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Zusammenfassung – Schweizer Geschäftsprozesse leiden unter unsichtbaren Reibungen und Routineaufgaben, die Produktivität und Entscheidungen bremsen und bis zu 35 % der Arbeitszeit verschlingen. Autonome AI Agents entwickeln sich von isolierten Antworten zur orchestrierten Ausführung (beobachten, schlussfolgern, handeln), integrieren sich per API in ERP/CRM und reduzieren Durchlaufzeiten für Nachfassaktionen, Angebote und Finanzabschlüsse um 20–60 %. Lösung: Bewerten Sie Ihr IT-System, identifizieren Sie Anwendungsfälle mit hohem Potenzial und setzen Sie einen No-Code- oder maßgeschneiderten AI Agent Builder ein, um Ihre Workflows end-to-end zu automatisieren.
Schweizer Unternehmen setzen heute auf eine neue Generation von KI, die nicht nur berät, sondern vor allem Geschäftsprozesse ausführt und orchestriert.
Nach der Ära der Assistenten, die Antworten auf Einzelanfragen liefern, beginnt nun die Ära der KI-Agenten: autonome, agile Software-Einheiten, tief in die Informationssysteme eingebettet. Ziel ist es nicht, den Menschen zu ersetzen, sondern die Reibungspunkte in internen Workflows zu eliminieren. KI-Agenten sollen die Koordination vereinfachen, repetitive Aufgaben entlasten und die Entscheidungsfindung beschleunigen – ohne je die menschliche Expertise zu verdrängen. Für Organisationen mit mehr als 20 Mitarbeitenden verspricht dieser Wandel gesteigerte Produktivität und erhöhte Agilität.
Vom Support zur autonomen Ausführung: ein Generationssprung
KI-Assistenten bleiben auf Antworten beschränkt. KI-Agenten setzen Ihre Geschäftsprozesse in Gang.
Dieses neue Paradigma zielt nicht darauf ab, Menschen zu verdrängen, sondern Reibungspunkte zu beseitigen.
Vom KI-Assistenten zum KI-Agenten
Ein KI-Assistent fungiert als Ratgeber: Er erhält eine Anfrage, erstellt eine Antwort und stoppt dann. Sein Wert liegt in der Qualität der Vorschläge, der Relevanz der Informationen und der Schnelligkeit der Rückgabe.
Ein KI-Agent hingegen verfolgt ein Geschäftsziel und führt eigenständig mehrere Aktionen aus. Er überwacht den Systemzustand, denkt den nächsten Schritt durch, trifft eine Entscheidung und handelt ohne menschliches Eingreifen zwischen den Schritten. Damit unterscheidet er sich grundlegend von einem einfachen Assistenten.
Ein Beispiel: Ein Assistent kann eine Nachricht verfassen, um einen Lieferanten an eine ausstehende Antwort zu erinnern, während ein Agent automatisch die Erinnerung verschickt, das CRM aktualisiert und eine Nachverfolgung im Teamkalender einträgt.
Dieser Übergang von einer isolierten Antwort zur orchestrierten Ausführung ermöglicht die Delegation ganzer Workflow-Bereiche, erhöht die Zuverlässigkeit der Abläufe und reduziert Verzögerungen zwischen den Schritten.
Reduzierung operativer Reibung
Jede manuelle E-Mail, jede Tabellenaktualisierung, jeder telefonische Nachfassversuch stellt eine Reibung dar: einen potenziellen Engpass, der eine gesamte Wertschöpfungskette verzögern kann.
KI-Agenten zeichnen sich durch ihre Fähigkeit aus, solche Reibungspunkte zu identifizieren – sei es durch repetitive Aufgaben, Tool-Synchronisationen oder sequentielle Freigaben – und sie anschließend eigenständig zu beseitigen.
Das Ergebnis: eine deutliche Verkürzung der Koordinationszeiten und eine Reduzierung der kognitiven Belastung der Teams, die sich so auf Entscheidungen mit hohem Mehrwert konzentrieren können.
In Schweizer Organisationen führt diese Optimierung häufig zu einer Reduzierung des Zeitaufwands für wiederkehrende administrative Aufgaben um 20 bis 40 %.
Beispiel: Vereinfachung von Nachfassprozessen bei einem Schweizer Versicherer
Ein regionaler Versicherer hat einen KI-Agenten eingeführt, der die Nachfassungen bei geringfügigen Schadenfällen verwaltet. Der Agent prüft täglich den Status fehlender Unterlagen, versendet eine personalisierte E-Mail und erzeugt automatisch ein Follow-up-Ticket, falls innerhalb von 48 Stunden keine Rückmeldung eingeht.
Diese Automatisierung hat die Bearbeitungszeiten um 60 % verkürzt und gleichzeitig die erfahrenen Sachbearbeitenden freigesetzt, damit sie sich auf komplexe Fälle konzentrieren können. Vor allem hat sie gezeigt, dass der Agent die eingebaute Reibung bei der Koordination über mehrere Plattformen und Ansprechpartner hinweg eliminiert, ohne menschliche Expertise abzubauen.
Für die Implementierung waren einfache Regeln erforderlich, die den Agenten mit dem Policenverwaltungssystem und der internen E-Mail-Infrastruktur verknüpfen, bevor das System auf weitere Routinen ausgeweitet wurde.
AI Agent Builder: das Werkzeug für die Geschäftsautomatisierung
Ein AI Agent Builder ist eine modulare Plattform zum Entwerfen, Bereitstellen, Verbinden und Überwachen von KI-Agenten. Diese führen eigenständig geschäftliche Vorgangsreihen aus.
Sie gehen weit über textuelle Antworten hinaus und verknüpfen Operationen in Ihren kritischen Systemen.
Agenten entwerfen und bereitstellen
Agent Builders bieten eine no-code– oder low-code-Oberfläche, um die Schritte eines Geschäftsszenarios zu definieren. Jeder Schritt entspricht einer Aktion: Ticket-Erstellung, E-Mail-Versand, Datenbank-Update oder Aufruf einer externen API.
Der Agenten-Designer kann Auslösebedingungen, zu berücksichtigende Variablen sowie Erfolgs- und Fehlerkriterien festlegen. Dieser Ansatz ermöglicht eine schnelle Qualifizierung der Fachabteilungen, ohne vollständig auf Entwickler angewiesen zu sein.
Nach Freigabe der Workflows lässt sich der Agent in einer Cloud- oder On-Premise-Infrastruktur bereitstellen, mit zentralem Monitoring und Performance-Kennzahlen.
Jede Bereitstellung wird von Dashboards begleitet, die den Status der Ausführungen, Erfolgsquoten und potenzielle Engpässe visualisieren.
Vom Fragenstellen zur autonomen Aktion
Der Schlüssel zu einem Agenten liegt in seiner Fähigkeit, beobachten → schlussfolgern → entscheiden → handeln. Nach der Erfassung relevanter Daten (Rechnungen, Angebote, Tickets, Kundendatenbanken) nutzt er ein KI-Modell, um die jeweils passendste Aktionsfolge zu bestimmen.
Im Gegensatz zu einem einfachen Chatbot beantwortet der Agent nicht nur Fragen, sondern orchestriert eine Reihe vordefinierter oder dynamischer Aufgaben: Angebote vergleichen, Budgets anpassen, Lieferanten erinnern oder Finanzberichte konsolidieren.
Agent Builders integrieren in der Regel RPA-Module, API-Connectoren und Brücken zu den gängigen ERP-, CRM- und Office-Suiten, um eine nahtlose Aktion innerhalb des Informationssystems zu gewährleisten.
Diese Funktionen ermöglichen dem Agenten, komplexe Sequenzen autonom durchzuführen und den Prozess ohne manuelle Eingriffe abzuschließen.
Beispiel: Automatisierung von Angeboten in einem Schweizer KMU der Industrie
Ein Hersteller technischer Komponenten setzte einen no-code AI Agent Builder ein, um eingehende Angebote verschiedener Lieferanten zu zentralisieren und zu vergleichen. Der Agent extrahiert die Preisbedingungen, vereinheitlicht die Formate und erstellt eine automatische Rangfolge nach Kosten, Lieferzeit und Leistung.
Wöchentlich erhält die Einkaufsabteilung einen strukturierten Bericht und einen Link zum Agenten, um manuell eine Auswahl zu bestätigen oder anzupassen. Der Verhandlungszyklus verkürzte sich dadurch um 30 %, und die Koordinationskosten halbierten sich.
Dieses Pilotprojekt zeigte die einfache Integration eines Agenten, den sofortigen Mehrwert und die Möglichkeit, die Logik auf weitere Einkaufsprozesse auszudehnen.
Edana: Strategischer Digitalpartner in der Schweiz
Wir begleiten Unternehmen und Organisationen bei ihrer digitalen Transformation.
Warum jetzt der richtige Zeitpunkt für Schweizer Unternehmen ist
Technische und wirtschaftliche Voraussetzungen sind heute ausgerichtet, um den Rollout von KI-Agenten zu beschleunigen. Modelle beherrschen komplexe Aktionen, und Schweizer Informationssysteme sind weitgehend API-fähig.
Der Druck, die kognitive Belastung zu senken und unsichtbare Koordinationskosten zu reduzieren, verstärkt das Interesse an diesen Lösungen.
Reife der KI-Modelle und Aktionsketten
Die jüngsten Fortschritte bei Sprach- und multimodalen Modellen erlauben es, komplexe Aktionsketten zu steuern, ohne die Logik über mehrere Aufrufe zu fragmentieren.
Diese Modelle erfassen den Kontext, passen ihr Denken in Echtzeit an und rufen die passenden Module auf, sei es für Cloud-Reservierungen, Dokumentenerstellung oder ERP-Interaktionen.
Die Fähigkeit, mehrere API-Aufrufe in einem einzigen Workflow zu verknüpfen, reduziert Latenzzeiten und minimiert menschliche Fehler bei repetitiven manuellen Vorgängen.
Diese technische Weiterentwicklung bildet die Grundlage für durchgängige End-to-End-Szenarien, bei denen der Agent kohärent und optimiert agiert.
API-Fähigkeit und Integration in Schweizer Informationssysteme
Fast 80 % der in der Schweiz eingesetzten ERP-, CRM- und Office-Suiten verfügen heute über dokumentierte APIs. Diese API-Fähigkeit eröffnet vielfältige Integrationsmöglichkeiten und vereinfacht automatisierte Orchestrierung.
No-code- und low-code-Plattformen nutzen diese Schnittstellen, um den Agenten mit Finanz-, Logistik-, Personal- oder Kundendaten zu verbinden. Proprietäre Eigenentwicklungen werden dadurch überflüssig.
Der Gewinn liegt in der schnellen Bereitstellung neuer Agenten, unter Wiederverwendung bestehender Connectoren und mit sicherem Datenaustausch via OAuth, JWT oder gegenseitigen Zertifikaten.
Diese zunehmende Standardisierung der Schweizer Informationssysteme beschleunigt die Wertschöpfung bei minimalen Inkompatibilitäts- oder Update-Risiken.
Druck zur Reduzierung unsichtbarer Koordination
„Unsichtbare Koordination“ umfasst alle Nachfassungen, Cross-Checks und Datenzusammenführungen, die nicht in formalen Prozessen erfasst sind, aber 25 bis 35 % der Arbeitszeit beanspruchen.
In wirtschaftlich angespannten Zeiten schlägt jede Minute, die auf das Prüfen einer Tabelle, das Bestätigen einer Information oder das Abgleichen zweier Tools entfällt, direkt auf Personalkosten und Wettbewerbsfähigkeit durch.
KI-Agenten entlasten dieses Umfeld, indem sie Aufgaben durchgängig automatisieren und die Latenz zwischen Bedarfserkennung und Entscheidung reduzieren.
So werden Experten freigesetzt, um sich auf strategische Analysen, Kundenbeziehungen und Innovationen zu konzentrieren.
Beispiel: Beschleunigung finanzieller Prozesse in einer Kantonalbank
Eine regionale Kantonalbank setzte einen KI-Agenten ein, der nicht gelieferte Interbanken-Transaktionen abgleicht. Der Agent sammelt Buchungsdaten, vergleicht Beträge und erstellt Buchungssätze zur Bereinigung oder Anfragen an Gegenparteien.
Die automatische nächtliche Verarbeitung reduzierte das Volumen manueller Tickets um 70 % und verkürzte den Monatsabschluss um 50 %. Dieser Fortschritt zeigte, dass Agenten auch kritische Finanzprozesse strukturieren und die Berichtszuverlässigkeit erhöhen können.
Strategie aufbauen: Markt, ROI und interne Governance
Der Markt für Agent Builders gliedert sich in verschiedene Familien, je nach Reifegrad und erforderlichem Individualisierungsgrad. Die Wahl zwischen No-Code, Open-Source-Frameworks, Cloud-Suites oder vertikalen Lösungen bietet maßgeschneiderte Eintrittsmöglichkeiten.
Erfolg hängt von einer klaren Abwägung zwischen Implementierungsgeschwindigkeit, Stückkosten, Skalierbarkeit und interner Kontrolle ab.
Die 4 Familien der Agent Builders und Reifegradwahl
No-Code (Dust, Cognosys): Ideal, um schnell einen Proof of Concept zu testen, ohne Code zu schreiben, mit kontrollierten Anfangskosten, aber limitierten Anpassungsmöglichkeiten.
Open-Source-Frameworks (LangGraph, AutoGen): Bieten volle Freiheit, maßgeschneiderte Module zu integrieren, erfordern jedoch starke interne Fachkenntnisse und eine klare Governance.
Cloud-Suites (Microsoft Copilot Studio, Google Vertex): Empfohlen für bereits standardisierte Umgebungen, vereinen nahtlose Integration mit Enterprise-Support und nutzungsbasierte Preismodelle.
Vertikale Lösungen: Speziell für HR, Kundendienst, Finanzen oder Immobilien, liefern vorkonfigurierte Agenten, sind langfristig jedoch oft weniger flexibel.
Business-Cases mit hoher Wirkung
Kundendienst: Automatisierung von 30–60 % einfacher Tickets (Anfragen, Statusverfolgung, Verlängerungen). Nutzen: gesteigerte Zufriedenheit und geringere Supportkosten.
Finanzen: Automatische Abgleiche und Voranalysen, Reduktion der Monatsabschlusszyklen um 40 %. Nutzen: präzisere Berichte und optimierter Cashflow.
Einkauf: Extraktion und automatischer Vergleich von Angeboten, programmierte Nachfassungen, verhandlungsunterstützende Funktionen. Nutzen: Senkung der Beschaffungskosten und beschleunigte Abläufe.
Interne IT: L1-Supportagenten, Erstdiagnose und Ticketanlage, Reduktion von Systemunterbrechungen um 25 %. Nutzen: höhere Mitarbeiterzufriedenheit und Servicezuverlässigkeit.
Kaufen oder Entwickeln: Entscheidung basierend auf Ihren Stärken
Ein SaaS-Angebot ermöglicht den Pilotstart in wenigen Tagen, führt jedoch häufig zu hohen Stückkosten und Abhängigkeiten von Anbieterversionen.
Eine Eigenentwicklung (Build) bietet tiefe Integration, perfekte Abstimmung auf Ihre Geschäftsprozesse und kontrollierte Skalierbarkeit, erfordert aber höhere Anfangsinvestitionen und eine robuste interne Governance.
Die eigentliche Herausforderung besteht nicht nur in der Entscheidung „Kaufen oder Bauen“, sondern im Aufbau einer internen Kompetenz, um Agenten langfristig weiterzuentwickeln und zu steuern.
Unabdingbare Voraussetzung: ein geordnetes und zugängliches IT-System
Viele Unternehmen wünschen sich KI-Agenten, ohne zu realisieren, dass der kritische Punkt der Datenzugang zu internen Systemen ist: ERP, CRM, SharePoint, Google Drive, Ticketsysteme und Prozessdokumentationen.
Eine erste Phase der Bestandsaufnahme und Zugriffssicherung ist oft unerlässlich. Ohne eine klare und verlässliche Datenarchitektur kann der Agent weder Informationen extrahieren noch die erwartete Effizienz liefern.
Diese vorbereitende Audit- und API-Strukturierungsarbeit bildet die Grundlage für eine erfolgreiche Einführung und eine rasche Nutzerakzeptanz.
Am Ende stützt sich der KI-Agent auf ein reifes IT-System, um einen echten und nachhaltigen ROI zu erzielen – unter Einhaltung aller Sicherheits- und Compliance-Anforderungen.
Schaffen Sie sich heute Ihren Wettbewerbsvorteil mit Agenten
Organisationen, die jetzt in die Ära der KI-Agenten eintreten, verschaffen sich einen strukturellen Vorsprung. Indem sie ihre operative Altlast reduzieren und lernen, diese neuen digitalen Mitarbeitenden zu steuern, legen sie den Grundstein für gesteigerte Effizienz und einen neuen Arbeitsstil.
Dieser Wandel ist kein kurzfristiger Trend, sondern ein langfristiges Paradigma: KI-Agenten werden zur digitalen Arbeitskraft, die Fach- und IT-Teams ergänzt.
Unsere Experten stehen Ihnen zur Verfügung, um Ihren Reifegrad zu bewerten, erste hochwirksame Anwendungsfälle zu identifizieren und Sie beim Aufbau einer robusten internen Strategie zu begleiten.
Besprechen Sie Ihre Herausforderungen mit einem Edana-Experten
