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Wie Agentic AI der KI-Branche neue Chancen eröffnet
KI-Agenten sollen zur Optimierung und Umsetzung komplexer Geschäftsprozesse beitragen. Doch welche Chancen und Herausforderungen ergeben sich mit Agentic AI?
Die Entscheidung des französischen Präsidenten Emmanuel Macron im Februar 2025, 109 Milliarden Euro in künstliche Intelligenz (KI) zu investieren, markiert einen wichtigen Schritt für die technologische Zukunft Europas. Die Botschaft ist klar: Wer im Bereich KI führend sein will, muss effizient investieren. Europa sollte aber nicht nur die Entwicklung von KI-Technologien vorantreiben, sondern auch dafür sorgen, dass sie praktisch und gewinnbringend eingesetzt werden. Die zentrale Frage bleibt: Welchen konkreten Nutzen können KI-Agenten den Unternehmen tatsächlich bringen?
Agentic Artificial Intelligence (Agentic AI), auch agentenbasierte KI genannt, stellt einen bedeutenden Fortschritt in der künstlichen Intelligenz dar. Diese innovative Technologie hat das Potenzial, die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine auf eine neue Ebene zu heben. Im Zentrum dieser Entwicklung stehen KI-Agenten, die ähnlich wie digitale Assistenten agieren: Sie arbeiten selbstständig, analysieren Daten und verfolgen ihre übergeordneten Ziele mit minimaler menschlicher Aufsicht.
Durch die Kombination von KI-Agenten mit Automatisierung und Orchestrierung ermöglicht die agentenbasierte Automatisierung diesen Systemen, selbstständig in nicht regelbasierten Prozessen und Entscheidungen zu agieren. Sie lernen aus ihren eigenen Entscheidungen und verbessern kontinuierlich ihre Problemlösungsfähigkeiten. Das Ziel geht über die reine Automatisierung einzelner Aufgaben hinaus – KI-Agenten sollen aktiv zur Optimierung und Umsetzung komplexer Geschäftsprozesse beitragen.
Wie funktionieren KI-Agenten
Dank dieser Fähigkeit können KI-Agenten auf der Grundlage von bereitgestellten Informationen argumentieren, große Datenmengen analysieren, Vorhersagen treffen und zielgerichtet handeln. Die kontinuierliche Verbesserung von KI-Modellen in Verbindung mit steigender Rechenleistung hat diese Entwicklung erheblich beschleunigt, so dass die Systeme immer flexibler auf neue Situationen reagieren können.
Die Integration von KI-Agenten in Automatisierungssysteme hat zudem die Grundlage für die agentenbasierte Automatisierung geschaffen. Damit können autonome Agenten sprachbasierte Aufgaben in Unternehmen übernehmen – vom Customer Relationship Management (CRM) über Enterprise Resource Planning (ERP) bis hin zum Supply Chain Management (SCM) oder Personalmanagement.
Das Zusammenspiel generativer- und agentenbasierter KI
Agentenbasierte KI und generative KI (GenAI) sind zwei sich ergänzende Ansätze der künstlichen Intelligenz mit jeweils spezifischen Stärken und Anwendungsbereichen. Während GenAI auf die Erstellung neuer Inhalte in verschiedenen Formaten wie Text, Bild, Musik oder Code spezialisiert ist, benötigt sie menschliche Eingaben, um den Kontext, den Rahmen und die gewünschten Ziele zu definieren.
Die agentenbasierte KI erweitert die Möglichkeiten der generativen KI, indem sie sie in die Lage versetzt, autonom zu handeln und Entscheidungen zu treffen. Sie macht generative Modelle nicht überflüssig, sondern ergänzt sie, so dass eine Kombination aus kreativer Inhaltserstellung und autonomem Handeln entsteht.
Chancen und Möglichkeiten durch Agentic AI
Durch die Integration in Automatisierungsplattformen eröffnen KI-Agenten Unternehmen neue und innovative Möglichkeiten. Sie erweitern den Handlungsspielraum bei der Nutzung von KI und bieten eine Vielzahl an Chancen und Vorteilen:
Auswirkungen auf die Effizienz und Produktivität
Verzögerungen, Unterbrechungen und Ineffizienzen in der Logistik und im Lieferkettenmanagement kosten Unternehmen viel Zeit und Geld. Da KI-Agenten auch komplexe, entscheidungsintensive Aufgaben übernehmen können, die mit Robotic Process Automation (RPA) nicht realisierbar sind, können durch ihren Einsatz Routen effizienter geplant, potenzielle Engpässe frühzeitig erkannt und Lagerbestände flexibel an Nachfrageschwankungen angepasst werden. Diese dynamische Optimierung sorgt dafür, dass Waren und Dienstleistungen schneller und kostengünstiger an ihren Bestimmungsort gelangen.
Positiver Einfluss auf das Kundenerlebnis
Agentenbasierte KI optimiert nicht nur interne Prozesse, sondern revolutioniert auch die Art und Weise, wie Unternehmen mit ihren Kunden interagieren. KI-gestützte Software-Agenten können rund um die Uhr personalisierten Support bieten, indem sie mündliche und schriftliche Anfragen verstehen, komplexe Probleme lösen und sogar Kundenbedürfnisse vorhersehen, um eine personalisierte Erfahrung zu schaffen.
Ein praktisches Beispiel ist der Einsatz in der Versicherungsbranche: KI-Agenten können den gesamten Schadensprozess automatisieren – von der Antragstellung bis zur endgültigen Auszahlung. Sie analysieren sofort die Gültigkeit eines Anspruchs, sammeln relevante Informationen aus verschiedenen Quellen und kommunizieren klar und einfühlsam mit dem Kunden. Dies führt zu kürzeren Bearbeitungszeiten, weniger Fehlern und einer deutlich verbesserten Kundenerfahrung. Gleichzeitig wird der Verwaltungsaufwand für die Sachbearbeiterinnen und Sachbearbeiter minimiert, so dass sie sich auf anspruchsvollere Fälle konzentrieren und einen noch persönlicheren Service bieten können.
Chancen und damit verbundene Herausforderungen
Die agentenbasierte KI entwickelt sich ständig weiter. Damit wachsen auch die Möglichkeiten dieser neuen Form der KI. Auf dem Weg dorthin warten aber auch Herausforderungen, die es zu meistern gilt. Einige Bereiche stechen dabei besonders hervor:
Balance zwischen Autonomie und Kontrolle
Auch wenn autonome KI-Agenten zahlreiche Vorteile mit sich bringen, erfordert die Übergabe von Entscheidungsbefugnissen an Maschinen eine sorgfältige Abwägung. Um Risiken zu vermeiden und die Einhaltung ethischer sowie rechtlicher Standards sicherzustellen, ist eine ausgewogene Kombination aus maschineller Autonomie und menschlicher Kontrolle unerlässlich. Unternehmen haben die Möglichkeit, entsprechende Richtlinien auf modernen Plattformen zur agentenbasierten Automatisierung gezielt festzulegen.
„KI-Agenten ersetzen Menschen nicht, sondern ergänzen sie sinnvoll, um deren Produktivität, Effizienz und Motivation zu steigern. Mithilfe agentenbasierter Automatisierung lassen sich sowohl routinemäßige als auch komplexe Aufgaben von Software-Agenten und Robotern übernehmen.“
Sebastian Schrötel, UiPath
Umgang mit Sicherheit und Datenschutz
Bevor Agentic AI in Systeme integriert wird, die mit sensiblen Informationen arbeiten, müssen Sicherheits- und Datenschutzaspekte sorgfältig berücksichtigt werden. Um Risiken wie Datenlecks oder Cyberangriffe zu vermeiden, sind klar definierte Governance-Strukturen, effektive Schutzmaßnahmen, umfassende Tests sowie eine kontinuierliche Überwachung notwendig. Moderne Plattformen für agentenbasierte Automatisierung unterstützen Unternehmen dabei, Transparenz, Kontrolle und Sicherheit im Umgang mit KI-Agenten sicherzustellen – eine Grundvoraussetzung für deren verlässlichen, sicheren und nachhaltigen Einsatz.
Zusammenarbeit von Mensch und KI stärken
KI-Agenten ersetzen Menschen nicht, sondern ergänzen sie sinnvoll, um deren Produktivität, Effizienz und Motivation zu steigern. Mithilfe agentenbasierter Automatisierung lassen sich sowohl routinemäßige als auch komplexe Aufgaben von Software-Agenten und Robotern übernehmen. So erhalten Mitarbeitende leistungsfähige Unterstützung, mit der sie komplexe Probleme besser bewältigen, schneller fundierte Entscheidungen treffen und Arbeitsprozesse umfassend automatisieren können.
Ein chancenreicher Blick in die Zukunft
Die rasanten Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz haben dazu geführt, dass Maschinen heute auf einem kognitiven Niveau agieren, das dem des Menschen nahe kommt. Sie können undefinierte Aufgaben übernehmen, komplexe Prozesse steuern und differenzierte Entscheidungen treffen, die noch vor wenigen Jahren ausschließlich Menschen vorbehalten waren. Dies wird die Art und Weise, wie Unternehmen KI nutzen, in Zukunft grundlegend verändern. Agentenbasierte Automatisierung wird in viele Arbeitsabläufe integriert werden und es so ermöglichen, effizienter, einfacher und schneller zu arbeiten.
Über den Autor:
Sebastian Schrötel ist ein begeisterter Technologieexperte mit 17 Jahren Erfahrung in der Leitung einer Vielzahl von Produktinitiativen in den Bereichen Machine Learning und Künstliche Intelligenz, Low-Code/No-Code, Developer Tooling und Prozessautomatisierung.
Er leitet die Produktentwicklung von UiPath Automate und unterstützt Kunden bei der Verbesserung von Geschäftsprozessen mit Hilfe von KI und beim Aufbau einheitlicher Benutzer- und Entwicklererfahrungen.
Die Autoren sind für den Inhalt und die Richtigkeit ihrer Beiträge selbst verantwortlich. Die dargelegten Meinungen geben die Ansichten der Autoren wieder.
