Was ist Agentic AI?
K¨¹nstliche Intelligenz entwickelt sich zu einem unverzichtbaren Element betrieblicher Abl?ufe, und Organisationen, die die Technologie erfolgreich einsetzen, sind sich der kontinuierlichen Weiterentwicklung der KI bewusst. Insbesondere transformiert eine Innovation die Strategien von Unternehmen, mit KI Mehrwert zu generieren: Agentic AI.
Agentic AI?¨C ein ?berblick
Agentic AI markiert den n?chsten Meilenstein in der Entwicklung k¨¹nstlicher Intelligenz?¨C einen Wechsel von Systemen, die vorwiegend analysieren, prognostizieren oder generieren, hin zu Systemen, die autonom agieren k?nnen. Im Gegensatz zu fr¨¹heren KI-Versionen, die nur bei der Entscheidungsfindung oder Inhaltserstellung unterst¨¹tzen, k?nnen KI-Agenten Entscheidungen initiieren, Aktionsschritte planen und selbstst?ndig ausf¨¹hren.
, dass bis 2028 ein Drittel der Unternehmenssoftwarel?sungen mit Agentic AI ausgestattet sein wird, wodurch bis zu 15?% der t?glichen Entscheidungen autonom ablaufen werden. KI-Agenten sind bereits in verschiedenen Branchen im Einsatz. In Krankenh?usern unterst¨¹tzen sie beispielsweise komplexe Aufnahmeverfahren, in Universit?ten f?rdern sie ma?geschneiderte akademische Pl?ne oder optimieren die Bestandsverwaltung f¨¹r Handelsunternehmen?¨C um nur einige Einsatzbereiche zu nennen.
Bei Â鶹´«Ã½ entwickeln wir Agentic AI, um Prozesse zu transformieren und die Anwendererfahrung f¨¹r unsere internen und externen Stakeholder zu verbessern.
Was ist Agentic AI?
Agentic AI verbindet mehrere KI-Modelle auf strukturierte, integrierte Weise, um Programmen ein autonomes Agieren in einer gr??eren Umgebung zu erm?glichen. Sie schlussfolgert, lernt und plant iterativ, um komplexe und dynamische und mehrstufige Herausforderungen in Unternehmen zu l?sen.
Das Besondere an KI-Agenten ist ihre F?higkeit, direkt und ohne oder mit nur geringer menschlicher Beteiligung aktiv zu werden. Sie k?nnen Systeme ¨¹berwachen, Echtzeit-Bedingungen interpretieren und Aufgaben ¨¹ber verschiedene vernetzte Anwendungen hinweg initiieren. Zum Beispiel kann ein Agenten-System in einer Logistikplattform Versandverz?gerungen erkennen, Lieferungen umleiten, Kunden benachrichtigen und den Lagerbestand automatisch aktualisieren?¨C ganz ohne menschliches Eingreifen.
Die Entwicklung von Agentic AI wurde durch Jahrzehnte der Innovation und bahnbrechenden Fortschritte bei k¨¹nstlicher Intelligenz beeinflusst. Von den fr¨¹hen Grundlagen bis zu den modernen, transformativen Funktionen hat sich KI kontinuierlich weiterentwickelt?¨C und ist nach wie vor dabei?¨C, um immer adaptiver, eigenst?ndiger und leistungsf?higer zu werden.
Die Entwicklung der KI ¨¹ber die Jahrzehnte
Erste Grundlagen
In den 1950er Jahren war KI regelbasiert?¨C beschr?nkt auf strikte Wenn-Dann-Anweisungen und lediglich in der Lage, einfache Automatisierungen durchzuf¨¹hren, ohne Anpassungs- oder Lernf?higkeit. Die 1960er und 1970er Jahre brachten einen entscheidenden Durchbruch mit neuronalen Netzwerken nach dem Vorbild des menschlichen Gehirns, wodurch KI erstmals in der Lage war, Lernprozesse zu simulieren. Auch wenn sich diese Entwicklung noch in den Kinderschuhen befand, legte sie den Grundstein f¨¹r dynamischere und flexiblere KI-Systeme.
Der Aufstieg von Expertensystemen
W?hrend der 1980er Jahre entstanden Expertensysteme, die KI der menschlichen Entscheidungsfindung einen Schritt n?her brachten. Diese Systeme arbeiteten mit umfassenden Regels?tzen zur Replizierung von Expertendenken, jedoch machte sie ihre Abh?ngigkeit von statischer Logik unflexibel und unf?hig, neue oder sich ?ndernde Informationen zu verarbeiten.
Jahrzehnt des Machine Learnings
Die 1990er Jahre markierten einen Wendepunkt mit Machine Learning (ML), das die KI von einem regelbasierten Ansatz in ein lernf?higes, datengest¨¹tztes Modell verwandelte. In diesem Jahrzehnt begannen erste Experimente mit KI-Agenten und Reinforcement Learning, die der KI erm?glichten, Entscheidungen durch Versuch und Irrtum zu treffen, statt sich ausschlie?lich auf vordefinierte Anweisungen zu st¨¹tzen.
Big Data und Cloud Computing
In den 2000er Jahren wurde der Fortschritt der KI durch eine explosive Steigerung der Rechenleistung und die zunehmende Bedeutung von Cloud Computing vorangetrieben. KI-Systeme waren nun imstande, enorme Datenmengen in Echtzeit zu verarbeiten und abzurufen, was sie effizienter machte und bef?higte, zunehmend anspruchsvolle Aufgaben zu ¨¹bernehmen.
Durchbruch der generativen KI
Mit (Gen AI) wurde es m?glich, eigenst?ndige Inhalte wie Text, Bilder, Code, Audio und mehr mittels Prompts in nat¨¹rlicher Sprache zu generieren. Sie ebnete den Weg f¨¹r interaktive, dialogorientierte KI, die bei der Texterstellung hilft, Kundensupport automatisiert, Design-Assets generiert und vieles mehr.
W?hrend die grundlegenden Entwicklungen im Bereich generativer KI, beispielsweise Transformer-Modelle und Generative Adversarial Networks (GANs), bereits in den 2010er Jahren begann, wurde generative KI erst mit dem Launch von Modellen wie GPT-3, DALL¡¤E und ChatGPT zu Beginn der 2020er Jahre auf breiter Ebene verf¨¹gbar und f¨¹r die praktische Anwendungen einsetzbar.
Diese Systeme brachten eine beispiellose Sprachkompetenz und ein verbessertes Kontextverst?ndnis mit sich, waren jedoch weiterhin auf menschliche Eingaben angewiesen. Generative KI konnte zwar Vorschl?ge liefern und Inhalte synthetisieren, war jedoch nicht darauf ausgelegt, aktiv zu handeln oder eigenst?ndige Entscheidungen zu treffen.
Agentic AI
Mit Machine Learning und generativen Modellen als Fundament stellt Agentic AI die Spitze der bisherigen KI-Evolution dar?¨C Systeme, die ¨¹ber das reine Verstehen und Generieren hinausgehen, indem sie die Initiative ergreifen und Aktionen in realen Umgebungen ausf¨¹hren.
Dieser Wandel markiert eine fundamentale Transformation der KI von einem Tool, das Menschen Antworten liefert, zu einem Kooperationspartner, der selbst aktiv werden kann. Mit diesem ?bergang bricht ein neues Zeitalter KI-gest¨¹tzter Systeme an?¨C Systeme, die Workflows optimieren, weitreichende Entscheidungen treffen und dynamisch auf Ver?nderungen reagieren k?nnen.
Von den fr¨¹hen regelbasierten Systemen bis zu den autonomen Agenten der Gegenwart hat die KI einen konsequenten Weg der Funktionssteigerung zur¨¹ckgelegt?¨C und diese Evolution ist noch l?ngst nicht zu Ende. Agentic AI stellt nur den j¨¹ngsten Entwicklungsschritt dar, und Unternehmen m¨¹ssen sich fortlaufend damit auseinandersetzen, damit ihre KI-Strategien nicht an Relevanz und Effektivit?t verlieren.
Agentic AI markiert eine fundamentale Transformation der KI von Tool, das Menschen Antworten liefert, zu einem Kooperationspartner, der selbst aktiv werden kann.
Einordnung von Agenten in die erweiterte KI-Landschaft
Mit dem Aufstieg von Agentic AI wird es zunehmend wichtiger zu verstehen, wie sich diese in die erweiterte KI-Landschaft einf¨¹gt. Agentic AI existiert nicht als separate Kategorie, sondern baut auf den Funktionen bestehender Systeme auf?¨C indem sie regelbasierte Logik sowie probabilistische Modelle integriert, um autonomer zu operieren. Mit Blick darauf, wie verschiedene KI-Arten Informationen verarbeiten und Ergebnisse erzielen, k?nnen wir besser verstehen, wie Agentic AI die Grenzen des M?glichen erweitert.
Deterministische KI
Folgt vordefinierter Logik oder Regeln. Die Ergebnisse sind bei gleicher Eingabe vorhersehbar und reproduzierbar.
Beschr?nkungen
Unf?hig, Unsicherheiten zu bew?ltigen oder sich an neue Situationen anzupassen.
Beispiel
Ein Entscheidungsbaum, der anhand festgelegter Schwellenwerte ¨¹ber die Bewilligung oder Ablehnung von Darlehen entscheidet.
Probabilistische KI
Setzt statistische Modelle und Datenmuster ein, um Vorhersagen oder Ausgaben zu generieren.
Beschr?nkungen
Erfordert umfangreiche Datasets von hoher Qualit?t. Die Ergebnisse k?nnen schwanken und sind vielfach nicht erkl?rbar.
Beispiel
Ein generatives Modell wie GPT-4, das basierend auf einem Prompt Text erstellt.
Agentic AI
Setzt auf probabilistische Modelle (wie LLMs und RL) und steuert Aktionen system¨¹bergreifend?¨C wobei h?ufig deterministische Komponenten zur Umsetzung integriert werden.
Beschr?nkungen
Noch in der Entwicklungsphase in Bereichen wie nahtlose Koordinierung mehrerer Systeme und langfristige Planung.
Beispiel
Ein Supply Chain-Agent, der Wetterbedingungen ¨¹berwacht, St?rungen vorhersagt, Lieferungen umleitet und Bestandsdaten selbstst?ndig aktualisiert.
Zusammenfassend bleibt festzuhalten: Agentic AI ist keine separate Kategorie, sondern eine Weiterentwicklung, die auf den St?rken anderer KI-Systeme aufbaut. Deterministische Ans?tze bieten Struktur und Zuverl?ssigkeit, w?hrend probabilistische Modelle f¨¹r Flexibilit?t und Erkenntnisse sorgen. Agentic AI kombiniert diese Konzepte und erg?nzt sie durch eigenst?ndige Handlungsf?higkeit, was die Skalierbarkeit, Anpassungsf?higkeit und Reaktionsst?rke von Unternehmen erh?ht.
Agentic AI-Systeme zeichnen sich durch ihre F?higkeit aus, mit einem hohen Grad an Autonomie logische Schl¨¹sse zu ziehen, zu planen und zu agieren.
Wesentliche Merkmale von Agentic AI
Agentic AI-Systeme zeichnen sich durch ihre F?higkeit aus, mit einem hohen Grad an Autonomie logische Schl¨¹sse zu ziehen, zu planen und zu agieren. Im Unterschied zu fr¨¹heren KI-Systemen, die strikte Logik oder vordefinierte Workflows erfordern, kann Agentic AI Absichten interpretieren, Optionen evaluieren und Entscheidungen autonom umsetzen?¨C selbst in komplexen, unvorhersehbaren Umgebungen.
Dank dieser F?higkeiten eignet sich Agentic AI ideal f¨¹r gesch?ftliche Herausforderungen, die sowohl Flexibilit?t als auch Initiative erfordern. So zeigen sich diese Eigenschaften in der Praxis:
Autonome Entscheidungsfindung
Ein Agent kann ein Unternehmensziel?¨C zum Beispiel die Reduzierung von Lieferverz?gerungen?¨C erfassen und selbstst?ndig den Weg zur Erf¨¹llung des Ziels ermitteln, indem er Beschr?nkungen analysiert, Kompromisse abw?gt und erforderliche Korrekturen initiiert.
Echtzeit-Anpassungsf?higkeit
Statt einem statischen Skript zu folgen, passt ein Agent sein Verhalten der aktuellen Situation entsprechend an?¨C etwa indem logistische Abl?ufe bei ver?nderten Rahmenbedingungen umgeleitet oder Personal bei spontan steigender Nachfrage neu zugewiesen wird.
Ausf¨¹hrung von Aufgaben im mehreren Schritten
Agenten triggern nicht nur einzelne Aktionen?¨C sie steuern auch ganze Workflows. Ein einzelner Agent kann ein Problem erkennen, Informationen von anderen Systemen oder Agenten einholen, eine L?sung w?hlen und die Angelegenheit bis zum erfolgreichen Abschluss verfolgen.
Team¨¹bergreifende Koordination
Agentische Systeme sind auf Zusammenarbeit ausgelegt. Ein Agent erkennt ein Problem, w?hrend andere Agenten Kommunikation, Bestandsaktualsierungen oder Richtlinienpr¨¹fungen durchf¨¹hren, sodass jeder ohne direkten menschlichen Eingriff zum Gesamtergebnis beitr?gt.
KI-Agenten existieren in einem Spektrum von Komplexit?t?¨C von einzelnen Systemen, die einfach Regeln befolgen, bis zu vollst?ndig autonomen Systemen, die schlussfolgern, lernen und zusammenarbeiten.
Arten von KI-Agenten
KI-Agenten existieren in einem Spektrum von Komplexit?t?¨C von einzelnen Systemen, die einfach Regeln befolgen, bis zu vollst?ndig autonomen Systemen, die schlussfolgern, lernen und zusammenarbeiten. Entlang dieses Kontinuums gewinnen Agenten stetig mehr Entscheidungskompetenz, Anpassungsf?higkeit und Unabh?ngigkeit.
Um den bestm?glichen Ansatz f¨¹r die Anforderungen Ihres Unternehmens zu w?hlen, ist es entscheidend, die Unterschiede zwischen diese Arten von KI-Agenten zu verstehen. Die folgenden Kategorien veranschaulichen die Evolution der Agentenfunktionen und zeigen, wie weiterentwickelte Agenten die Basis f¨¹r echte agentenbasierte Systeme schaffen.
Reaktive Agenten
Reaktive Agenten stellen die grundlegendste Form der k¨¹nstlichen Intelligenz dar. Sie basieren auf regelbasierten Systemen und reagieren auf ?nderungen der Umgebung durch vordefinierte Anweisungen, ohne die F?higkeit zu lernen oder sich anzupassen. Nehmen wir als Beispiel einen virtuellen Assistenten, der vorprogrammierte Antworten auf bestimmte Befehle liefert?¨C etwa wenn er eine intelligente Beleuchtung auf Sprachkommando ausschaltet. Er agiert dabei als reaktiver Agent, der lediglich auf Eingaben reagiert, ohne komplexes logisches Denken oder Lernf?higkeit.
Modellbasierte Agenten
?ber ein internes Modell verarbeiten modellbasierte Agenten ihre Umgebungseinfl¨¹sse und k?nnen dadurch ihre Aktionen abw?gen und fundierte Entscheidungen treffen. Beispiel: ein KI-gest¨¹tztes Bew?sserungssystem, das die Bodenfeuchtigkeit, Wettervorhersagen und den Bedarf der Pflanzen ¨¹berwacht, um Bew?sserungszeitpl?ne zu optimieren.
Zielbasierte Agenten
Zielbasierte Agenten konzentrieren sich auf konkrete Ziele, bewerten unterschiedliche Strategien und optimieren ihre Aktionen kontinuierlich, um ein gew¨¹nschtes Ergebnis zu erzielen. Eine Navigations-App, die mithilfe von Echtzeit-Verkehrsdaten die schnellste Route zum Ziel ermitteln kann, ist beispielsweise ein zielbasierter Agent.
Nutzenbasierte Agenten
Nutzenbasierte Agenten streben danach, Ergebnisse in einem spezifischen Fachgebiet zu maximieren, indem sie mehrere Faktoren bewerten, um das bestm?gliche Resultat zu erzielen. Denken Sie zum Beispiel an ein Flottenmanagementsystem, das nicht nur Lieferrouten plant, sondern auch Kraftstoffeffizienz, Lieferzeitfenster und Fahrzeugwartungszeitpl?ne miteinbezieht, um die Abl?ufe zu optimieren.
Lernende Agenten
Lernende Agenten passen sich anhand neuer Daten und Erfahrungen im Zeitverlauf an und optimieren dadurch ihre Leistung. Diese Agenten sind so konzipiert, dass sie ihre Handlungen und Entscheidungsprozesse dynamisch anpassen k?nnen. Ein automatisierter Finanzportfolio-Manager, der Investitionsstrategien basierend auf aktuellen Markttrends verfeinert, ist ein Beispiel f¨¹r einen solchen lernenden Agenten.
Kollaborative Agenten
Kollaborative oder Multiagenten-Systeme kooperieren, um zusammenh?ngende Probleme zu l?sen, die aufgrund ihrer Komplexit?t nicht von einem einzelner Agenten bew?ltigt werden k?nnen. Ein kollaborativer Agent ist zum Beispiel ein Logistiknetzwerk, das Lieferdrohnen, Lagerroboter und selbstfahrende Lastkraftfahrzeuge koordiniert, um die gesamte Lieferkette zu optimieren.
Gesch?ftschancen f¨¹r Agentic AI
Die dynamischen Funktionen von Agentic AI erm?glichen eine effektive Bearbeitung gesch?ftlicher Anforderungen in Echtzeit. In verschiedenen Branchen erweist sich Agentic AI in vielerlei Hinsicht als wertvoll, da sie Abl?ufe optimiert, die Mitarbeiter- und Kundenerfahrung verbessert und neue Wachstumschancen er?ffnet. Werfen wir einen Blick auf die wichtigsten Anwendungen von Agentic AI, die bereits in unterschiedlichen Sektoren Einzug gehalten haben.
Beispiele aus der Praxis: KI-Anwendungsf?lle nach Branche
Hochschulwesen
Im terti?ren Bildungssektor unterst¨¹tzt Agentic AI Studierende und Lehrpersonal durch autonomes Management personalisierter akademischer Pl?ne. Ein Agent kann zum Beispiel erkennen, wenn ein Studierender Gefahr l?uft, den Anschluss zu verlieren, die Kursverf¨¹gbarkeit, Programmanforderungen und langfristigen Ziele des Studierendenevaluieren und schlie?lich einen angepassten Zeitplan empfehlen. Er kann Studierende und Berater benachrichtigen, Unterst¨¹tzungsangebote empfehlen und den Studienpfad anpassen?¨C alles ohne manuelle Abstimmung oder Eingriffe.
Gesundheit
Agentic AI dient im Gesundheitswesen als Echtzeit-Kollaborationspartner in klinischen Umgebungen. Ein Agent k?nnte einen erh?hten Zulauf in der Notaufnahme registrieren, die Patientenbed¨¹rfnisse bewerten, die Ressourcenverf¨¹gbarkeit (wie Intensivbetten oder Personal) pr¨¹fen und daraufhin eine Neuzuweisung der Ressourcen veranlassen oder zus?tzliches Personal hinzuziehen. Dar¨¹ber hinaus kann er sich mit anderen Agenten koordinieren, die Patientenentlassung oder Bestandsverwaltung beaufsichtigen, um eine kontinuierliche Versorgung zu gew?hrleisten.
Handel
Im Handel gew?hrleistet Agentic AI eine dynamische und nahtlose Steuerung der betrieblichen Abl?ufe sowie ein optimales Kundenerlebnis. Ein Agent k?nnte eine starke Zunahme der Nachfrage nach einem Produkt erkennen, drohende Lagerfehlmengen vorhersagen und daraufhin bestehende Lieferungen umleiten oder neue Bestellauftr?ge ansto?en. Gleichzeitig besteht die M?glichkeit, Werbestrategien anzupassen, Website-Inhalte zu aktualisieren sowie Support-Teams bei Bedarf zu benachrichtigen.
Fertigung
Agentic AI steigert die Effizienz in der Fertigung, indem es in Echtzeit auf Disruption oder Ineffizienzen reagiert. Ein Agent k?nnte zum Beispiel Leistungsabf?lle bei Maschinen identifizieren, ¨¹ber einen anderen Agenten diagnostische Untersuchungen starten und Wartungsarbeiten w?hrend eines Ausfallzeit-Fenster terminieren. Er kann auch Produktionszeitpl?ne anpassen oder Materialien nachbestellen, um Verz?gerungen zu vermeiden?¨C dadurch laufen die Prozesse effizient weiter und werden proaktiv gesteuert.
Finanzen
Im Finanzwesen bietet Agentic AI Unterst¨¹tzung f¨¹r autonome, adaptive Planung und Risikomanagement. Ein Finanzagent k?nnte fr¨¹he Anzeichen f¨¹r Marktschwankungen identifizieren, Portfoliostrategien anpassen oder auf Risikobereiche aufmerksam machen. Er hat au?erdem die M?glichkeit, seine Aktivit?ten mit Compliance-Agenten abzustimmen, um die regulatorischen Anforderungen bei allen Aktivit?ten einzuhalten. Dadurch wird das Risiko minimiert, ohne Abstriche bei Geschwindigkeit oder Reaktionsf?higkeit.
Kommunikation
Im Kommunikationsbereich unterst¨¹tzt Agentic AI das Engagement-Management in Echtzeit. Ein Agent k?nnte negative Stimmungstrends in Social Media erfassen, gezielte Reaktionskampagnen starten und als Konsequenz die Verteilung der Werbeausgaben oder die Kommunikationsstrategie anpassen. Er koordiniert die Arbeit mit Agenten, die Kundensupport, CRM oder E-Mail-Marketing-L?sungen verwalten, um eine einheitliche und p¨¹nktliche Reaktion sicherzustellen.
Unternehmensl?sungen: Â鶹´«Ã½ in der Praxis
Bei Â鶹´«Ã½ testen wir KI-Agenten, um Ausgaben zu optimieren, die Nachfolgeplanung zu verbessern und das Recruiting zu transformieren.
Unser Ausgaben-Agent gliedert automatisch Belege auf und erstellt Spesenabrechnungen. Nach dem Auschecken aus dem Hotel kann der Mitarbeiter beispielsweise seinen Rechnungsbeleg per Smartphone fotografieren, woraufhin unser Agent selbstst?ndig alle wichtigen Informationen extrahiert, einen neuen Spesenpositionsposten erstellt und diesen zur korrekten Spesenabrechnung hinzuf¨¹gt.
Unser KI-Agent optimiert Ihre Nachfolgeplanung, indem er eine starke Talentpipeline mit Nachfolgern ¨¹ber alle Karrierestufen verwaltet. Durch die Analyse von Faktoren wie aktuelle Gesch?ftsanforderungen, erforderliche Teamkenntnisse und voraussichtliche Fluktuationsraten schl?gt er m?gliche landesweite Nachfolgekandidaten vor. Der Agent kann proaktiv Mitarbeiter mit hohem Potenzial identifizieren und sogar personalisierte Entwicklungspl?ne generieren, die diese auf zuk¨¹nftige Rollen vorbereiten.
Unser Recruiting-Agent enth?lt HiredScore*-Funktionen, um passiven Kandidaten ausfindig zu machen, die eventuell in der Vergangenheit Interesse signalisiert haben. Durch Kenntnisse der aktuellen Gesch?ftserfordernisse und eine Analyse der Kandidatenprofile automatisiert der Agent die Kontaktaufnahme, empfiehlt Top-Kandidaten und plant sogar selbstst?ndig Bewerbungsinterviews.
*?HiredScore ist ein Tochterunternehmen von Â鶹´«Ã½.
Bei Â鶹´«Ã½ transformiert Agentic AI Bereiche wie Spesenverfolgung, Nachfolgeplanung und intelligentes Recruiting.
Deployment-Strategien f¨¹r Agentic AI
Die im vorherigen Abschnitt behandelten Anwendungsf?lle und Beispiele repr?sentieren lediglich einen Teil der zahlreichen M?glichkeiten, wie Unternehmen durch den Einsatz von Agentic AI Mehrwert schaffen und ihre Ziele erreichen k?nnen. F¨¹r einen erfolgreichen Einsatz von Agentic AI ist es entscheidend, dass Sie genau bestimmen, wie Ihr Unternehmen diese Technologie einsetzen soll, klare Ziele festlegen, einen effektiven Umsetzungsplan ausarbeiten und Ihren Fortschritt kontinuierlich ¨¹berwachen.
Betrachten wir gemeinsam ein Schritt-f¨¹r-Schritt-Framework f¨¹r die effektive Implementierung von Agentic AI in Ihrem Unternehmen.
1. Identifizierung und Definition des Problems
Beginnen Sie mit einer klaren Definition der gesch?ftlichen Herausforderung, die Sie l?sen wollen. Gehen Sie nach der Auflistung der Features oder Aufgaben einen Schritt weiter und richten Sie Ihren Blick auf das zugrunde liegende Problem. Statt beispielsweise nur Ausgabengenehmigungen zu automatisieren, sollten Sie darauf abzielen, die Compliance zu gew?hrleisten und dabei Verarbeitungszeiten und Fehler zu reduzieren.
2. Analyse der Bed¨¹rfnisse und Bedenken der Anwender
Sammeln Sie kontinuierlich Feedback von Anwendern, um Problembereiche und Verbesserungspotenzial zu identifizieren. Testen Sie Prototypen mit Endanwendern und beobachten Sie deren Interaktion mit der Technologie. Nehmen Sie sowohl positive Erlebnisse als auch Herausforderungen wahr und nehmen Sie entsprechend Anpassungen vor. Gehen Sie in allen Phasen des Deployments so vor, damit Ihre KI optimal auf die tats?chlichen Workflows abgestimmt ist und das gew¨¹nschte Ergebnis liefert.
3. Entwicklung einer Datenstrategie
F¨¹r effektive Agentic AI-Systeme sind hochwertige Daten entscheidend. Entwickeln Sie eine Strategie f¨¹r die Sammlung, Bereinigung und Kennzeichnung von Daten, die den Anforderungen an Datenschutz und Informationssicherheit gerecht wird. Durch eine umsichtige Planung im Vorfeld lassen sich potenzielle Engp?sse w?hrend der Trainings- und Deployment-Phasen vermeiden.
4. Auswahl geeigneter Tools und Modelle
Im n?chsten Schritt w?hlen Sie die Tools und Technologien aus, die auf die in Schritt 1 ermittelten Anforderungen abgestimmt sind. Beachten Sie die unterschiedlichen Arten von Agentic AI, die wir zuvor behandelt haben, und ber¨¹cksichtigen Sie, dass Agentic AI nicht immer die ideale Wahl ist. Beispielsweise k?nnen regelbasierte Systeme unter Umst?nden besser f¨¹r rein auf Automatisierung ausgerichtete Initiativen geeignet sein.
5. Priorisierung von Datenschutz und Sicherheit
Der Datenschutzaspekt hat im Kontext neuer KI-Systeme h?chste Priorit?t. Sorgen Sie f¨¹r den Schutz sensibler Daten durch Implementierung robuster Datenschutz- und Sicherheitsma?nahmen in Ihre Systeme und gew?hrleisten Sie die Einhaltung relevanter Verordnungen wie DSGVO oder CCPA. Kontrollieren Sie regelm??ig die Datenzugriffsberechtigungen, sorgen Sie f¨¹r die Verschl¨¹sselung sensibler Informationen und implementieren Sie automatisierte Alerts f¨¹r ungew?hnliche Aktivit?ten. Integrieren Sie Privacy-by-Design-Grunds?tze in den gesamten Entwicklungsprozess, um den Schutz pers?nlicher sowie gesch?ftlicher Daten in jedem Stadium zu gew?hrleisten.
6. Erkennung, Bewertung und Minimierung von Risiken
Zus?tzlich zu neuen Funktionen bringt Agentic AI auch neuartige Risiken mit. Evaluieren Sie regelm??ig die Performance der Modelle, die Datenqualit?t und unbeabsichtigte Konsequenzen?¨C nicht nur in der Deployment-Phase, sondern im gesamten KI-Lebenszyklus. Ebenso wichtig ist es, klare Strategien zur Schadensbegrenzung zu entwickeln, wie Eskalationsprotokolle, Trigger f¨¹r menschliches Eingreifen oder Feedbackschleifen. So werden potenzielle Sch?den reduziert und Konformit?t mit den Zielen und Werten Ihres Unternehmens gew?hrleistet.
7.?System¨¹bergreifender Einsatz von Agenten
Agentic AI entfaltet sein volles Potenzial durch ihre F?higkeit, auf der Grundlage von Daten aus unterschiedlichen Unternehmensbereichen zu agieren. Jeder Agent verwendet die jeweils verf¨¹gbaren Quellen?¨C ob interne Plattformen, Drittanbieter-Tools oder Echtzeit-Eingaben?¨C, um Schlussfolgerungen zu ziehen, Entscheidungen zu treffen und aktiv zu handeln.
Durch die Koordination zwischen Agenten wird ihr individueller Kontext gemeinsam geteilt. Ein Agent k?nnte Zugriff auf Mitarbeiter-Engagement-Daten haben, w?hrend ein anderer Markttrends beisteuern kann. Gemeinsam entwickeln sie einen Personalplan, der sowohl interne Anforderungen als auch externe Realit?ten widerspiegelt?¨C ohne auf eng verkn¨¹pfte Systeme im Hintergrund zur¨¹ckgreifen zu m¨¹ssen.
8.?Tests und ?berwachung
Gr¨¹ndliche Tests sind in jeder Phase der Entwicklung wichtig. Sorgen Sie daf¨¹r, dass Ihr KI-System die gew¨¹nschten Ergebnisse liefert und passen Sie es ggf. an. Nach dem Deployment sollten Sie die Performance und das Anwenderfeedback kontinuierlich ¨¹berwachen, um Optimierungspotenzial zu identifizieren. Mit regelm??igen Updates und kontinuierlichem Training wird gew?hrleistet, dass die KI jederzeit den Anforderungen und Herausforderungen gerecht wird.
Agentic AI markiert einen Entwicklungssprung zu dezentralen, adaptiven Systemen, die gemeinsam mit Menschen daran arbeiten, den Fortschritt zu beschleunigen.
Ausblick
Agentic AI entwickelt sich zur Schl¨¹sselkompetenz f¨¹r Unternehmen im Umgang mit Komplexit?t und Ver?nderung. Das eigentliche Potenzial liegt jedoch in einer Zukunft, in der Agenten zusammenarbeiten?¨C nicht nur innerhalb von Systemen, sondern auch team-, unternehmens- und branchen¨¹bergreifend.
Durch eine sichere, zielorientierte Koordination hilft Agentic AI Unternehmen beim Austausch von Wissen, bei der schnelleren Reaktion auf Disruptionen und bei der L?sung komplexer Probleme, die ein einzelnes System alleine nicht bew?ltigen kann.
Mit zunehmender Reife der Systeme werden Agenten in der Lage sein, in gr??eren Zusammenh?ngen zu schlussfolgern, zuvor isolierte Datasets zu verkn¨¹pfen und auf Basis fundierter Aktionen v?llig neue M?glichkeiten f¨¹r Enterprise Intelligence zu schaffen.
Agentic AI markiert einen Entwicklungssprung zu verteilten, adaptiven Systemen, die gemeinsam mit Menschen daran arbeiten, den Fortschritt zu beschleunigen. Unternehmen, die diesen Wandel als Chance begreifen, sind besser positioniert, um Innovationen zu entwickeln, sicher zu skalieren und in einer dynamischen, vernetzten Welt eine F¨¹hrungsrolle zu ¨¹bernehmen.
Entdecken Sie, wie Â鶹´«Ã½ Ihre Transformation mit KI unterst¨¹tzt.