KI-Agent „Kollege“: Smarte KI-Integration im Praxistest

Ein KI-Agent im HR-Alltag soll genau dort entlasten, wo fragmentiertes Wissen in Wikis, Tools und Kalendern sonst Zeit kostet – auch bei uns. Deshalb setzen wir unseren KI-Agenten „Kollege" jetzt zuerst selbst ein, bevor wir ihn Kund:innen empfehlen. Seit Kurzem läuft die interne Alpha-Phase: Ein interdisziplinäres Team aus IT, HR und Organisation sammelt aktiv Erfahrungen im echten Arbeitsalltag statt im Testlabor – gemeinsam mit den Kolleg:innen, die den Agenten täglich nutzen.

Erste Aufgaben im Alltag

Er beantwortet Fragen zu Unternehmensinterna direkt aus unserem Wiki – ohne Umweg über Kolleg:innen oder lange Suchaufwände. Zusätzlich unterstützt er bei wiederkehrenden Aufgaben: Zeitbuchungen, Terminfindung und das Clock-in/Clock-out laufen jetzt spürbar unkomplizierter, weil die nötigen Schritte direkt angestoßen werden, statt sie nur zu erklären. Gerade bei kleinen, wiederkehrenden Abstimmungen zwischen Kalender und Zeiterfassung macht sich das im Tagesgeschäft schnell bemerkbar.

Vernetzt statt isoliert

Der eigentliche Mehrwert zeigt sich erst in der Verknüpfung: Der Agent ist an Tools wie Google Kalender, Personio und Teamwork angebunden. Unser Team entdeckt dadurch laufend neue Kombinationsmöglichkeiten – etwa wenn ein neuer Termin automatisch mit dem passenden Projekt in Teamwork verknüpft wird, statt das händisch nachzutragen. Genau solche Alltagsmomente zeigen, wohin sich smarte Prozessautomatisierung entwickelt: hin zu Systemen, die mitdenken, statt nur zu antworten.

Von der Alpha zur Weiterentwicklung

Eine Alpha-Phase bedeutet: Der Agent ist bewusst noch nicht fertig. Jedes Feedback aus dem Team fließt direkt in die Verbesserung und Weiterentwicklung der Features ein – von kleinen Korrekturen bis zu ganz neuen Anwendungsfällen, die erst im echten Arbeitsalltag sichtbar werden. Diese Praxisnähe ist kein Zufall: Wir wollen genau verstehen, wo Kolleg:innen im Alltag wirklich Zeit verlieren, bevor wir eine Lösung als ausgereift bezeichnen. So entsteht ein KI-Agent, der nicht am Reißbrett entworfen wurde, sondern in echter Arbeit wächst, bevor wir ihn Kund:innen als fertige Lösung anbieten. Genau diese Erfahrung aus dem eigenen Haus ist es, die wir anschließend in jedes Kundenprojekt einbringen.