Gfacility

KI

KI-Agenten

Die digitalen Kollegen, die Arbeit für dich erledigen – ein KI-Agent ist eine konfigurierte Rolle mit einem definierten Aktionsumfang in Gfacility, vom Beraten bis zum autonomen Handeln.

Aktualisiert am 18. Mai 2026

Konfiguration · KI · 8.1

Ein KI-Agent ist ein konfigurierter „digitaler Kollege” mit einer abgegrenzten Rolle – ein Ticket-Klassifikator, ein KB-Assistent, ein No-Show-Detektor. Pro Agent legst du fest, welche Aktionen er ausführen darf, auf welchem Level (beraten / unterstützen / handeln) und welchen Systemkontext er nutzt.

Warum das für das Business wichtig ist

„KI überall oder nirgends"

Agenten pro Use Case → KI genau dort, wo sie Mehrwert bringt, nicht als One-Size-Fits-All.

„Bearbeiter verliert Kontrolle"

Level pro Agent → beraten (Mensch entscheidet) bis handeln (Mensch prüft nach).

„KI halluziniert"

Systemkontext (siehe 8.3) begrenzt, was der Agent „weiß" – nur deine KB und Daten, keine wilden Erfindungen.

„Kosten laufen aus dem Ruder"

Verbrauchskontrolle (siehe 8.4) deckelt pro Agent – keine Überraschungen auf der Rechnung.

Was konfigurierst du pro Agent?

FeldWofür
Name & Zweck„Ticket Classifier", „KB Assistant" – Zweck für Admins und Endnutzer klar (Transparenz).
GeltungsbereichAuf welchen Objekttypen agiert er (Tickets, Buchungen, KB-Artikel)?
Use Case (siehe 8.2)Welche konkreten Aufgaben übernimmt er? Eine oder mehrere.
Systemkontext (siehe 8.3)Welcher Prompt und welche Datenquellen er für Antworten nutzen darf.
LevelBeraten · Unterstützen · Handeln. Bestimmt, ob menschliche Freigabe nötig ist.
TriggerWann springt er an? Bei Ticketanlage, Statuswechsel, auf Anforderung?
VerbrauchslimitWie viele Anfragen / Tokens pro Tag, Woche, Monat? Deckel für Kosten und Nutzung.
StatusAktiv · Test · Deaktiviert. Schnelle Abschaltung bei Bedarf.

Agenten-Beispiele

Ticket Classifier

Liest die Meldung, schlägt Kategorie + Priorität + Workgroup vor. Beginnt meist auf Level „beraten".

KB Assistant

Findet zum Anliegen passende KB-Artikel und schlägt Bearbeiter oder Anfragenden eine Antwort vor.

No-Show-Detektor

Verfolgt Check-in-Muster, markiert Risikobuchungen, kann (auf Level 3) automatisch freigeben.

Catering Optimizer

Schlägt Catering-Mengen auf Basis historischer No-Shows und Anwesenheit vor.

Anomaly Detector

Erkennt Muster in Tickets (plötzlich 30+ „WLAN-Probleme") und alarmiert das Service Management.

Communications Drafter

Entwirft E-Mail-Antworten für den Bearbeiter – der bearbeitet und sendet.

Welche Entscheidungen triffst du?

Welche Agenten gehen live?

Mit 1–3 auf „beraten" für risikoarme Use Cases starten. Nach Messung skalieren (siehe 6.3).

Transparenz

Endnutzern zeigen, dass KI antwortet? Label, Badge, Fußnote – vom AI Act für manche Kategorien vorgeschrieben.

Freigabe pro Agent

Aufstieg auf Level 2/3 per Steuerungsbeschluss. Kein Ad-hoc-Upgrade durch einen Admin.

Roll-back-Verfahren

Status „Deaktiviert" stoppt den Agenten sofort. Wer darf das?