Viele Unternehmen stehen gerade an diesem Punkt: Die ersten KI-Agenten laufen, die Ergebnisse sind vielversprechend – aber plötzlich verbringen die Menschen mehr Zeit damit, ihre digitalen Mitarbeitenden zu steuern, als selbst zu arbeiten. Laut einer Bitkom-Befragung hat sich der KI-Einsatz binnen eines Jahres von 17 auf 41 Prozent mehr als verdoppelt. Je mehr Agenten, desto drängender wird eine Frage, die am Anfang niemand stellt: Wer führt sie eigentlich? Das fragte sich auch Leaders of AI – bis das Team eine neue Hierarchieebene einzog.

KI-Agenten erstellen: Was nach dem ersten Agenten kommt

Leaders of AI, eine Berliner KI-Akademie, startete im Januar 2024 mit einer festen Grenze: Nie mehr als zehn menschliche Vollzeitkräfte, den Rest übernehmen Agenten. Als es davon aber über 50 gab, funktionierte das nicht mehr. Die zehn Menschen im Team verbrachten ihre Zeit damit, Aufgaben zu verteilen, Feedback zu geben und die Abläufe zusammenzuhalten. „Wir waren stressed as ever“, sagt der Co-Founder.

Die Lösung war kein besseres Tool, sondern eine neue Struktur: Ein Teamleiter-Agent übernimmt die Koordination, ein Analyse-Agent passt die Arbeitsanweisungen anderer Agenten selbständig auf Basis von Leistungsdaten an.

Was du in dieser Blaupause bekommst

In diesem t3n PRO Use Case erfährst du:

• Wie eine Agenten-Hierarchie funktioniert: Rollen, Zugriffsrechte und Übergabepunkte im Detail
• Wie ein Agent die Arbeitsanweisung eines anderen überschreibt
• Warum das Briefing mehr bringt als ein besseres Modell
• Was beim Aufbau schiefging und welche Lehren daraus entstanden

Jetzt freischalten mit t3n PRO.

Neu & exklusiv in t3n PRO: Use CasesKI ist überall – echte Orientierung Mangelware. Unsere neuen Use Cases zeigen, wie Unternehmen KI produktiv einsetzen: mit konkreten Zahlen, realistischem Aufwand und echten Learnings.