Agentic AI: Die nächste Stufe der KI-Revolution

Agentic AI rückt ins Zentrum der neuesten Entwicklungen der Künstlichen Intelligenz. Nachdem Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT oder DeepSeek bereits für viele zum Alltag gehören, steht nun ein weiterer bedeutender Schritt bevor: die Agentic AI. Doch wofür steht Agentic AI, wo kann sie eingesetzt werden und welche Möglichkeiten und Herausforderungen sind mit ihr verbunden?

Was ist Agentic AI?

Agentic AI bezeichnet einen Verbund aus intelligenten Softwareagenten, die in abgesteckten Aufgabenbereichen autonom agieren können. Sie sind dafür konzipiert, den Menschen zu vertreten, in dessen Namen zu handeln und Entscheidungen zu treffen. Der Begriff „agentisch“ ist dabei eine Wortneuschöpfung, die das Wesen von KI-Agenten beschreibt – quasi das Pendant zum Wort „menschlich“.

Diese Agenten sind in der Lage zu planen, auszuführen, zu reflektieren und sich selbst zu verbessern. Sie verfügen über ein Gedächtnis, verfolgen Ziele und können grundsätzlich an jeder Stelle einer Informationsverarbeitungskette aktiv werden. Manche KI-Agenten gelangen sogar zu eigenen Schlüssen oder agieren unbemerkt in Hintergrund, gewissermaßen als „Geheimagenten“.

Agentic AI befindet sich noch in der frühen Entwicklungsphase, wird jedoch zukünftig eine bedeutende Rolle spielen. Ein bekanntes Beispiel ist Apple Intelligence. In Zukunft könnte Agentic AI innerhalb von Apple Intelligence in Form von fortschrittlichen Sprachassistenten zu finden sein, die nicht nur Befehle ausführen, sondern auch proaktiv Aufgaben erledigen und Entscheidungen treffen können. Erste Iterationen von Agentic AI erleben wir auch bereits in Tools wie ChatGPT. Eine frühe Form zeigt sich in der Fähigkeit von ChatGPT, kontextbezogene Gespräche zu führen und auf komplexe Anfragen zu reagieren, indem es Informationen aus verschiedenen Quellen integriert und personalisierte Antworten generiert.

Darin liegt auch der kleine aber feine Unterschied zwischen aktuellen AI-Agents und Agentic AI. Aktuelle AI-Agents sind nicht in der Lage, komplexe Prozesse vollständig selbstständig auszuführen, selbst Entscheidungen zu treffen, ohne einen Menschen zu involvieren. Sie erfüllen eine Aufgabe innerhalb eines sehr engen Rahmens, aber der Mensch wird immer noch zur Weiterverarbeitung herangezogen. Agentic AI soll eben dies überflüssig machen und nicht für, sondern statt des Menschen handeln.

Was sind die grundlegenden Unterschiede und Fähigkeiten von Agentic AI im Vergleich zu generativer KI?

Der entscheidende Unterschied liegt im Grad der Autonomie und des Verständnisses. Herkömmliche generative KI-Systeme, wie etwa LLMs (z. B. ChatSPG), generieren Inhalte auf Grundlage einer Benutzereingabe, indem sie Muster in riesigen Datensätzen identifizieren. Ein grundlegendes Verständnis der verarbeiteten Daten besitzen sie jedoch nicht.

Agentic AI-Systeme gehen hier einen entscheidenden Schritt weiter: Sie sollen künftig in der Lage sein, ein semantisches Verständnis der verarbeiteten Daten zu erlangen. Während bei generativer KI der Mensch weiterhin die Prompts schreibt und den generierten Code integriert, können KI-Agenten autonom Quellcode generieren und sogar eigenständig „committen“, ähnlich wie ein menschlicher Software Engineer. Sie sind darauf ausgelegt, proaktiv zu handeln, Aufgaben autonom durchzuführen und mit Dritten oder anderen KI-Systemen zu interagieren.

LegacyLift veranschaulicht, wie Agentic AI einen praktischen Beitrag zur Modernisierung veralteter IT-Infrastrukturen leisten kann. Unternehmen welche noch Systeme auf IBM AS/400 oder Anwendungen auf COBOL-Basis laufen haben, stehen bei der Migration zu moderneren Architekturen vor erhebliche Herausforderung – sowohl technisch als auch personell. Agentic AI-Systeme übernehmen in diesem Kontext nicht nur unterstützende Aufgaben, sondern agieren eigenständig: Sie analysieren bestehende Codebasen, erkennen Muster, schlagen Transformationspfade vor und können einzelne Schritte automatisiert durchführen. Mit unserer LegacyLift Service Line werden auf Basis KI-gestützter Analyseverfahren gezielt Modernisierungs- und Cloud-Strategien entwickelt, wobei die eigentliche Anwendung und ihr Geschäftswert stets im Zentrum stehen. Die Kombination aus intelligenter Analyse und automatisierten Prozessen ermöglicht eine bis zu 50 % schnellere Bearbeitung bei gleichzeitiger Reduktion des Aufwands um bis zu 75 % – ein klarer Beleg für die Effizienzpotenziale, die Agentic AI in der Legacy-Modernisierung realisieren kann.

Wofür brauchen wir Agentic AI?

Der Bedarf an Agentic AI ergibt sich aus dem unaufhörlichen Konkurrenzdruck und Innovationszwang im digitalen Wandel. Sie bieten die Möglichkeit, die digitale Produktentwicklung zu revolutionieren, indem sie Prozesse automatisieren und effizienter gestalten. Quasi traditionelle KI-Ansätze könnten hier Nachteile in Bezug auf Geschwindigkeit und Effizienz aufweisen, da sie primär für die Interaktion mit dem Menschen konzipiert wurden und nicht für das Agentische.

Agentic AI kann Unternehmen dabei helfen, repetitive Tätigkeiten zu managen und so Raum für menschliche Stärken wie Kreativität, strategische Innovation und Empathie zu schaffen.

Wo können Agentic AI-Systeme angewendet werden?

Die Einsatzmöglichkeiten von Agentic AI sind vielfältig und reichen vom privaten Umfeld bis hin zu komplexen Unternehmensprozessen.

Softwareentwicklung

KI-Agenten können autonom Quellcode generieren und committen. Es gibt bereits Ansätze wie MetaGPT von DeepWisdom.ai, das ein ganzes Produktentwicklungsteam aus KI-Agenten (inkl. Produktmanager, Softwarearchitekten, Projektmanager und Qualitätssicherungs-Agenten) implementiert, um Software zu entwickeln.

Teamarbeit und Kommunikation

KI-Agenten können untereinander kommunizieren, Werkzeuge bedienen und gemeinsame Entscheidungen treffen, um Teams und Schwarm-Intelligenzen zu bilden. Experimente zeigen, dass sie sogar kontroverse Konversationen führen und zu überraschenden Entscheidungen gelangen können, wie im LeanScope AI-Experiment, wo Persona-Agenten (Product Owner und Vertriebler) über die Einführung eines neuen Features diskutierten.

Business-Logik und Prozesssteuerung

Laut Microsoft-CEO Satya Nadella könnten KI-Agenten die Steuerung der Business-Logik übernehmen und aktuelle Tools mit hartcodierter Logik zu einfachen CRUD-Datenbanken (Create, Read/Retrieve, Update, Delete/Destroy ) degradieren. Das Model Context Protocol (MCP) von Anthropic wird als „USB-Port für KI-Agenten“ gehandelt, welches Agenten ermöglicht, verschiedene Tools zu kombinieren, um komplexe Aufgaben zu lösen.

Terminvereinbarungen

Agentic AI kann die komplette Terminplanung für Personalabteilungen übernehmen, insbesondere bei einer Vielzahl von Bewerbern.

Workflow-Management

Interne Arbeitsabläufe können automatisiert werden, etwa die Zuweisung von Aufgaben an Mitarbeiter oder die Echtzeitberechnung von Lieferplänen und -routen in der Transportbranche.

Kundenbetreuung und Beschwerdemanagement

Über reine Chatbot-Funktionen hinaus kann Agentic AI den gesamten dahinterliegenden Geschäftsprozess automatisieren, z. B. die Beurteilung von Produktmängeln und die autonome Veranlassung der Zusendung eines neuen Produkts.

Finanzrisikomanagement

Analyse von Markttrends und Finanzdaten für autonome Investitions- und Kreditrisikoentscheidungen, wie bereits beim High-Frequency-Trading umfassend eingesetzt.

Was sind die Vorteile von Agentic AI?

Die Vorteile von Agentic AI sind vielfältig und haben das Potenzial, die Effizienz und Produktivität von Unternehmen erheblich zu steigern.

Radikale Effizienzsteigerung

Sie automatisieren Prozesse und sind effizienter als traditionelle Ansätze, was zu einer messbaren Produktivitätssteigerung führt. Eine PwC-Studie zeigt, dass 66 % der befragten CEOs bereits eine deutliche Produktivitätssteigerung durch AI Agents berichten.

Entlastung von Mitarbeitern

Agentic AI orchestriert Prozesse, trifft vorbereitende Entscheidungen und entlastet Mitarbeiter von repetitiven Tätigkeiten, wodurch Raum für kreativere und strategischere Aufgaben geschaffen wird.

Autonomie und Intelligenz

Sie besitzen ein Gedächtnis, verfolgen Ziele, planen, reflektieren und können eigenständige, manchmal überraschende Diskussionen und Entscheidungen herbeiführen, die ein Mensch nicht unbedingt hätte voraussehen können.

Teamfähigkeit

Die Fähigkeit zur Bildung von Multi-Agenten-Teams ermöglicht es ihnen, komplexe Aufgaben wie die Entwicklung von Software als ganzes Team zu bewältigen.

Wettbewerbsvorteil

Angesichts des Innovationszwangs ist Agentic AI ein Wendepunkt für die Effizienzsteigerung und somit ein entscheidender Wettbewerbsvorteil.

Was sind die Herausforderungen?

Trotz des enormen Potenzials birgt die Einführung und Nutzung von Agentic AI auch erhebliche Herausforderungen, insbesondere im Bereich der Akzeptanz und der rechtlichen Rahmenbedingungen.

Mangelnde Akzeptanz und Vertrauen

Viele Agentic AI-Projekte scheitern nicht an der Technologie selbst, sondern an zwischenmenschlichen Faktoren wie Fehlkommunikation, Skepsis und mangelndem Vertrauen seitens der Belegschaft. Die Unsicherheit, ob AI Agents menschliche Arbeitskraft ersetzen oder unterstützen, verstärkt diese Widerstände.

Lösungsansatz

Eine erfolgreiche Implementierung erfordert einen ganzheitlichen Ansatz, der die Unterstützung der Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter in den Mittelpunkt stellt.: Sinnstiftende Kommunikation, transparente Integration in bestehende Prozesse und die Schulung und Beteiligung der Teams an der Entwicklung.

Rechtliche Risiken und Regulierung

Rechtlich gilt Agentic AI zunächst als schlichtes Werkzeug; alle Handlungen der KI werden dem Anwender zugerechnet, als wären es die eigenen. Ein Argument wie „Das war nicht ich, sondern meine KI“ ist nicht tragfähig. Das betrifft auch den Abschluss von Verträgen durch Agentic AI im Namen eines Unternehmens.

Zurechenbarkeit von Handlungen

Rechtlich gilt Agentic AI zunächst als schlichtes Werkzeug; alle Handlungen der KI werden dem Anwender zugerechnet, als wären es die eigenen. Ein Argument wie „Das war nicht ich, sondern meine KI“ ist nicht tragfähig. Das betrifft auch den Abschluss von Verträgen durch Agentic AI im Namen eines Unternehmens.

DSGVO

Agentic AI, die personenbezogene Daten verarbeitet und Entscheidungen mit Rechtsfolgen oder erheblichen Beeinträchtigungen trifft, ist gemäß DSGVO grundsätzlich verboten, es sei denn, es liegen Ausnahmen wie ausdrückliche Einwilligung, gesetzliche Berechtigung oder Notwendigkeit für einen Vertrag vor. Selbst dann sind die Offenlegung der Entscheidungslogik (oft ein Geschäftsgeheimnis) und eine menschliche Überprüfung der Entscheidung erforderlich.

AI-Act

Bestimmte Arten von Agentic AI werden als Hochrisiko-KI-Systeme eingestuft, insbesondere wenn sie Emotionen oder geschützte Merkmale aus biometrischen Daten ableiten oder Entscheidungen im Personalmanagement treffen (z. B. Bewerbungsbewertung, Beförderungen, Aufgabenverteilung basierend auf Verhalten/Merkmalen). Dies bringt umfassende Pflichten für Hersteller (Anbieter) bezüglich Risiko- und Qualitätsmanagement, Datenqualität und CE-Kennzeichnung mit sich. Betreiber solcher Systeme müssen ein Risikomanagementsystem einrichten und eine menschliche Aufsicht über die KI sicherstellen, oft durch regelmäßige statistische Überprüfung der Entscheidungsqualität.

Fazit

Agentic AI wird zukünftig aus dem Unternehmensalltag und von unseren Endgeräten nicht mehr wegzudenken sein. Erfolgreich werden jene Unternehmen sein, die diese mächtige Technologie als strategischen Partner verstehen, den Menschen in den Mittelpunkt stellen, Vertrauen aufbauen und die rechtlichen sowie ethischen Aspekte proaktiv managen.

Auch bei unserem Legacy Lift Service stellen wir den Menschen in den Fokus. Wir nutzen unser KI-basiertes Tool für Cloud-Migrationsstrategien, sodass sich der Mensch nicht mit der Komplexität der Code-Konvertierung auseinandersetzen muss. Somit versetzen wir unser Team in die Lage, sich auf strategische Initiativen zu konzentrieren.

Es empfiehlt sich, mit „Pilotprojekten“ zu beginnen, da sie die Entwicklung und Anwendung von KI-Technologien vorantreiben und deren volles Potenzial ausschöpfen – „Quick Wins“.

Nur so kann Agentic AI ihr volles Potenzial entfalten und eine nachhaltige, positive Transformation ermöglichen.