Im August geht das Postfach nicht in die Ferien. Die Kundenanfragen kommen weiter, Lieferanten schreiben, die im Büro verbliebenen Mitarbeitenden beantworten dieselben Fragen wie immer — Öffnungszeiten, Status einer Bestellung, interne Abläufe —, während die üblicherweise zuständige Person weg ist. KI-Agenten bieten darauf eine konkrete Antwort: wiederkehrende Anfragen zu automatisieren, um Kontinuität zu sichern, auch bei reduziertem Personalbestand. Bei dpstudio arbeiten wir an dieser Front als offizieller Microsoft-Partner mit Copilot Studio.

In diesem Beitrag sehen wir, was KI-Agenten sind, worin sie sich von den alten Menü-Chatbots unterscheiden, welche Anwendungsfälle für ein KMU sinnvoll sind und wie man sie richtig ins Unternehmen einführt, ohne der Illusion zu erliegen, «die künstliche Intelligenz mache alles von selbst».

Vom Menü-Chatbot zum Agenten, der versteht

Wer die ersten Chatbots genutzt hat, erinnert sich an die Frustration: starre Menübäume, vorgefertigte Antworten, das Gefühl, mit einer automatischen Telefonzentrale zu sprechen, die die Frage nicht verstand. Agenten auf Basis generativer künstlicher Intelligenz funktionieren anders. Sie verstehen natürliche Sprache, rekonstruieren die Absicht hinter einer frei formulierten Anfrage und antworten aus vom Unternehmen definierten Quellen.

Der Unterschied liegt nicht zwischen einem alten und einem neuen Chatbot. Er liegt zwischen einem Werkzeug, das die Nutzerin zwingt, das richtige Wort zu erraten, und einem, das sich daran anpasst, wie Menschen tatsächlich schreiben. Für eine Kundin bedeutet das eine brauchbare Antwort auf die erste Frage; für das Unternehmen bedeutet es, einfache Anfragen vorab zu filtern und den Menschen jene zu überlassen, die Urteilsvermögen und Erfahrung verlangen.

Auch die Erwartungen der Menschen haben sich verändert. Wer heute einem Unternehmen schreibt, ist von den täglich genutzten Diensten sofortige Antworten gewohnt und erträgt Wartezeiten schlecht. Ein Agent, der gut und sofort antwortet, wird nicht mehr als technische Kuriosität wahrgenommen, sondern als Zeichen von Seriosität und Aufmerksamkeit.

Was Microsoft Copilot Studio ist

Copilot Studio ist die Plattform von Microsoft, um massgeschneiderte KI-Agenten zu erstellen, ohne komplexen Code schreiben zu müssen. Sie erlaubt festzulegen, was der Agent wissen soll, aus welchen Quellen er schöpfen darf — Unternehmensdokumente, Websites, interne Systeme — und welche Aktionen er ausführen kann, vom blossen Beantworten einer Frage bis zum Anstossen eines Prozesses.

Die Stärke für alle, die bereits im Microsoft-Ökosystem arbeiten, ist die Integration. Ein mit Copilot Studio gebauter Agent verbindet sich auf natürliche Weise mit Microsoft 365, mit Teams und den übrigen bereits genutzten Werkzeugen und lässt sich auf der Website, auf einem internen Portal oder direkt im Firmenchat bereitstellen. Er ist keine weitere technologische Insel: Er stützt sich auf das, was das Unternehmen ohnehin täglich nutzt.

Wenn die Anforderungen über die Standardkonfiguration hinausgehen — eine Business-Software, einen Online-Shop oder ein eigenes System anzubinden —, kommt die Entwicklung massgeschneiderter Schnittstellen ins Spiel, die dem Agenten ermöglicht, mit den realen Daten des Unternehmens zu dialogieren, statt sich auf statische Informationen zu beschränken.

Ein oft unterschätzter praktischer Aspekt ist die Pflege über die Zeit. Ein Agent ist kein Projekt zum «Abliefern und Vergessen»: Informationen ändern sich, neue Fragen entstehen, manche Antworten müssen korrigiert werden. Copilot Studio erlaubt, Quellen und Verhalten zu aktualisieren, ohne alles neu aufzubauen, was den Unterhalt auch für eine kleine Struktur tragbar macht.

Konkrete Anwendungsfälle für ein KMU

Der häufigste Fehler ist, von der Technologie statt vom Bedürfnis auszugehen. Ein KI-Agent ist dort sinnvoll, wo ein Volumen wiederkehrender Anfragen besteht, das heute wertvolle Zeit bindet. Einige realistische Beispiele für ein Schweizer KMU:

• Kundenbetreuung der ersten Stufe: Der Agent beantwortet häufige Fragen — Öffnungszeiten, Konditionen, Stand eines Vorgangs — und übergibt nur die Fälle an eine Person, die es erfordern.
• Interne Unterstützung der Mitarbeitenden: Ferien, Spesen, Abläufe, Zugang zu Dokumenten. Der Agent wird zu einer stets verfügbaren Anlaufstelle, besonders nützlich, wenn die Personalabteilung dünn besetzt ist.
• Wiederkehrende Anfragen von Lieferanten: Zahlungsstatus, Unterlagen, Ansprechpersonen, bearbeitet, ohne der Administration Zeit zu entziehen.
• Vorqualifizierung der Kontakte von der Website: Der Agent sammelt die ersten Informationen und leitet sie an die richtige Person weiter und unterstützt so die Aktivitäten des Digital Marketing und der Kontaktgewinnung.

In all diesen Fällen ist der rote Faden derselbe: Kontinuität. Der Dienst bricht abends, am Wochenende oder in den Ferien nicht ab, und die Menschen können sich auf das konzentrieren, was die Automatisierung nicht kann.

Nicht nur Ferien: ein Wert, der das ganze Jahr bleibt

Auch wenn der Sommer den Nutzen sichtbar macht, arbeitet ein gut gestalteter KI-Agent das ganze Jahr. Ausserhalb der Bürozeiten, in Anfragespitzen, in Phasen, in denen das Personal an Projekten arbeitet, die nicht warten können: In all diesen Momenten entlastet die Fähigkeit, einfachen Fragen sofort zu antworten, die Organisation, ohne Personal aufzustocken.

Hinzu kommt ein weniger sichtbarer, aber konkreter Vorteil: die Konsistenz. Eine am Ende des Tages müde Person oder eine Kollegin, die kurzfristig einspringt, geben auf dieselbe Frage womöglich unterschiedliche Antworten. Ein Agent schöpft stets aus denselben aktuellen Quellen, und das macht die Information, die das Unternehmen vermittelt, einheitlicher und verlässlicher. Vorausgesetzt, wie immer, diese Quellen werden gepflegt.

Eine Augustwoche, mit und ohne Agent

Stellen wir uns ein kleines Handelsunternehmen in der Woche um den 1. August vor, mit zwei von acht Personen im Büro. Ohne jede automatische Unterstützung verbringen diese zwei Personen den Tag damit, Telefon und Post für Fragen zu beantworten, die sie auswendig kennen: ob eine Bestellung raus ist, wie die Öffnungszeiten sind, wie man ein Dokument anfordert. Die eigentliche Arbeit bleibt liegen, und wer abends schreibt, erhält erst am nächsten Tag eine Antwort.

Mit einem gut konfigurierten KI-Agenten ändert sich das Bild. Wiederkehrende Fragen finden zu jeder Uhrzeit sofort eine Antwort, der Agent sammelt die Angaben für die komplexeren Anliegen und stellt sie für die Rückkehr in die Warteschlange, und die zwei Personen im Büro greifen nur dort ein, wo ihr Urteil wirklich gebraucht wird. Es ist nicht das Unternehmen, das «von selbst läuft»: Es ist das Unternehmen, das aufhört, seine knappen Sommerressourcen für sich wiederholende Aufgaben zu vergeuden.

Was ein KI-Agent nicht tun soll

Ein gut gemachtes Projekt erkennt man auch an den Grenzen, die es sich setzt. Ein KI-Agent ist kein Ersatz für Menschen und sollte keine heiklen Entscheidungen, komplexen Beschwerden oder Situationen behandeln, die Empathie und Verantwortung verlangen. Andernfalls besteht das Risiko, das Erlebnis zu verschlechtern statt zu verbessern.

Zu beachten sind zudem zwei oft übersehene Aspekte. Der erste ist die Qualität der Quellen: Ein Agent ist so viel wert wie die Informationen, aus denen er schöpft, und sind die Unternehmensdokumente wirr oder veraltet, sind es die Antworten ebenso. Der zweite ist der Datenschutz: Bei der Festlegung, worauf der Agent Zugriff hat, ist das Schweizer Datenschutzgesetz (revDSG) einzuhalten und zu vermeiden, Personendaten über das Notwendige hinaus offenzulegen. Das sind Konfigurationsentscheide, die sorgfältig zu treffen sind — nicht Funktionen zu aktivieren, «weil es sie gibt».

Zum Thema Daten eine zusätzliche Anmerkung. Für ein Schweizer Unternehmen zählt zu wissen, wo die Informationen verarbeitet werden: Das Microsoft-Ökosystem bietet Optionen zur Datenlokalisierung und vertragliche Garantien, die, richtig konfiguriert, helfen, die Pflichten des revDSG einzuhalten. Das ist ein Thema für die Projektphase, nicht für danach: festzulegen, welche Daten der Agent sehen darf und wo sie liegen, gehört zur anfänglichen Konfiguration.

Wie Sie richtig starten

Der solideste Weg beginnt nicht beim Werkzeug, sondern bei einer Frage: Welche wiederkehrenden Anfragen kosten unsere Leute heute am meisten Zeit? Von dort wählt man einen abgegrenzten Bereich, baut einen ersten Agenten, erprobt ihn an realen Fällen und verfeinert ihn, bevor man ihn ausweitet. Besser ein Agent, der eine Sache gut macht, als ein ehrgeiziges Projekt, das auf alles schlecht antwortet.

Es lohnt sich zudem, im Voraus festzulegen, wie das Ergebnis gemessen wird: wie viele Anfragen der Agent allein bewältigt, wie stark sich die Antwortzeit verkürzt, welche Fragen ungelöst bleiben und ergänzt werden müssen. Das sind einfache Hinweise, die zeigen, ob das Projekt funktioniert und wo einzugreifen ist, statt sich auf einen Eindruck zu verlassen.

In der Praxis ist ein Pilotprojekt von wenigen Wochen zu einem einzigen Anwendungsfall ein guter Ausgangspunkt, mit einer kleinen Gruppe von Personen, die es erprobt und meldet, was nicht funktioniert. Kosten und Risiken bleiben überschaubar, und am Ende hat man konkrete Daten — keine Meinungen —, um zu entscheiden, ob und wie man es auf das übrige Unternehmen ausweitet.

Hier macht ein Technologiepartner den Unterschied: nicht im «Verkaufen von KI», sondern darin, zu helfen zu wählen, wo sie wirklich sinnvoll ist, sie sicher zu konfigurieren und mit den bestehenden Systemen zu integrieren.

Kurz zusammengefasst

KI-Agenten dienen nicht der Show, sondern der Kontinuität: wiederkehrende Anfragen zu beantworten, wenn die Menschen nicht da sind, damit der Dienst in den Ferien nicht stillsteht. Mit Copilot Studio kann ein KMU Assistenten bauen, die in die bereits genutzten Microsoft-Werkzeuge integriert sind — ausgehend von einem klaren Bereich und mit Augenmass erweitert.

Bei dpstudio begleiten wir die KMU der italienischen Schweiz bei der konkreten und tragbaren Einführung künstlicher Intelligenz — mit Copilot Studio und mit der Entwicklung der Schnittstellen, die nötig sind, damit sie mit den Unternehmenssystemen dialogiert.

elligenz — mit Copilot Studio und mit der Entwicklung der Schnittstellen, die nötig sind, damit sie mit den Unternehmenssystemen dialogiert.