Agentic AI
Agentic (auch Agentic AI oder „agentische KI“) beschreibt KI-Systeme, die nicht nur auf eine einzelne Frage antworten, sondern eigenständig auf ein Ziel hinarbeiten. Ein solcher KI-Agent zerlegt eine Aufgabe in Teilschritte, entscheidet selbst, was als Nächstes zu tun ist, nutzt dafür Werkzeuge und Datenquellen und prüft sein Ergebnis. Der Mensch gibt das Ziel vor, der Agent übernimmt den Weg dorthin.
Der Unterschied zu klassischen KI-Assistenten
So funktioniert Agentic AI
- Ziel verstehen
Der Nutzer formuliert eine Aufgabe, zum Beispiel „Bereite die Projektübergabe für Kunde X vor“. - Planen
Der Agent zerlegt die Aufgabe in einzelne Arbeitsschritte. - Handeln
Er nutzt Werkzeuge wie Suche, Datenbanken, Schnittstellen (APIs) oder Unternehmenssoftware, um die Schritte auszuführen. - Prüfen und anpassen
Er bewertet die Ergebnisse, korrigiert bei Bedarf und liefert am Ende ein nutzbares Resultat.
Technisch basieren Agenten meist auf einem Sprachmodell, ergänzt um Gedächtnis, Werkzeugzugriff und Verfahren wie RAG (Retrieval-Augmented Generation), um auf aktuelle Unternehmensdaten zuzugreifen.
Vorteile von Agentic AI
- Zeitersparnis
Mehrstufige, wiederkehrende Aufgaben laufen weitgehend automatisch ab. - Weniger Medienbrüche
Der Agent arbeitet systemübergreifend, statt dass Mitarbeitende Daten manuell zusammentragen. - Skalierbarkeit
Auch bei steigendem Arbeitsvolumen bleibt der Aufwand für das Team überschaubar. - Fokus auf Wesentliches
Fachkräfte konzentrieren sich auf Entscheidungen, Beratung und Kundenkontakt.
Wichtig: Kontrolle und Verantwortung
Einsatz im Unternehmensalltag
Für projektorientierte Dienstleister eröffnen sich viele Möglichkeiten: Agenten können Projektstände zusammenfassen, Zeiterfassungen auf Lücken prüfen, Angebote vorbereiten oder Kundenanfragen vorsortieren. Besonders wirkungsvoll wird das, wenn der Agent direkt auf die Daten der Business-Software zugreifen kann, etwa in ERP- und CRM-Systemen.