Use Cases (AI Automations & AI Agents)

Allgemeine Use Cases

AI Automations und AI Agents helfen Unternehmen dabei, Prozesse effizienter, schneller und intelligenter zu gestalten. Statt manueller Routinen übernehmen automatisierte Workflows und KI-gestützte Agenten wiederkehrende Aufgaben – zuverlässig und skalierbar. Dabei reicht das Spektrum von einfachen Automatisierungen bis hin zu autonomen AI Agents, die eigenständig Entscheidungen vorbereiten oder treffen. Dieser Unterschied wird auf der Seite AI Automations & AI Agents detailliert erklärt. Der Fokus liegt immer auf einem pragmatischen Einsatz mit echtem Mehrwert. Genau hier setzen die Use Cases von AI Automations & AI Agents an. Sie zeigen, wie KI konkret im Arbeitsalltag eingesetzt werden kann.

Eventbasierte Workflows

Eventbasierte Workflows werden automatisch durch ein bestimmtes Ereignis ausgelöst, zum Beispiel eine neue Anfrage, ein Formular-Eintrag oder eine Statusänderung. AI Automations reagieren in Echtzeit und stoßen Folgeprozesse ohne manuelles Eingreifen an. AI Agents können dabei zusätzlich Inhalte bewerten, priorisieren oder Entscheidungen vorbereiten. So entstehen reaktionsschnelle und intelligente Abläufe. Besonders geeignet sind sie für dynamische Geschäftsprozesse.

Zeitgesteuerte Workflows

Zeitgesteuerte Workflows laufen nach festen Intervallen oder zu definierten Zeitpunkten ab. Beispiele sind tägliche Reports, regelmäßige Datenabgleiche oder geplante Content-Veröffentlichungen. AI Automations sorgen für zuverlässige Ausführung, während AI Agents Inhalte analysieren oder optimieren können. Dadurch entstehen konsistente Prozesse ohne manuellen Aufwand. Ideal für wiederkehrende Aufgaben.

Verknüpfung / Integration von Tools

AI Automations verbinden unterschiedliche Tools und Systeme miteinander. Daten, Aktionen und Informationen fließen automatisch zwischen CRM, E-Mail, Projektmanagement oder Datenbanken. AI Agents können dabei als intelligente Schnittstelle agieren und kontextbezogene Entscheidungen treffen. Medienbrüche werden eliminiert und Prozesse deutlich beschleunigt. So entsteht ein nahtloses digitales Ökosystem.

Automatisierte Datenübertragungen

Automatisierte Datenübertragungen sorgen dafür, dass Informationen zuverlässig von einem System ins andere gelangen. AI Automations übernehmen Validierung, Strukturierung und Weiterleitung der Daten. AI Agents können zusätzlich Inhalte interpretieren oder anreichern. Fehlerquellen durch manuelle Eingaben werden reduziert. Besonders wertvoll bei großen Datenmengen und komplexen Prozessen.

Automatisierte Benachrichtigungen

Automatisierte Benachrichtigungen informieren gezielt über relevante Ereignisse oder Statusänderungen. AI Automations lösen Nachrichten über E-Mail, Messenger oder interne Tools aus. AI Agents filtern und priorisieren Informationen intelligent. So erhalten Nutzer nur das, was wirklich wichtig ist. Das steigert Transparenz und Reaktionsgeschwindigkeit.

LLM Workflows

LLM Workflows nutzen Large Language Models zur Textverarbeitung, Analyse oder Generierung. AI Automations integrieren diese Modelle in bestehende Prozesse. AI Agents nutzen LLMs, um Inhalte zu verstehen, Entscheidungen vorzubereiten oder Aufgaben selbstständig auszuführen. Dadurch entstehen flexible und kontextbezogene Automatisierungen. Ideal für wissensintensive Aufgaben.

AI Assistenten

AI Assistenten unterstützen Menschen bei konkreten Aufgaben im Alltag. Sie beantworten Fragen, erstellen Inhalte oder helfen bei Entscheidungen. In Kombination mit Automationen greifen sie auf relevante Daten und Systeme zu. Der Assistent wird so zum produktiven Co-Worker. Der Fokus liegt auf Unterstützung, nicht auf vollständiger Autonomie.

AI Agenten

AI Agenten gehen einen Schritt weiter als Assistenten. Sie handeln eigenständig innerhalb definierter Ziele und Regeln. Dabei planen sie Aufgaben, nutzen Tools und reagieren auf neue Informationen. AI Automations bilden das technische Rückgrat, AI Agents bringen die Intelligenz. So entstehen autonome, skalierbare Prozesse.

Praktische Umsetzung eines AI-Agenten zur Mietvertragsanalyse

Exemplarisch für einen AI Agenten wird folgender Use Case mit openAI Agent-Builder umgesetzt. Der User kommuniziert mittels Chat mit dem System und soll bei Fragen die sich auf Mietverträge beziehen an einen speziellen AI Agenten zur „Mietvertragsanalyse“ weiter geleitet werden. Diesem Agenten sind Mietverträge hinterlegt um die Fragen darauf zu beziehen. Werden allgemeine Fragen gestellt, die sich nicht auf Mietverträge beziehen, erfolgt die Weiterleitung der Fragen an den „Allgemeinen Agenten“, der wiederum das Internet als mögliche Quelle zur Beantwortung der Fragen hat.

Zu Beginn lässt sich mittels sogenannter Guardrails (Leitplanken) einschränken, wann der Agent sofort den Prozess stoppen soll. Dies ist häufig beim Aufbau von AI Agenten ein Problem und hier sehr gut gelöst.

Im folgenden Video siehst du den Prozessablauf des AI Agents bei Fragen durch den User. Je nach Frage wird der entsprechende AI Agent ausgewählt und zur Beantwortung der Frage herangezogen:

Frage: Wie viele Mietverträge liegen in meiner Datenbank?
Frage: Was ist der wesentliche Unterschied zwischen diesen beiden Mietverträgen?
Frage: Wie ist der Immobilienmarkt in Heilbronn im Vergleich Dezember 2025 und Dezember 2024?

Dieses Video wurde selbst erstellt.

Spezifische Use Cases für automatisierte Workflows

Grundsätzlich lassen sich nahezu alle digitalen Workflows automatisieren. Besonders häufig zeigen sich jedoch folgende spezifische Anwendungsfälle im Kontext von AI Automations & AI Agents:

Social Media Automation

Social Media Automation automatisiert Planung, Erstellung und Veröffentlichung von Inhalten. AI Agents generieren Texte, analysieren Trends oder optimieren Beiträge. Automationen sorgen für zeitgesteuertes Posting und Performance-Tracking. So bleibt Social Media konsistent und datengetrieben. Der manuelle Aufwand sinkt deutlich.

Meeting Automation

Meeting Automation unterstützt vor, während und nach Meetings. AI Agents erstellen Agenden, transkribieren Gespräche und fassen Ergebnisse zusammen. Automationen verteilen Protokolle oder legen Aufgaben automatisch an. Meetings werden strukturierter und effizienter. Wertvolle Informationen gehen nicht verloren.

Recruiting Automation

Recruiting Automation beschleunigt den gesamten Bewerbungsprozess. AI Agents analysieren Lebensläufe, beantworten Bewerberfragen oder priorisieren Kandidaten. Automationen steuern Kommunikation, Termine und Statusupdates. Das Recruiting wird skalierbar und objektiver. HR-Teams gewinnen Zeit für strategische Aufgaben.

Process Automation

Process Automation digitalisiert und automatisiert Geschäftsprozesse End-to-End. AI Automations verbinden Systeme und Datenflüsse. AI Agents analysieren Prozesse, erkennen Optimierungspotenziale oder treffen Entscheidungen. Abläufe werden schneller, transparenter und robuster. Ideal für Wachstum und Skalierung.

Spezifische Use Cases von AI Agents

Es gibt eine Vielzahl unterschiedlicher AI Agenten mit spezialisierten Aufgaben. Beispielsweise gibt es folgende Typen:

Deep Research Agents

Deep Research Agents führen eigenständig umfangreiche Recherchen durch. Sie sammeln Informationen aus verschiedenen Quellen und bewerten deren Relevanz. Ergebnisse werden strukturiert aufbereitet und zusammengefasst. Ideal für Marktanalysen, Strategien oder Wissensaufbau. Der Rechercheaufwand sinkt drastisch.

Chat Agents

Chat Agents kommunizieren direkt mit Nutzern über Text oder Sprache. Sie beantworten Fragen, leiten Prozesse oder unterstützen im Support. Durch Kontextverständnis werden Antworten präzise und relevant. In Kombination mit Automationen greifen sie auf interne Systeme zu. So entsteht ein intelligenter, skalierbarer Dialog.

RAG-Agents

RAG-Agents (Retrieval Augmented Generation) kombinieren KI-Modelle mit eigenen Datenquellen. Sie greifen gezielt auf Dokumente, Datenbanken oder Wissenssysteme zu. Antworten basieren auf aktuellen und unternehmensspezifischen Informationen. Das erhöht Genauigkeit und Vertrauen. Ideal für internes Wissen und komplexe Inhalte.

AI Phone-Agents

AI Phone-Agents führen automatisierte Telefonate mit Kunden oder Interessenten. Sie verstehen Sprache, reagieren kontextbezogen und führen Gespräche strukturiert. Termine, Informationen oder Supportanfragen werden automatisch abgewickelt. Rund-um-die-Uhr verfügbar und skalierbar. Besonders effektiv im Vertrieb und Kundenservice.