AI & Automation Insights

AI Agents sind längst nicht mehr nur experimentelle Spielerei. Mit dem Aufkommen leistungsfähiger Large Language Models (LLMs) und deren Einbindung in operative Prozesse entstehen neue Möglichkeiten für schweizerische KMU, repetitive Aufgaben zu automatisieren – intelligent, kontextsensitiv und lernfähig. Dabei geht es nicht um Science-Fiction, sondern um praktische Anwendungen, die sich direkt in bestehende Systeme und Abläufe integrieren lassen.

Was AI Agents von klassischen Skripten oder Automationen unterscheidet, ist ihre Fähigkeit, selbstständig Entscheidungen im Rahmen definierter Ziele zu treffen. Das heisst: Sie agieren nicht nur reaktiv, sondern können Aufgaben verfolgen, Informationen beschaffen, kombinieren und die jeweils passenden nächsten Schritte wählen – sei es über Schnittstellen, interne Daten oder externe Quellen. In der Praxis lassen sich damit Verkettungen von Tätigkeiten automatisieren, die bisher menschliche Intervention erforderten.

Ein konkretes Beispiel: Ein KMU erhält täglich Anfragen über ein Kontaktformular – von Offertanfragen über Support bis hin zu Rückfragen zu Lieferterminen. Ein AI Agent kann diese Nachrichten analysieren, kategorisieren, direkt die relevanten Daten aus dem ERP ziehen, Rückfragen automatisiert stellen, oder – bei passenden Templates – gleich eine erste Antwort senden. Der Mensch wird nur noch dort aktiv, wo es wirklich notwendig ist. So entsteht ein hybrider Workflow, der Geschwindigkeit mit Qualität verbindet.

Ein weiteres Einsatzgebiet: interne Assistenzsysteme für das Backoffice. AI Agents können etwa E-Mails automatisch auswerten, Anhänge klassifizieren, CRM-Einträge aktualisieren oder Meeting-Zusammenfassungen generieren. In Kombination mit einem Wissensspeicher (z. B. firmeninterne Dokumentation) werden sie zu kontextsensiblen Helfern, die über reine Texterzeugung hinaus echte operative Unterstützung bieten.

Auch im Bereich Controlling und Reporting zeigt sich Potenzial: Ein AI Agent kann zyklisch Finanzdaten analysieren, Abweichungen erkennen und automatisch Reportings vorbereiten – inklusive Kommentierung. Im Gegensatz zu fixen Dashboards arbeitet er dabei mit einer zielgerichteten Fragelogik, die auch Rückfragen berücksichtigt („Warum sind die Marketingkosten im Q2 gestiegen?“) und relevante Datenquellen verknüpft.

Der Schlüssel liegt in der Integration mit bestehenden Systemen: Ein AI Agent entfaltet erst dann echten Mehrwert, wenn er Zugriff auf die internen Tools erhält – ob ERP, CRM, Filesysteme oder E-Mail. Hier braucht es meist eine technische Brücke, sei es über APIs, RPA oder gesicherte Middleware-Komponenten. Nur so wird aus generativer Intelligenz eine operative Entlastung, die im Tagesgeschäft Wirkung zeigt.

Wichtig ist, den Einsatz dort zu beginnen, wo der Wirkungsgrad hoch, aber der Risiko- oder Komplexitätsgrad niedrig ist. Ideal sind Prozesse mit hohem Volumen, klaren Entscheidungsstrukturen und wenig Ausnahmen. Typische erste Felder sind: Anfragenmanagement, Angebotsvorbereitung, Rechnungskontrolle, Support-Triage, interne Assistenz, Datenaufbereitung.

AI Agents sind kein Ersatz für Menschen – aber sie sind Werkzeuge, die den Menschen mehr Handlungsspielraum geben. Sie übernehmen, was standardisiert ist, und schaffen so Ressourcen für kreative, strategische oder zwischenmenschliche Aufgaben.

Für KMU in der Schweiz liegt der Reiz nicht in der futuristischen Vision, sondern in der realistischen Entlastung. Wer heute beginnt, strukturiert erste Anwendungsfelder aufzubauen, sichert sich nicht nur Effizienz, sondern auch digitale Souveränität.

AI Agents sind kein Hype mehr. Sie sind ein Werkzeug – wenn sie richtig integriert werden.
Und genau dort beginnt ihr Nutzen für KMU.