So identifizieren Sie die besten Anwendungsfälle für agentische KI

Generative KI hat die Spielregeln in zahlreichen Branchen bereits grundlegend verändert. Doch agentische KI geht noch einen Schritt weiter und eröffnet völlig neue Möglichkeiten – erhöht zugleich aber auch den Druck zur geschäftlichen Optimierung.

Angesichts einer schier endlosen Auswahl an Anwendungsfällen für agentische KI kann es äußerst herausfordernd sein, die Optionen auf diejenigen mit dem größten Mehrwert für Ihr Unternehmen einzuschränken.

Manche Prozesse wirken wie prädestinierte Einsatzorte für künstliche Intelligenz. Doch spart ein KI-Agent an dieser Stelle tatsächlich Zeit, senkt er Kosten oder steigert er den Umsatz? Um das optimale Gleichgewicht zwischen Risikoniveau, Implementierungsaufwand und geschäftlichem Mehrwert zu finden, bedarf es einer klaren Strategie – und der passenden Werkzeuge.

Bei Lucid unterstützen wir Transformationsteams dabei, diese wertvollen KI-Anwendungsfälle zu identifizieren, und haben unsere Erkenntnisse in einem einfachen Framework zusammengefasst. Mit diesem Leitfaden erfahren Sie, worauf Sie bei der Auswahl von Anwendungsfällen für agentische KI achten müssen und wie Sie die nötigen Daten für fundierte Entscheidungen erheben.

„Die Frage lautet nicht ob, sondern wo, wann und wie KI eingeführt und angewendet werden sollte.“

—Gartner®, The Pillars of a Successful Artificial Intelligence Strategy, 16. September 2025

Was ist agentische KI und wo bietet sie den größten Mehrwert?

Unter agentischer KI versteht man autonome KI-Systeme, die ein bestimmtes Ziel – wie die Buchung einer Reise oder die Veranlassung einer Rückerstattung – mit minimalen menschlichen Eingriffen und geringer Beaufsichtigung erreichen können. Während generative KI große Sprachmodelle (LLMs) primär für die Erstellung von Inhalten nutzt, setzt agentische KI diese als logische Verarbeitungsinstanzen ein, um mit Software zu interagieren, mehrstufige Workflows auszuführen und eigenständige Entscheidungen zu treffen.

Agentische KI entfaltet ihren größten Wert bei Anwendungsfällen, die ein gewisses Maß an Logik und Interpretation erfordern. Typischerweise handelt es sich um ergebnisoffene Anwendungsfälle, bei denen zwar das Ziel klar definiert ist, der Weg dorthin jedoch flexibel bleibt.

Nehmen wir beispielsweise an, Sie müssen eine Geschäftsreise zu einer Konferenz buchen. Sie möchten am Vortag anreisen und sicherstellen, dass die Flugzeiten nicht mit Ihrem Kalender kollidieren. Das Hotel soll fußläufig zum Veranstaltungsort liegen und ein vegetarisches Restaurant in der Nähe haben. Zudem gilt es, ein vorgegebenes Reisebudget einzuhalten.

Es gibt viele Faktoren zu berücksichtigen, und Ihnen fehlt die Zeit, Speisekarten zu studieren und Flugangebote zu vergleichen. In diesem Szenario kann ein KI-Agent Flüge recherchieren, Ihren Kalender auf Überschneidungen prüfen, Speisekarten sowie Hotelstandorte verifizieren und nach Ihrer Freigabe die gesamte Reise mit Ihren hinterlegten Zahlungsinformationen buchen.

Agentische KI vs. Automatisierung

Um die gewinnbringendsten Anwendungsfälle für agentische KI zu identifizieren, ist die Unterscheidung zwischen agentischer KI und klassischer Automatisierung essenziell. Obwohl beide Ansätze Aufgaben mit geringer menschlicher Steuerung ausführen, unterscheidet sich die Art der Ausführung grundlegend.

Automatisierung erledigt Aufgaben, indem sie festgelegten, vorhersehbaren und kontrollierten Prozessschritten folgt. Dabei handelt es sich meist um sehr einfache „Wenn-dann“-Regeln, wie das Einrichten von Benachrichtigungen (z. B.: Wenn Kund:innen einen Artikel in den Warenkorb legen, den Kauf aber nicht abschließen, wird nach einer Stunde eine Erinnerungs-E-Mail versendet).

KI-Agenten hingegen eignen sich am besten für Aufgaben, die komplexe Entscheidungen erfordern. Statt dem Schema „Wenn x, dann y“ zu folgen, lautet die Aufgabenstellung für agentische KI eher: „Finde für das Ziel z die optimalen Variablen x und y.“

Rufen wir uns das Beispiel der Geschäftsreise in Erinnerung: Es kann mehrere Flugverbindungen und Hotels geben, die die Kriterien erfüllen. Ein KI-Agent muss verschiedene Szenarien abwägen und mehrere Entscheidungen treffen, um das angestrebte Ziel zu erreichen.

Hier ist ein einfacher Lackmustest für die Entscheidung zwischen Automatisierung und KI-Agenten: Wenn Ihre Antwort auf die Frage „Wie würden Sie [ein Ziel] erreichen?“ lautet: „Das kommt darauf an“, haben Sie einen Anwendungsfall gefunden, für den ein Agent voraussichtlich besser geeignet ist als eine reine Automatisierung.

Profi-Tipp: Reale Workflows kombinieren häufig Automatisierung und agentische KI. Das Visualisieren von Prozessschritten (mithilfe von Prozesslandkarten) hilft dabei zu erkennen, welche Abschnitte welchen Ansatz erfordern.

Kriterien: Worauf Sie bei der Identifikation von KI-Anwendungsfällen achten sollten

„Nur weil Sie einen Agenten für einen Anwendungsfall einsetzen können, heißt das nicht, dass Sie es auch tun sollten. Im Zeitalter der KI ist Fokussierung entscheidend.“

—Birch Eve, Group Product Manager bei Lucid

Theoretisch gibt es unzählige Anwendungsfälle für den Einsatz von KI-Agenten. Doch wie finden Sie heraus, welche davon den größten Nutzen für Ihr Unternehmen stiften?

Die folgenden Kriterien unterstützen Sie dabei, KI-Anwendungsfälle zu identifizieren, die einen hohen Mehrwert bieten, risikoarm sind und sich vergleichsweise einfach umsetzen lassen.

Achten Sie bei der Identifikation von Anwendungsfällen für agentische KI auf folgende Signale:

• Monoton: Jeff Rosenbaugh, Sr. Director of Professional Services bei Lucid, rät dazu, auf Bereiche zu achten, in denen „kluge Köpfe stupide Aufgaben erledigen“. Monotone Tätigkeiten wie das Zusammentragen und Zusammenfassen von Daten aus verschiedenen Quellen für Statusberichte können häufig an einen Agenten übergeben werden. Das verschafft den Mitarbeitenden Freiräume für innovatives Denken.

• Hohe Frequenz: Ist eine Aufgabe zwar monoton, fällt aber nur alle paar Monate an, bietet die Übergabe an einen Agenten überschaubaren Mehrwert. Die besten Anwendungsfälle für KI treten regelmäßig auf – sei es abteilungsübergreifend oder innerhalb eines einzelnen Teams.

• Mehrstufige Logik und Entscheidungspunkte: Für Prozesse mit einfacher Logik ist agentische KI überdimensioniert. Wenn eine Aufgabe monoton ist und häufig vorkommt, aber einer einfachen „Wenn-dann“-Logik folgt, ist eine klassische Automatisierung die bessere Wahl.

• Klare Grenzen und definierte Ergebnisse: Anwendungsfälle mit klaren Zielvorgaben und Erfolgskriterien ermöglichen es, Fehler frühzeitig zu erkennen und zu korrigieren. Ohne Überprüfungsmöglichkeiten riskieren Sie unbemerkte Halluzinationen, die zu folgenschweren Fehlern führen können (wie versäumten Zahlungen oder fälschlicherweise veranlassten Rückerstattungen).

• Häufige Tool-Wechsel: Aufgaben, die den ständigen Wechsel zwischen verschiedenen Systemen erfordern, sind zeitraubend und damit prädestiniert für agentische KI. Als Birch Eve, Group Product Manager bei Lucid, bemerkte, dass er ständig zwischen Slack, Google Docs, Lucid und verschiedenen Dashboards wechselte, entwickelte er einen eigenen Agenten: „Jetzt besteht 90 % meines Workflows aus Diktaten. Ich spreche ein, was ich mitteilen möchte, drücke Eingabe und der Agent kümmert sich um die Strukturierung und Indexierung der Informationen“, erklärt Eve.

• Kontextabhängigkeit: Der Kontext ist oft das entscheidende Kriterium dafür, ob sich ein Anwendungsfall für KI eignet. Stellen Sie sich vor, Sie bitten jemanden, Ihren wöchentlichen Projektstatusbericht zu erstellen. Sie würden der Person nicht nur die Vorlage überreichen, sondern auch erklären, welche Stakeholder welche Kennzahlen priorisieren, was „gefährdet“ im Vergleich zu „verspätet“ bedeutet und wie bei fehlenden Daten vorzugehen ist. Ein KI-Agent benötigt genau diese dokumentierte Logikschicht, um zuverlässig zu arbeiten.

Schritte zur Identifikation von Anwendungsfällen für agentische KI

Sie wissen nun, worauf Sie achten müssen. Doch wie identifizieren Sie diese Signale schnell und unkompliziert? Befolgen Sie diese Schritte, um wirkungsvolle Anwendungsfälle in Ihrem Unternehmen zu ermitteln und zu priorisieren.

Schritt 1: Reibungspunkte durch gezielte Fragen identifizieren

Der beste Einstieg besteht darin, Teams direkt nach Arbeitsbereichen zu befragen, die monoton, repetitiv, zu komplex oder zeitraubend sind.

Vermeiden Sie allgemeine Fragen wie „Welche KI-Anwendungsfälle könnten wir ausprobieren?“. Das Brainstorming diffuser „KI-Anwendungsfälle“ gleicht dem Versuch, spontan Milliarden-Dollar-Geschäftsideen zu entwickeln – man endet oft bei Lösungen für Probleme, die gar nicht existieren.

Stellen Sie stattdessen Fragen, die konkrete Hürden im Arbeitsalltag offenlegen, wie etwa:

• Für welche Aufgaben aufwenden Sie jede Woche die meiste Zeit (oder verschwenden sie)?

• Welche Aufgaben würden bei einer Entlastung die meisten Kapazitäten und Energien freisetzen?

• Welche Aufgaben erledigen Sie schlichtweg ungern?

• Welche komplexen Entscheidungen verlangsamen Ihren Workflow?

Oft empfiehlt es sich, auf Führungsebene zu starten, um übergeordnete Problemfelder zu definieren, bevor ins Detail gegangen wird. Anschließend können Teamleitungen diese Fragen asynchron oder in einer Live-Brainstorming-Session aufgreifen.

„Häufig wissen Sie bereits, wo diese Muster auftreten“, erklärt Christopher Bailey, Director of Consulting Services bei Lucid. „Worüber beschweren sich die Mitarbeitenden? Welche Dinge rauben Energie?“ Wenn Teams in Ihrer Organisation regelmäßige Retrospektiven durchführen, verfügen Sie womöglich bereits über qualitative Daten zu bestehenden Schwachstellen.

Profi-Tipp: Wenn Sie Lucid für Discovery-Workshops, Brainstormings oder Retrospektiven nutzen, können Sie mithilfe der integrierten KI schnell wiederkehrende Themen in den gesammelten Beiträgen identifizieren.

Schritt 2: Zentrale Prozesse kartieren

Sobald Sie im Austausch mit den Teams erste Anwendungsfälle identifiziert haben, sollten Sie prüfen, ob sich diese tatsächlich für den Einsatz von KI eignen. Wie das gelingt? Durch eine präzise Prozesskartierung.

Die Visualisierung Ihrer Prozesse verdeutlicht:

• an welchen Stellen Entscheidungen oder Freigaben im Prozess erforderlich sind

• wie viele verschiedene Systeme und Tools eingebunden sind

• wie viele Abteilungen und Übergaben beteiligt sind

• welche Ausnahmeszenarien innerhalb des Prozesses existieren

Das Modellieren Ihrer Workflows deckt die tatsächliche Prozesskomplexität auf. „Wenn Ihre Prozesslandkarte wie ein Teller Spaghetti aussieht – mit sich überschneidenden Pfeilen und Formen auf der Arbeitsfläche –, ist der Prozess in seiner jetzigen Form vermutlich zu kompliziert“, so Eve. Mit anderen Worten: Er ist ein idealer Kandidat für einen KI-Agenten.

Ein weiterer Vorteil der Prozessmodellierung in dieser Phase besteht darin, dass Sie direkt den Kontext und die Dokumentation schaffen, die ein Agent für die spätere Ausführung benötigt.

„Die Organisationen, die mit agentischer KI am schnellsten Fortschritte erzielen, sind nicht diejenigen mit den besten Modellen, sondern diejenigen mit den am besten dokumentierten Prozessen und Abläufen.“

—Jeff Rosenbaugh, Sr. Director of Professional Services bei Lucid

Ein Prozess zur Vorauswahl von Bewerbenden führt beispielsweise selten direkt vom Lebenslauf zum Vorstellungsgespräch. Dazwischen liegen zahlreiche Schritte: die Qualifikationsprüfung auf LinkedIn, der Abgleich eines Portfolios mit Anforderungsprofilen und die Terminabstimmung über die Kalender mehrerer Führungskräfte hinweg. Die Kartierung dieses Prozesses liefert den nötigen Kontext, damit ein KI-Agent diese Aufgaben ebenso strukturiert ausführen kann wie Ihr Recruiting-Team.

Wenn Sie unsicher sind, wie Sie mit Ihrer Prozesslandkarte beginnen sollen, starten Sie mit dem gewünschten Endergebnis und arbeiten Sie sich Schritt für Schritt rückwärts vor.

Schritt 3: Implementierung priorisieren und planen

Brainstorming und Prozesskartierung liefern oft zahlreiche Möglichkeiten für den Einsatz von KI-Agenten. Für den Anfang empfiehlt es sich jedoch, zunächst ein oder zwei Pilotprojekte auszuwählen. Ein fokussierter Start ermöglicht es, Erfahrungen zu sammeln und Kinderkrankheiten vor einer unternehmensweiten Einführung zu beheben.

Die wertvollsten Einstiegsprojekte zeichnen sich durch ein hohes Nutzenpotenzial bei gleichzeitig überschaubarem Implementierungsaufwand und geringem Risiko aus.

Mithilfe einer Matrix können Sie Anwendungsfälle anhand folgender Faktoren visuell einordnen:

• Geschäftliche Auswirkung: Wie viel kreative Energie wird für die Mitarbeitenden freigesetzt? Wie viel Zeit lässt sich einsparen? Wie hoch sind die Kosteneinsparungen oder das Potenzial für neue Umsätze?

• Aufwand und Zuverlässigkeit: Wie viel Vorbereitung oder zusätzliche Schutzmaßnahmen sind erforderlich, um einen Prozess für einen Agenten aufzubereiten? Welches Risiko besteht, falls der Agent Fehler macht?

Sobald Sie einen passenden Anwendungsfall für den Start ausgewählt haben, sollten Sie folgende Punkte klären:

• Wer ist für die Umsetzung des Anwendungsfalls und die Erfolgsmessung verantwortlich?

• Welche Schutzmaßnahmen oder „Human-in-the-Loop“-Prüfpunkte sind erforderlich, um den Anwendungsfall sicher auszuführen?

• Welche Kenntnisse, Befähigungen oder Schulungen benötigen die Teams für den Einstieg?

• Welche Meilensteine streben Sie an?

• Anhand welcher Kennzahlen beurteilen Sie den Erfolg des Anwendungsfalls?

Beispiele für Anwendungsfälle agentischer KI

Die optimalen Einsatzbereiche für agentische KI variieren je nach Unternehmen. Die folgenden Beispiele dienen Ihnen als Inspiration für den Einstieg.

Anwendungsfälle agentischer KI im Personalwesen (HR)

HR-Teams können agentische KI für die Bewerbervorauswahl oder die Onboarding-Koordination einsetzen.

Ein Onboarding-Agent könnte neue Mitarbeitende beispielsweise durch eine Checkliste führen, Fragen beantworten und Feedback geben.

Onboarding eignet sich hervorragend für KI-Agenten, da es voller individueller Entscheidungsfragen steckt. Die Bedürfnisse neuer Mitarbeitender hängen stark von der Abteilung, der Vorerfahrung und der Lerngeschwindigkeit ab. Ein Agent passt sein Vorgehen flexibel an das Feedback an, während eine klassische Automatisierung starr E-Mails versenden würde – unabhängig davon, ob die Person bereit dafür ist.

Anwendungsfälle agentischer KI im Vertrieb

Vertriebsteams können agentische KI für die Recherche von Pipeline-Potenzialen, die Erstansprache oder die Erstellung von Angeboten nutzen.

Betrachten wir einen Agenten für die Kundenakquise: Vertriebsmitarbeitende verbringen viel Zeit damit, Geschäftsberichte, LinkedIn-Beiträge und Nachrichten zu analysieren, um relevante Anknüpfungspunkte für die Kaltakquise zu finden.

In diesem Beispiel übergeben Sie dem Akquise-Agenten eine Liste von Zielunternehmen. Der Agent analysiert aktuelle Finanzberichte, durchsucht Branchennews nach relevanten Begriffen und wertet Social-Media-Aktivitäten von Führungskräften aus. Anschließend verfasst er ein hochgradig personalisiertes Anschreiben, das exakt auf aktuelle geschäftliche Herausforderungen des Unternehmens eingeht.

Anwendungsfälle agentischer KI in der IT und Softwareentwicklung

Teams aus Softwareentwicklung, IT und Cybersecurity können agentische KI für die Migration von Altsystemen, die Analyse von Sicherheitsvorfällen oder die Überwachung und Abwehr von Bedrohungen nutzen.

So verbringen Softwareentwickler:innen oft Wochen oder Monate damit, alte Codebasen manuell zu überarbeiten, um moderne Sicherheitsstandards zu erfüllen oder auf effizientere Programmiersprachen umzusteigen. Ein Migrationsagent könnte Anwendungsabhängigkeiten erfassen, die Leistung analysieren, den Code umschreiben, automatisierte Tests generieren und Fehler im Build-Prozess iterativ beheben.

Ein Anwendungsfall in der Cybersicherheit könnte die automatisierte Bedrohungserkennung, die Analyse von Netzwerkdaten, die Einleitung von Gegenmaßnahmen sowie das kontinuierliche Erlernen neuer Bedrohungsmuster umfassen.

Praktische Tipps für die Ersteinführung agentischer KI

Unsere Expert:innen teilen ihre wichtigsten Empfehlungen für den erfolgreichen Einstieg in die Nutzung agentischer KI.

Fangen Sie ruhig „unspektakulär“ an

Es mag verlockend sein, direkt nach hochkomplexen Anwendungsfällen zu suchen. Rosenbaugh betont jedoch, dass scheinbar unaufgeregte Anwendungsfälle mit klarem ROI und geringem Risiko oft die beste Wahl sind: „Erfolge bei einfachen, risikoarmen Projekten schaffen das notwendige Fundament für spätere, anspruchsvollere Umsetzungen.“

Lassen Sie nicht zu, dass Bedenken Chancen blockieren

Bedenken wie KI-Halluzinationen können Teams davon abhalten, neue Wege zu testen. Selbstverständlich sollten Risiken berücksichtigt und entsprechende Schutzmechanismen etabliert werden. Dennoch sollte Angst niemals der Ratgeber bei der Gestaltung der Zukunft sein.

„Viele nehmen an, dass sie direkt den gesamten Prozess in einen agentischen Workflow verwandeln müssen“, so Eve. „Das ist ein weit verbreiteter Irrtum. Beginnen Sie stattdessen mit den ersten zwei Schritten. Sie werden schnell lernen und Vertrauen in agentische KI gewinnen.“

Etablieren Sie klare Nutzungsrichtlinien

„Nichts bremst die Begeisterung von Mitarbeitenden für neue Technologien schneller als fehlende Experimentiermöglichkeiten durch fehlende Tool-Freigaben oder unklare Vorgaben“, betonen Eve. „Das nimmt Neugierde – und Neugier ist die menschlichste Reaktion auf neue Technologien.“

Laut der Studie zur KI-Bereitschaft von Lucid sorgen sich 42 % der Befragten vor einer unsachgemäßen KI-Nutzung aufgrund unklarer Richtlinien, und 27 % sind deswegen sehr besorgt. Schaffen Sie Klarheit, indem Sie definieren, welche Tools freigegeben sind und wofür sie eingesetzt werden dürfen.

Gehen Sie zudem nicht davon aus, dass ein einzelnes KI-Modell (wie Gemini oder Claude) für jede Aufgabe optimal ist. Unterschiedliche Modelle besitzen unterschiedliche Stärken – etwa im Programmierbereich im Vergleich zu kreativen Analysen. Nutzen Sie die Vielfalt und beziehen Sie das Feedback der Teams ein.

Unterschätzen Sie nicht die Bedeutung von Change Management

„Change Management bei KI scheitert häufiger auf Führungsebene als im Team“, erklärt Rosenbaugh. „Führungskräfte müssen die KI-Einführung aktiv vorantreiben, statt sie nur zu befürworten.“

Um den Wandel wirksam zu gestalten, sollten Führungskräfte das gewünschte Verhalten vorleben, Governance-Entscheidungen verantworten und den Mehrwert von KI frühzeitig vermitteln. Da das mittlere Management für Ergebnisse verantwortlich ist, müssen Anreize und Prioritäten so gesetzt werden, dass Führungskräfte befähigt werden, diese Initiativen voranzutreiben.

Anschließend können Teamleitungen Maßnahmen ergreifen, um die Akzeptanz auf Teamebene zu stärken – etwa durch Netzwerke zum Austausch von Best Practices. „Wenn Sie frühzeitig Strukturen zum Wissensaustausch etablieren, profitieren Sie von erfolgreichen Experimenten und multiplizieren diese im gesamten Unternehmen“, so Bailey.

Planen Sie die kontinuierliche Wartung der KI ein

Unabhängig davon, mit welchen Anwendungsfällen Sie starten: Agentische KI ist keine Einmallösung. Da sich Technologien, Prozesse und Systeme stetig weiterentwickeln, sind regelmäßige Überprüfungszyklen für agentische Workflows unerlässlich.

Eine der wirksamsten Wartungsstrategien besteht darin, die offizielle Geschäftsprozessdokumentation zentral und stets aktuell zu halten. So behalten Sie jederzeit den Überblick, selbst wenn ein KI-Workflow angepasst werden muss.

Lucid erleichtert Ihnen nicht nur die Dokumentation von Prozessen, sondern auch deren Aktualisierung. Mit dem Prozess-Accelerator erstellen Sie durchsuchbare Archive für offizielle Prozessdokumente und nutzen integrierte Freigabe-Workflows zur Einhaltung Ihrer Governance-Richtlinien.

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