Agentische KI-Workflows überzeugend demonstrieren

Um einen agentischen KI-Workflow überzeugend zu demonstrieren, zeigst du das Ziel des Systems, den Auslöser, den verfügbaren Kontext, seine Werkzeuge und Aktionen, menschliche Kontrollpunkte sowie das überprüfbare Ergebnis. Eine einzelne Chat-Antwort oder ein abstraktes Diagramm reicht nicht: Interessierte müssen erkennen, wie sich der Agent in einem echten Arbeitsablauf verhält – auch wenn der Idealfall nicht eintritt.

Der Agent ist nicht die Geschichte. Die Arbeit, die er zu Ende bringt, ist die Geschichte.

Warum agentische KI schwer zu demonstrieren ist

Eine klassische Feature-Demo folgt meist einer sichtbaren Klickfolge. Ein agentischer Workflow kann dagegen mehrere Werkzeuge, Datenquellen, Entscheidungen und Zeitpunkte verbinden. Nicht für jeden Schritt muss eine Person eine Aktion auswählen.

Dadurch wirkt die Demo schnell zu abstrakt. Manche Teams zeigen nur eine Hochglanzanimation, die den realen Ablauf nicht belegt. Andere blenden jede technische Spur ein und verlieren dabei den Nutzen. Die passende Ebene liegt dazwischen: Zeige genug Systemverhalten, damit Verantwortung, Kontrolle und Belege verständlich werden, aber richte die Story weiterhin auf eine erkennbare Aufgabe aus.

„Agentisch“ in verständlichen Produktbegriffen erklären

Gehe nicht davon aus, dass alle Beteiligten den Begriff gleich verwenden. Beschreibe stattdessen das konkret gezeigte Verhalten:

Das System erhält ein Ziel, nutzt freigegebenen Kontext und erlaubte Werkzeuge, führt unterstützte Aktionen aus und pausiert dort, wo der Workflow eine Prüfung verlangt.

Ein Chatbot reagiert auf ein Gespräch. Ein Assistent hilft bei einer Aufgabe. Eine Automatisierung folgt vorab definierten Regeln. Ein Agent kann innerhalb gesetzter Grenzen Aktionen auswählen oder anordnen, um ein Ziel zu erreichen. Reale Produkte verbinden oft mehrere dieser Muster.

Das AGENT-Framework für die Demo nutzen

AGENT steht für Auftrag, Grounding, Execution, Navigation und Test. Die englischen Begriffe bleiben als merkbare Struktur erhalten; in der Demo erklärst du sie auf Deutsch.

A: Auftrag

Beginne mit dem gewünschten Ergebnis. Statt „Lerne unseren autonomen Agenten kennen“ sagst du beispielsweise: „Eine Produktmarketing-Managerin benötigt eine Launch-Demo, ein vertontes Video und eine Vertriebspräsentation aus einer freigegebenen Produktgeschichte.“ Das Ziel muss so konkret sein, dass das Publikum später beurteilen kann, ob es erreicht wurde.

G: Grounding

Zeige, welcher Kontext und welche Berechtigungen die Arbeit begrenzen: Briefing, freigegebene Botschaften, Workspace-Daten, Brand Kit, verbundene Werkzeuge, Rollenrechte, Assets und Prozessregeln. Erkläre auch, worauf der Agent keinen Zugriff hat.

E: Execution – Ausführung

Wähle die Momente aus, die sinnvolles Verhalten belegen: Ziel interpretieren, nächsten Schritt wählen, ein Werkzeug verwenden, einen Entwurf anlegen, Informationen anfordern oder auf Freigabe warten. Eine einfache Zeitleiste hilft bei mehreren Aktionen. Interne Jobnamen und Infrastrukturdetails verbessern die Käufer-Story selten.

N: Navigation

Zeige, wie das System reagiert, wenn Informationen fehlen, Rechte nicht ausreichen, Anweisungen widersprüchlich sind oder ein Werkzeug ausfällt. Ein vorbereiteter Ausnahmeweg kann das erklären, ohne die Hauptdemo in eine Fehlersuche zu verwandeln.

T: Test

Prüfe die fertige Arbeit gegen den ursprünglichen Auftrag. Öffne das erstellte Artefakt im Zielsystem, spiele den Export ab oder zeige die protokollierte Freigabe. Beende die Demo nicht mit „Aufgabe abgeschlossen“, sondern zeige, was abgeschlossen konkret bedeutet.

Den Workflow statt nur den Chat zeigen

Eine Unterhaltung kann der Einstieg sein. Ein Prompt und eine Antwort belegen aber noch keinen agentischen Workflow. Wenn das System etwas erstellt oder verändert, öffne das Ergebnis dort, wo die Arbeit tatsächlich liegt. Wenn es zwischen Werkzeugen wechselt, zeige die Übergabe. Wenn es auf eine Freigabe wartet, zeige diesen Zustand.

1. Die Person formuliert das Ziel.
2. Das System bestätigt Kontext und Vorgehen.
3. Es führt erlaubte Aktionen aus.
4. Die Person prüft einen relevanten Kontrollpunkt.
5. Das System beendet den freigegebenen Weg.
6. Die präsentierende Person verifiziert das Ergebnis.

Kontrollstufen klar benennen

Grenzen zeigen, ohne Interna offenzulegen

Interessierte benötigen operative Grenzen, keine proprietären Interna. Zeige Nutzerkontrollen, Freigaben, sichtbare Rechte, angebundene Werkzeuge, Ein- und Ausgaben sowie das Protokoll abgeschlossener Aktionen. Interne Prompts, Orchestrierungsarchitektur, Modell-Routing, Retry-Schwellen und Infrastrukturkonfigurationen sind in einer allgemeinen Demo meist unnötig.

Einen glaubwürdigen Anwendungsfall wählen

Zeige nicht fünf Agenten mit fünf unverbundenen Aufgaben. Wähle einen Ablauf mit klarer Zuständigkeit, erkennbarem Start, mehreren sinnvollen Schritten, mindestens einer Entscheidung, einem Kontrollpunkt und einem sichtbaren Endzustand. Behaupte nur dann vollständige Autonomie, wenn sie wirklich vorhanden ist; auch koordinierte Unterstützung kann der eigentliche Wert sein.

Details nach Zielgruppe staffeln

Führungskräfte brauchen Geschäftsvorgang, Verantwortung, Ergebnis und Messung. Nutzende wollen sehen, wie sie Arbeit beauftragen, Kontext geben und die Richtung ändern. Operations-Teams interessieren Status, Zuständigkeit und Ausnahmebehandlung. Für Technik und Sicherheit verwendest du freigegebene Unterlagen zu Rechten, Datenverarbeitung, Integrationen und Protokollen. Die Kernstory bleibt gleich; die Belege ändern sich.

Einen Ausnahmefall einbauen

Ein glaubwürdiger Ausnahmeweg zeigt, dass das Produkt Grenzen erkennt. Fehlt etwa eine freigegebene Aussage im Briefing, sollte das System nachfragen, statt einen Beleg zu erfinden. Fehlen Veröffentlichungsrechte, sollte es einen Entwurf speichern und eine autorisierte Person anfordern.

Das Ergebnis statt der Agentenaktivität messen

Die Zahl der Agentenaktionen ist selten ein guter Erfolgswert. Frage stattdessen: Wurde das gewünschte Artefakt erstellt? Blieb die freigegebene Produktgeschichte erhalten? Wie viel Nacharbeit war nötig? Wurden die Berechtigungen eingehalten? Ist der Ablauf verständlich und unterstützt das Ergebnis den nächsten Schritt?

Wie MaybeUndo die Story unterstützt

MaybeUndo hilft Teams, Zielgruppe, Produktkontext, Workflow und Ergebnis zu strukturieren, bevor daraus Demo, Video, Präsentation oder Begleitmaterial entstehen. Gerade bei komplexen KI-Produkten hält diese gemeinsame Story die Präsentation auf die Aufgabe und ihre Belege fokussiert.

Fazit

Eine überzeugende Agenten-Demo macht Verantwortung sichtbar. Zeige Ziel, Kontext, Werkzeuge, Entscheidungen, menschliche Eingriffe und die Prüfung der fertigen Arbeit. Interessierte brauchen keine Zaubershow, sondern einen Workflow, den sie verstehen und einschätzen können.

Häufige Fragen