Alles was Du über agentische KI wissen solltest

Definition: Was ist agentische KI?

Agentische KI bezeichnet künstliche Intelligenz, die Aufgaben nicht nur beantwortet, sondern weitgehend selbstständig planen und bearbeiten kann. Solche Systeme verfolgen vorgegebene Ziele und leiten daraus notwendige Handlungsschritte ab. Sie können Informationen analysieren und Entscheidungen vorbereiten. Über digitale Werkzeuge können anschließend konkrete Aktionen ausgeführt werden. Moderne Systeme verwenden häufig Large Language Models (LLM) als zentrale Komponente. Speicherfunktionen ermöglichen die Berücksichtigung vorheriger Informationen und Aktionen. KI Agenten sind eine praktische Umsetzung dieses agentischen Prinzips. Agentische KI entwickelt künstliche Intelligenz damit vom reinen Informationswerkzeug zum zunehmend selbstständig handelnden System.

Der entscheidende Unterschied zu klassischer generativer KI liegt im Handlungsspielraum. Generative Systeme erzeugen zunächst Inhalte. Agentische Systeme verfolgen dagegen ein definiertes Ziel. Sie analysieren die Ausgangssituation. Danach entwickeln sie einen Plan. Einzelne Arbeitsschritte werden festgelegt. Benötigte Informationen können beschafft werden. Externe Tools lassen sich einbeziehen. Ergebnisse können überprüft werden. Bei Bedarf wird der nächste Schritt angepasst. Dadurch entstehen dynamische Arbeitsabläufe. Unternehmen können damit komplexere Prozesse automatisieren. Mehrere Agenten können zusammenarbeiten. Menschen müssen nicht jeden Zwischenschritt einzeln vorgeben. Gleichzeitig steigt die Bedeutung von Kontrolle und Sicherheit. Agentische KI bildet deshalb eine wichtige Entwicklungsstufe moderner Unternehmens-KI.

Wie funktioniert agentische KI?

Agentische KI verbindet verschiedene KI-Technologien zu einem zielorientierten System. Ein Sprachmodell kann beispielsweise Anweisungen verstehen und Aufgaben strukturieren. Planungskomponenten zerlegen ein Ziel in einzelne Schritte. Über Schnittstellen erhält das System Zugriff auf Daten und Software. Memory-Funktionen speichern relevante Zusammenhänge. Tools ermöglichen konkrete Aktionen. Das System kann anschließend Ergebnisse bewerten. Bei Abweichungen wird die Vorgehensweise angepasst. Dadurch entsteht ein wiederkehrender Prozess aus Wahrnehmen, Planen, Handeln und Kontrollieren. Der Grad der Autonomie hängt dabei von der jeweiligen Anwendung ab.

Was unterscheidet agentische KI von generativer KI?

Generative KI konzentriert sich hauptsächlich auf die Erzeugung neuer Inhalte. Ein Sprachmodell erstellt beispielsweise einen Text auf Grundlage einer Eingabe. Agentische KI geht einen Schritt weiter. Sie kann ein übergeordnetes Ziel verfolgen. Dafür werden mehrere Aktionen geplant und miteinander verbunden. Externe Systeme können in den Prozess einbezogen werden. Ein Agent könnte beispielsweise Informationen recherchieren, Ergebnisse analysieren und anschließend eine Aktion auslösen. Generative KI kann dabei Bestandteil des Systems sein. Der wesentliche Unterschied liegt deshalb zwischen dem reinen Erzeugen und dem zielorientierten Handeln.

Welche Rolle spielen KI Agenten?

KI Agenten setzen die Prinzipien agentischer KI praktisch um. Sie erhalten Ziele oder Aufgaben und bearbeiten diese möglichst selbstständig. Ein Agent kann auf Daten zugreifen und digitale Werkzeuge verwenden. Mehrere spezialisierte Agenten können als Multi-Agenten-System zusammenarbeiten. Ein Agent übernimmt beispielsweise Recherche, ein anderer Analyse und ein weiterer die Ausführung. Dadurch können komplexere Prozesse entstehen. Unternehmen erhalten neue Möglichkeiten der Automatisierung. Gleichzeitig müssen Zugriffsrechte klar definiert werden. Agentische Systeme benötigen kontrollierbare Grenzen. KI Agenten sind damit ein zentraler Baustein agentischer KI.

Wo kann agentische KI in Unternehmen eingesetzt werden?

Unternehmen können agentische KI besonders für mehrstufige digitale Prozesse einsetzen. Im Kundenservice können Anfragen analysiert und Aktionen vorbereitet werden. Im Vertrieb lassen sich Informationen recherchieren und Leads qualifizieren. Marketingprozesse können Datenanalyse und Content-Aufgaben verbinden. Im Wissensmanagement können Informationen aus unterschiedlichen Systemen zusammengeführt werden. Auch administrative Abläufe bieten Potenzial. Entscheidend ist ein geeigneter KI Use Case. Prozesse sollten ausreichend digitalisiert sein. Schnittstellen und Daten müssen verfügbar sein. Nicht jede Aufgabe benötigt einen autonomen Agenten. Wirtschaftlicher Nutzen sollte deshalb vor der technischen Umsetzung geprüft werden.

Warum HSC Consulting für agentische KI beauftragen?

HSC Consulting unterstützt Unternehmen dabei, Potenziale agentischer KI in bestehenden Geschäftsprozessen zu identifizieren. Ausgangspunkt sind konkrete Aufgaben und wirtschaftliche Ziele. Anschließend werden geeignete KI Use Cases bewertet. Dabei wird geprüft, ob klassische Automatisierung, generative KI oder KI Agenten sinnvoll sind. Auch notwendige Daten und Schnittstellen werden berücksichtigt. Pilotprojekte ermöglichen einen kontrollierten Einstieg. Sicherheits- und Kontrollmechanismen sollten von Beginn an eingeplant werden. Erfolgreiche Anwendungen können anschließend erweitert werden. Agentische KI wird dadurch Bestandteil einer langfristigen KI Strategie.