Das Thema Agentic AI hat im vergangenen Jahr stark an Popularität gewonnen. Viele große Tech-Unternehmen haben neue Produkte angekündigt oder bereits veröffentlicht, die auf der Technologie basieren. Erfahren Sie in diesem Blogpost, was es mit den autonomen KI-Agenten auf sich hat.
KI entwickelt sich in rasantem Tempo weiter. Vor einiger Zeit hat diese Entwicklung einen neuen Meilenstein erreicht: KI-Systeme sind nun in der Lage, selbstständig Entscheidungen zu treffen und ohne menschliches Zutun Aufgaben weitgehend autonom auszuführen. Die selbstständig agierenden KI-Systeme werden als „Agenten“ bezeichnet, weshalb wir in diesem Zusammenhang immer öfter auf die Begriffe Agentic oder Agentive AI stoßen.
Vom Vorschlag zur Handlung: Der Übergang von Generative AI zu Agentic AI
Die genannten Schlagwörter werden in unterschiedlichsten Kontexten genutzt. Als kleinster gemeinsamer Nenner lässt sich sagen, dass Agentic AI im Gegensatz zu generativen KI-Modellen in der Lage ist, selbstständig Aufgaben zu initiieren und auszuführen, Entscheidungen in Echtzeit zu treffen und dynamische Aktionen mit minimaler oder komplett ohne menschliche Unterstützung durchzuführen. Die Voraussetzung ist, dass Agentic AI wie ein menschlicher Mitarbeiter “angelernt” werden muss und dann ebenso wie dieser in der Lage ist, entsprechende Aufgaben selbstständig zu bearbeiten.
Mehr Produktivität durch autonome Systeme
Generative KI-Modelle (GenAI) können mithilfe von Large Language Models (LLMs) brauchbaren Code generieren und helfen zum Beispiel beim Erstellen hochwertiger Inhalte und beim Betrieb von Chatbots. Was GenAI jedoch fehlt, ist die Fähigkeit, ohne entsprechende Prompts aktiv zu werden, selbstständig Schlussfolgerungen zu ziehen und entsprechende Maßnahmen zu ergreifen.
Ein aktueller Bericht von Gartner beleuchtet die Herausforderungen. Darin wird geschätzt, dass mindestens 30 % der GenAI-Projekte bis Ende 2025 nicht über das Proof-of-Concept-Stadium hinauskommen werden. Zu den Hauptfaktoren gehören schlechte Datenqualität, unzureichende Risikokontrollen, höhere Kosten und unklare Geschäftsziele.
Autonome KI-Agenten als Innovationstreiber für CRM und Geschäftsprozesse
Mithilfe autonomer KI-Agenten lassen sich zahlreiche Geschäftsprozesse deutlich effizienter und mit weniger Personalaufwand gestalten als bisher. Damit haben sie für Anwendungsbereiche wie etwa das Customer Relationship Management (CRM) offensichtlich disruptives Potenzial. Agentforce von Salesforce zum Beispiel bietet KI-gestützte Gesprächsagenten für CRM, Marketing und Datenmanagement. Diese personalisieren selbstständig Kundeninteraktionen, bearbeiten Anfragen in Echtzeit und machen proaktiv Lösungsvorschläge. Salesforce-CEO Marc Benioff sagt voraus, dass es bis 2026 eine Milliarde KI-Agenten in Salesforce geben wird.
Darüber hinaus übernimmt Agentic AI Aufgaben wie Datenanalyse, Berichterstellung oder die Automatisierung wiederkehrender Abläufe. So können Mitarbeiter entlastet und Ressourcen effizienter eingesetzt werden.
Wie funktioniert Agentic AI in der Praxis?
Wenn ein passender Use Case für den Einsatz von Agentic AI vorhanden ist, sollte der Aufbau auf einer KI-gestützten Architektur erfolgen. Dabei ist eine nahtlose Integration in bestehende Frameworks sowie in Automatisierungs- und Orchestrierungstools wichtig. Ohne eine hinreichende Einbindung dieser Tools besteht die Gefahr, dass es am Ende nur auf eine herkömmliche GenAI-Lösung hinausläuft, der es an Autonomie, Tiefe und Vielseitigkeit mangelt – also an allen wichtigen Eigenschaften einer Agentic AI.
Agentic AI ganzheitlich denken
Ein ideales agentenbasiertes KI-System sollte in der Lage sein, sich mit einer Vielzahl von Unternehmenssystemen und -anwendungen zu verbinden. Im Idealfall sollte es sich auch über mehrere Geschäftsbereiche erstrecken, statt auf einen einzelnen beschränkt zu bleiben. In Salesforce können z. B. verschiedene Clouds wie die Sales und Service Cloud über Data Cloud zentral auf Daten zugreifen, wodurch sich die Effektivität von Prozessen abteilungsübergreifend steigern lässt.
Eine weitere entscheidende Komponente autonomer KI-Systeme ist ihre Fähigkeit zu sinnvollen Schlussfolgerungen. Vorstellen kann man sich diese als die Nutzung von LLMs durch Multi-Agenten-Systeme, bei denen spezialisierte Agenten zusammenarbeiten, um Aufgaben zu erfüllen und sicherzugehen, dass Anweisungen verstanden und autonom ausgeführt werden.
KI-Agenten müssen individuell angepasst werden
Einen einheitlichen technischen Ansatz gibt es für all das allerdings nicht. Jedes System muss mit domänenspezifischen LLMs angepasst werden, deren Effektivität wiederum davon abhängt, wie gut die erforderlichen Unternehmensdaten integriert sind – sei es in den Bereichen Finanzen, IT, Personalwesen oder Kundendienst.
Status quo: Wie weit sind autonome KI-Agenten heute?
Schnelle Entwicklungen in der natürlichen Sprachverarbeitung und im maschinellen Lernen lassen ein gewaltiges Potenzial für Agentic AI erahnen. Obwohl in den letzten Jahren bemerkenswerte Fortschritte im Zusammenhang mit KI-Agenten erzielt wurden, befindet sich die Technologie aber immer noch in einem relativ frühen Entwicklungsstadium.
Herausforderungen und Grenzen autonomer KI-Systeme
Ungeachtet des hohen Potenzials ist der Einsatz autonomer KI-Systeme mit diversen Herausforderungen verbunden: Da Agenten oft mit sensiblen Informationen arbeiten, muss ein entsprechendes Datenschutzniveau gewährleistet sein. Gleichzeitig sind Sicherheitsrisiken durch Missbrauch oder Manipulation der Systeme denkbar. Möglichst nachvollziehbare Algorithmen und robuste Schutzmechanismen sind daher essenziell, um das nötige Vertrauen aufzubauen und den sicheren Einsatz in sensiblen Bereichen möglich zu machen.
Datenqualität entscheidet über Einsatzmöglichkeiten von Agentic AI
Einige autonome KI-Systeme übernehmen bereits komplexe Aufgaben im Kundenservice, in der Prozessautomatisierung und bei der Entscheidungsfindung. In dynamischen, unstrukturierten Umgebungen ist das Einsatzpotenzial jedoch oft noch eingeschränkt. Zentrale Herausforderungen sind dabei offensichtlich die Integration in bestehende Systeme sowie die Qualität und Konsistenz der zur Verfügung stehenden Daten.
Autonome Künstliche Intelligenz nicht unterschätzen
Auch im Jahr 2025 bleibt Künstliche Intelligenz eines der wichtigsten Tech-Themen für Unternehmen. Agentic AI zählt vor diesem Hintergrund zu den neuesten Trends, da sie durch ihre fortschrittlichen Fähigkeiten eine neue Ära der Automatisierung und Effizienz einläutet. Trotz der genannten Einschränkungen haben viele Unternehmen bereits potenzielle Anwendungsbereiche identifiziert oder stehen kurz davor, diese durch die schnelle Entwicklung autonomer KI-Systeme zu erschließen.
Warum der Einstieg in autonome KI schon jetzt vorbereitet werden muss
Agentic AI bietet neue Perspektiven für die digitale Transformation von Unternehmen. Sind alle Voraussetzungen für eine erfolgreiche Anwendung gegeben, bieten diese gegenüber herkömmlichen GenAI-Modellen enorme Vorteile. Ihre Kerneigenschaften – Autonomie, tiefgreifendes Verstehen, verbesserte Lernfähigkeit und Integration verschiedenster Datenquellen – machen es möglich, komplexe Arbeitsabläufe praktisch ohne menschlichen Eingriff zu initiieren, auszuführen und zu optimieren.
Damit ermöglichen autonome KI-Agenten eine Vielzahl innovativer Anwendungsszenarien in nahezu allen denkbaren Branchen. Sei es im Gesundheitswesen, durch die Unterstützung von Diagnosen und die individuelle Beratung von Patienten, in der Logistik durch KI-optimierte Routenplanung und Lagerhaltung oder in der Finanzwelt durch automatisierte Betrugserkennung und Risikobewertung. Im Marketing ermöglichen KI-Agenten bessere Kampagnen durch personalisierte Content-Erstellung, präzisere Zielgruppensegmentierung oder automatisierte Briefings.
Letztendlich wird es also branchenübergreifend zu einer neuen Art von Automatisierung kommen, da KI-Agenten in der Lage sind, auch in zunehmend komplexen Situationen selbständig und ohne menschliche Zwischeninstanz sinnvolle Entscheidungen zu treffen.
Jetzt handeln und den Weg für autonome Agenten und Systeme ebnen
Die rasante Entwicklung autonomer KI-Agenten eröffnet Unternehmen völlig neue Möglichkeiten, Prozesse zu optimieren und innovative Geschäftsmodelle zu erschließen. Auch wenn es momentan noch schwierig ist, das volle Potenzial der Technologie zu verwirklichen, sollten Unternehmen sich bereits jetzt intensiv mit Agentic AI auseinandersetzen.
Wer frühzeitig in die Entwicklung und Integration von Agentic-AI-Lösungen investiert, sichert sich Wettbewerbsvorteile durch Effizienzsteigerung, Kostensenkung und die Schaffung neuer Wertschöpfungsketten.
