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19.12.2025
09:00 Uhr
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KI-Agenten lassen sich für Reporting nutzen: Sie sammeln Daten, werten sie aus und verteilen Ergebnisse. Beim Einsatz gibt es jedoch einiges zu beachten.
Generative KI (GenAI) und agentische Ansätze haben in den vergangenen zwei Jahren einen riesigen Sprung gemacht. Sprachmodelle wie GPT-4o, Claude und Gemini können heute mehr als nur Text generieren: Sie orchestrieren Workflows, rufen Werkzeuge auf, interagieren mit Datenbanken und schreiben Berichte. Das rückt Reporting als einen viel genutzten Anwendungsfall ins Rampenlicht. Es sammelt Daten aus internen und externen Quellen, führt Analysen durch, erzeugt visuelle Darstellungen und verteilt sie per Chatbot oder E-Mail – ohne jede Aktion hart zu codieren.
Während klassische Automatisierung definierte Schritte in fester Reihenfolge ausführt, sind Agenten Systeme, die Aufgaben im Auftrag von Nutzern selbstständig erledigen. Laut OpenAI (PDF) führen Agenten eine LLM-gesteuerte Logik aus, entscheiden, wann ein Workflow abgeschlossen ist, und geben bei Fehlern die Kontrolle an den Nutzer zurück. Agenten können verschiedene Werkzeuge nutzen und wählen sie dynamisch aus, um Kontext zu sammeln und Aktionen auszuführen. Sie eignen sich vor allem für komplexe Entscheidungsprozesse, schwer wartbare Regelsysteme und Aufgaben mit unstrukturierten Daten.
Ein Agent besitzt drei Kernkomponenten: ein Modell, also das LLM für Reasoning und Planung, Tools für externe Funktionen wie Datenbanken oder APIs, und Instruktionen mit Prompts und Guardrails, die das Verhalten steuern. Viele aktuelle Frameworks erweitern das um einen vierten Baustein – Memory. Hier speichert der Agent Kontext, Dokumente oder Nutzerinformationen, um über mehrere Abfragen hinweg konsistent zu bleiben.