KI ALS ARBEITSMITTEL
Der Pilot braucht ein überprüfbares Ergebnis.
Ein KI-Pilot sollte nicht nur zeigen, dass ein Modell eine plausible Antwort erzeugen kann. Er sollte belegen, ob eine konkrete Aufgabe im Arbeitsalltag besser, schneller oder verlässlicher wird.
Ohne messbares Ziel bleibt am Ende nur der Eindruck, dass die Demo interessant war.
AUFGABE VOR TECHNOLOGIE
Erst die Aufgabe klären. Dann die Technologie.
Bevor Sie über Agentforce, Prompts oder Modelle sprechen, beschreiben Sie die Arbeit, die verbessert werden soll. Je klarer Aufgabe, Eingangsdaten und gewünschtes Ergebnis sind, desto leichter lässt sich die passende Lösung wählen.
Der Pilot braucht ein überprüfbares Ergebnis.
Formulieren Sie vorab, woran Sie erkennen, dass der neue Ansatz wirklich besser ist – zum Beispiel weniger Suchaufwand, schnellere Vorbereitung, bessere Vollständigkeit oder weniger manuelle Nacharbeit.
Die Technologie folgt der Aufgabe – nicht umgekehrt.
BEISPIEL
Beispiel: Serviceanfragen sinnvoll vorbereiten
Ein guter KI-Einstieg ist eine Aufgabe, die klar begrenzt ist, aber genug Interpretation braucht, damit klassische Automatisierung allein nicht ausreicht.
Der Mehrwert liegt nicht darin, dass KI „antwortet“, sondern darin, dass sie Vorbereitung reduziert und den Fall besser für die nächste Entscheidung aufbereitet.
- Anfrage verstehen
Das Anliegen aus Freitext, Fallhistorie und vorhandenem Kontext zusammenfassen.
- Relevante Informationen finden
Freigegebene Wissensquellen und Kundendaten für den konkreten Fall heranziehen.
- Entwurf vorbereiten
Eine Antwort oder einen nächsten Bearbeitungsschritt vorschlagen – ohne die fachliche Entscheidung vorwegzunehmen.
- Grenzen respektieren
Bei fehlenden Daten, unklaren Regeln oder nicht erlaubten Aktionen an eine Fachrolle übergeben.
Welche Art von Unterstützung passt zur Aufgabe?
Nicht jede Aufgabe braucht denselben technischen Ansatz. Ein einfacher Vergleich hilft, unnötige KI-Komplexität zu vermeiden.
Wie ein ausgewählter Use Case unter realen Bedingungen geprüft wird, zeigt Agentforce-Pilot: Vom Prototyp zum sicheren Betrieb.
Die beste Lösung ist die einfachste, die den Bedarf zuverlässig erfüllt.
USE CASE QUALIFIZIEREN
Qualifizieren Sie zuerst einen konkreten Use Case.
Bevor ein Pilot startet, sollte die Aufgabe eng genug beschrieben sein, dass Nutzen, Datenbedarf und Grenzen realistisch geprüft werden können.
- Die Aufgabe ist wiederholbar
Es gibt genügend ähnliche Fälle, damit Lernen und Bewertung sinnvoll sind.
- Der Eingangskontext ist verfügbar
Relevante Daten und Wissensquellen können zuverlässig bereitgestellt werden.
- Das Ergebnis ist überprüfbar
Es ist klar, woran ein guter Entwurf, eine richtige Einordnung oder eine erfolgreiche Aktion erkannt wird.
- Die Grenzen sind beschreibbar
Es ist bekannt, wann die KI stoppen oder an eine Fachrolle übergeben muss.
Weitere Schritte (1)
- Der Nutzen ist messbar
Es gibt eine realistische Kennzahl oder qualitative Bewertung für die Verbesserung.
- Wiederkehrende Aufgabe
- Verfügbare Daten
- Prüfbares Ergebnis
- Klare Stopp-Grenze
- Messbarer Nutzen
PRÜFKRITERIEN
Vier Fragen vor dem ersten KI-Prototyp
Welche konkrete Aufgabe soll besser werden?
Nicht „KI im Service“, sondern zum Beispiel „eine Fallhistorie in 30 Sekunden sinnvoll zusammenfassen“.
Welche Informationen braucht die KI wirklich?
Daten, Kontext und Wissensquellen so begrenzen, dass sie für genau diese Aufgabe ausreichen.
Was darf die KI selbst tun – und was nicht?
Entwurf, Entscheidung und Aktion bewusst voneinander trennen.
Wie erkennen wir, dass der Pilot besser ist als der heutige Weg?
Zeit, Qualität, Nacharbeit oder Nutzerfeedback vorab als Bewertungsgrundlage festlegen.
NÄCHSTE SCHRITTE
Die nächsten konkreten Schritte
Der sinnvollste Einstieg ist klein, überprüfbar und bewusst begrenzt.
01
Aufgabe eingrenzen
Eine konkrete Arbeitssituation, Zielgruppe und erwartete Verbesserung festlegen.
02
Grenzen absichern
Datenzugriff, erlaubte Aktionen und menschliche Übergaben definieren.
03
Wirkung prüfen
Mit echten Fällen vergleichen, ob der neue Ansatz tatsächlich besser ist als der heutige Prozess.
Woran ein sinnvoller KI-Einsatz erkennbar ist
NUTZEN
Eine konkrete Verbesserung ist messbar
Zeit, Qualität oder Nacharbeit werden nachvollziehbar besser – nicht nur die Demo beeindruckender.
GRENZEN
Erlaubte Aktionen sind begrenzt
Es ist klar, was die KI vorbereiten, entscheiden oder ausführen darf – und wo sie stoppen muss.
DATEN
Die Datenfrage bleibt beantwortbar
Quellen, Kontext und Verantwortlichkeit der verwendeten Informationen sind nachvollziehbar.
Wenn diese drei Punkte nicht klar sind, ist der Use Case meist noch nicht bereit für einen produktiven Pilot.
Nicht jede Aufgabe braucht KI. Aber jeder KI-Einsatz braucht eine klar begrenzte Aufgabe.
Häufige Fragen zum Einstieg
Braucht jede neue Automatisierung einen Agent?
Nein. Wenn Regeln eindeutig und Ergebnisse deterministisch sind, ist klassische Automatisierung meist einfacher, günstiger zu testen und leichter zu betreiben.
Sollten wir mit einem Chatbot beginnen?
Nur wenn ein klarer Dialog-Use-Case dahintersteht. Häufig sind interne Unterstützung, Zusammenfassungen oder vorbereitete Antworten der bessere erste KI-Einstieg.
Wie groß sollte der erste Pilot sein?
So klein, dass Aufgabe, Daten und Grenzen überschaubar bleiben – aber groß genug, um mit realen Fällen einen belastbaren Nutzen zu prüfen.
Quellen und weitere Informationen
Für weiterführende Informationen zu Agentforce, Salesforce AI und sicheren Betriebsmodellen sind insbesondere diese Quellen hilfreich:
- Salesforce – So funktioniert AgentforceGeprüft am
Unterstützt die Einordnung von Agentforce, vertrauenswürdiger KI und klassischer gegenüber agentischer Automatisierung; Produktdetails vor Veröffentlichung erneut prüfen.
- Salesforce Architects – Agentische und klassische Automatisierung einordnenGeprüft am
Unterstützt die Einordnung von Agentforce, vertrauenswürdiger KI und klassischer gegenüber agentischer Automatisierung; Produktdetails vor Veröffentlichung erneut prüfen.
- Salesforce – How We Build Trusted AIGeprüft am
Unterstützt die Einordnung von Agentforce, vertrauenswürdiger KI und klassischer gegenüber agentischer Automatisierung; Produktdetails vor Veröffentlichung erneut prüfen.
Themen dieses Beitrags
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Drei illustrative konfigurierte Arbeitsbereiche zeigen Umfang, Übergabe und Entscheidungsverlauf. Alle Datensätze und Testergebnisse sind fiktiv.
Themenumfang und erlaubte Aktionen
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Bild 1 von 3: Themenumfang und erlaubte Aktionen
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