AI-Boost – diese KI-Agenten sollte sich jedes Unternehmen bauen
Wirklich effektiv mit GenAI arbeiten bedeutet heute mehr, als sich nur im Prompting-Pingpong mit ChatGPT & Co auszutauschen. Der wirkliche Hebel für mehr Produktivität sind individuelle „KI-Agenten“: digitale Helferlein, die jedem von uns selbständig und mit Zugriff auf Firmendaten und/oder andere Tools Alltagsaufgaben abnehmen. Das Gute: Um sie selbst aufzusetzen, braucht es weder ein Informatikstudium noch einen eigenen Quantencomputer.
Die einfachste Ausbaustufe sind Workflows, die man sich in den Standard-Chatbots „baut“. CustomGPT heißen sie in ChatGPT, Gems in Gemini, Agents in Copilot. Das „Bauen“ erfolgt in einfachen Eingabemasken per Prompt oder Beschreibungstexten.
Wenn es komplexer wird und mehr Funktionen ins Spiel kommen, bieten sich Automation-Tools wie n8 oder Make als technische Basis an – oder, in Konzernstrukturen mit Microsoft – eventuell PowerAutomate.
Hier finden Sie sechs Use Cases für KI-Agenten, die jede Organisation weiterbringen – jeweils mit technischen Anforderungen und grober „Bauanleitung“. Die ersten beiden könnten Sie in einer Stunde aufgebaut haben, wenn Sie sich mit Chatbots auskennen und jetzt sofort starten:
Sparringspartner für Marken-, Produkt- und Organisationswissen
Zweck: Erstellung erster Drafts für Kampagnen, Produktbeschreibungen oder Sales-Mails. Qualitätssicherung bestehender Texte.
Tool: Assistent Builder in jedem der Standard-Chatbots (CustomGPT in ChatGPT, Gems in Gemini, Agents in Copilot, …)
Setup: CustomGPT aufsetzen. Training mit Jahresberichten, FAQ-Sammlungen, Sales- oder HR-Texten, Produktkatalogen, Preislisten, technischen Daten, … Plus, als sprachliches Fundament, Brand Guidelines und Tone-of-Voice-Dokumente.
Aufwand (immer inkl. Testing): 60 bis 90 Minuten
Präsentationstrainer
Zweck: Virtueller Coach für Mitarbeitende vor Kundenpräsentationen. Der Agent analysiert hochgeladene Präsentationsdateien und bereitet die Vortragenden gezielt vor: Er gibt Feedback zur Struktur und Verständlichkeit, identifiziert Schwachstellen in der Argumentation und schlägt überzeugende Formulierungen vor. Zusätzlich simuliert er kritische Kundenfragen und trainiert die Vermittlung der Kernbotschaften.
Tools: Abhängig von Datenschutzanforderungen und wo Präsentationsmaterialien gespeichert sind. In der einfachsten Form als CustomGPT mit File-Upload möglich. Voraussetzung: Zugriff auf erfolgreiche Referenzpräsentationen und Kundeninformationen
Setup: CustomGPT aufsetzen und Daten qualifizieren.
Aufwand: 60 bis 90 Minuten + Zeit für die Datenaufbereitung
Kampagnen- und Content-Creator
Zweck: KI-Tool, das aus einem Kampagnenbriefing:
Content-Plan erstellt (Kanäle, Formate, Frequenz)
dazu passende Textentwürfe für Social, Newsletter, Landingpages generiert
direkt ins CMS oder Kollaborationstool schreibt.
Tools: No-Code-Workflows oder das neue Antigravity, die auf andere Tools zurückgreifen (CMS/Kollaborationstool, Office Tools). Wer an MS365 gebunden ist, könnte statt n8n oder Make auch PowerAutomate testen.
Setup: Anlage des Workflows und Anschluss der diversen Tool-Abfragen („Nodes“), Training mit Firmenwissen und Brand Guidelines/ Tone-of-Voice-Dokumente.
Aufwand: 1 Tag (ausgehend von Erfahrung mit den jeweiligen Tools) + Zeit für die Datenaufbereitung
Sales Coach
Zweck: Challenger von Entwürfen für Angebote, Konzepte, … Der Agent analysiert diese auf Basis fester Kriterien (bspw. Mehrwert für den Kunden, Struktur, Investitionssicherheit) und gibt Feedback, was man optimieren sollte, um die Abschlusswahrscheinlichkeit zu erhöhen. Je nach Ausbaustufe inklusive eigenständiger Preiskalkulationen. Voraussetzung: Zugriff auf das ERP.
Tools: Abhängig davon, wo Vertriebsdaten und Dokumente jetzt liegen und wie hoch die Datenschutzhürden sind. In der einfachsten Form als CustomGPT möglich, eventuell aber auch als Intelligent Process Automation auf Basis von n8n et al.
Setup: siehe „Kampagnen- und Content-Creator“
Aufwand: 2 Stunden zzgl. Zeit für die Qualifizierung der Daten (je nach Volumen mehrere Tage)
B2B-Vertriebsassistent
Zweck: Anfragen mit KI auslesen, in A/B/C-Leads einordnen. CRM-Einträge anlegen oder aktualisieren. Follow-up-Tasks für Sales definieren und so schnellere Reaktion zu ermöglichen, besserer Fokus und weniger manuelle Fleißarbeit.
Tools und Daten: als Eingangsdaten Website-Formulare, Messe-Lead-Scans, Anfragen per Mail. Danach ähnlich dem Kampagnen-Creator
Setup: abhängig von den gewählten Tools
Aufwand: 1 Tag (ausgehend von Erfahrung mit den jeweiligen Tools) + Zeit für die Datenaufbereitung
Interner Knowledge-Agent für MarCom
Zweck: Recherche im DAM (Bilder, Videos), in alten Kampagnen, Präsentationen oder Konzeptionen. Vorteile: Schnelleres Onboarding, weniger Suchen, mehr Wiederverwendung von Assets.
Tools und Daten: internen Wissensdatenbank (RAG) mit Firmenwissen
Setup: Training der KI auf dem RAG und dedizierten externen Quellen. Je nach Bedarf inkl. ergänzenden Aktionen, etwa Online-Recherchen, Textarbeit …
Aufwand erzeugt oft v.a. die Qualifizierung der Daten (je nach Volumen mehrere Tage), technisches Setup 2 – 4 Stunden
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