Wann braucht es AI Agents – und wann reicht ein Copilot?

Ein praxisnaher Entscheidungsrahmen für Unternehmen

Generative KI ist längst im Arbeitsalltag angekommen. Viele Mitarbeitende nutzen sie selbstverständlich, um E-Mails zu formulieren, Meetings zusammenzufassen oder Präsentationen zu strukturieren. Spätestens mit Microsoft 365 Copilot ist Wissens- und Textarbeit deutlich effizienter geworden.
Doch in Gesprächen mit Kunden begegnet mir immer häufiger dieselbe Frage: Reicht ein Copilot – oder brauchen wir AI Agents?

Diese Frage ist berechtigt. Denn während Copiloten heute enorme Produktivitätsgewinne bringen, stoßen sie in komplexeren Szenarien an Grenzen. Gleichzeitig entstehen rund um AI Agents große Erwartungen – oft ohne klare Entscheidungslogik. Genau hier setzt dieser Beitrag an: Er soll helfen, Copilot-Use-Cases klar von Agenten-Szenarien zu trennen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Copilot vs. AI Agent: Ein grundlegender Unterschied

Der Kernunterschied lässt sich einfach formulieren:
Ein Copilot reagiert. Ein AI Agent agiert.

Ein Copilot beantwortet einzelne Anfragen: „Fasse mir dieses Dokument zusammen“, „Formuliere eine Antwort auf diese E-Mail“, „Erstelle eine Agenda aus meinen Notizen“. Das ist extrem wertvoll – aber immer punktuell.

Ein AI Agent dagegen verhält sich eher wie ein digitaler Mitarbeiter. Er versteht ein Ziel, plant die notwendigen Schritte, nutzt unterschiedliche Systeme, bewertet Zwischenergebnisse und passt sein Vorgehen an. Idealerweise lernt er dabei kontinuierlich aus Feedback.

In der Praxis bedeutet das:

• Copiloten unterstützen Menschen bei Aufgaben.
• AI Agents übernehmen Teile der Verantwortung für den Ablauf.

Ob sich dieser Schritt lohnt, hängt nicht von Technologiebegeisterung ab, sondern von drei sehr konkreten Kriterien.

Open-Ended Problems: Wenn der Weg zum Ziel nicht klar ist

Viele Geschäftsprozesse sind klar strukturiert: Formular ausfüllen, Genehmigung einholen, Datensatz speichern – fertig. Solche Abläufe lassen sich hervorragend mit klassischen Workflows, Low-Code-Plattformen oder RPA automatisieren.

Problematisch wird es dort, wo der Weg zum Ziel nicht eindeutig vorhersehbar ist. Genau hier sprechen wir von Open-Ended Problems.

Ein Open-Ended Problem liegt vor, wenn:

• die nötigen Schritte nicht vollständig im Voraus definiert werden können,
• Entscheidungen vom Kontext abhängen,
• und menschliche Erfahrung bisher eine zentrale Rolle spielt.

Praxisbeispiel: IT-Support

Ein IT-Ticket wird frei formuliert eingereicht: „Meine Anwendung funktioniert seit heute Morgen nicht mehr richtig.“
Ein Copilot kann helfen, passende Dokumentationen oder FAQs zu finden. Doch die eigentliche Arbeit beginnt erst danach:

• Welches System ist betroffen?
• Gibt es Logs oder bekannte Incidents?
• Sind andere Nutzer ebenfalls betroffen?
• Ist es ein Konfigurationsproblem, ein Update oder ein externer Ausfall?

Ein AI Agent kann diese Situation analysieren, Informationen aus verschiedenen Systemen kombinieren, Hypothesen bilden und die nächsten Schritte planen – statt nur Informationen zu liefern.

Praxisbeispiel: Projektassistenz

In Kundenprojekten ändern sich Prioritäten ständig. Ein Projekt-Assistent muss je nach Lage erinnern, eskalieren, Termine koordinieren oder Changes anstoßen. Der konkrete nächste Schritt ergibt sich aus Status, Risiko und Stakeholder-Situation – nicht aus einem festen Ablaufdiagramm.

Merksatz:
Sobald sich ein Prozess eher wie ein Beratungs- oder Klärungsdialog anfühlt als wie das Ausfüllen eines Formulars, ist ein AI Agent einer starren Automatisierung überlegen.

Multi-Step Processes: Wenn eine Antwort nicht reicht

Die zweite Dimension betrifft die Komplexität des Ablaufs. Viele sinnvolle KI-Szenarien bestehen nicht aus einer einzelnen Frage, sondern aus mehreren logisch zusammenhängenden Schritten.

Mehrstufige Prozesse zeichnen sich dadurch aus, dass:

• mehrere Aktionen nacheinander notwendig sind,
• unterschiedliche Systeme involviert sind,
• Zwischenergebnisse den weiteren Verlauf beeinflussen.

Praxisbeispiel: Angebotserstellung im B2B

Ein realistischer Ablauf sieht oft so aus:

1. Kundendaten und Historie aus dem CRM auslesen.
2. Anforderungen aus E-Mails oder Meeting-Protokollen extrahieren.
3. Produkt- und Preisinformationen aus dem ERP berücksichtigen.
4. Ein individuelles Angebotsdokument generieren.
5. Interne Freigaben einholen.
6. Dokument revisionssicher ablegen und Versand dokumentieren.

Heute passiert das häufig fragmentiert: etwas Copilot-Unterstützung hier, manuelle Schritte dort, viel Abstimmung per E-Mail.
Ein AI Agent kann diesen Prozess end-to-end orchestrieren: Er versteht den Auftrag, führt die Schritte aus, stellt Rückfragen bei Unklarheiten und sorgt für ein konsistentes Ergebnis.

Praxisbeispiel: Mitarbeiter-Onboarding

Vom Anlegen von Konten über Berechtigungen bis hin zu Hardware und Kommunikation mit Fachabteilungen: Onboarding ist ein klassischer mehrstufiger Prozess mit vielen Abhängigkeiten. Ein Agent kann aus HR-Daten und Rollenprofilen automatisch die richtigen Maßnahmen ableiten – inklusive Erinnerungen, wenn Informationen fehlen.

Der entscheidende Punkt:
Klassische Automatisierung deckt einzelne Schritte gut ab. AI Agents werden interessant, wenn ein System gebraucht wird, das den gesamten Ablauf versteht und steuert.

Improvement Over Time: Wenn der Agent mitlernt

Die dritte – und oft unterschätzte – Dimension ist die Fähigkeit zur Verbesserung über Zeit. Ein statischer Bot bleibt so gut wie seine ursprüngliche Konfiguration. Ein AI Agent dagegen kann aus Feedback lernen.

Dieses Lernen findet auf mehreren Ebenen statt:

• Fachlich: Korrekturen durch Nutzer schärfen die Zuordnung und Entscheidungslogik.
• Prozessual: Wiederkehrende manuelle Eingriffe zeigen Optimierungspotenzial.
• Nutzerbezogen: Präferenzen einzelner Teams oder Rollen fließen in Entscheidungen ein.

Praxisbeispiel: Ticket-Triage

Ein Agent klassifiziert Support-Tickets initial regelbasiert. Service-Desk-Mitarbeitende korrigieren falsche Zuordnungen. Dieses Feedback verbessert die Qualität kontinuierlich. Nach einigen Wochen sinkt die Fehlerquote deutlich.

Praxisbeispiel: Vertrieb

Ein Sales-Agent priorisiert Leads. Durch Rückmeldung zu tatsächlichen Abschlüssen lernt er, welche Signale wirklich relevant sind. Das Ergebnis: Fokus auf die Leads mit echtem Potenzial.

Für Unternehmen heißt das: Sie investieren nicht in einmalige Automatisierung, sondern in ein System, das mit dem Unternehmen wächst.

Eine einfache Entscheidungslogik

Aus diesen drei Dimensionen ergibt sich eine pragmatische Entscheidungslogik:

1. Ist das Problem offen und nicht vollständig vordefiniert?
2. Umfasst der Use Case mehrere Schritte, Systeme oder Rollen?
3. Gibt es Feedback-Schleifen, aus denen der Agent lernen kann?

Je mehr dieser Fragen mit „Ja“ beantwortet werden, desto sinnvoller ist der Einsatz eines AI Agents – und desto weniger reicht ein reiner Copilot-Ansatz aus.

Fazit: Vom Hype zur Klarheit

AI Agents sind nicht die Antwort auf jedes Automatisierungsproblem. Wo Prozesse klar, stabil und streng geregelt sind, bleibt klassische Workflow-Automatisierung in Kombination mit Copilot-Unterstützung oft die beste Lösung.

Aber überall dort, wo Aufgaben offen sind, mehrere Schritte umfassen und von Erfahrung profitieren, können AI Agents zu echten Sparringspartnern im Arbeitsalltag werden.

Bei evoila erleben wir immer wieder: Unternehmen, die diese Unterscheidung bewusst treffen, kommen schneller von der Experimentierphase zu messbaren Business-Ergebnissen. Wenn Sie diese Fragestellung aktuell beschäftigt, kommen Sie gern mit uns ins Gespräch.

Mein Impuls zum Abschluss:
Welche Ihrer Prozesse fühlen sich heute noch „menschlich komplex“ an? Genau dort liegt oft der größte Hebel für AI Agents – nicht als Ersatz, sondern als intelligente Verstärkung Ihrer Teams.