„Wir wollen einen Agenten bauen" – und dann steht man vor der Werkzeugfrage. Copilot Studio, weil Microsoft ohnehin im Haus ist? n8n, weil der Nachbarbetrieb das nutzt? Oder gleich selbst entwickeln?
Die drei Wege führen zu sehr unterschiedlichen Betriebskosten. Hier ist die nüchterne Gegenüberstellung, wie wir sie in Projekten verwenden.
Copilot Studio (Microsoft)
Der naheliegende Weg für alle, die Microsoft 365 nutzen. Agenten lassen sich weitgehend ohne Programmierung zusammenklicken, an eigene Wissensquellen anbinden und in Teams ausrollen. Im Hintergrund arbeitet Azure AI Foundry als technische Grundlage, wenn es über den einfachen Fall hinausgeht.
Passt, wenn: Eure Welt ist Microsoft – SharePoint, Teams, Outlook, Dynamics. Die Anwendungsfälle liegen bei Wissen, Zusammenarbeit und Office-Abläufen.
Aufpassen bei: Der Abrechnung. Microsoft stellt für Agentenfunktionen auf nutzungsbasierte Bezahlung um – ein dauerhaft laufender Agent ist keine Flatrate-Position mehr. Und je tiefer ihr baut, desto fester sitzt ihr im Ökosystem.
n8n und ähnliche Automatisierungswerkzeuge
Ablaufsteuerung mit sichtbaren Bausteinen: Auslöser, Schritte, Verzweigungen, dazwischen KI-Aufrufe. Auf dem KI.Forum.NRW stellte n8n gemeinsam mit der Telekom genau dafür ein Angebot für Betriebe ohne eigene Entwicklungsabteilung vor.
Passt, wenn: Ihr habt klar beschreibbare Abläufe zwischen mehreren Werkzeugen und jemanden im Haus, der gern strukturiert bastelt.
Aufpassen bei: Der Governance. Solche Werkzeuge sind schnell produktiv – und ebenso schnell entsteht eine Landschaft aus 30 Abläufen, die niemand dokumentiert hat. Klärt früh, wer Abläufe freigibt, wo Zugangsdaten liegen und was passiert, wenn der Bastler das Unternehmen verlässt.
Eigenes Framework als KI-Schicht
Eine Ebene, die Berechtigungen, Werkzeuge, Protokollierung und Modellwahl zentral regelt und darauf beliebig viele Anwendungsfälle trägt.
Passt, wenn: Ihr braucht echten Zugriff auf ERP, DMS oder Warenwirtschaft, habt mehrere Anwendungsfälle im Blick und müsst nachweisen können, wer was ausgelöst hat.
Aufpassen bei: Dem Startaufwand. Der erste Anwendungsfall ist teurer als bei den anderen Wegen – ab dem dritten kippt das Verhältnis meist.
Die Gegenüberstellung
| Copilot Studio | n8n & Co. | Eigene KI-Schicht | |
|---|---|---|---|
| Zeit bis zum ersten Ergebnis | kurz | kurz | mittel |
| Zugriff auf ERP/Fachsysteme | begrenzt | über Schnittstellen | zentral gelöst |
| Berechtigungen pro Nutzer | eingeschränkt | selbst zu bauen | eingebaut |
| Modell austauschbar | kaum | teilweise | ja |
| Nachvollziehbarkeit | grundlegend | je nach Bauweise | vollständig |
| Kosten bei Dauerbetrieb | nach Nutzung | Lizenz + Betrieb | planbar |
| Bindung an einen Anbieter | hoch | gering | gering |
Die Frage, die wirklich entscheidet
Nicht „Welches Werkzeug ist besser?", sondern: Wie viele Anwendungsfälle plant ihr in den nächsten zwei Jahren?
- Einer, klar umrissen → nehmt das schnellste Werkzeug.
- Drei bis fünf, verteilt über Abteilungen → baut die Schicht, sonst zahlt ihr dreimal für dasselbe Fundament.
- Unklar → startet klein, aber achtet darauf, dass die Systemanbindung über offene Protokolle läuft. Dann ist der Wechsel später kein Neubau.
Was in allen drei Fällen gleich bleibt
Freigaben für schreibende Zugriffe, Protokollierung, eine verantwortliche Person und eine Vorstellung davon, wie Ergebnisse geprüft werden. Das Werkzeug ändert daran nichts. → Governance für agentische KI
Ihr wollt wissen, welcher Weg zu eurer Landschaft passt? Wir vergleichen das gern anhand eurer tatsächlichen Abläufe statt anhand einer Featureliste: office@avantgar.de
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Womit habt ihr euren ersten Agenten gebaut – und würdet ihr es wieder so machen?