The Working Woman 03.03.2025

🤡 5 Irrtümer über KI-Agenten 🦸 Aufhören "perfekt" sein zu wollen 🍹 WTF sind Meeting-Hangover (laut einer neuen Studie von HBR)?

March 03, 2025

Guten Morgen, Working Woman! ☕️ 

Ich bin dieses Wochenende in ein ChatGPT-Rabbithole gefallen. Versuch’s auch mal und prompte: „What is a deep truth you know but most people are unaware of?“ - on repeat.

- Maria

Amuse Bouche

Der ominöse Rohstoff-Deal zwischen der Ukraine und den USA ist vorerst geplatzt. Trump droht auch der EU mit 25%-Zöllen, nachdem die Zölle gegen Kanada und Mexiko zur Realität werden. Arbeitsmarkt-Studie unterstreicht, dass Einwander:innen unverzichtbar sind.

Die 5 häufigsten Irrtümer über KI-Agenten und Automatisierungen

2025: „AI-Agenten werden unser Unternehmen revolutionieren!“
2026: „Nope. 🤡“

Ich habe im letzten Jahr 100+ Automatisierungen & KI-Agenten gebaut und finde, dass der Hype falsche Erwartungen erzeugt. Vor allem, wenn irgendwelche Get-rich-quick-Dudes AI als magische Geldmaschine verkaufen. Hier also meine 5 Cents und was 99% deiner Kolleg:innen nicht wissen.

Denkfehler #1: „Wir brauchen einen AI-Agenten!“ – Nein, ihr braucht erstmal Projektmanagement.

I get it. AI-Agenten sind gerade der heiße Scheiß. Aber first things first, in der Praxis zeigt sich immer wieder: Ohne saubere Prozesse und Daten, kannst du keine KI-Agenten einsetzen.

Wenn sich To-Dos in 100 Slack-Nachrichten verstecken, die Deadline irgendwo im Betreff einer E-Mail mit „Re: Re: Re: Wichtige Info (dringend!!!)“ steht und du SOPs erst googeln musst, dann musst du deine Hausaufgaben erst machen.

Das heißt: Erst Prozesse aufräumen und Abläufe standardisieren, mit Tools wie Asana oder ClickUp (Trello/Notion sind auch ok). Denn AI-Agenten funktionieren nur, wenn sie in klare Workflows, SOPs und standardisierte Prozesse eingebettet sind.

99% aller Teams schöpfen nicht mal die Features (Templates, Trigger, integrierte Automatisierungen) ihrer bestehenden Tools aus – warum dann direkt AI?

Denkfehler #2: KI-Agenten übernehmen den kompletten Workflow

Und du musst nichts mehr machen? Hach. Viele stellen sich AI-Agenten als entweder-alles-oder-nichts-Lösung vor: Entweder der Mensch macht die Arbeit, oder die AI übernimmt alles. Für die einen ein paradiesischer Gedanke, für die anderen eine dystopische Zukunftsvision.

Doch wer in 2025 glaubt, dass ein AI-Agent einen gesamten Prozess autonom steuern kann, wird schnell enttäuscht. Oder hat eine low bar. In den meisten Fällen ist die beste Lösung ein hybrider Ansatz („Human-in-the-loop“) genannt.

So funktioniert’s:

KI übernimmt: Repetitive Aufgaben wie Datenanalyse, Erstkontakt im Kundenservice, Recherche oder einfache Content-Erstellung.

Mensch steuert: Gibt Feedback, verfeinert Ergebnisse und trifft die finale Entscheidung.

Viele arbeiten bereits so mit ChatGPT & Co. – allerdings meist mit manuellem Copy & Paste zwischen Interfaces. Ein KI-Agenten-Workflow eliminiert genau das: Im besten Fall musst du nur noch das finale „Go“ über Gmail, Asana oder Slack geben.

AI kann viel, aber kein Autopilot – sondern Co-Pilot.

Denkfehler #3: „AI-Agenten sind Plug & Play – ich setze sie einmal ein und sie laufen perfekt.“

AI-Agenten sind keine Toaster. Du kannst sie nicht einfach hinstellen, anschalten und erwarten, dass sie für immer reibungslos laufen. Sie sind lernende Systeme – und Lernen braucht Zeit, Feintuning und Wartung.

Eine:n Praktikant:in würdest du auch nicht ab Tag 2 unbeaufsichtigt lassen.

Tatsächlich sind AI-Agenten auch recht fragile Workflows, die leider immer wieder angefasst werden müssen (habe ich zu Beginn sehr unterschätzt!). Ihre Performance kann stark schwanken oder komplett abstürzen. Sie machen Fehler, ihre API-Verbindungen brechen, oder sie fangen an zu halluzinieren.

Ein AI-Setup ist also ein iterativer und nie beendeter Prozess:
1️⃣ Starten – Testen – Nachjustieren.
2️⃣ Fehlermeldungen & Error-Handling einbauen.
3️⃣ Monitoring & Feedback-Loops einbauen.

AI ist kein Einmal-Projekt, sondern ein laufender Optimierungsprozess. Wer seine Workflows nachhaltig auf AI umstellen will, braucht nicht nur KI- und Prozess-Know-how – sondern auch eine langfristige Strategie.

Denkfehler #4: „AI-Agenten für alles und jeden.“

AI ist cool. Aber nicht jedes repetitive Problem braucht einen AI-Agenten – oft reicht eine einfache Automatisierung, die schneller, günstiger und stabiler läuft. Warum eine KI auf einen Job ansetzen, den ein No-Code-Workflow perfekt erledigen kann?

Der feine Unterschied:

 Automatisierung = Wenn-Dann-Logik

  • Perfekt für regelbasierte, repetitive Aufgaben.

  • Maximale Verlässlichkeit, da keine AI-Fehler entstehen.

  • Beispiele: Rechnungen versenden, Social-Media-Posts planen, Daten ins CRM übertragen.

  • Tools: Zapier, Make, integrierte SaaS-Workflows.

AI-Agenten = Lernende Systeme

  • Sinnvoll für hohe Personalisierung oder komplexe Entscheidungslogik.

  • Arbeiten oft mit großen, unstrukturierten Datenmengen.

  • Beispiele: Dynamische Kundeninteraktion, personalisierte E-Mails, AI-gestützte Datenanalyse.

  • Tools: Relevance AI, Lindy, Gumloop, Agent.ai.

👉 AI-Agenten sind für komplexe, datengetriebene und personalisierte Prozesse gedacht. Wer für simple Automatisierungen eine AI nutzt, schießt mit einer Laserkanone auf eine Fliege.

Denkfehler #5: Die größte Herausforderung bei KI-Agenten ist … (nicht das, was du denkst)

Wie die meisten habe ich zu Beginn zu viel Zeit mit dem Feintuning von Prompts, der Auswahl der Architektur oder Plattform oder der Integration von APIs verbracht.

Viel wichtiger ist aber das Design des AI-Workflows.

Weil KI-Agenten nicht isoliert arbeiten – sie brauchen klare, dynamische Entscheidungsprozesse.

Anders als klassische Automatisierung, müssen KI-Agenten in ein feedbackgesteuertes, adaptives System eingebettet werden, das drei Kernfragen klärt:

  • Wann entscheidet die KI, wann greift ein Mensch ein? ("Human-in-the-loop")

  • Wie werden Daten validiert, damit die KI lernt und sich verbessert?

  • Was passiert, wenn die KI fehlschlägt oder einen Edge-Case erreicht?

Was die meisten übersehen (und ich früher auch):

1️⃣ KI-Fehler liegen meist an schlechten Prozessen. Wenn KI-Agenten falsche Entscheidungen treffen, liegt das oft an unklaren Abläufen, fehlenden Leitplanken oder mangelndem Feedback.

2️⃣ Die meisten KI-Implementierungen scheitern an fehlendem Error-Handling. KI halluziniert, APIs brechen ab, unerwartete Inputs tauchen auf. Ohne robuste Fehlerstrategien wird KI zur Bürde statt zur Lösung.

3️⃣ Die besten Systeme sind weder reine KI- noch reine Menschensysteme, sondern eine smarte Kombination aus beidem – und genau das macht das Workflow-Design zur Herausforderung sowie zum eigentlichen Wettbewerbsvorteil.

👉 Bock auf mehr KI-Anwendungsfälle oder war das dir zu trocken oder schlichtweg irrelevant für dich? Klicke auf „Antworten“ und lass es mich wissen.

How To: Aufhören perfekt sein zu wollen

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WTF sind Meeting Hangover (laut einer neuen Studie von Harvard Business Review)?

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Xoxo, Maria von The Working Woman

PS. Alle Antworten gehen direkt in meine Inbox und ich liebe es, E-Mails zu bekommen :)

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