Was ist Agentic AI und warum ist es so wichtig?

Was ist Agentic AI? 

Agentic AI, auch bekannt als “handlungsfähige“, "agentische" oder “agierende“ KI, ist eine besonders fortschrittliche Form der künstlichen Intelligenz, die eigenständig denken, lernen und handeln kann. Doch sie zeichnet sich nicht nur durch ihre Autonomie aus, sondern auch durch ihre Fähigkeit, komplexe und mehrstufige Probleme zu lösen, die keine festen Regeln oder vordefinierten Lösungen haben. Agentic AI reagiert dabei flexibel auf Veränderungen und lernt mit der Zeit immer mehr dazu. 

Diese Technologie findet heute schon in vielen Bereichen Anwendung, zum Beispiel in selbstfahrenden Autos, die sich an den Verkehr anpassen, in smarten Robotern, die die Lagerlogistik optimieren oder in Cybersicherheitslösungen, die automatisch Bedrohungen erkennen und abwehren. Im Gegensatz zu traditionellen KI-Systemen, die für klar definierte Aufgaben programmiert sind, trifft Agentic AI also Entscheidungen selbständig – auch in dynamischen, unvorhersehbaren Umgebungen. Dabei geht sie in mehreren Schritten vor.   

Wie funktioniert Agentic AI? 

Agentic AI arbeitet grundsätzlich in verschiedenen Schritten, die es der Technologie ermöglichen, komplexe Probleme eigenständig zu lösen:

1. Wahrnehmen: Alles beginnt mit der Datensammlung. Agentic AI zieht Informationen aus unterschiedlichen Quellen – von Sensoren über Datenbanken bis hin zu digitalen Schnittstellen. Das Ziel ist es, ein genaues Bild der aktuellen Situation zu gewinnen. Ein Beispiel: Beim autonomen Fahren erkennt Agentic AI Verkehrszeichen, Fußgänger, andere Fahrzeuge und sogar, ob die Fahrbahn nass ist.

2. Nachdenken: Auf Basis der gesammelten Daten analysiert Agentic AI nun was als Nächstes zu tun ist. Sie zieht Wissen aus ihrer riesigen Datenbank, wägt Optionen ab und trifft entsprechend eine Entscheidung. Die KI in dem Auto berechnet beispielsweise, ob es bremsen, beschleunigen oder die Spur wechseln muss, um sicher weiterzufahren.

3. Handeln: Sobald ein Plan klar ist, führt die KI die notwendigen Schritte aus. Und das geschieht über genau definierte “Funktionen” oder Aktionen, die ihr zur Verfügung stehen. Dabei “entscheidet” Agentic AI selbst, welche dieser Funktionen in welcher Reihenfolge genutzt werden sollen, um das jeweilige Ziel zu erreichen. Am Beispiel erklärt: Die KI wählt eigenständig aus dem festgelegten Satz an Funktionen wie z.B. Bremsen, Gas geben oder Lenken, jene Aktionen aus, die in der jeweiligen Verkehrssituation notwendig sind, um sicher ans Ziel zu gelangen.    

4. Lernen: Nach jedem Einsatz sammelt Agentic AI Feedback – ob von Nutzern oder durch eigene Erfahrungen – und nutzt dieses, um besser zu werden. Es ist wie ein ständiges Training: Die KI lernt aus ihren Erfolgen und Fehlern, erkennt Muster und passt ihre Strategien an, um in Zukunft noch effizienter zu arbeiten.

Dieser Prozess – Wahrnehmen, Nachdenken, Handeln und Lernen – ist die Basis von Agentic AI. Und genau dieser Ablauf macht es möglich, komplexe Aufgaben so autonom und zielgerichtet zu bewältigen.

Was ist der Unterschied zwischen Generativer KI und Agentic AI?

GenAI und Agentic AI sind beides fortschrittliche KI-Technologien. Wo liegen jetzt also die entscheidenden Unterschiede? Generative KI ist ein Werkzeug, das neue Inhalte wie Texte, Bilder oder Musik erschafft. Diese Art von künstlicher Intelligenz nutzt Muster aus vorhandenen Daten, um Neues zu generieren – etwa wenn ein KI-Tool Marketing-Texte erstellt oder ein Chatbot auf Anfragen reagiert. Generative KI ist also kreativ und unterstützt die Inhaltserstellung.

Agentic AI hingegen geht einen Schritt weiter, denn agentische KI nutzt GenAI als Werkzeug, um Lösungen für komplexe Aufgaben zu erschließen und ist somit wirklich autonom. Heißt: Diese Form der KI trifft Entscheidungen, führt Handlungen aus und lernt aus Erfahrungen, um komplexe Probleme zu lösen. Sie sammelt Daten, verarbeitet sie und trifft Entscheidungen – und das ohne ständige menschliche Überwachung.

Der Hauptunterschied: Generative KI fokussiert sich auf die Erstellung von Inhalten, während Agentic AI als "Meta-Agent" agiert – ein vollständiges, autonomes System, das eigenständig Aufgaben übernimmt, andere KI-Agenten koordiniert und sich ständig weiterentwickelt. Beide Technologien können hervorragend zusammenarbeiten: Agentic AI nutzt Generative KI, um Inhalte zu generieren, die in ihre Entscheidungs- und Lösungsprozesse integriert werden. Generative KI schafft also Neues und Agentic AI setzt diese Inhalte gezielt ein, um komplexe Aufgaben autonom zu bewältigen.

Und der Unterschied zwischen Agentic AI und AI Agents?

Im ersten Moment mögen die Begriffe Agentic AI und AI Agents (oder KI-Agenten) ähnlich klingen, doch bei genauerem Hinsehen wird schnell klar, dass sie sich in vielerlei Hinsicht stark unterscheiden, besonders in ihrer Funktionsweise:

• Autonomie ist auch hier der Hauptunterschied: Während Agentic AI eigenständig Entscheidungen trifft und sich an neue Situationen anpassen kann, arbeiten AI Agents meistens nur nach festen Anweisungen und führen spezifische Aufgaben aus.

• Entscheidungsfindung: Agentic AI kann komplexe Probleme lösen und sich an neue Gegebenheiten anpassen. Sie lernt aus Erfahrungen und verändert ihr Verhalten. AI Agents dagegen haben meist ein begrenztes Aufgabenfeld und können nur das tun, wofür sie programmiert wurden.

• Lernfähigkeit: Agentic AI kann kontinuierlich lernen und sich verbessern, während AI Agents fest in ihrer Programmierung stecken und keine eigene Lernfähigkeit besitzen.

Use-Cases/ Anwendungsfälle für Agentic AI

Agentic AI wird bereits in vielen Branchen eingesetzt und hilft dabei, Prozesse effizienter und autonomer zu gestalten. Hier sind einige der interessantesten Use-Cases: 

• Selbstfahrende Autos: Wie schon erwähnt ermöglicht Agentic AI es Fahrzeugen, ihre Umgebung zu erkennen, Fahrentscheidungen zu treffen und aus jeder Fahrt zu lernen. Ein Beispiel hierfür ist Teslas Full Self-Driving-System, das ständig dazu lernt, um Nutzer sicher an ihr Ziel zu bringen.
• Supply Chain Management: In der Logistik sorgt Agentic AI dafür, dass Bestände automatisch verwaltet, die Nachfrage vorhergesagt und Lieferwege in Echtzeit optimiert werden. Amazon nutzt Agentic AI zum Beispiel mit seinen Robotern in den Lagern, die sich selbstständig zurechtfinden und Waren bewegen.
• Gesundheitswesen: Agentic AI kann auch Ärzte unterstützen, indem die KI riesige Mengen an Gesundheitsdaten analysiert, Muster erkennt und so zu besseren Diagnosen und Behandlungsvorschlägen beiträgt. Ein Beispiel ist IBM Watson Health, das Gesundheitsdaten durchleuchtet, um Ärzte zu unterstützen.
• Customer Service: Durch Agentic AI können KI-gesteuerte Agenten rund um die Uhr personalisierte Unterstützung bieten, komplexe Anfragen verstehen und die Bedürfnisse der Kunden vorhersehen – alles völlig autonom.
• Versicherungen: Agentic AI kann den gesamten Prozess von der Schadensmeldung bis zur Auszahlung automatisieren. So werden Ansprüche schneller bearbeitet und die Kundenerfahrung verbessert.
• Finanzsektor: Agentic AI hilft dabei, den Markt zu analysieren, Investitionsmöglichkeiten zu bewerten und personalisierte Finanzpläne zu erstellen. Banken könnten diese Technologie auch zur Risikominderung nutzen.
• Medikamentenentwicklung: Agentic AI beschleunigt die Medikamentenentwicklung, indem die KI riesige Datensätze durchsucht, um potenzielle Ziele für neue Medikamente zu identifizieren und deren Wirksamkeit vorherzusagen.

KI-Trendthema 2025: Darum ist Agentic AI dieses Jahr so wichtig

Schon am Anfang dieses Jahres ist klar, dass Agentic AI ein absolutes Trendthema 2025 sein wird – und das aus gutem Grund! Was diese Technologie so besonders macht, ist ihre Fähigkeit, nicht nur Aufgaben zu automatisieren, sondern eigenständig Entscheidungen zu treffen und Aktionen auszuführen, ganz ohne ständige menschliche Eingriffe.  Dabei sorgen sogenannte Guard Rails dafür, dass alles im sicheren Rahmen bleibt: Sie setzen klare Grenzen, verhindern Fehler und stellen sicher, dass die agentenbasierte KI ethisch und gesetzeskonform agiert – ob durch festgelegte Regeln, Sicherheitsmaßnahmen oder regelmäßige Überprüfungen.

Diese Art von Autonomie wird durch fortschrittliche KI-Techniken möglich, was Agentic AI in die Lage versetzt, Ziele zu setzen, Daten zu analysieren und diese mit erstaunlicher Effizienz umzusetzen. Das bedeutet, dass die KI jetzt in Echtzeit reagieren, lernen und sich kontinuierlich verbessern kann. 

Hinzu kommt die sogenannte “Hyperpersonalisierung”. Agentic AI kann Nutzer ganz individuell verstehen und maßgeschneiderte Lösungen bieten, zum Beispiel durch virtuelle Assistenten, die auf den persönlichen Kalender oder E-Mails zugreifen (wenn autorisiert) und so noch passgenauere Unterstützung liefern. 

Und auch die Chancen für Unternehmen sind riesig: Agentic AI verwandelt die Art und Weise, wie gearbeitet wird, indem die KI Routinen übernimmt und so mehr Freiraum für kreative und strategische Aufgaben lässt. Agentic AI wird dabei stetig besser, lernt aus jeder Interaktion und wird so zu einem echten Problemlöser in vielen Branchen.

Herausforderungen von Agentic AI

Agentic AI bietet viele Vorteile, doch es gibt auch Herausforderungen, die nicht außer Acht gelassen werden sollten. Einerseits ist es unglaublich praktisch, dass diese KI eigenständig Entscheidungen treffen kann, andererseits stellt sich die Frage: Wie viel menschliche Kontrolle ist dabei noch notwendig? Sind z.B. die Guard Rails nicht ausreichend definiert oder umgesetzt, besteht das Risiko, dass die KI Entscheidungen trifft, die unbeabsichtigte Folgen haben – sei es durch fehlerhafte Daten, unklare Vorgaben oder ethische Grauzonen. 

Ein weiteres Thema ist die Transparenz – oder besser gesagt, der Mangel daran. Die Entscheidungsprozesse von Agentic AI sind oft so komplex, dass es schwierig wird, nachzuvollziehen, warum die KI bestimmte Dinge tut. Dieses “Black Box“-Problem kann das Vertrauen in die Technologie erheblich beeinträchtigen. Schließlich fällt es schwer, etwas zu vertrauen, das man nicht wirklich versteht.

Auch Sicherheit und Datenschutz spielen eine wichtige Rolle. Sobald Agentic AI in Systeme eingebunden wird, die sensible Daten verarbeiten, steigt das Risiko für Datenlecks. Hier braucht es besonders robuste Sicherheitsmaßnahmen, um Informationen zu schützen.

Und dann gibt es noch die ethische Seite. Wer trägt eigentlich die Verantwortung, wenn Agentic AI einen Fehler macht? Diese Frage ist bei so autonomen Systemen alles andere als leicht zu beantworten und führt oft zu Unsicherheiten, sowohl auf rechtlicher als auch auf moralischer Ebene.

Diese Risiken lassen sich jedoch durch Maßnahmen wie gründliches Testen und regelmäßige Performance-Checks gut in den Griff bekommen. Am wichtigsten ist jedoch: KI sollte kein Ersatz für Menschen sein, sondern mit ihnen zusammenarbeiten, um sinnvolle Ergebnisse zu erzielen.

Fazit: Agentic AI – der Schritt in die Zukunft autonomer Systeme

Die Punkte machen deutlich: Agentic AI bringt auch Herausforderungen mit sich – von der Frage nach der richtigen Balance zwischen Autonomie und Kontrolle bis hin zu Themen wie Transparenz und Verantwortung. Trotzdem stellt Agentic AI einen bedeutenden Fortschritt in der künstlichen Intelligenz dar, indem die KI autonom Entscheidungen trifft und kontinuierlich dazu lernt. Diese Technologie eröffnet zahlreiche Chancen, insbesondere durch ihre Fähigkeit, ohne ständige menschliche Eingriffe zu handeln und kann so in vielen Branchen einen echten Mehrwert schaffen.

Wie Sie sehen, wird KI immer weiter entwickelt und ist mittlerweile ein wichtiger Bestandteil nicht nur für den privaten Alltag, sondern auch für Unternehmen. Ein KI-Chatbot ist zwar kein komplett autonomes System wie Agentic AI, aber bietet dennoch viele Möglichkeiten für Ihr Unternehmen. Wenn Sie jetzt ausprobieren möchten, wie ein solcher KI-Chatbot in Ihrem speziellen Use-Case aussehen könnte, erstellen Sie diesen in nur 4 Schritten.