Der umfassende Leitfaden für KI-Agenten-Assistenten

Stellen Sie sich vor, Sie jonglieren einen hektischen Tag, beantworten E-Mails, planen Ihr nächstes großes Projekt und versuchen sich zu erinnern, ob Sie den Hund schon gefüttert haben.

Plötzlich meldet sich eine Stimme: „Ich habe Ihr Mittagessen bestellt, das Meeting für 14 Uhr bestätigt und den Hundesalon-Termin verschoben, damit er nicht mit Ihrer nächsten Projektbesprechung kollidiert.“

Problem gelöst – dank Ihres KI-Agenten-Assistenten, einem spezialisierten KI-Agenten, der Aufgaben eigenständig übernimmt und für einen reibungslosen Ablauf sorgt.

Was sind KI-Agenten-Assistenten?

KI-Agenten-Assistenten sind digitale Werkzeuge, die mit minimalem menschlichen Eingriff arbeiten und Abläufe durch Automatisierung optimieren. Mithilfe von Technologien wie Natural Language Understanding (NLU) und Large Language Models (LLMs) sind sie darauf ausgelegt, Aufgaben wie folgende eigenständig zu übernehmen:

• Kalender organisieren und Meetings koordinieren.
• Wiederkehrende Aufgaben wie Dateneingabe und E-Mail-Sortierung erledigen.
• Nutzer durch sofortige Verarbeitung und Bereitstellung relevanter Informationen auf dem Laufenden halten.
• Daten analysieren, um Empfehlungen individuell auf Vorlieben und Bedürfnisse abzustimmen.

Obwohl sie Ähnlichkeiten mit klassischen KI-Assistenten haben, zeichnen sich KI-Agenten-Assistenten durch ein höheres Maß an Eigenständigkeit aus.

Vorteile von KI-Agenten-Assistenten

Höhere Produktivität

Indem sie wiederkehrende Verwaltungsaufgaben wie Terminplanung und Dateneingabe übernehmen, verschaffen KI-Agenten-Assistenten mehr Zeit für strategische Arbeit.

Ein Projektmanager kann sich beispielsweise darauf verlassen, dass ein Assistent Folgendes übernimmt:

• Fristen und Projektmeilensteine verfolgt
• Automatisierte Erinnerungen verschickt
• Aufgaben je nach Verfügbarkeit im Team zuweist

Bessere Entscheidungsfindung

Diese Assistenten analysieren große Datenmengen in Echtzeit und liefern umsetzbare Erkenntnisse. Ein Vertriebsteam kann damit Leads nach Engagement priorisieren, während ein Operationsteam KI-gestützte Prognosen zur Optimierung der Lieferkette nutzt.

Mehr Umsatz und höhere Erlöse

KI-Agenten-Assistenten steigern den Umsatz, indem sie Lead-Qualifizierung automatisieren und personalisierte Produktempfehlungen geben.

Eines der größten Probleme im E-Commerce ist der Abbruch von Warenkörben. Weltweit werden etwa 70 % der Online-Warenkörbe nicht abgeschlossen – mit 260 Milliarden Dollar an potenziellen Umsätzen, die durch bessere Optimierung des Checkouts zurückgewonnen werden könnten. KI-Agenten-Assistenten helfen, zögernde Käufer durch Erinnerungen oder exklusive, auf das Surfverhalten zugeschnittene Angebote zurückzugewinnen.

Sie können häufige Bedenken wie Versandkosten oder Rückgabebedingungen ansprechen, um Unsicherheiten zu verringern und den Kaufabschluss zu fördern.

KI-Assistenten unterstützen auch Vertriebsteams, indem sie Kundeninteraktionen analysieren und Leads mit hoher Abschlusswahrscheinlichkeit identifizieren. Durch automatisierte Nachfassaktionen können sich Vertriebsteams auf die besten Chancen konzentrieren und so die Abschlussrate und den Umsatz steigern.

Höhere Genauigkeit

KI-Agenten-Assistenten arbeiten äußerst präzise und minimieren Fehler bei Aufgaben wie der Dateneingabe. Diese Zuverlässigkeit sorgt für reibungslose Abläufe und verhindert teure Fehler, besonders in datenintensiven Bereichen wie dem Finanzwesen.

Menschliche Fehler sind im Finanzbereich teuer – KI-Agenten-Assistenten vermeiden sie vollständig. Manuelle Dateneingabe hat eine Fehlerrate von 1–5 % und verursacht weltweit jährlich Milliardenverluste.

Automatisierte Agenten führen Aufgaben jedes Mal exakt aus – im Gegensatz zu einem übermüdeten Finanzanalysten.

Anwendungsfälle für KI-Agenten-Assistenten

Automatisierung des Kundensupports

KI-Agenten-Assistenten optimieren den Kundensupport, indem sie wiederkehrende Anfragen automatisieren und sofortige, präzise Antworten liefern.

Diese Assistenten, oft als Kundenservice-Chatbots eingesetzt, nutzen NLU, um Kundenanfragen zu verstehen und in Echtzeit korrekt zu beantworten.

Ein Telekommunikationsunternehmen nutzt beispielsweise einen KI-Agenten-Assistenten, um häufige Fragen wie „Welche Tarife bieten Sie an?“ oder „Wie kann ich mein Passwort zurücksetzen?“ zu beantworten.

Der Assistent ruft eigenständig Antworten aus einer Wissensdatenbank ab und liefert sofortige Rückmeldungen – er fungiert sowohl als FAQ-Chatbot als auch als KI-Agenten-Assistent, da er intelligent und unabhängig agiert.

Terminplanung

Die Zeiten endloser Abstimmungen für Terminvereinbarungen sind vorbei. KI-Agenten-Assistenten vereinfachen und automatisieren den Prozess, indem sie Verfügbarkeiten abgleichen und bei Bedarf Anpassungen vornehmen.

Ein Beratungsunternehmen nutzt beispielsweise einen KI-Agenten-Assistenten, um Kundentermine zu koordinieren. Wenn ein Berater sagt: „Vereinbare nächste Woche ein Meeting mit Kunde A“, analysiert der Assistent den Kalender des Beraters und bucht – basierend auf der Verfügbarkeit des Kunden – einen passenden Termin. Außerdem verschickt er automatisch Kalendereinladungen und Erinnerungen an beide Parteien.

E-Commerce-Unterstützung

KI-Agenten-Assistenten erleichtern das Einkaufserlebnis durch:

• Personalisierte Produktempfehlungen.
• Beantwortung von Kundenanfragen.
• Einsatz als Chatbots für E-Commerce auf Websites und in sozialen Medien.

Ein KI-Agenten-Assistent analysiert beispielsweise den Browserverlauf eines Kunden, um passende Produkte zu empfehlen. Kauft jemand häufig Fitnessartikel, schlägt der Assistent im Gespräch neue Trainingsgeräte oder Sportbekleidung vor.

Automatisierung im Recruiting

Der Einstellungsprozess lässt sich mit KI-Agenten-Assistenten vereinfachen, indem Aufgaben wie Lebenslauf-Screening und Terminvereinbarung automatisiert werden.

Eine Personalagentur nutzt beispielsweise einen KI-Agenten-Assistenten, um Lebensläufe nach bestimmten Qualifikationen zu durchsuchen und Kandidaten nach Eignung zu bewerten. Ein weiterer Assistent koordiniert anschließend die Interviewtermine zwischen Bewerbern und Personalverantwortlichen.

Logistik- und Bestandsmanagement

KI-Agenten-Assistenten können Sendungen verfolgen und Lagerbestände verwalten.

Ein Lagerhaus kann etwa einen KI-Agenten-Assistenten einsetzen, um den Bestand in Echtzeit zu überwachen. Sinkt der Vorrat unter einen festgelegten Schwellenwert, bestellt der Assistent automatisch nach, um Engpässe zu vermeiden.

Vertriebsunterstützung

KI-Agenten-Assistenten, darunter Vertriebs-Chatbots, unterstützen Vertriebsteams durch Automatisierung von Lead-Management, Terminvereinbarungen und Bereitstellung von Handlungsempfehlungen.

Ein KI-Agenten-Assistent qualifiziert beispielsweise Leads, indem er das Kundenverhalten und Engagement-Daten analysiert und die besten Chancen für das Vertriebsteam priorisiert.

Interne Teamzusammenarbeit

Im Arbeitsalltag erleichtern KI-Agenten-Assistenten die Zusammenarbeit, indem sie Zeitpläne und Abläufe verwalten.

Ein Projektmanager kann mit einem KI-Agenten-Assistenten Aufgaben zuweisen und den Fortschritt teamübergreifend verfolgen. Der Assistent verschickt automatisierte Erinnerungen, damit alle im Zeitplan bleiben.

Unterstützung im Gesundheitswesen

KI-Agenten-Assistenten, wie Gesundheits-Chatbots, entlasten medizinisches Personal durch Automatisierung administrativer Aufgaben und bieten personalisierte Patientenbetreuung.

Ein Arzt kann beispielsweise einen KI-Agenten-Assistenten nutzen, um während der Sprechstunde Patientennotizen zu transkribieren und elektronische Gesundheitsakten automatisch zu aktualisieren – das spart Zeit.

Wie KI-Agenten-Assistenten funktionieren

1. Eingang der Anfrage

Der Prozess beginnt, sobald der KI-Agenten-Assistent eine Eingabe von einem Nutzer oder einem integrierten System erhält. Diese Eingabe kann verschiedene Formen haben, etwa:

• Textbasierte Anfragen – Nachrichten über Chat-Plattformen wie Slack, Microsoft Teams oder WhatsApp.
• Sprachbefehle – Gesprochene Anweisungen, die über virtuelle Assistenten verarbeitet werden.
• E-Mails und Formularübermittlungen – Der Assistent kann wichtige Details aus strukturierten Daten wie Terminwünschen oder Kundenanfragen extrahieren.
• API-Auslöser und Systemereignisse – KI-Assistenten können automatisch auf Systemupdates reagieren, etwa wenn ein Ticket im IT-Helpdesk-System erstellt wird.

2. NLU

Nach Eingang der Anfrage verarbeitet der KI-Agenten-Assistent diese mit NLU, um Bedeutung und Kontext zu erfassen. Er analysiert die Anfrage und erkennt zentrale Elemente wie:

• Absicht: Das Ziel der Anfrage (z. B. ein Meeting vereinbaren).
• Teilnehmende: Die beteiligten Personen (John, Sarah, Alex).
• Zeitraum: Der angegebene Zeitraum (nächste Woche).

Bei der Anfrage „Vereinbare ein Meeting mit John, Sarah und Alex für nächste Woche“ kann der Assistent diese Details interpretieren und die Aufgabe effizient ausführen.

3. Kontextverständnis

Der KI-Agenten-Assistent nutzt Kontext und historische Daten, um Antworten zu personalisieren und die relevanteste Lösung zu bieten.

• Kalenderverfügbarkeit – Er prüft die Zeitpläne von John, Sarah und Alex, um freie Termine zu finden.
• Wiederkehrende Muster – Wenn Sarah Meetings am liebsten morgens hat, priorisiert der Assistent frühe Termine.
• Benutzerdefinierte Präferenzen – Wenn Alex montags keine Meetings möchte, schließt der Assistent diesen Tag automatisch aus.
• Workload-Balance – Er berücksichtigt, ob ein Nutzer bereits einen vollen Tag hat, und vermeidet aufeinanderfolgende Meetings.
• Ortsabhängigkeit – Sind Teammitglieder in verschiedenen Zeitzonen, schlägt er passende Zeiten für alle vor.

4. Aufgabenausführung

Der KI-Agenten-Assistent führt die erforderliche Aufgabe eigenständig aus und kümmert sich um alle Details. In dieser Phase:

• Plant er das Meeting zum optimalen Zeitpunkt (z. B. Dienstag um 10 Uhr).
• Reserviert er den Besprechungsraum, um die Verfügbarkeit zu sichern.
• Verschickt er Kalendereinladungen an die Teilnehmenden, inklusive Platzhalter für die Agenda.

5. Ausgabeerstellung

Der KI-Agenten-Assistent erstellt eine Antwort mithilfe von Natural Language Generation (NLG) und teilt das Ergebnis der Unternehmensleitung mit.

Der Assistent sendet eine Slack-Nachricht: „Das Meeting mit John, Sarah und Alex ist für Dienstag um 10 Uhr im Besprechungsraum eingeplant.“

6. Lernen und Verbesserung

Der KI-Agenten-Assistent lernt und passt sich kontinuierlich an, indem er das Nutzerverhalten beobachtet. Mit der Zeit verbessert er seine Entscheidungen anhand von Nutzungsmustern und Feedback.

Wenn Sarah beispielsweise häufig Meetings am Montagmorgen verschiebt, passt der Assistent künftige Terminplanungen entsprechend an. Er erkennt auch übergreifende Trends wie bevorzugte Meeting-Dauern oder häufige Konflikte und kann so bessere Empfehlungen geben.

7. Eskalation

Übersteigt eine Aufgabe die Fähigkeiten des Assistenten, leitet er das Anliegen mit Kontext an einen Menschen weiter.

Wenn beispielsweise in der nächsten Woche kein passender Termin gefunden wird, informiert der Assistent die Geschäftsleitung: „Ich konnte keinen Termin finden, der für alle Teilnehmenden nächste Woche passt. Soll ich alternative Wochen vorschlagen oder die Teilnehmenden direkt nach ihren Präferenzen fragen?“

Wichtige Funktionen von KI-Agenten-Assistenten

Aufgabenautomatisierung

Ein leistungsfähiger KI-Agenten-Assistent kann wiederkehrende Aufgaben wie Terminvereinbarungen oder Erinnerungen eigenständig verwalten.

Multi-Channel-Integration

Um konsistente Unterstützung zu bieten, muss ein KI-Agenten-Assistent auf mehreren Plattformen funktionieren – etwa E-Mail, Chat, soziale Medien, mobile Apps und Sprachassistenten.

KI-Agenten-Assistenten passen sich dem Nutzerverhalten an, indem sie vergangene Interaktionen und Präferenzen analysieren.

Sie können relevante Produkte auf Basis des Browserverlaufs oder vorheriger Käufe vorschlagen.

Skalierbarkeit

Ein KI-Agenten-Assistent muss mit Ihrem Unternehmen wachsen können und steigende Arbeitslasten bewältigen, ohne an Effizienz oder Genauigkeit zu verlieren.

Während eines Schlussverkaufs sollte er beispielsweise Tausende von Kundenanfragen gleichzeitig bearbeiten können.

Echtzeit-Datenverarbeitung

Die Fähigkeit, Informationen sofort zu analysieren und zu verarbeiten, ist für einen KI-Agenten-Assistenten entscheidend. Dadurch werden schnelle Entscheidungen und präzise Antworten möglich.

So kann der Assistent beispielsweise Live-Tracking-Updates für Sendungen bereitstellen, sodass Kunden jederzeit Zugriff auf aktuelle Informationen haben.

Integration mit bestehenden Tools

Achten Sie auf Tools, die sich nahtlos mit CRMs und anderen Geschäftssystemen verbinden lassen.

Dazu gehören:

• Synchronisierung mit Google Kalender.
• Integration mit Salesforce.
• Anbindung an Slack.

Selbstlernend und anpassungsfähig

Ein effektiver KI-Agenten-Assistent entwickelt sich mit der Zeit weiter, indem er maschinelles Lernen nutzt, um sich anzupassen und seine Leistung zu verbessern. Er kann:

• Neue Arten von Kundenanfragen bearbeiten lernen, etwa aktualisierte FAQs oder sich ändernde Kundenbedürfnisse.
• Passe saisonale Trends an, indem beispielsweise Anfragen zu Feiertagen priorisiert werden.
• Verbessere die Ausführung von Aufgaben auf Grundlage des Nutzerfeedbacks.

Starke Sicherheit und Datenschutz

KI-Agenten-Assistenten müssen die besten Sicherheitspraktiken für Chatbots einhalten, um sensible Daten zu schützen und das Vertrauen der Nutzer zu wahren. Dazu gehören die Implementierung von Verschlüsselung und die Einhaltung von Branchenstandards wie der DSGVO oder HIPAA, je nach Anwendungsfall.

Ein KI-Agenten-Assistent, der Kundentransaktionen abwickelt, sollte beispielsweise Zahlungsinformationen sicher verarbeiten, um unbefugten Zugriff zu verhindern und Betrugsrisiken zu minimieren.

Eskalationsmöglichkeiten

AI-Agenten-Assistenten sollten über Eskalationsmöglichkeiten verfügen, damit komplexe oder sensible Aufgaben angemessen bearbeitet werden, während für einfachere Fälle eine hohe Containment-Rate erhalten bleibt.

Wenn ein Kunde ein technisches Problem meldet, kann der Assistent dieses an einen Support-Mitarbeiter weiterleiten und eine Zusammenfassung des Gesprächs für eine reibungslose Übergabe bereitstellen.

So implementieren Sie einen KI-Agenten-Assistenten

1. Zentrale Geschäftsanforderungen identifizieren

Bevor Sie einen KI-Agenten-Assistenten einsetzen, identifizieren Sie zunächst die Bereiche in Ihrem Unternehmen, in denen diese Tools den größten Mehrwert bieten können. Konzentrieren Sie sich auf wiederkehrende, zeitaufwändige Aufgaben, die keine komplexen Entscheidungen erfordern.

Wenn Ihr Fokus auf Automatisierung mit minimalem Programmieraufwand liegt, bietet Botpress einen visuellen Builder und Autonomous Nodes, mit denen KI-Agenten-Assistenten selbst entscheiden, wann sie einem strukturierten Ablauf folgen und wann sie LLMs nutzen.

2. Eine Plattform auswählen

Die Auswahl der besten KI-Chatbot-Plattform für Ihren KI-Agenten-Assistenten ist entscheidend, damit sie zu Ihren Geschäftsanforderungen und Zielen passt.

Legen Sie zunächst die wichtigsten Funktionen für Ihren Anwendungsfall fest, wie Aufgabenautomatisierung, Multi-Channel-Support, Integrationsmöglichkeiten und Skalierbarkeit. Bewerten Sie Plattformen, die speziell auf Ihre Branche oder die zu lösenden Herausforderungen zugeschnitten sind.

Vergleichen Sie die Optionen hinsichtlich Kosten und Anpassungsfähigkeit. Das Testen von Testversionen und das Einholen von Feedback wichtiger Beteiligter helfen bei der Entscheidung.

3. Den Assistenten trainieren

Stellen Sie dem Assistenten relevante Daten, Workflows und Wissensdatenbanken zur Verfügung, indem Sie retrieval-augmented generation (RAG) nutzen, um eine präzise Leistung sicherzustellen.

Trainieren Sie ihn beispielsweise darauf, häufig gestellte Fragen zu beantworten, Terminpräferenzen zu verstehen oder Buchungseinträge zu verarbeiten. Aktualisieren Sie das Training kontinuierlich, wenn neue Szenarien auftreten, damit der Assistent effektiv und relevant für Ihr Unternehmen bleibt.

4. Mit einem Pilotprojekt starten

Setzen Sie Ihren KI-Agenten-Assistenten zunächst in kleinem Rahmen ein, bevor Sie ihn vollständig ausrollen.

• Testen Sie ihn in einer bestimmten Abteilung (z. B. Kundenservice oder Terminplanung).
• Sammeln Sie Nutzerfeedback, um Interaktionen zu optimieren und Schwachstellen zu beheben.
• Überwachen Sie die Leistung im Echtbetrieb, um Genauigkeit und Reaktionsfähigkeit sicherzustellen.

So können notwendige Anpassungen vorgenommen werden, bevor der Assistent im gesamten Unternehmen eingesetzt wird.

5. Workflows und Integrationen konfigurieren

Ein KI-Agenten-Assistent muss mit bestehenden Systemen verbunden sein, um effektiv zu funktionieren.

• Synchronisieren Sie ihn mit CRM- und Terminplanungstools.
• Nutze AI-Orchestrierung, um mehrstufige Workflows zu automatisieren (z. B. Kalenderverfügbarkeiten abrufen und gleichzeitig Kundenpräferenzen berücksichtigen).
• Stellen Sie sicher, dass er in der Lage ist, Informationen in Echtzeit plattformübergreifend abzurufen und zu aktualisieren.

6. Optimieren und verbessern durch reale Nutzung

AI-Assistenten entwickeln sich durch Interaktion weiter. Verbessere die Leistung kontinuierlich, indem du Chatbot-Analysen auswertest und Workflows anpasst.

Zu überwachende KPIs sind:

• Containment-Rate.
• Antwortgeschwindigkeit.
• Häufigkeit von Fehlern oder Eskalationen.
• Nutzerzufriedenheit.

7. Skalieren und erweitern

Sobald die Pilotphase erfolgreich war, erweitere die Fähigkeiten des Assistenten.

• Führe weitere Anwendungsfälle ein, wie Lead-Qualifizierung oder Sendungsverfolgung.
• Setze ihn in weiteren Abteilungen oder kundenorientierten Kanälen ein.
• Passe seine Funktionen an die sich verändernden Geschäftsanforderungen an.

8. Sicherheit und Compliance gewährleisten

Da AI-Agenten-Assistenten mit sensiblen Daten umgehen, müssen robuste Sicherheitsmaßnahmen vorhanden sein.

• Implementiere Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und Datenanonymisierung.
• Stelle die Einhaltung von Vorschriften wie DSGVO, HIPAA oder PCI DSS sicher.
• Überprüfe regelmäßig die Sicherheitsrichtlinien, um Datenintegrität und Datenschutz zu gewährleisten.

9. Team schulen und einbinden

Für eine erfolgreiche Einführung müssen Mitarbeitende verstehen, wie sie den Assistenten effektiv nutzen.

• Schule die Teams in den wichtigsten Funktionen und Best Practices.
• Zeige anhand von Praxisbeispielen, wie der Assistent Arbeitsabläufe vereinfacht.
• Fordere Feedback ein, um Antworten zu verbessern und die Nutzererfahrung zu optimieren.

10. Kontinuierlich weiterentwickeln und optimieren

AI-Agenten-Assistenten werden durch kontinuierliches Lernen besser. Aktualisiere ihn regelmäßig mit neuen Daten, passe Workflows an das, was funktioniert (oder nicht), und höre auf das Nutzerfeedback, um Verbesserungen vorzunehmen.

Bleibe über neue Entwicklungen im Bereich KI informiert, damit du die Fähigkeiten des Assistenten erweitern und ihn als wertvolles Tool für das Wachstum und die Weiterentwicklung deines Unternehmens erhalten kannst.

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FAQs

1. Wie unterscheiden sich AI-Agenten-Assistenten von herkömmlichen Chatbots oder virtuellen Assistenten wie Siri oder Alexa?

AI-Agenten-Assistenten unterscheiden sich von klassischen Chatbots oder Sprachassistenten wie Siri oder Alexa dadurch, dass sie auf die Erledigung von Aufgaben und das Erreichen von Zielen ausgerichtet sind. Sie können eigenständig mehrstufige Workflows planen und ausführen (wie das Verschieben von Terminen oder das Abschließen von Onboarding-Aufgaben), anstatt nur auf vordefinierte Befehle oder Anfragen zu reagieren.

2. Welche Einschränkungen haben AI-Agenten-Assistenten derzeit?

Zu den wichtigsten Einschränkungen von AI-Agenten-Assistenten gehören das Verständnis von emotional nuancierten oder mehrdeutigen Anweisungen sowie die Bewältigung sehr unvorhersehbarer oder seltener Szenarien ohne menschliches Eingreifen oder Rückfall-Workflows.

3. Benötigen AI-Agenten-Assistenten immer eine Internetverbindung, um zu funktionieren?

Ja, die meisten AI-Agenten-Assistenten benötigen eine ständige Internetverbindung, da sie auf cloudbasierte große Sprachmodelle (LLMs), Echtzeit-Datenabruf und API-Integrationen angewiesen sind. Einige lokale Aufgaben (z. B. einfache Erinnerungen oder Offline-Tools) können jedoch auch mit Edge-Deployment oder zwischengespeicherter Logik ausgeführt werden.

4. Wie kann ich einen AI-Assistenten trainieren, ohne Zugang zu großen proprietären Datensätzen zu haben?

Du kannst einen AI-Assistenten mithilfe von Retrieval-Augmented Generation (RAG) trainieren, wobei der Assistent Wissen aus deinen eigenen Dokumenten bezieht und so präzise Antworten geben kann, ohne dass ein klassisches Modell-Finetuning erforderlich ist.

5. Was ist der Unterschied zwischen einem regelbasierten und einem LLM-basierten AI-Assistenten?

Der Unterschied zwischen einem regelbasierten und einem LLM-basierten AI-Assistenten besteht darin, dass regelbasierte Assistenten strikten Entscheidungsbäumen oder fest kodierter Logik folgen, während LLM-basierte Assistenten Nutzereingaben in natürlicher Sprache interpretieren und flexible Antworten generieren, ohne vordefinierte Skripte zu benötigen.