Agentic AI: Die nächste Evolutionsstufe der KI

Während viele Unternehmen generative KI bereits nutzen, geht Agentic AI noch einen Schritt weiter: Sie kann nicht nur Daten analysieren, sondern auch autonom Handlungen ableiten und ausführen. Doch wie funktioniert diese Technologie, welche Herausforderungen birgt sie – und wie können Unternehmen von ihr profitieren?

Agentic AI ist eine Form der künstlichen Intelligenz, die auf iterative Planung und ausgefeilte Argumentation setzt, um komplexe, mehrstufige Probleme eigenständig zu lösen. Sie trifft ohne menschliches Eingreifen autonom Entscheidungen und führt Handlungen aus, um vorgegebene Ziele zu erreichen.

Unternehmen haben längst den Wert eines solchen Systems erkannt. Laut Gartner wird Agentic AI bis 2027 zu einem entscheidenden Technologietrend, der Unternehmensabläufe grundlegend verändert. Allerdings gibt es einiges bei der Einführung dieser Technologie zu beachten, damit aus einem potenziellen Wettbewerbsvorteil nicht Frust bei Mitarbeitenden und Investor:innen wird.

Regulierung und Sicherheit: Was Unternehmen beachten müssen

Die Einführung von Agentic AI in Unternehmen muss natürlich mit den regulatorischen Rahmenbedingungen der EU im Einklang stehen. Eine zentrale Herausforderung ist dabei die Kontrolle über autonome KI-Systeme. Unternehmen müssen sich bewusst sein, welche Entscheidungen Agentic AI trifft und wie sie zu diesen Ergebnissen kommt. Mechanismen zur Überwachung und Absicherung der KI-Modelle sind unerlässlich, um Fehlentwicklungen frühzeitig zu erkennen und rechtliche sowie ethische Risiken zu minimieren.

Die EU hat mit dem AI Act erste verbindliche Regelungen für den Einsatz künstlicher Intelligenz geschaffen, die Unternehmen berücksichtigen müssen. Zentral dabei ist der risikobasierte Ansatz, der vorschreibt, dass KI-Systeme, die in kritischen Bereichen eingesetzt werden, besonders strenge Anforderungen erfüllen müssen. Unternehmen sollten hier informierte Entscheidungen treffen und sich gegebenenfalls einen Partner suchen, der Erfahrung mit entsprechenden Implementierungen hat und hier eine klare Risikoabschätzung geben kann.

Erfolgsfaktoren für den Einsatz: Technologie, Daten und Compliance

Damit Agentic AI-Systeme effektiv arbeiten können, sind drei technologische Faktoren entscheidend:

1. Datenqualität: KI-Agenten basieren auf Daten. Sind diese unvollständig oder fehlerhaft, kann dies zu falschen Entscheidungen führen. Unternehmen müssen daher in Datenmanagement investieren und sicherstellen, dass die verarbeiteten Informationen aktuell, valide und frei von Verzerrungen sind.

2. IT-Infrastruktur: Die Integration von Agentic AI erfordert eine leistungsfähige IT-Umgebung, die skalierbar und sicher ist. Oft sind Cloud-basierte Lösungen, Edge Computing und spezialisierte Hardware wie GPUs erforderlich, um die Rechenleistung zu optimieren.

3. Compliance-Monitoring: Unternehmen sollten Mechanismen etablieren, um KI-Entscheidungen nachvollziehbar zu machen. Dies kann durch Monitoring-Systeme geschehen, die stichprobenartig Ergebnisse überprüfen und auf Verstöße gegen regulatorische Vorgaben hinweisen.

Von der Pilotphase zur Strategie: So gelingt die Einführung

Agentic AI-Systeme erfordern eine hochperformante und skalierbare Infrastruktur, insbesondere wenn sie produktiv eingesetzt oder über einzelne Anwendungsfälle hinaus skaliert werden sollen. Die notwendige Rechenleistung für große Sprachmodelle, Multi-Agenten-Systeme und deren kontinuierliche Ausführung sind mit lokalen, On-Premises-Umgebungen oft nur schwer – und in vielen Fällen nicht wirtschaftlich – bereitzustellen. Der Aufbau und Betrieb entsprechender Hardware, insbesondere im Hinblick auf GPUs, Speicher und Netzwerkbandbreite, bringt hohe Investitions- und Wartungskosten mit sich. Zudem ist das technische Know-how zur sicheren und effizienten Verwaltung komplexer KI-Stacks im eigenen Rechenzentrum häufig nicht in ausreichendem Maß vorhanden.

Cloud-Plattformen wie AWS, Microsoft Azure oder Google Cloud bieten hier eine praktikable und technisch ausgereifte Alternative. Sie stellen skalierbare Ressourcen on demand bereit, ermöglichen eine flexible Anpassung an Lastspitzen und bieten spezialisierte Dienste für Training, Orchestrierung und Ausführung von KI-Workloads. Darüber hinaus erleichtern integrierte Werkzeuge für Logging, Monitoring, Versionskontrolle und Modellverwaltung, den produktiven Betrieb von Agentic AI-Lösungen in dynamischen Umgebungen.

Ein schrittweiser Ansatz hilft Unternehmen, Agentic AI erfolgreich einzuführen und interne Vorbehalte zu minimieren. Dabei stellt die Integration in bestehende IT-Infrastrukturen eine zentrale Herausforderung dar. Unternehmen müssen sicherstellen, dass bestehende Systeme kompatibel sind und die benötigte Rechenleistung sowie Schnittstellen zur Verfügung stehen. Besonders wichtig ist eine flexible Architektur, die eine nahtlose Einbettung von Agentic AI in bestehende Prozessabläufe ermöglicht, ohne die Stabilität und Sicherheit der IT-Umgebung zu gefährden. Empfehlenswert ist es, mit klar abgegrenzten Pilotprojekten zu starten, die einen direkten Mehrwert liefern. Beispiele für die erfolgreiche Umsetzung sind:

• Der Einsatz von Agenten zur Verarbeitung von Schadensmeldungen im Versicherungswesen – Hier müssen mehrstufige Entscheidungen, eine dynamische Bewertung, sowie situationsabhängige Aktionen ohne manuelle Eingriffe geleistet werden.

• Die sensorbasierte Analyse zur Instandhaltung in der Industrie – Dabei leistet die Anwendung eine Kombination aus Verarbeitung von Echtzeitdaten, Planung, Ausführung und Kommunikation über mehrere Systeme hinweg.

• Die Anwendung von Agenten zur Incident Response in der IT-Infrastruktur – Die Umsetzung erfordert Kontextverständnis, Ursachenanalyse und autonomes Handeln unter Berücksichtigung definierter Richtlinien.

Der Schlüssel zu mehr Effizienz

Die wirtschaftlichen Vorteile von Agentic AI lassen sich konkret in Zahlen messen. Unternehmen profitieren von einer erheblichen Reduzierung von Arbeitsaufwänden, kürzeren Bearbeitungszeiten und optimierten Prozessen, die direkt zu Kosteneinsparungen führen. Das Investment von Zeit und Geld hängt dabei stark von der bereitstehenden IT-Infrastruktur und der Aufgabenstellung an ein entsprechendes Modell ab. Hier sollte abgewogen werden, ob sich die Implementierung am Ende finanziell tatsächlich lohnt.

Besonders hohes Einsparungspotenzial bietet Agentic AI in den folgenden Betriebsbereichen:

• Automatisierte Dokumentation und Berichterstellung: KI kann Berichte und Dokumentationen selbständig generieren, wodurch Mitarbeitende entlastet und zeitintensive manuelle Tätigkeiten reduziert werden.

• Optimierte Ressourcennutzung: Durch intelligente Analyse von Arbeitsabläufen und Bedarfsprognosen kann Agentic AI Überbestände vermeiden und Engpässe frühzeitig erkennen.

• Effizientes Wissensmanagement: KI-Systeme können große Mengen an Unternehmenswissen speichern, verwalten und gezielt abrufbar machen, wodurch es möglich ist, Mitarbeitenden jederzeit notwendiges Wissen zur Verfügung zu stellen.

• Automatisierung von Standardprozessen: Wiederkehrende Aufgaben wie Datenvalidierung, Terminplanung oder Rechnungsverarbeitung können durch KI effizienter gestaltet werden.

Eine strukturierte Implementierung von Agentic AI ermöglicht Unternehmen nicht nur eine bessere Wettbewerbsfähigkeit, sondern ebnet auch den Weg für zukunftsfähige, KI-gestützte Geschäftsmodelle. Entscheider:innen sollten daher frühzeitig mit Expert:innen im Unternehmen und starken Partnern die Vorbereitungen für eine Implementierung entsprechender Modelle treffen. So wird Agentic AI im Unternehmen zu einem echten Wettbewerbsvorteil und nicht nur zum nächsten Buzzword.