Grundlagen
Die Konzepte hinter agentischer KI, erklärt für Entscheider: was Agenten sind, wie sie sich von Chatbots und Copilots unterscheiden und wie die Architektur wirklich funktioniert.
12 Artikel
KI-Agenten erklärt: ein sachlicher Leitfaden für Entscheider
Was KI-Agenten wirklich sind, wie sie sich von klassischer Software unterscheiden und was sich betrieblich ändert, wenn Sie sie einsetzen — ohne Buzzwords.
Artikel lesenKI-Agenten in der Praxis: Beispiele mit messbaren Ergebnissen
Konkrete KI-Agenten-Beispiele aus Support, Operations, Finance und Vertrieb — jeweils verankert an der Kennzahl, die sich bewegt hat. Bauen Sie Ihren internen Business Case.
Artikel lesenKI-Agenten orchestrieren: Wie Agenten als System funktionieren
KI-Agenten-Orchestrierung entscheidet, ob Automatisierung den Produktivbetrieb übersteht. Routing, Handoffs, Fehlerbehandlung, menschliche Checkpoints — was Systeme skalierbar macht.
Artikel lesenKI-Agenten vs Chatbots: Warum der Unterschied entscheidend ist
Nicht jede KI ist gleichwertig. Verstehen Sie den Unterschied zwischen KI-Agenten und Chatbots — und stellen Sie fünf Fragen, die Anbieter-Hype entlarven.
Artikel lesenKI-Agenten vs. Agentische KI: Terminologie klar erklärt
KI-Agenten und agentische KI ohne Fachjargon erklärt — damit Sie in Vendor-Gesprächen Architektur von Marketing unterscheiden können. Praxisleitfaden von Orange ITS.
Artikel lesenKI-Agenten: Wann Workflows wirklich intelligent werden
Was macht einen Workflow agentic? Nutzen Sie unsere Checkliste, um Ihre Prozesse nach dem Potenzial für KI-Agenten zu bewerten — bevor Sie investieren.
Artikel lesenKI-Agenten im Verbund: Wann ein einzelner Agent nicht reicht
KI-Agenten im Multi-Agent-System verteilen Arbeit auf Spezialisten — doch die Komplexität hat reale Kosten. Wann ist sie technisch notwendig, wann nur aufgeblähte Rechnung?
Artikel lesenKI-Agenten vs. AI Assistant vs. Copilot: Was ist der Unterschied?
KI-Agenten vs. Assistant vs. Copilot: Verstehen Sie die Autonomiestufen hinter jedem Label und treffen Sie die richtige Technologieentscheidung.
Artikel lesenKI-Agenten-Architektur: Was Entscheider wissen müssen
KI-Agenten-Architektur verständlich erklärt: Planner, Tools, Memory und Guardrails und ihr Einfluss auf Kosten, Zuverlässigkeit und Abhängigkeit vom Anbieter.
Artikel lesenWie KI-Agenten Werkzeuge und MCP für echte Aufgaben nutzen
Erfahren Sie, wie KI-Agenten mit MCP auf ERP, CRM und reale Systeme zugreifen — und welche Fragen jeder Käufer vor Vertragsabschluss stellen sollte.
Artikel lesenKI-Agenten vs. RPA: Welche Automatisierung passt zu Ihren Prozessen?
KI-Agenten vs. RPA: eine Entscheidungsmatrix für Operations-Verantwortliche. Wann RPA gewinnt, wann Agenten gewinnen und warum funktionierende Bots zu ersetzen meist falsch ist.
Artikel lesenKI-Agenten-Gedächtnis: Warum Kontext über Erfolg entscheidet
Das Gedächtnis von KI-Agenten entscheidet, ob Ihre Automatisierung zuverlässig bleibt oder Nacharbeit erzeugt. Die Designfragen, die vor dem Go-live geklärt sein müssen.
Artikel lesenSetzen Sie diese Ideen um
Ein 30-minütiges Gespräch genügt, um herauszufinden, ob ein KI-Agent zu Ihrem Workflow passt — und was er einbringen würde.