In den letzten Jahren hat sich KI in rasantem Tempo weiterentwickelt, von großen Sprachmodellen (LLMs), die Texte auf Abruf generieren, bis hin zu vollwertigen KI-Agenten, die logisch denken, Tools orchestrieren und Aufgaben vollständig von Anfang bis Ende erledigen können. Für Unternehmen bedeutet dieser Wandel die Chance, ganze Geschäftsmodelle zu transformieren, aber nur, wenn auch die Bewertungsverfahren mithalten.
Um echten Mehrwert freizusetzen, müssen Organisationen verstehen, was Agenten von herkömmlichen Softwareanwendungen unterscheidet und wie man sie mit Strenge, Kontrolle und unter Berücksichtigung des Geschäftskontexts evaluiert.
In diesem Beitrag zeigen wir auf, woher Agenten kommen, was sie besonders macht, warum ihre Bewertung sich grundlegend von der herkömmlicher Software unterscheidet und, vor allem, wie man sie richtig evaluiert, wenn man sie effektiv im Unternehmen einsetzen möchte.
Von generativer KI zu Agenten: der nächste Sprung
Generative KI ermöglichte es, menschenähnliche Texte, Bilder und Code zu erzeugen. Zunächst fühlte sich das wie Magie an: Plötzlich konnte man in Sekunden eine E-Mail entwerfen, ein Folienset skizzieren oder mit einem einzigen Prompt einen Code-Schnipsel erzeugen. Aber Unternehmen erkennen schnell, dass sie über generische GPTs hinausgehen müssen. Eine schön formulierte Antwort ist gut, aber sie erledigt die Aufgabe nicht zu Ende. Jemand muss diesen Text immer noch in ein E-Mail-Programm kopieren, ihn auf Richtigkeit prüfen, versenden, auf Antworten achten und möglicherweise sogar ein CRM aktualisieren.
Mit anderen Worten: GenAI ist großartig im Erzeugen von Inhalten, aber nicht im Erzielen von Ergebnissen.
Hier kommen Agenten ins Spiel. Statt lediglich einen Entwurf oder Vorschlag zu liefern, können Agenten eigenständig: Durch Aufgaben denken: Eine Anfrage in mehrere Schritte aufteilen, anstatt isoliert zu antworten.
Entscheidungen treffen: Zwischen Tools, APIs oder Wissensquellen je nach Kontext wählen.
Handlungen ausführen: Workflows in Unternehmenssystemen ausführen – sei es einen Termin buchen, eine Datenbank aktualisieren oder ein Supportticket priorisieren. Dieser Sprung ist für Unternehmen entscheidend. Es ist der Unterschied zwischen einer intelligenten Autovervollständigung und einem digitalen Teammitglied, das tatsächlich einen Prozess voranbringen kann. Agenten machen aus GenAI nicht nur einen Produktivitätsbooster, sondern einen echten operativen Motor für das Unternehmen. Doch damit entstehen auch neue Herausforderungen: Wie misst man Erfolg? Was bedeutet Zuverlässigkeit? Und wie balanciert man Autonomie mit Kontrolle?
Applikationen vs. Agenten: Ähnlichkeiten und wichtige Unterschiede
Auf den ersten Blick könnten Agenten wie eine weitere Art von Software erscheinen. Sowohl traditionelle Softwareanwendungen als auch Agenten:
- Dienen Endnutzern innerhalb von Workflows.
- Müssen Unternehmensstandards für Verfügbarkeit, Skalierbarkeit und Compliance erfüllen.
- Erfordern durchdachtes Design und Governance.
Worin sich Agenten unterscheiden
Agenten unterscheiden sich jedoch in ihrer Funktionsweise. Sie unterscheiden sich in zwei wichtigen Aspekten: beim logischen Denken und in der Nichtdeterminismus. Logisches Denken und Anpassungsfähigkeit: Anders als deterministische Software erstellen Agenten Pläne spontan, passen sich während einer Aufgabe an und können mehrere gültige Wege zum Ziel nehmen.
Nichtdeterminismus: Ergebnisse können sich zwischen Durchläufen unterscheiden – selbst bei identischen Eingaben, aufgrund probabilistischen Denkens.
Warum herkömmliche Bewertungsmethoden nicht ausreichen
Diese Flexibilität macht sie mächtig, aber auch schwierig zu bewerten. Denn Agenten verhalten sich eher wie Menschen (unvorhersehbar) und weniger wie Code, deshalb müssen sie auch anders bewertet werden.
Der Rahmen für Erfolg oder Misserfolg geht über das bloße Abschließen einer Aufgabe hinaus. Fehler können sich zeigen durch Halluzinationen, Abweichungen, unnötige Schritte, das Preisgeben personenbezogener Daten (PII) und mehr. Das bedeutet, dass binäre Bestehen/Nicht-Bestehen-Tests und Code-Reviews, wie sie bei traditioneller Software funktionieren, bei Agenten versagen, denn sie können auf vielfältige Weise scheitern. Stattdessen müssen Unternehmen bewerten, wie gut Agenten denken, sich anpassen und konstant Mehrwert liefern – und das unter realen Bedingungen.
Im schlimmsten Fall bedeutet das Auslassen agentenspezifischer Bewertungen ein Risiko für geschäftliche Misserfolge (falsche Ergebnisse, schlechte Benutzererfahrung), Compliance-Versagen (PII-Lecks, Verzerrungen) und operative Fehler (Latenz, Kostenüberschreitungen). Das sind keine Ausnahmefälle, sondern systemische, unternehmensweite Risiken.
5 zentrale Kategorien zur Bewertung von Agenten im Unternehmen
Um sicherzustellen, dass Agenten zuverlässig, sicher und effektiv im großen Maßstab wirken, sollten Unternehmen sich auf fünf Bewertungskategorien konzentrieren, die jeweils klare Messgrößen, Feedbackschleifen und Monitoring erfordern.
1. Aufgabenerfolg und Ausgabequalität
Ausgaben müssen durchgängig genau, zuverlässig und an den Geschäftserwartungen ausgerichtet sein. Wenn der Agent seine Aufgabe nicht erfüllen kann, zählt nichts anderes.
Was gemessen werden sollte:
Aufgabenerfüllungsrate bei geschäftskritischen Workflows.
Genauigkeit, Präzision oder Regelkonformität der Ausgaben, basierend auf dem Urteil von Fachexperten.
Fehlerraten, Wiederholungen und Eskalationshäufigkeit.
Wie man misst:
Definition von Goldstandard-Benchmarks mit Fachexperten für priorisierte Anwendungsfälle.
Einbindung von menschlicher Überprüfung bei hochkritischen Aufgaben.
Langzeitüberwachung der Leistung zur Sicherstellung von Verbesserung über Zeit.
2. Geschäftswert und Nutzerzufriedenheit
Bei Agenten geht es nicht nur darum, „richtig“ zu sein, sondern auch darum, das Leben der Endnutzer zu erleichtern. Geschäftswert und Nutzerzufriedenheit müssen bewertet werden, um sicherzustellen, dass der Agent eine reibungslose, intuitive User Journey bietet, die Akzeptanz und ROI fördert.
Was gemessen werden sollte:
Eingesparte Zeit pro Workflow im Vergleich zu bisherigen Prozessen.
Nutzerakzeptanz und Wiederverwendungsraten.
Net Promoter Score (NPS) oder Zufriedenheitsumfragen, zugeschnitten auf Interaktionen mit dem Agenten.
Wie man misst:
A/B-Tests zwischen agentengestützten und traditionellen Workflows.
Instrumentierung von Nutzerreisen zur Erfassung von Reibungspunkten.
Erhebung qualitativen Feedbacks zur Weiterentwicklung des Agenten.
3. Effektivität bei logischem Denken und Tool-Nutzung
Agenten müssen Schritte verknüpfen, die richtigen Tools aufrufen und die Aufgabe beenden, ohne sich im Kreis zu drehen. Die Bewertung von logischem Denken und Tool-Nutzung stellt sicher, dass die Schritte effizient, transparent und vom Input bis zum Ergebnis nachvollziehbar sind.
Was gemessen werden sollte:
Fähigkeit, Tools angemessen auszuwählen und zu sequenzieren.
Anzahl unnötiger oder redundanter Schritte pro Aufgabe.
Häufigkeit abgebrochener oder sich wiederholender Denkprozesse.
Wie man misst:
Verfolgung der Denkpfade und Tool-Aufrufe in Logs.
Visualisierung von „Agentenpfaden“ zur Erkennung von Ineffizienzen.
Testszenarien zur Validierung des Denkverhaltens bei Randfällen.
4. Vertrauen, Kontrolle und Compliance
Im Unternehmenskontext ist Vertrauen entscheidend. Es braucht Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Schutzmechanismen, damit Agenten innerhalb sicherer, ethischer und regulatorischer Grenzen agieren – mit vollständiger Prüfbarkeit.
Was gemessen werden sollte:
Vorkommen von regelverletzenden, voreingenommenen oder schädlichen Ausgaben.
Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen und Tool-Nutzung.
Wirksamkeit von Schutzmechanismen (Red-Teaming, Guardrails, Moderation).
Wie man misst:
Regelmäßige Durchführung automatisierter Sicherheitstests.
Führung vollständiger Audit-Logs für Compliance-Teams.
Integration von Eskalations-Workflows für Fachexperten, wenn Risikoschwellen überschritten werden.
5. Skalierbarkeit und operative Leistung
Eine beeindruckende Demo nützt wenig, wenn das System in Produktion versagt. Die Bewertung der operativen Leistung im großen Maßstab stellt sicher, dass das System den Unternehmensanforderungen unter realen Bedingungen gerecht wird.
Was gemessen werden sollte:
Latenz und Antwortzeiten unter Last.
Verfügbarkeit und Fehlerraten im Vergleich zu definierten Service-Level-Zielen (SLOs).
Kosten pro Interaktion, inklusive Abweichungen im Zeitverlauf.
Wie man misst:
Kontinuierliche Monitoring-Dashboards mit Alarmierung bei Auffälligkeiten.
Stresstests bei prognostizierten Nutzungsspitzen.
Kostenverfolgung auf Nutzer-, Team- und Workflow-Ebene zur frühzeitigen Erkennung von Ausreißern.
Ein Rahmen für Enterprise-Readiness
Die effektive Bewertung von Agenten bedeutet nicht nur, die heutige Leistung zu messen, sondern einen Rahmen für kontinuierliches Vertrauen und Verbesserung zu schaffen. Das heißt:
Iterative Bewertung: Agenten verbessern sich durch Zyklen aus Deployment, Monitoring und fachexpertengeleiteter Optimierung.
Kontextbezogene Benchmarks: Erfolgsmetriken müssen auf den Geschäftsprozess abgestimmt sein, nicht auf generische KI-Benchmarks.
Cross-funktionale Governance: IT-, Business- und Compliance-Teams müssen gemeinsam an der Bewertung arbeiten, um ausgewogene Kontrolle sicherzustellen.
Mensch-in-der-Schleife und Experte-in-der-Schleife: Fachexperten sind entscheidend. Menschen-in-der-Schleife bieten Aufsicht, Experten bringen fachliche Tiefe. Sie kennen die Geschäftsrisiken, definieren Erfolgskriterien und bauen letztlich Vertrauen auf, dass Agenten sicher und nützlich sind.
Warum das jetzt wichtig ist
Während immer mehr Unternehmen mit Agenten experimentieren, werden diejenigen, die frühzeitig robuste Bewertungspraktiken etablieren, sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Sie wissen nicht nur, dass ihre Agenten „funktionieren“, sondern dass sie zuverlässig, sicher und skalierbar funktionieren, mit nachweisbaren Geschäftsergebnissen.
Bei Dataiku sind wir überzeugt, dass Agenten die nächste Grenze der Enterprise-KI darstellen. Durch die Kombination robuster Evaluation mit starker Governance können Unternehmen mit Vertrauen vom Piloten in die Produktion übergehen und das volle transformative Potenzial von KI ausschöpfen.