Ohne parallele Website scheitern KI-Agenten garantiert

KI-Agenten scheitern nicht an besseren Algorithmen. Sie scheitern an Websites, die für menschliche Augen optimiert sind. Während Menschen visuelle Hinweise wie Farben, Pop-ups und Grafiken intuitiv verstehen, benötigen KI-Agenten strukturierte, maschinenlesbare Daten. Ohne eine parallele, explizite Website können Agenten selbst einfache Aufgaben wie Flugbuchungen nicht zuverlässig ausführen.

Forscher sind sich einig: KI ergänzt den Menschen, ersetzt ihn nicht. Die entscheidende Frage lautet also: Welche Infrastruktur brauchen KI-Agenten, um ihren ROI zu liefern?

Konkrete Unterschiede: Mensch vs. KI-Agent

Menschen nutzen visuelle Hinweise wie Farben, Grafiken oder Pop-ups intuitiv. KI-Agenten benötigen strukturierte Daten, da sie visuelle Elemente nicht interpretieren können. Diese Tabelle zeigt den fundamentalen Unterschied:

Mensch (UI)	Agent (braucht)
Sitzplan als Grafik	Sitzliste mit Attributen
Farben und Hervorhebungen	Explizite Preisregeln
Hover und Pop-ups	Stabile Datenfelder
Knappheits-Hinweise	Verfügbarkeitsstatus
Klick-Folgen	Zustandsbasierte Aktionen

Dieser Unterschied erklärt, warum eine zweite, maschinenlesbare Website nötig ist. Visuelle Signale funktionieren nur für Menschen – Agenten brauchen explizite Datenstrukturen.

Grundlegende Prinzipien: Human Web vs. Agent Web

Das „Human Web“ ist auf visuelle und interaktive Elemente ausgelegt. Das „Agent Web“ setzt auf stabile, maschinenlesbare Daten. Dieser fundamentale Unterschied erklärt, warum KI-Agenten ohne eine zweite Website scheitern:

Human Web	Agent Web
Visuell	Strukturiert
Implizit	Explizit
Flüchtig	Stabil
Klick-basiert	Transaktional

Es geht nicht um bessere Algorithmen, sondern um die richtige Datenaufbereitung. Ohne maschinenlesbare Website können KI-Agenten ihre Aufgaben nicht zuverlässig erfüllen.

Agentic Commerce scheitert nicht an Modellen, sondern an Interfaces. Websites komprimieren Bedeutung visuell für Menschen. KI-Agenten benötigen dieselbe Logik über eine strukturierte, explizite und stabile Oberfläche.

Parallele Websites: Visuell vs. maschinenlesbar

Agentic Commerce scheitert nicht an Modellen, sondern an Interfaces. Websites komprimieren Bedeutung visuell für Menschen – durch Farben, Layouts und Pop-ups. KI-Agenten können diese visuellen Signale nicht interpretieren.

Die Lösung: Eine parallele, maschinenlesbare Website mit strukturierten Daten. Während die menschliche Oberfläche weiterhin visuell optimiert bleibt, erhält der Agent dieselben Informationen über explizite Datenfelder – stabil, strukturiert und transaktional.

KI-Agenten: Definition und Einsatz

Ein KI-Agent ist ein Computerprogramm, das Menschen unterstützt, indem es Aufgaben ausführt und Fragen beantwortet. Der Schlüsselbegriff: Menschen unterstützen. KI-Agenten verstehen menschliche Sprache und reagieren darauf.

Agents helfen bei alltäglichen Aufgaben wie E-Mail-Verwaltung oder Terminplanung und lernen aus Spracheingaben. Sie setzen Erinnerungen, verwalten Zeitpläne oder liefern Informationen wie Wetter und Nachrichten. Mehr zum Aufbau von KI-Agenten.

Unterschied zu KI-Assistenten: KI-Agenten handeln eigenständig und proaktiv, während Assistenten nur auf Befehle reagieren. KI-Prompts sind klar formulierte Anweisungen, die gewünschte Reaktionen erzeugen. Prompt Engineering beschreibt die Kunst, die richtigen Fragen richtig zu stellen.

Key Takeaways

• Impact schlägt Tool-Einsatz: Wert entsteht durch End-to-End-Veränderung von Workflows, nicht durch das Aufsetzen einzelner KI-Tools.
• Skalierung braucht Governance: Wirkung erfordert Human-AI-Teams, geteilte Daten und klare Steuerung statt isolierter Pilotprojekte.
• AI-Workflows folgen festen Schritten: Ideal für strukturierte Aufgaben. Quelle: Anthropic Analyse.

Checkliste für die AI-Evaluation

Bevor KI eingesetzt wird, müssen Prozesse analysiert werden. Unsere Checkliste zur AI-Evaluation hilft bei der Entscheidung, welche Aufgaben AI heute erledigen kann:

4 zentrale Fragen	Beschreibung
1. Wie häufig wird die Aufgabe ausgeführt?	Häufig ausgeführte Prozesse sind für AI prädestiniert. Deshalb: Häufig wiederholte Interaktionen mit Kunden stärken die wirtschaftlichen Argumente für den Ersatz von Kundenbetreuern durch AI.
2. Wie komplex ist die Aufgabe?	Im Allgemeinen gilt: Je komplexer die Aufgabe, desto unwahrscheinlicher ist es, dass sie automatisiert wird, da Menschen – im Moment – besser mit zunehmender Komplexität umgehen können als Maschinen.
3. Wie stark sind die Aufgaben miteinander vernetzt?	Starke Vernetzung bedeutet, dass verschiedene Schritte des Arbeitsprozesses durch verschiedene Menschen oder Maschinen ausgeführt werden. Da ist der Übergabeprozess ein kritischer Schritt, um das gewünschte Resultat zu erreichen.
4. Wie hoch sind die Kosten oder der Zeitaufwand für die Korrektur eines Fehlers?	Fehler von Einsatzleitern stellen ein erhebliches Risiko dar, insbesondere in Situationen, in denen es um Leben und Tod geht. Aber auch genervte Kunden, welchen die AI keine Lösung anbieten konnte, verursachen Kosten oder führen zur Vertragsauflösung.

Notiz: Desto häufiger eine einfache Aufgabe unabhängig und Fehler geringe Kosten verursachen würden, desto prädestinierter ist eine von AI unterstützte Lösung. Beispiel: Roboter als Staubsauger oder Rasenmäher – geringer Aufwand, weder komplex noch vernetzt, aber grosse Wirkung.

Ein praktisches Beispiel liefert eine Studie zu KI in der Buchhaltung: AI ersetzt Buchhalter:innen nicht, sondern hilft ihnen, Arbeitsabläufe zu optimieren und Bücher schneller abzuschließen. Die Daten zeigen: Routinetransaktionen werden mit 100% Genauigkeit ausgeführt.

Praxisbeispiel: Mein Content-Erstellungs-Workflow

Wenn ich Inhalte mit Mehrwert schreiben will, gehe ich wie folgt vor. Dieser Workflow zeigt, wo KI hilft – und wo nicht:

1. Über was will ich schreiben?
2. Interessiert dies mein Zielpublikum (Unternehmer, KI-Verantwortliche)?
3. Eigenen Fundus checken (z.B. 4 Newsletter zum Thema KI und Weiterbildung bei DrKPI und unseren eigenen DrKPI Newsletter).
4. Digitale Bibliotheken durchsuchen: ACM Digital Library, arXiv, ResearchGate.
5. Schreiben beginnen.
6. Korrigieren.
7. Darüber schlafen, am nächsten Morgen überarbeiten.
8. Jetzt nutze ich KI, um einzelne Paragraphen zu verbessern. Die KI sieht den ganzen Beitrag noch nicht.

Bis Punkt 8 nimmt mir KI keine Arbeit ab. Welche Forschungsresultate ich nutze, checke ich auf relevanten Datenbanken. Ob ein Artikel der NZZ oder des Spiegels zum Zuge kommt, ist fraglich – diese verlinken selten auf ihre Quellen, im Gegensatz zur Financial Times oder dem Guardian. Somit ist es schwierig, Fakt von Fake und Fiction zu trennen.

Wenn es darum geht, die logische Struktur anzuschauen, URLs zu überprüfen oder SEO/AEO-Herausforderungen zu meistern, ist KI prädestiniert. Wo immer es möglich ist, genau nach denselben Regeln vorzugehen – mit Genauigkeit, wie eine Maschine – schlägt mich KI noch vor dem Frühstück.

Strukturierte KI-Instruktionen sind die Basis für konsistente Ergebnisse. Unsere KI-Instruktionen für Event-Kommunikation (Living Document) zeigen am Beispiel des Marketing Club Lago, wie du Regeln, Vorlagen und Brand Voice für dein KI-System aufbaust.

Frameworks für effektive KI-Prompts

Um konsistente KI-Ergebnisse zu erzielen, helfen zwei Frameworks beim Aufbau effektiver Prompts. CO-STAR fokussiert auf Kontext, Ziel, Stil, Ton und Zielgruppe. TIDD-EC fokussiert auf Aufgabenstruktur, Instruktionen und proaktive Fehlervermeidung. Beide erleichtern schnell nutzbare, hochwertige Resultate.

Kategorie	CO-STAR	TIDD-EC	Bemerkung
Zweck oder Aufgabe	Context: Zweck oder Situation definieren	Task: Art der Aufgabe festlegen	Beide definieren Ausgangspunkt und Ziel der Aufgabe.
Ziel oder Instruktionen	Objective: Gewünschte Aktion oder Output	Instructions: Richtlinien, z. B. Quellenangaben	CO-STAR fokussiert auf Output, TIDD-EC auf Regeln.
Stil oder Ton	Style und Tone: Schreibstil, Tonfall	—	Nur CO-STAR behandelt formale Aspekte des Ausdrucks.
Zielgruppe	Wer liest den Text	—	Nur CO-STAR explizit für Zielgruppe.
Vorgehensweise	—	Do: Schritte, Reihenfolge	TIDD-EC strukturiert die Ausführung.
Vermeidung	—	Don’t: Fehler vermeiden, unerwünschte Inhalte	Proaktive Fehlervermeidung bei TIDD-EC.
Beispiele oder Format	Response Format: Liste, Fliesstext, Code etc.	Examples: Muster und Vorlagen	Beide helfen, gewünschte Ergebnisse anschaulich zu machen.
Inhalt	—	Content: Themen, Daten, Fakten	Fokus auf Informationsgehalt bei TIDD-EC.

Zusätzlich brauchen KI-Agenten eine zweite, maschinenlesbare Website. Das sogenannte Parallel Web stellt strukturierte Daten bereit – stabil, explizit und transaktional. Im Gegensatz dazu nutzt das Human Web visuelle Signale und Pop-ups, die nur für Menschen verständlich sind. Ohne diese zweite Website kann der Agent Aufgaben wie Flugbuchungen nicht zuverlässig ausführen.

Die Kombination aus klaren Prompts und maschinenlesbarer Website macht semi-autonome Agenten überhaupt erst praktikabel und effizient.

Ein praktisches Beispiel für KI-Prompts in Aktion: Der Cuba’s Academy Chatbot für seltene Krankheiten zeigt, wie CO-STAR und TIDD-EC Frameworks Eltern helfen, relevante medizinische Informationen zu finden. Desto mehr Datenbanken eingefüttert werden, desto genauer sind die Antworten – KI als Hoffnung für Familien mit seltenen Diagnosen.

Ein weiteres Beispiel regelbasierter KI: Forscher:innen entwickelten einen Algorithmus zur Vorhersage von Frühgeborenen-Komplikationen. Die Wissenschaftler analysierten Blutfleck-Daten von 13.536 Frühgeborenen aus Kalifornien (2005-2010), die mehr als 10 Wochen vor dem Geburtstermin geboren wurden. Der Algorithmus wurde mit Daten von 3.299 weiteren Frühgeborenen aus Ontario, Kanada validiert. Der AI-Algorithmus fand Muster in diesen Molekülen, die mit der späteren Entwicklung einer oder mehrerer der vier Hauptkomplikationen bei Frühgeborenen korrelierten. Mit Blutfleck-Daten und klinischen Faktoren erreicht der Index über 85% Genauigkeit bei der Vorhersage der vier häufigsten Komplikationen. Quellen: Stanford News und Sci. Transl. Med.

Häufig gestellte Fragen: KI-Agenten und maschinenlesbare Websites

Warum scheitern KI-Agenten an normalen Websites?
Websites sind für menschliche Augen optimiert – mit Farben, Grafiken, Pop-ups und visuellen Hinweisen. KI-Agenten können diese visuellen Signale nicht interpretieren. Sie benötigen strukturierte, explizite Daten in maschinenlesbarer Form. Ohne eine parallele Website mit stabilen Datenfeldern scheitern Agenten selbst bei einfachen Aufgaben wie Flugbuchungen.

Was ist der Unterschied zwischen Human Web und Agent Web?
Das Human Web ist visuell, implizit, flüchtig und klick-basiert. Das Agent Web ist strukturiert, explizit, stabil und transaktional. Menschen verstehen einen roten „Nur noch 2 Plätze frei!“-Hinweis intuitiv. Ein Agent braucht ein Datenfeld wie seats_available: 2 mit explizitem Status. Diese fundamentalen Unterschiede erfordern zwei parallele Oberflächen.

Welche Aufgaben können KI-Agenten heute übernehmen?
Unsere Checkliste zur AI-Evaluation zeigt: Häufig wiederholte, wenig komplexe, nicht stark vernetzte Aufgaben mit geringen Fehlerkosten eignen sich am besten. Beispiel: Roboter-Staubsauger oder Rasenmäher. Bei komplexen, stark vernetzten Aufgaben mit hohen Fehlerkosten (z.B. medizinische Notfalldiagnosen) bleibt der Mensch unverzichtbar.

Was sind CO-STAR und TIDD-EC Frameworks?
CO-STAR fokussiert auf Context, Objective, Style, Tone, Audience und Response Format – ideal für kreative und kommunikative Aufgaben. TIDD-EC fokussiert auf Task, Instructions, Do, Don’t, Examples und Content – ideal für strukturierte, technische Aufgaben mit klaren Regeln. Beide Frameworks helfen, konsistente und hochwertige KI-Ergebnisse zu erzielen.

Wie kann ich KI effektiv in meinem Workflow nutzen?
Prozesse zuerst optimieren, dann KI einsetzen. Beispiel Content-Erstellung: Thema wählen, Zielgruppe definieren, Quellen recherchieren (Newsletters, ACM Digital Library, arXiv), schreiben, korrigieren, darüber schlafen – und ERST DANN KI für Feinschliff nutzen. KI ersetzt nicht das Denken, sondern beschleunigt repetitive Optimierungsschritte wie SEO-Checks oder Formatierung.

Fazit: Die kritische Lücke schliessen

KI-Agenten scheitern nicht an mangelnder Intelligenz oder unzureichenden Algorithmen. Sie scheitern an der Infrastruktur: Websites sind für menschliche Augen optimiert, nicht für maschinelle Verarbeitung. Visuelle Hinweise wie Farben, Pop-ups und Grafiken transportieren Bedeutung für Menschen – bleiben aber für Agenten unsichtbar.

Die Lösung ist eine zweite, maschinenlesbare Website. Das Parallel Web liefert strukturierte, explizite und stabile Daten, die Agenten zuverlässig verarbeiten können. Ohne diese Infrastruktur bleibt Agentic Commerce ein Versprechen ohne ROI.

Drei zentrale Erkenntnisse:

• Prozesse vor Tools optimieren: Erst Workflows analysieren, dann KI einsetzen. Unsere Checkliste hilft bei der Entscheidung.
• Klare Prompts nutzen: CO-STAR und TIDD-EC Frameworks strukturieren Anfragen und liefern konsistente Ergebnisse.
• Infrastruktur schaffen: Ohne maschinenlesbare Daten bleiben selbst einfache Agent-Aufgaben wie Flugbuchungen unzuverlässig.

Vorsicht vor überzogenen Prognosen: Marco Argenti, Goldman Sachs‘ CIO, prognostiziert Multi-Agenten-Teams, die Kunden verbrauchte Tokens in Rechnung stellen. Solche Vorhersagen klingen beeindruckend, ignorieren aber die Realität: Ohne maschinenlesbare Websites funktioniert selbst ein einfacher Chatbot nicht zuverlässig. Infrastruktur vor Vision.

Die Debatte sollte sich nicht auf „Ist KI besser als der Mensch?“ konzentrieren, sondern auf die richtige Frage: Welche Infrastruktur brauchen KI-Agenten, um ihren ROI zu liefern? Die Antwort liegt in der zweiten Website – explizit, stabil und maschinenlesbar.

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