Eine CRM-Implementierung mit Unterstützung von KI-Agenten ist möglich und bringt Einsparungen. Ein Agent erstellt Dokumentation, konfiguriert grundlegende Automatisierungen und schreibt Testszenarien in kürzerer Zeit als ein manuell arbeitender Berater. Die gesamte Implementierung wird ein Agent jedoch nicht durchführen, denn ein Teil der Entscheidungen erfordert jemanden, der Ihr Unternehmen kennt und für das Ergebnis die Verantwortung trägt.
Version 1.0 in wenigen Stunden
Den größten Gewinn bringt der Start mit einem fertigen Entwurf statt mit einem leeren Blatt. Ein KI-Agent erzeugt die grundlegende Projektdokumentation, die Konfiguration, einfache Automatisierungen und Tests, und der Berater korrigiert sie auf Basis seines Wissens über Ihre Organisation. Das Team arbeitet mit einem bestehenden Muster und widmet seine Zeit den Projektentscheidungen.
Salesforce gibt im Agentic Enterprise Index an, dass die durchschnittliche Zeit zur Erstellung eines KI-Agenten um 53% auf 1,9 Tage gesunken ist. Das sind Daten eines einzelnen Anbieters, aber die Richtung deckt sich mit dem, was wir in unseren Projekten sehen.
Weniger Arbeit dank KI
In Cloudity-Projekten beträgt die Arbeitsersparnis je nach Umfang einige Dutzend Prozent. Bei einfachen und wiederkehrenden Aufgaben ist die Ersparnis am höchsten. Bei Aufgaben, die mehrere Korrekturrunden erfordern, sieht es anders aus: Braucht der Agent 10 oder 20 Iterationen, um ein Ergebnis zu erreichen, das zum Kontext passt, und dauert das Debugging länger als das Schreiben der ersten Version, schrumpft der Zeitgewinn oder verschwindet manchmal ganz.
In der Praxis nimmt die Ersparnis zwei Formen an:
- derselbe Leistungsumfang in weniger Stunden oder
- ein breiterer Leistungsumfang im selben Budget.
Bei einem Teil der Projekte ersetzt ein Berater mit spezialisierten Agenten ein Team von bis zu drei oder vier Spezialisten.
Version 1.0 ist noch nicht Produktion
Ein KI-Agent kann schnell eine funktionierende Version 1.0 bauen. Bevor das System jedoch im Arbeitsalltag eingesetzt wird, muss jemand Fragen beantworten, die im Prompt für den Agenten normalerweise nicht vorkommen:
- wer welche Daten sehen darf,
- wie das System mit älteren Anwendungen verbunden wird,
- was mit den Daten aus dem Vorgängersystem geschehen soll.
Ein erfahrener Architekt stellt diese Fragen gleich zu Beginn. Ohne ihn entdeckt das Unternehmen sie erst bei der Inbetriebnahme und korrigiert dann erst das, was bereits gebaut wurde. In Implementierungsprojekten funktionieren von KI generierte Lösungen oft punktuell, erfüllen aber die Produktionskriterien in Bereichen wie
- Datenbankstruktur,
- Sicherheit,
- Aufgabenverteilung,
- Legacy-Daten oder
- Datenschutz
nicht. Jeder dieser Bereiche erfordert Entscheidungen, die von den Geschäftsanforderungen und Einschränkungen des jeweiligen Unternehmens abhängen.
KI-Modelle verstehen Kontext immer besser, setzen aber um, was im Prompt beschrieben wurde. Ein Spezialist, der das Unternehmen kennt, prüft, ob die Anweisung selbst sinnvoll ist: wozu die jeweilige Lösung dient und ob sie die Bedürfnisse des Unternehmens auch in Zukunft erfüllen wird.
Ein weiteres Thema ist die Verantwortung. Automatisierungen und Prozesse im CRM wirken sich auf die Kundenbeziehungen und die tägliche Arbeit des gesamten Unternehmens aus, daher muss jemand für ihre Folgen einstehen. Nach Best Practices trägt dafür ein konkreter Spezialist die Verantwortung – auch für die Arbeit, die ein Agent unter seiner Aufsicht automatisiert hat.
Was die Daten zeigen
Laut dem MIT-NANDA-Bericht von 2025 erreichten Projekte mit generativer KI, die gemeinsam mit einem spezialisierten Partner umgesetzt wurden, in 67% der Fälle den Produktivbetrieb, rein intern aufgebaute Projekte dagegen nur in 33%. Die Autoren weisen darauf hin, dass es sich um eine Korrelation aus einer Interviewstichprobe handelt und keine Kausalität belegt – dennoch lohnt es sich, diese Daten im Blick zu behalten.
Berater mit Agenten
Ein Cloudity-Berater arbeitet mit spezialisierten KI-Agenten, die Dokumentation, Basiskonfiguration und Tests übernehmen. Unsere Spezialisten bringen Branchenkontext, Wissen aus anderen Implementierungen und Erfahrung in Sonderfällen mit. Der Agent ist ein digitaler Sparringspartner, der die Arbeit beschleunigt, während der Spezialist das Projekt von Anfang bis Ende leitet.
Wenn Ihr Team bereits einen Prototyp mit Hilfe von KI gebaut hat, beschreibt dieser die Bedürfnisse des Unternehmens gut. Für den Produktivbetrieb benötigen Sie zusätzlich eine Architektur, ein Datenmodell und Sicherheitsregeln, und wir helfen Ihnen, diese festzulegen.
Zusammenfassend:
- KI verkürzt den Projektstart: Der Agent erstellt Version 1.0 von Dokumentation, Konfiguration und Tests, und das Team beginnt mit einem fertigen Muster.
- Die Arbeitsersparnis beträgt je nach Umfang einige Dutzend Prozent. Bei Aufgaben mit vielen Iterationen sinkt der Gewinn.
- Eine produktionsreife Version erfordert Entscheidungen zu Architektur, Daten, Sicherheit und Datenschutz, die vom Kontext Ihres Unternehmens abhängen.
- Für das Ergebnis ist ein konkreter Spezialist verantwortlich, auch für die Arbeit, die ein Agent automatisiert hat.
- Den größten Wert bietet die Kombination beider Seiten: Der Agent verkürzt die Arbeitszeit, und der erfahrene Spezialist leitet das Projekt und verantwortet das Ergebnis.
Sprechen wir über Ihr Projekt! Wir zeigen Ihnen, welche Elemente KI-Agenten schneller erledigen und wo ein erfahrener Architekt gebraucht wird.
