Generative AI & Agentic AI: Wie intelligente AI Agents Unternehmen verändern
Generative AI hat innerhalb kürzester Zeit verändert, wie Unternehmen künstliche Intelligenz einsetzen. Large Language Models können Texte erstellen, Dokumente analysieren, Informationen zusammenfassen, Softwarecode generieren und Unternehmenswissen zugänglich machen.
Doch die Entwicklung geht bereits einen entscheidenden Schritt weiter: Agentic AI und intelligente AI Agents sollen nicht mehr nur Informationen erzeugen, sondern Aufgaben planen, verschiedene Systeme nutzen und innerhalb definierter Grenzen selbstständig Aktionen ausführen.
Was ist Generative AI?
Generative AI bezeichnet KI-Systeme, die auf Basis vorhandener Informationen neue Inhalte erzeugen können. Dazu gehören Texte, Bilder, Programmcode, Audio, Video oder strukturierte Daten.
In Unternehmen entstehen dadurch zahlreiche Einsatzmöglichkeiten. Generative AI kann beispielsweise:
- Angebote und Vertriebsunterlagen vorbereiten,
- Dokumentationen und Verträge zusammenfassen,
- Softwareentwickler bei der Code-Erstellung unterstützen,
- interne Wissensbestände durchsuchen,
- Kundenanfragen analysieren und beantworten.
Besonders leistungsfähig wird Generative AI in Kombination mit unternehmenseigenen Daten. Mithilfe von Retrieval-Augmented Generation (RAG) können Sprachmodelle relevante Informationen aus Dokumenten, Datenbanken oder Wissensplattformen in ihre Antworten einbeziehen.
Der Mensch steuert dabei jedoch weiterhin häufig den Prozess: Er stellt eine Anfrage, bewertet das Ergebnis und führt anschließend eine Aktion aus.
Was ist Agentic AI?
Agentic AI erweitert dieses Prinzip. Statt lediglich auf einzelne Prompts zu reagieren, können AI Agents ein vorgegebenes Ziel verfolgen und dafür mehrere Arbeitsschritte koordinieren.
Ein AI Agent könnte beispielsweise den Auftrag erhalten, einen Kundentermin vorzubereiten. Dafür kann er – abhängig von seinen Berechtigungen – CRM-Daten analysieren, frühere Kommunikation zusammenfassen, offene Aufgaben identifizieren und ein Briefing erstellen.
Über APIs und andere Schnittstellen können Agents außerdem mit bestehenden Unternehmensanwendungen interagieren.
Der grundlegende Unterschied lässt sich deshalb einfach zusammenfassen:
Generative AI erstellt Inhalte und Antworten. Agentic AI bearbeitet Aufgaben und orchestriert Aktionen.
Wie funktionieren AI Agents?
AI Agents kombinieren typischerweise ein KI-Modell mit weiteren technischen Komponenten. Dazu gehören Unternehmensdaten, APIs, Software-Tools, Speichermechanismen sowie Regeln für Berechtigungen und Prozesssteuerung.
Ein Agent kann eine komplexe Aufgabe zunächst in einzelne Schritte zerlegen. Anschließend ermittelt er, welche Informationen benötigt werden und welche Tools dafür eingesetzt werden können. Ergebnisse können bewertet werden, bevor der nächste Arbeitsschritt beginnt.
Dadurch entsteht ein iterativer Prozess:
Planen → Handeln → Prüfen → Anpassen → Weiterarbeiten
Noch weiter gehen Multi-Agent-Systeme. Hier arbeiten mehrere spezialisierte Agents zusammen. Ein Agent recherchiert beispielsweise Informationen, ein weiterer analysiert Daten und ein dritter erstellt daraus einen Bericht.
Welche Vorteile bietet Agentic AI für Unternehmen?
Das besondere Potenzial von Agentic AI liegt in der Automatisierung komplexer und wissensintensiver Geschäftsprozesse.
Im IT-Service könnte ein AI Agent Tickets klassifizieren, relevante Logdaten analysieren, ähnliche Incidents suchen und Lösungsvorschläge vorbereiten.
Im Vertrieb können Agents Informationen aus CRM-Systemen zusammenführen, Kundentermine vorbereiten oder Follow-up-Aktivitäten unterstützen.
Auch in der Softwareentwicklung sind vielfältige Szenarien denkbar. AI Agents können Anforderungen analysieren, Code generieren, Tests ausführen und Entwickler bei der Identifikation von Fehlern unterstützen.
Der entscheidende wirtschaftliche Mehrwert entsteht damit nicht nur durch schneller generierte Inhalte. Er entsteht durch die intelligente Verknüpfung und Automatisierung ganzer Arbeitsschritte.
Warum Agentic AI eine klare Governance benötigt
Je autonomer ein KI-System agieren kann, desto wichtiger werden Sicherheit, Kontrolle und Nachvollziehbarkeit.
Ein AI Agent, der Zugriff auf CRM-, ERP- oder produktive IT-Systeme erhält, benötigt klar definierte Berechtigungen. Unternehmen müssen deshalb unter anderem festlegen:
Welche Daten darf der Agent verwenden? Welche Systeme darf er aufrufen? Welche Aktionen darf er selbstständig durchführen? Wann muss ein Mitarbeiter eine Entscheidung freigeben?
Technologien wie rollenbasierte Zugriffsmodelle, Logging, Monitoring und Human-in-the-Loop-Prozesse werden deshalb zu wichtigen Bestandteilen einer sicheren Agentic-AI-Architektur.
Das Ziel sollte nicht maximale Autonomie sein, sondern kontrollierte Autonomie mit messbarem geschäftlichem Nutzen.
Generative AI und Agentic AI strategisch einsetzen
Unternehmen sollten Generative AI und Agentic AI nicht als isolierte Technologieprojekte betrachten. Entscheidend ist die Integration in bestehende Prozesse und IT-Architekturen.
Ein sinnvoller Einstieg beginnt daher mit konkreten Use Cases: Wo entstehen heute viele manuelle Arbeitsschritte? Wo müssen Mitarbeiter Informationen aus verschiedenen Systemen zusammentragen? Welche Prozesse sind wiederkehrend, zeitintensiv und ausreichend standardisierbar?
Auf dieser Basis können Unternehmen zunächst klar abgegrenzte KI-Anwendungen entwickeln, Erfahrungen sammeln und anschließend den Automatisierungsgrad schrittweise erhöhen.
Resümee: Agentic AI macht aus KI einen aktiven Bestandteil von Geschäftsprozessen
Generative AI hat gezeigt, wie leistungsfähig künstliche Intelligenz bei der Verarbeitung und Erstellung von Informationen sein kann. Agentic AI erweitert diese Möglichkeiten um Planung, Tool-Nutzung und die Bearbeitung mehrstufiger Aufgaben.
Für Unternehmen entsteht dadurch die nächste Evolutionsstufe der KI-Nutzung: weg von einzelnen Chatbots und isolierten KI-Assistenten, hin zu intelligenten Agents, die in bestehende Prozesse und Systeme integriert werden.
Die entscheidende Frage lautet deshalb künftig nicht mehr nur: „Welche Inhalte kann KI für uns generieren?“
Sondern: „Welche Aufgaben und Prozesse können AI Agents für uns intelligent, sicher und kontrolliert übernehmen?“
