folgt große Verantwortung.“

Es gibt drei zentrale Gefahrenbereiche, die Unternehmen ernst nehmen müssen:

Kontrollverlust und Black-Box-Entscheidungen

Je autonomer ein Agent wird, desto schwächer wird unsere Kontrolle über seine Entscheidungen. Ein Agent kann Millionen von Daten-Punkten analysieren und eine Entscheidung treffen, die wir nicht nachvollziehen können. Das ist besonders problematisch, wenn diese Entscheidungen Kunden beeinflussen oder finanzielle Auswirkungen haben.

Für diesen Zweck wurde das Human-in-the-Loop Prinzip eingeführt. Das bedeutet, dass die Ergebnisse der KI vor der Weiterleitung an den Kunden nochmal von einer menschlichen Instanz kontrolliert werden. Dies steht natürlich in Konflikt mit der möglichen Effizienzsteigerung, welche durch eine Vollautomatisierung erreicht werden könnte. Effizienz und Kontrolle sind je nach Anwendungsfall abzuwägen.

Beispiel: Ein Agent entscheidet automatisch, welche Kunden ein Rabatt erhalten. Wenn diese Entscheidung diskriminierend wirkt (z.B. weil der Agent unbewusst nach Geschlecht oder Herkunft unterscheidet), können Unternehmen damit rechtliche Probleme bekommen.

Halluzinationen erzeugen Haftungsrisiken

KI-Agenten können gleich wie jede KI sogenannte „Halluzinationen“ produzieren – also falsche Informationen, die sie mit Überzeugung präsentieren. Ein Agent könnte beispielsweise ein Angebot mit falschen Produktdetails erstellen oder eine rechtliche Auskunft geben, die nicht korrekt ist. Die Haftung für falsche Ergebnisse trägt nämlich nicht der Hersteller des KI-Tools sondern die Nutzer – und damit immer das Unternehmen selbst. Die KI-Hersteller weisen in ihren Geschäftsbedingungen und Werkzeugen auf diese potentielle Fehlerquelle explizit hin.

Im Vertrieb könnte das bedeuten: Ein Agent sendet ein Angebot mit falschen Preisen oder Lieferterminen. Der Kunde akzeptiert das Angebot, und das Unternehmen sitzt auf einem Verlust, da es die Verantwortung für den Fehler tragen muss.

Governance-Lücke und EU AI Act

Die größte Gefahr ist die fehlende Governance und damit Rechtssicherheit für Unternehemen. Viele Unternehmen experimentieren mit KI-Agenten, ohne klare Regeln zu etablieren: Wer darf welche Entscheidungen delegieren? Welche Kontrollpunkte müssen es geben? Wie werden Fehler korrigiert? Etc.

Forrester warnt in ihren Vorhersagen für 2026: B2B-Unternehmen werden über 10 Milliarden US-Dollar durch den ungesteuerten Einsatz von Generativer KI verlieren. Das ist also nicht eine theoretische Gefahr – es ist eine unmittelbare finanzielle Bedrohung.

Dazu kommt der EU AI Act, der als zentrales Regelwerk sowohl für Hersteller als auch Nutzer von KI Systeme gültig ist und empfindliche Geldstrafen (bis zu 35 Mio EUR oder 7% des Gesamtvorjahresumsatzes) für die Nichteinhaltung bestimmter Praktiken vorsieht.

Jobless Boom durch KI

Statistiken zufolge streicht die US-Wirtschaft dieses Jahr fast eine Million Jobs – die höchste Zahl seit dem Start der Corona-Pandemie 2020.

Und das trotz eines sprunghaften Anstiegs der Unternehmensgewinne und neuer Höchststände an den Aktienmärkten. In der Regel beschleunigt sich der Stellenabbau nur, wenn Unternehmen mit sinkender Rentabilität kämpfen und Kosten senken müssen.

Dieser auffällige Widerspruch zwischen florierenden Bilanzen und zunehmenden Entlassungswellen bezeichnet der Globalstratege Chen Zhao des Investment-Forschungshauses Alpine Macro, als „Jobless Boom„. Also Ursache dieses Phänomens sieht Zhao die rasante Einführung der Künstlichen Intelligenz und damit verbunden die Automatisierung durch KI-Agenten.

Auch der KI-Ethiker Peter G. Kirchschläger warnt in einem Interview, dass es bald nicht mehr genügend bezahlte Arbeit geben wird und plädiert er für ein bedingtes Grundeinkommen. Entscheidend ist für den Professor der Universität Luzern, dass diesmal Wachstum ohne Steigerung von menschlicher Arbeit möglich ist. Also eine effizientere und effektivere Wertschöpfungskette, die ein Mehr an Ressourcen erwirtschaftet, aber mit weniger Menschen, die daran teilnehmen und daran teilhaben. Er geht sogar davon aus, dass 50 bis 70 Prozent unserer Kinder keine berufliche Tätigkeit mehr wahrnehmen können.

Wo bleibt der Mensch?

Auch wenn KI-Agenten immer mächtiger werden, gibt es Fähigkeiten, die zutiefst menschlich bleiben:

Vier Säulen menschlicher Stärke

Diese vier Grundpfeiler sind:

EMPATHIE: Die Fähigkeit, sich in die Lage eines anderen zu versetzen, emotionale Signale zu erkennen und angemessen zu reagieren. Ein Agent kann Sentiment-Analyse betreiben, aber er kann nicht wirklich verstehen, was ein Kunde durchmacht.
VERTRAUEN: Langfristige Kundenbeziehungen entstehen durch Vertrauen. Das entsteht nicht durch perfekte Datenanalyse, sondern durch Konsistenz, Integrität und persönliche Verbindung über Zeit.
KREATIVITÄT: Die Fähigkeit, neue Wege zu sehen, unkonventionelle Lösungen zu finden und innovative Geschäftsmodelle zu entwickeln. KI kann Muster erkennen, aber sie kann nicht wirklich innovativ sein.
VERANTWORTUNG: Entscheidungen, die moralische oder ethische Dimensionen haben, erfordern menschliches Urteilsvermögen. Ein Agent kann Regeln befolgen, aber er kann nicht wirklich verantworten, was er tut. Die Verantwortung für den Einsatz dieses mächtigen Werkzeuges liegt immer beim Menschen.

Im Vertrieb: Menschen vertrauen Menschen

Es gibt einen Grund, warum komplexe Geschäfte immer noch von Menschen abgeschlossen werden: Vertrauen entsteht durch menschliche Interaktion. Ein Kunde mag einen gut geschriebenen E-Mail-Entwurf von ChatGPT, aber er wird einen komplexen, mehrjährigen Vertrag nur mit einem Menschen unterzeichnen, dem er vertraut.

Das bedeutet: KI Agenten können zwar viel automatisieren, aber nicht alles. Die kritischen Berührungspunkte, wo Vertrauen und Verantwortung zentral sind, müssen menschlich bleiben.

Der Mensch wird zum KI-Dirigenten

Die Zukunft gehört nicht denen, die KI-Agenten bauen – sondern denen, die sie beherrschen. Der Mensch wird zum „KI-Dirigenten“: Er orchestriert intelligente Systeme, setzt sie strategisch ein und konzentriert sich auf das, was wirklich zählt.

Im Digitalen Vertrieb könnte das so aussehen:

Der Agent liefert: Datenanalyse, Lead-Scoring, automatisierte Outreach, Personalisierung, Berichtserstellung.
Der Mensch schließt ab: Komplexe Verhandlungen, Beziehungsaufbau, strategische Partnerschaften, Vertrauensaufbau.

Das ist nicht weniger Arbeit für den Menschen – es ist andere Arbeit. Weniger operativ, mehr strategisch. Weniger repetitiv, mehr kreativ. Und haben wir das nicht immer gewünscht?

Handlungsempfehlungen für Entscheider

Wie bereiten Sie sich auf die KI-Agenten-Ära vor? Hier sind drei konkrete Schritte:

LERNEN für bessere Entscheidungen

Bilden Sie sich und Ihr Team weiter. Verstehen Sie, was ein KI-Assistent, ein KI-Agent und agentische KI sind. Lesen Sie Case Studies, folgen Sie Experten, experimentieren Sie selbst mit Tools wie ChatGPT, Copilot, Claude und Mistral.

Das Ziel ist nicht, ein KI-Experte zu werden, sondern ein informierter Entscheidungsträger. Sie müssen verstehen, was möglich ist, was realistisch ist und wo die Grenzen liegen.

EXPERIMENTIEREN mit Pilotprojekten

Wählen Sie einen klar definierten Bereich in Ihrem Vertrieb, in dem Sie einen KI-Agenten testen können. Beispiele:

Lead-Scoring und Priorisierung
Automatisierte Follow-up-Sequenzen
Personalisierte Angebotserstellung
Kundenservice-Automatisierung

Definieren Sie klare Erfolgskriterien: Wie viel Zeit wird gespart? Wie verbessert sich die Qualität? Welche Fehler treten auf?

Starten Sie klein in geschützten Spielumgebungen und lernen Sie zusammen mit ihrem Team. Holen Sie sich Hilfe, um rasch und gezielt zu Ergebnissen zu kommen und nicht im Alltag zu versinken.

GOVERNANCE etablieren

Bevor Sie KI-Agenten in großem Stil einsetzen, etablieren Sie klare Regeln:

Wer darf Entscheidungen delegieren? Nicht jeder Mitarbeiter sollte autonome Agenten einsetzen dürfen.
Welche Entscheidungen darf ein Agent treffen? Manche Entscheidungen (z.B. Rabatte über 10 Prozent) sollten immer menschlich bleiben.
Wie werden Fehler erkannt und korrigiert? Es braucht Kontrollmechanismen.
Wie wird Verantwortung zugeordnet? Wenn ein Agent einen Fehler macht, wer trägt die Verantwortung?
Wie wird Ethik sichergestellt? KI soll nach ethischen Richtlinien agieren – was bedeutet Ethik in ihrem Unternehmen?

Gleich vorweg: Governance ist kein einmaliges Projekt – es ist ein kontinuierlicher Prozess. Je mehr Erfahrung Sie sammeln, desto sicherer und mehr können Sie automatisieren. Governance muss von Beginn an dabei sein, um ihr eigenes Haftungsrisiko zu minimieren und ihrem Team die notwendige Sicherheit zu geben.

FAZIT • Abwarten ist keine Strategie

Wir stehen an einem Wendepunkt. Künstliche Intelligenz und KI-Agenten sind nicht mehr Science-Fiction sondern sie sind Realität. Unternehmen, die sie richtig einsetzen, werden einen massiven Wettbewerbsvorteil haben. Unternehmen, die sie ignorieren oder unbedacht einsetzen, werden zurückfallen.

Die gute Nachricht: Es ist nicht zu spät, um zu starten. Viele sind noch in der Phase des Experimentierens. Die besten Praktiken werden gerade entwickelt. Unternehmen, die jetzt anfangen zu lernen und anzuwenden, werden die Gewinner von morgen sein.

Die Technologie ist mächtig. Aber die Zukunft wird nicht von der Technologie allein geschrieben – sie wird von denen geschrieben, die sie beherrschen und sowohl wirksam als auch ethisch sinnvoll und ausgewogen einsetzen. Das sind die Unternehmen, die verstehen, wo KI hilft und wo der Mensch unverzichtbar bleibt. Die Unternehmen, die Agenten nicht als Ersatz sehen, sondern als Super-Kollegen. Die Unternehmen, die Governance etablieren, bevor es zu spät ist.

Starten Sie jetzt. Die Zeit des Abwartens ist vorbei!

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Podcast: NotebookLM

Abbildung: Gartner Hype- Cycle von iDotter

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