KI-Agenten entwickeln sich rasant weiter. Nach ersten Automatisierungen und Multi-Agenten entstehen nun vernetzte Agenten-Schwärme, die komplexe Abläufe eigenständig steuern. Besonders im Kundenservice eröffnen sie neue Möglichkeiten, Anfragen effizient zu bearbeiten und Prozesse zu verbinden. Gleichzeitig wächst der Bedarf an Kontrolle, neuen Rollen und klaren Regeln. 2026 könnte zum Wendepunkt werden, an dem Automatisierung eine neue Qualität erreicht.
2026 wird das Jahr der KI-Agenten – darin sind sich Experten sicher. Was 2025 implementiert wurde, dürfte im nächsten Jahr zusammenwachsen. Allerdings dürfte es über reine Multi-Agenten hinausgehen. Der Forbes-Autor TerDawn DeBoe sieht Agenten-Schwärme als Weiterentwicklung, insbesondere im Kundencenter. Sie fassen Agenten und Multi-Agenten zu komplexen, weitgehend autonomen Systemen zusammen. Diese Schwärme werden künftig einen Großteil der Kundenanfragen beantworten können.
Was sind Multi-Agenten?
Der erste Schritt zur Automatisierung wurde mit Agenten gemacht. Sie sind einfache Eingaben oder Code, der einem LLM Anweisungen gibt, bestimmte Aktionen wiederholt auszuführen. Zum Beispiel: Wenn ein Anruf eingeht, soll der Agent den Namen mit der Kundendatenbank abgleichen und alle relevanten Informationen sowie die letzten Konversationen zusammentragen.
Multi-Agenten sind Abläufe, die von mehreren Agenten gleichzeitig gesteuert werden. So kann ein Agent die Daten zusammentragen, während ein anderer im Chat mit dem Kunden ein Gespräch beginnt. Multi-Agenten im Kundenservice bezeichnen Systeme, in denen mehrere spezialisierte KI-Agenten gemeinsam Kundenanfragen bearbeiten. Jeder Agent hat eine klar definierte Rolle (z. B. Verstehen der Anfrage, Datenabruf, Lösungsfindung, Eskalation).
Gesteuert werden sie meist von einem Orchestrator, der Aufgaben verteilt, Ergebnisse zusammenführt und entscheidet, wann ein Mensch eingebunden wird. Zendesks KI-Systeme nutzen zum Beispiel bereits Werkzeuge wie Absichtserkennung und Prozesssteuerung. Die Multi-Agenten bauen auf diesem Fundament auf ganz natürliche Weise auf. Statt KI als einzelne Funktion zu betrachten, verstehen sie sie als eine Abfolge koordinierter Schritte. Teams können die KI-Funktionen von Zendesk mit spezialisierten Agenten kombinieren und so einen Arbeitsablauf schaffen, der sich an jede Interaktion anpasst – ohne dabei mechanisch zu wirken.
Was ist ein Agenten-Schwarm?
TerDawn DeBoe sieht in solchen Multi-Agenten die Möglichkeit, ganze Schwärme in Unternehmen einzurichten. Damit könnten auch Orchestratoren bestimmter Multi-Agenten mit anderen Orchestratoren zusammenarbeiten. So wäre es beispielsweise möglich, dass vom Anruf bis zur Auslieferung eines Produkts oder eines Austauschgeräts ausschließlich KI-Agenten mit einem Kunden kommunizieren.
Den menschlichen Mitarbeitenden käme dann eine neue Aufgabe zu: diese Konversationen zu überwachen und zu verbessern. Zudem werden sie für jene Fälle benötigt, in denen menschliches Eingreifen notwendig ist.
Wie können Kundencenter von Schwärmen profitieren?
Gerade kleine und mittlere Unternehmen dürften von der Automatisierung durch Multi-Agenten und Agenten-Schwärme profitieren. Mit No-Code-Plattformen wie Zapier, Make und n8n können Firmen mehrere KIs miteinander verbinden, um mehrstufige Automatisierungen zu erstellen. Diese Plattformen ermöglichen es, einfache «Schwärme» zu bilden, indem Daten von einer KI zur nächsten weitergegeben werden und jede KI nacheinander eine bestimmte Aufgabe ausführt.
Allerdings benötigt man dennoch ein gewisses technisches Grundverständnis, um eigene Agenten zu bauen. Zendesk, Zapier und andere CRM-Systeme arbeiten bereits daran, ihren Kunden entsprechende Bausteine für Multi-Agenten anzubieten, oder haben diese bereits im Programm.
Ein weiterer Vorteil von Agenten-Schwärmen liegt darin, dass sie ein Agentenchaos verhindern können. Sie sind in der Regel in ein Gesamtkonzept eingebunden, in dem jeder Agent eine klar definierte Rolle einnimmt. Das verhindert, dass jede Abteilung im Unternehmen eigene Agenten einsetzt, die untereinander nicht kommunizieren können.
Welche Risiken liegen in Agenten-Schwärmen?
Je mehr Agenten eingesetzt werden, desto größer ist das Risiko, dass Vorgänge nicht mehr vollständig kontrolliert werden. Wer sich zu sehr auf Automatisierung verlässt, kann leicht vergessen, dass diese Agenten erst seit kurzer Zeit am Markt sind. Noch immer ist KI fehleranfällig. Solche Fehler können in komplexen Systemen unbemerkt bleiben – und im schlimmsten Fall systemisch werden.
Deshalb entsteht in Unternehmen, die KI-Schwärme einsetzen, ein neues Aufgabenfeld: die Überwachung. Regelmäßige Audits müssen sicherstellen, dass die gewünschte Qualität erreicht wird. Gerade in der Kundenkommunikation haben viele Agenten noch Schwierigkeiten mit längeren Konversationen. Es besteht die Gefahr, dass sie den Bezug zum ursprünglichen Problem verlieren oder halluzinieren.
McKinsey: 57 Prozent der Arbeitsstunden können durch KI eingespart werden
Das Beratungsunternehmen McKinsey schätzt, dass die heutige Technologie theoretisch etwa 57 Prozent der aktuellen Arbeitsstunden in den USA automatisieren könnte. Diese Zahl ergibt sich aus einem Vergleich der Fähigkeiten bestehender Technologien – einschließlich solcher, die sich noch in der Entwicklung befinden – mit dem erforderlichen menschlichen Kompetenzniveau für verschiedene Arbeitstätigkeiten.
Wie schnell sich KI-Agenten und -Schwärme tatsächlich verbreiten, hängt jedoch von mehr als nur der technischen Machbarkeit ab. Faktoren wie politische Entscheidungen, Arbeitskosten, Implementierungsausgaben und Entwicklungszeit beeinflussen maßgeblich, wann und wo Automatisierung eingesetzt wird. Auch der Siegeszug der Elektrizität dauerte mehr als 30 Jahre, und bei der Einführung von Industrierobotern und Computern zeigte sich ein ähnlicher Verlauf über mehrere Jahrzehnte.
Der Unterschied bei der KI liegt in der Geschwindigkeit. Was bei Prozessoren Jahrzehnte dauerte, geschieht bei LLMs innerhalb von Monaten.
Die Nachfrage nach KI-Kompetenz – also der Fähigkeit, KI-Tools zu nutzen und zu steuern – hat sich laut McKinsey innerhalb von zwei Jahren versiebenfacht und wächst damit schneller als jede andere Fähigkeit in US-Stellenanzeigen. Dieser Anstieg ist branchenübergreifend sichtbar und dürfte den Beginn deutlich größerer Veränderungen markieren.
Thomas Wanhoff
Thomas Wanhoff, Jahrgang 1966, ist ein deutscher Journalist und Autor. Er arbeitete bei Zeitungen wie der “Frankfurter Neuen Presse”, war Produktentwickler bei der “Welt” und schreibt für die Nachrichtenplattform t-online. Außerdem betätigt er sich als freier Autor, mit Schwerpunkten auf CRM und Personalentwicklung. Wanhoff lebt seit 2007 in Südostasien.
