Wie intelligente Agenten echte Auswirkungen auf das Geschäft haben
Viele Organisationen verfolgen aktiv die Automatisierung, um ihre Effizienz zu steigern. Aber klassische Ansätze greifen bei zunehmender Komplexität, unberechenbaren Umgebungen oder der Notwendigkeit von kontextabhängiger Entscheidungsfindung zu kurz. Hier nimmt ein neues Paradigma Form an: Agentic AI.
Agentic AI (Agentische KI) bezeichnet künstliche intelligente Systeme, die autonom Ziele erreichen können, in dem sie ihre Umgebung erkennen, über mehrere Schritte hinweg denken, sich an Veränderung anpassen und ohne kontinuierliche menschliche Überwachung handeln können. Anstatt statische Regeln oder Skripte auszuführen, verhalten sich diese Systeme mehr wie proaktive Teammitglieder oder ganze Teams, die in der Lage sind Aufgaben zu koordinieren, von Feedback lernen und mit Menschen und Maschinen zusammenarbeiten können.
Fei-Fei Li, Professor der Informatik an der Stanford Universität, formuliert es prägnant:
„Agentic AI wird unsere Interaktion mit Technologie revolutionieren in dem sie proaktiv, kontextabhängig und adaptiv handelt und damit neue Standards für Effizienz und Benutzererfahrung setzt.“
Da Unternehmen in einer Ära von Fachkräftemangel und hohen Erwartungen bedeutende Geschäftsergebnisse erzielen möchten, wird Agentic AI schnell ein Unterscheidungsmerkmal werden. Tatsächlich wird die Nutzung voraussichtlich innerhalb von zwei Jahren um über 327% wachsen, wobei die Produktivitätssteigerungen bis zu 30% betragen können.
Wie aber gelingt der Sprung vom Konzept der intelligenten Agenten zu einer skalierbaren, geschäftsbereiten Lösung? Die Antwort liegt in vier charakteristischen Entwurfsmustern, die den Weg definieren, wie Agentic AI aufgebaut und bereitgestellt werden kann.
Was ist Agentic AI (und was ist es nicht)
Agentic AI unterscheidet sich grundsätzlich von regelbasierter Automatisierung oder Robotic Process Automation (RPA, Robotergestützte Prozessautomatisierung). Klassische Systeme folgen starren Pfaden. Im Gegensatz dazu sind Agentic AI-Systeme:
- Autonom: Sie können unabhängig auf der Grundlage von übergeordneten Zielen handeln.
- Adaptiv: Sie lernen aus Erfahrung und passen sich an dynamische Umgebungen an.
- Kooperativ: Sie stimmen sich mit anderen Agenten und menschlichen Benutzern ab, um gemeinsame Ziele zu erreichen.
Agentic AI-Systeme integrieren häufig Technologien wie LLMs, RAG-Systeme, Werkzeug-verwendende APIs und Multi-Step Reasoning. Aber diese Fähigkeiten gewinnen durch strukturierte Entwurfsansätze an Bedeutung.
Die vier Agentic AI-Entwurfsmuster
1. Self-Evaluating Agents (Selbst auswertende Agenten)
Diese Agenten werden mit internen Feedbackschleifen erstellt, was sie befähigt ihre eigene Leistung zu betrachten und ihr Verhalten in Echtzeit anzupassen. Inspiriert durch Technologien wie AutoGPT with Self-Critique (AutoGPT mit Selbstkritik), lernen sie kontinuierlich aus Erfolgen und Fehlern.
Beispiel: In der Dokumentenverarbeitung können selbst auswertende Agenten abnehmende Genauigkeit in der Datenextraktation bemerken und proaktiv ihr Modell trainieren oder Benutzereingaben anfordern.
Warum das wichtig ist: Verbessert die langfristige Zuverlässigkeit und reduziert die Notwendigkeit menschlicher Kontrolle in der Qualitätssicherung.
2. Tool-Using Agents (Werkzeug-verwendende Agenten)
Diese Agenten sind nicht auf interne Fähigkeiten beschränkt. Stattdessen setzen sie externe Werkzeuge wie Webbrowser, Code-Interpreter, Rechner oder APIs ein, um komplexe Aufgaben zu bewältigen.
Beispiel: Ein Reporting Agent generiert einen Compliance-Bericht durch die Extraktion von Daten aus internen Systemen, Validierung der Zahlen mittels externer Datenbanken und Zusammenfassung der Erkenntnisse in einem Visualisierungswerkzeugkasten.
Warum das wichtig ist: Erweiterung der Fähigkeiten des Agenten über die vorprogrammierte Logik hinaus und Ermöglichung von Echtzeit, systemübergreifende Funktionalität.
3. Multi-Step Reasoning Agents (Mehrstufige Schlussfolgerungsagenten)
Diese Agenten sind hervorragend darin, Aufgaben mit langfristiger Perspektive zu bewältigen, die Planung, Abfolge und Rückkehr zu früheren Entscheidungen erfordern. Mithilfe strukturierten Denkens (z. B. Chain of Thought (Gedankenkettenmethoden)) nähern sie sich Aufgaben wie ein menschlicher Projektmanager.
Beispiel: In der Beschaffung kann ein Multi-Step Reasoning Agent Angebote von Zulieferern evaluieren, Lieferungen planen, Risiken simulieren und Freigabememos entwerfen — ohne direkte Überwachung.
Warum das wichtig ist: Ermöglicht die Automatisierung komplexer Entscheidungsketten, die zuvor als zu dynamisch für KI betrachtet wurden.
4. Simulated Agent Teams (Simulierte Agententeams)
Dieses Muster modelliert Ökosysteme von Agenten, die jeweils auf spezialisierte Rollen und inter-agent (zwischen Agenten) Kommunikation ausgelegt sind. Diese Systeme simulieren die Dynamik eines gut funktionierenden Teams, wodurch dezentrale Entscheidungsfindung ermöglicht wird.
Beispiel: Ein Kunden-Onboarding-System könnte einen Agenten beinhalten, der die Identität überprüft, einen anderen, der Konten einrichtet, und einen Dritten, der die Compliance überwacht — jeder agiert unabhängig, aber alle in Koordination miteinander.
Warum das wichtig ist: Skaliert KI über Abteilungen hinweg und ermöglicht Spezialisierung ohne zentrale Engpässe.
Vom Pilotprojekt zur Plattform: Implementierung von Agentic AI
Die meisten Organisationen beginnen ihre Reise mit einem Anwendungsfall mit hoher Rendite, der in einem begrenzten Umfang und in kurzen Zeiträumen erreichbar ist. Ein typischer Ansatz umfasst:
- Anwendungsfall-Identifizierung: Wählen Sie einen Prozess mit hoher Wirkung und klarem Geschäftswert aus.
- Prototypentwicklung: Implementieren Sie einen leichtgewichtigen, modularen Agenten mit grundlegender Agentenlogik und Benutzeroberfläche.
- Musterimplementierung: Wenden Sie eines oder mehrere der vier Muster auf das Problem an.
- Technische und geschäftliche Bewertung: Messen Sie Präzision, Rückruf, Abdeckung, Annahme und Rendite.
- Skalierung und Integration: Erweitern Sie auf andere Prozesse, gewährleisten Sie Governance und integrieren Sie in IT-Systeme.
Ziel ist es, vom Konzept zum Vertrauen zu gelangen — die Machbarkeit zu validieren, bevor ein vollständiger Rollout erfolgt.
Von Intelligenz zu Wirkung
Agentic AI stellt eine kraftvolle Weiterentwicklung in der Unternehmenssoftwaretechnologie dar. Aber ihr Versprechen hängt von sorgfältigem Design ab. Die vier Entwurfsmuster bieten einen bewährten Weg zur Entwicklung von KI-Agenten, die:
- proaktiv statt reaktiv sind,
- sich ihres Kontexts bewusst sind und
- koordiniert sind und nicht in Silos arbeiten.
In Verbindung mit robusten Implementierungsstrategien kann Agentic AI Organisationen dabei helfen, aktuelle Einschränkungen zu überwinden — smartere Entscheidungen zu treffen, schnellere Ausführung und nachhaltige Geschäftswirkung zu ermöglichen.
Jetzt ist es an der Zeit, klein anzufangen, groß zu denken und schnell zu skalieren.
