Was ist Agentic AI? Warum sie mehr ist als nur ein Hype

Mit dem Aufkommen autonomer KI-Agenten gewinnt der Begriff Agentic AI an Bedeutung. Dabei handelt es sich nicht nur um eine technologische Weiterentwicklung bestehender KI-Modelle, sondern um ein neues Konzept, das KI-Systeme mit einem höheren Maß an Handlungsfähigkeit, Zielorientierung und Kontextverständnis ausstattet. Für Unternehmen eröffnen sich damit neue Möglichkeiten bei der Automatisierung komplexer Prozesse. Dieser Beitrag erklärt, was Agentic AI ausmacht, wie sie sich von klassischer Künstlicher Intelligenz unterscheidet und wo konkrete Anwendungsfelder entstehen.

Was macht Agentic AI aus?

Agentic AI beschreibt KI-Systeme, die als autonome Agenten agieren und Ziele eigenständig verfolgen. Im Unterschied zu traditionellen KI-Anwendungen, die Eingaben analysieren und vordefinierte Ausgaben erzeugen, sind agentische Systeme in der Lage, Aufgaben zu planen, zu priorisieren und iterativ zu handeln.

Diese Agenten operieren in einem gegebenen Handlungskontext, berücksichtigen Änderungen in ihrer Umgebung und adaptieren ihre Strategien dynamisch. Dabei greifen sie auf verschiedene interne Fähigkeiten zurück – etwa zur Informationsbeschaffung, Ausführung von Aktionen oder Kommunikation mit anderen Agenten.

Ein typisches Beispiel ist ein KI-Agent, der auf Anweisung eine Marktanalyse durchführt: Er beschafft selbstständig Daten, evaluiert Quellen, führt Analysen durch und passt seine Methoden an, je nachdem, welche Ergebnisse er erhält.

Abgrenzung zur klassischen KI

Klassische KI-Systeme – von regelbasierten Expertensystemen bis zu Machine-Learning-Modellen – funktionieren in der Regel statisch. Sie verarbeiten strukturierte Daten innerhalb eines festen Rahmens. Maßnahmen müssen durch Menschen konfiguriert, überwacht und korrigiert werden.

Agentic AI hingegen verschiebt Aufgabenverantwortung: Die Systeme treffen Entscheidungen auf Basis von Zielvorgaben und sind in der Lage, ihr Vorgehen eigenständig zu hinterfragen. Die Grenze zwischen Analyse und Ausführung beginnt zu verschwimmen. So entsteht ein höherer Automatisierungsgrad, insbesondere bei Prozessen mit hoher Komplexität oder Unsicherheit.

Wo liegen die Einsatzbereiche von Agentic AI?

Relevante Anwendungsfelder für Agentic AI liegen vor allem im Bereich der Prozessautomatisierung mit unscharfen Rahmenbedingungen. Mögliche Szenarien sind:

• IT-Service Management: Autonome Bearbeitung von Tickets, inkl. Fehlersuche, Kommunikation und Umsetzung von Routineänderungen
• Beschaffungsprozesse: KI-Agenten, die Angebote vergleichen, Anbieter recherchieren und Bestellprozesse steuern
• Customer Support: Chatbots mit erweiterten Rollen – vom Nutzerdialog über Problemlösung bis zur Fallbearbeitung
• Datenanalyse: Exploration großer Datenmengen zur Identifikation von Trends und Risiken in Echtzeit

In vielen Fällen arbeiten Agenten mit anderen IT-Systemen zusammen – über APIs, RPA-Komponenten oder Prozessplattformen. Entscheidend ist dabei ein robustes Framework zur Kontrolle, Nachvollziehbarkeit und Sicherheit der Aktionen.

Wie unterscheiden sich Agenten von klassischen Automatisierungslösungen?

Im Gegensatz zu RPA-Bots oder Workflow-Engines benötigen Agenten kein detailliert vordefiniertes Regelwerk. Sie kombinieren Planung, Lernen und Handel in einem System. Während klassische Automatisierung oft deterministisch ist (Aktion A führt zu Ergebnis B), arbeiten Agenten probabilistisch oder evaluativ: Sie bewerten Optionen und wählen eigenständig aus, angepasst an neue Informationen oder Ziele.

Erfolgsfaktoren für den Einsatz von Agentic AI in Unternehmen

Die Einführung von Agentic AI erfordert weit mehr als den Einsatz eines neuen Tools. Entscheidend sind strukturelle und strategische Voraussetzungen:

• Datenverfügbarkeit und -qualität: Agenten benötigen Zugriff auf konsistente, gut strukturierte Datenquellen
• Interoperable IT-Systeme: Schnittstellen und APIs ermöglichen die Einbettung der Agenten in bestehende Prozesse
• Governance und Kontrolle: Agenten müssen nachvollziehbar agieren – mit Logging, Feedback-Mechanismen und Risikobewertungen
• Akzeptanz bei den Anwendern: Transparente Kommunikation und Schulung sind notwendig, um Vertrauen in autonome Systeme aufzubauen

Erfolgreiche Pilotprojekte beginnen meist in klar umrissenen Bereichen mit strukturierter Zielvorgabe und begrenztem Risiko. Die Ergebnisse dienen als Basis für Skalierung.

Fazit: Agentic AI ist ein nächster Schritt im KI-Einsatz

Agentic AI steht am Beginn einer breiteren Adaption im Unternehmensumfeld. Die Technologie verspricht eine neue Form von Automatisierung – domänenübergreifend, adaptiv und skalierbar. Für IT-Entscheider bedeutet das: Jetzt ist der richtige Zeitpunkt, sich mit den Grundlagen vertraut zu machen, erste Pilotvorhaben zu planen und eine strategische Einbettung in die IT-Architektur zu prüfen.

Voraussetzung bleibt ein solide gestaltetes Daten- und Prozessfundament. Denn nur auf dieser Basis lassen sich Agenten effizient einsetzen – mit echtem Mehrwert für Produktivität, Kundenservice und Innovation.

Hinweis: Das Beitragsbild wurde mit Hilfe von künstlicher Intelligenz (OpenAI DALL·E) automatisch generiert.