Alex Holt, Field Chief Technology Officer des KI-Sprachstartups ElevenLabs, ist so bullisch auf KI-Agenten, wie es ein Führungskräfte-Manager nur sein kann. Das Unternehmen hat bereits autonome Agenten in Vertrieb, Recruiting und interne Abläufe integriert – und Holt ist überzeugt, dass die bisher erzielten Effizienzgewinne erst der Anfang sind.

ElevenLabs hat einen Agenten für eingehende Sales-Development-Representative-Aufgaben (SDR) eingesetzt, der in diesem Jahr mehr als 3.000 Kundenanfragen bearbeitet und über 90% dieser potenziellen Kunden in 32 verschiedenen Sprachen ohne jegliches menschliches Eingreifen qualifiziert hat. Ein weiterer KI-Agent dient als Coach, der neuen Vertriebsmitarbeitern beim Rollenspiel von Kundengesprächen hilft, was zu einer schnelleren Einarbeitung dieses Teils der Belegschaft führt. Ein Recruiting-Agent führt Erstinterviews mit Bewerbern, und im firmeninternen Slack springen verschiedene Agenten schnell ein, um Fragen der Mitarbeiter zu internen Prozessen zu beantworten.

„Ich denke, das Aufregendste an diesem Bereich ist, dass man immer das Gefühl hat, sich an der Spitze des Eisbergs zu befinden“, sagt Holt. Die Effizienzgewinne, die ElevenLabs durch agentenbasierte KI erzielt – KI-Systeme, die mehrstufige Aufgaben mit minimaler menschlicher Aufsicht autonom planen und ausführen können –, wirken heute vielleicht noch zukunftsweisend, sagt er, aber „in sechs Monaten kann man noch größere Gewinne sehen.“

Holts Einschätzung spiegelt einen breiteren Wandel wider. CTOs und CIOs konzentrieren sich zunehmend auf agentenbasierte KI als zentralen Schwerpunkt für den Wert, den sie aus ihren erheblichen Investitionen in die Technologie ziehen wollen. Der Anteil agentenbasierter KI am KI-Wert ist laut einer Studie des Beratungsriesen BCG von 17% im Jahr 2025 auf 22% in diesem Jahr gestiegen und wird bis 2030 voraussichtlich 39% erreichen. Dennoch zeigen die meisten Umfragen, dass Unternehmen nur schlecht darauf vorbereitet sind, Workflows neu zu denken und Multi-Agenten-Prozesse zu orchestrieren, bei denen ein Agent Arbeiten autonom an einen anderen weitergibt.

Bei ElevenLabs arbeiten die meisten Mitarbeiter mit Agenten zusammen, und die Mehrheit hat sogar eigene Agenten zur Bewältigung repetitiver Aufgaben entwickelt. Die zentralen Geschäftsziele des Unternehmens haben sich durch KI nicht verändert: Vertriebsteams sollen KI nutzen, um schneller mehr Umsatz zu generieren, während bei der Kundenbetreuung die Zufriedenheitswerte genau überwacht werden.

„Es sind genau dieselben Geschäftskennzahlen“, sagt Holt. „Das muss eine Initiative sein, die die Geschäftsbereiche selbst vorantreiben und_pushen. Die Agenten und die Technologie sind ein Werkzeug, das sie dafür nutzen können.“

Organisatorisch hat ElevenLabs in jedem Team des Unternehmens einen Ingenieur platziert, und jede Gruppe hat weniger als 10 Mitglieder – eine Struktur, die technische Kompetenz direkt in die Geschäftsbereiche integriert, die diese Initiativen nach Holts Aussage vorantreiben sollten. Im Recruiting arbeiten beispielsweise zwei Forward Deployed Engineers in einem Team mit HR-Kollegen mit dem einzigen Ziel, die Zeit zu verkürzen, die Bewerber für den Interviewprozess benötigen. Heute werden fast alle Bewerber bei einer Bewerbung bei ElevenLabs zunächst von einem KI-Recruiter gesichtet.

„Das sind 30 Minuten, die der Recruiter am Ende des Prozesses damit verbringen kann, Sie zu überzeugen, uns beizutreten“, sagt Holt.

Holt kam im September 2023 als Ingenieur zu ElevenLabs, nachdem er fünf Jahre beim Software- und Datenanalyseunternehmen Palantir Technologies verbracht hatte. Im Juni 2026 wurde er in die Rolle des Field CTO befördert. Drei Monate später gab das Startup bekannt, dass es seine Bewertung auf 22 Milliarden US-Dollar verdoppelt hat. CEO Mati Staniszewski hat kürzlich angedeutet, dass ElevenLabs möglicherweise mit der Planung für einen Börsengang im Jahr 2028 beginnen könnte.

Für Holt ist die nächste Grenze für agentenbasierte KI, mehr Aufwand in Multi-Agenten-Systeme zu investieren, um einen größeren gemeinsamen Kontext und komplexere Arbeitsübergaben zwischen mehreren Agenten zu ermöglichen. Diese Arbeit ist für die Vertriebsanfragen des Unternehmens bereits in Entwicklung. Der SDR-Agent nutzt Sprach-KI, um den Ernsthaftigkeitsegrad eines potenziellen Käufers zu ermitteln, und zieht nach diesem Screening-Prozess einen menschlichen Mitarbeiter hinzu. Doch kürzlich konnte ein ElevenLabs-Kunde einen Verkauf vollständig durch eine Interaktion mit zwei Agenten abschließen: Die eingehende Anfrage wurde zunächst vom SDR-Agenten bearbeitet, und ein Account-Executive-Agent kümmerte sich anschließend um die Rechtsdokumente und Verträge. Diese Übergabe – ein Agent, der Arbeiten autonom an einen anderen weitergibt – ist genau die Art von Multi-Agenten-Orchestrierung, zu der Unternehmen laut den meisten Umfragen nicht in der Lage sind.

„Der Wert davon ist, dass man nun die gesamte Kette für Kunden automatisieren kann, bei denen es sich um die einfachen, sich wiederholenden mechanischen Fälle handelt“, sagt Holt. Das gibt den Mitarbeitern mehr Zeit für komplexere eingehende Anfragen oder Upselling.

Die Umsetzung agentenbasierter KI in diesem Umfang erfordert durchaus etwas Geduld, sagt Holt. Hilft der Recruiting-Agent dabei, die richtigen Menschen einzustellen? Verbessern sich ElevenLabs' Kundenzufriedenheitswerte durch KI? „Manche dieser Kennzahlen können lange dauern“, sagt er. „Wir verlassen uns auf die Geschäftsbereichsverantwortlichen, um die führenden Indikatoren und die Kennzahlen zu identifizieren, die wir messen sollten.“

Es gibt auch Fälle, in denen KI ungewollt handelt – ein Problem, das nach jüngeren hochkarätigen Vorfällen, bei denen Agenten von OpenAI und Anthropic außer Kontrolle gerieten, Alarm geschlagen hat. ElevenLabs sagt, es habe eine menschengeführte Monitoring- und Beobachtungsebene geschaffen, um seine Agenten zu steuern. Doch Fehler können dennoch durchrutschen: Ein Kundenservice-Agent gewährte einem Kunden fälschlicherweise eine kleine Erstattung von unter 30 US-Dollar und eskalierte das Problem nicht an einen Mitarbeiter. ElevenLabs erstellte einen Testfall, der den Anruf und die genaue Gedankenkette und Begründung, die den Agenten in die Irre führten, simulierte, und aktualisierte anschließend die Prompts und Guardrails.

Holt sagt, dass die Nachverfolgung jeder Entscheidung eines Agenten auf diese Weise tatsächlich hilfreich sein kann. Würde ein Mensch denselben Fehler machen, hätte das Unternehmen ihn vermutlich gar nicht bemerkt.

„Es geht nicht nur um die Automatisierung von Prozessen; es ermöglicht Ihnen, mehr Daten zu sammeln“, sagt Holt über agentenbasierte KI. „Ich erwarte, dass wir in den nächsten Jahren den Trend sehen werden, dass Menschen viel stärker über die Optimierung dieser Prozesse sprechen.“

Von John Kell

Diese Geschichte wurde ursprünglich auf Fortune.com veröffentlicht.