Einführung in KI Agents

In der heutigen digitalen Welt gewinnen intelligente Automatisierungslösungen immer mehr an Bedeutung – insbesondere für kleine und mittlere Unternehmen (KMU).
KI Agents sind autonome Softwareentitäten, die auf Basis von künstlicher Intelligenz Aufgaben eigenständig ausführen, mit anderen Systemen interagieren und somit Prozesse optimieren.
Dieser Artikel zeigt, wie du mithilfe von No-Code-Plattformen wie Make.com und Power Automate KI Agents in deine Geschäftsprozesse integrieren kannst.
Außerdem gehen wir detailliert auf den Einsatz von Large Language Models (LLMs) ein – sei es lokal oder als cloudbasierte API – und beleuchten die Vor- und Nachteile beider Ansätze.

Integration von KI Agents mit Make.com und Power Automate

Plattformen wie Make.com und Power Automate ermöglichen es, komplexe Workflows visuell zu erstellen und zu automatisieren – ganz ohne umfangreiche Programmierkenntnisse.
Diese Tools bieten zahlreiche Konnektoren, die den Datenaustausch zwischen verschiedenen Systemen vereinfachen und so den Aufbau integrierter KI-Lösungen unterstützen.

Typische Einsatzszenarien sind:

• Erfassung von Kundenanfragen über Webformulare
• Automatisierte Analyse und Kategorisierung der Texteingaben durch KI Agents
• Weiterleitung der bearbeiteten Daten an CRM- oder Support-Systeme
• Automatisierte Rückmeldungen an Kunden sowie interne Benachrichtigungen

Realistisches Workflow-Beispiel: Automatisierte Kundenanfragen

Im Folgenden ein praxisnahes Szenario, das zeigt, wie ein KI Agent in einen automatisierten Workflow integriert werden kann:

1. Eingang der Kundenanfrage: Ein Kunde füllt ein Kontaktformular auf deiner Website aus. Make.com oder Power Automate erfasst automatisch alle Eingabedaten.
2. Textanalyse & Kategorisierung: Ein KI Agent, der über ein angebundenes LLM (entweder lokal oder über eine API) betrieben wird, analysiert den Anfrage-Text. Er extrahiert Schlüsselwörter, erkennt den Anfragetyp (z.B. Produktinformation, Support oder Feedback) und bewertet die Dringlichkeit.
3. Workflow-Auslösung: Basierend auf der Analyse wird ein entsprechender Workflow gestartet. Beispielsweise wird bei dringenden Supportanfragen automatisch eine Benachrichtigung an das zuständige Team gesendet, während andere Anfragen in ein Ticket-System eingepflegt werden.
4. Automatische Rückmeldung: Der KI Agent generiert eine vorläufige Antwort, die dem Kunden sofort bestätigt, dass seine Anfrage eingegangen ist und in Kürze bearbeitet wird.
5. Datenaggregation & Monitoring: Alle Anfragen und deren Bearbeitungsstatus werden in einem Dashboard zusammengeführt, sodass du stets den Überblick behältst und bei Bedarf manuell eingreifen kannst.

Dieses Beispiel demonstriert, wie durch den Einsatz von KI Agents Zeit gespart, Prozesse optimiert und Kosten reduziert werden können – und das alles, ohne dass ein menschlicher Mitarbeiter permanent in den Workflow eingreifen muss.

Lokale LLM Modelle vs. API Online-Lösungen: Vor- und Nachteile

Viele KI Agents greifen auf Large Language Models (LLMs) zurück, um Texte zu analysieren und Antworten zu generieren. Dabei stehen grundsätzlich zwei Ansätze zur Verfügung:

Lokale LLM Modelle

Lokale LLM Modelle (z. B. Llama 2, GPT4All oder andere Open-Source-Modelle) werden auf eigener Hardware oder in einer privaten Cloud betrieben.
Dies ermöglicht es, vollständige Kontrolle über die Daten und das Modell zu haben.

• Vorteile:
  • Datensicherheit: Alle Daten verbleiben intern – ideal für sensible Informationen.
  • Individualisierung: Das Modell kann feingetunt und an spezielle Anforderungen angepasst werden.
  • Kosteneffizienz: Langfristig entfallen laufende API-Gebühren.
• Nachteile:
  • Hardware-Anforderungen: Leistungsstarke Rechner oder Server sind nötig, was anfängliche Investitionen erfordert.
  • Wartungsaufwand: Updates, Sicherheit und Pflege des Modells müssen selbst organisiert werden.
  • Komplexität: Einrichtung und Training erfordern technisches Know-how.

API Online-Lösungen

API-basierte LLMs werden von Drittanbietern wie OpenAI, Google oder Anthropic gehostet und bieten direkten Zugang zu hochmodernen Sprachmodellen über das Internet.

• Vorteile:
  • Einfache Integration: Plug-and-Play-Lösungen, die über standardisierte Schnittstellen angesprochen werden.
  • Skalierbarkeit: Die Infrastruktur wird vom Anbieter bereitgestellt und automatisch skaliert.
  • Regelmäßige Updates: Modelle werden kontinuierlich optimiert, ohne dass du dich darum kümmern musst.
• Nachteile:
  • Datenschutz: Sensible Daten werden an externe Server übermittelt – ein kritischer Punkt, wenn Datenschutz höchste Priorität hat.
  • Abhängigkeit: Du bist auf den Service und die Preisgestaltung des Anbieters angewiesen.
  • Laufende Kosten: Bei hohem Volumen können API-Gebühren schnell steigen.

Fazit

KI Agents bieten Unternehmen enorme Potenziale, Prozesse zu automatisieren, Zeit zu sparen und Kosten zu senken.
Mit No-Code-Plattformen wie Make.com und Power Automate lassen sich diese Agenten einfach in bestehende Workflows integrieren.
Anhand unseres realistischen Beispiels wird deutlich, wie Kundenanfragen automatisiert erfasst, analysiert und weiterverarbeitet werden können.

Die Wahl zwischen lokalen LLM-Modellen und API Online-Lösungen hängt von deinen spezifischen Anforderungen ab:

• Lokale LLMs bieten maximale Datensicherheit und individuelle Anpassungsmöglichkeiten, erfordern jedoch entsprechende Hardware und technischen Aufwand.
• API Online-Lösungen überzeugen durch einfache Integration, Skalierbarkeit und regelmäßige Updates – allerdings auf Kosten von Datenschutz und laufenden Gebühren.

Es empfiehlt sich, zunächst einen Proof-of-Concept zu erstellen, um herauszufinden, welcher Ansatz am besten zu deinen Geschäftsanforderungen passt.