Was ist Agentic AI? Definition, Funktionsweise & Use Cases

1. Was genau ist Agentic AI überhaupt?
2. Wie funktioniert Agentic AI?
3. Use Cases für Agentic AI
4. Warum ist Agentic AI so relevant?
5. Autonome KI-Agenten für wirkungsvolle Geschäftsprozesse
6. Fazit: Deine Roadmap zur erfolgreichen Integration von Agentic AI

Beschäftigt man sich aktuell mit dem Thema künstliche Intelligenz, kommt man an einem beziehungsweise zwei Themen nicht vorbei: Agentic AI und KI-Agenten. Was vor Kurzem noch wie Science Fiction klang, entwickelt sich aktuell zum entscheidenden Wettbewerbsfaktor für B2B-Unternehmen. 

Anders als generative KI-Tools, die auf deine Eingaben warten und die Erzeugung von Inhalten spezialisiert sind, übernehmen diese autonomen Systeme proaktiv komplexe Aufgaben: Beispielsweise managen sie Leads, priorisieren Verkaufschancen oder entwickeln datengestützte Verkaufsstrategien. KI wird dadurch vom reaktiven Werkzeug zum eigenständigen Teammitglied, das kontinuierlich lernt und seine Performance verbessert. In diesem Artikel beleuchten wir, welche Chancen und Prozesse hinter der Agentic AI stecken.

Was genau ist Agentic AI überhaupt?

Agentic AI bezeichnet autonome KI-Systeme, die ohne permanentes menschliches Eingreifen eigenständig „denken“, entscheiden und handeln können. Diese Systeme lösen komplexe, mehrstufige Probleme und passen sich dynamisch an veränderte Bedingungen an.

Unterschied zwischen generativer KI und agentischer KI

Generative KI (zum Beispiel ChatGPT oder Claude) und agentische KI unterscheiden sich fundamental in ihrer Funktionsweise und ihren Fähigkeiten. Während GenAI primär ein Werkzeug zur Erstellung neuer Inhalte wie Texte, Bilder oder Musik darstellt, geht Agentic AI deutlich weiter. Sie kann generative KI-Modelle als Werkzeuge nutzen, jedoch liegt ihr Fokus auf autonomer Entscheidungsfindung und zielgerichteten Handlungen.

Ein wesentlicher Unterschied: Generative KI wartet auf deine Anweisungen und erzeugt dann Inhalte basierend auf erlernten Mustern. Agentic AI hingegen agiert als „Meta-Agent“ – ein vollständig autonomes System, das eigenständig komplexe Aufgabensequenzen plant und ausführt. Sie kann Datenbanken durchsuchen, Workflows auslösen und sich kontinuierlich optimieren, ohne dass du jeden Schritt triggern musst.

Die folgende Tabelle fasst die wesentlichen Unterschiede zwischen generativer KI und agentischer KI zusammen:

Unterschied zwischen Agentic AI und KI-Agenten

Trotz ähnlicher Begriffe unterscheiden sich Agentic AI und KI-Agenten in ihrer Funktionsweise. KI-Agenten sind oftmals spezialisierte Komponenten, die innerhalb eines übergeordneten Agentic-AI-Systems agieren – vergleichbar mit Expert*innen in einem Team.

Die entscheidenden Unterschiede liegen folglich in der Autonomie und Flexibilität: KI-Agenten arbeiten eigenständig, aber innerhalb eines klar definierten Aufgabenbereichs mit festen Regeln. Sie können zwar lernen und ihr Verhalten optimieren, bleiben jedoch meist in ihrer ursprünglichen Programmierung verhaftet.

Agentic AI hingegen kann eigenständig Ziele setzen, Strategien entwickeln und sich dynamisch an neue Situationen anpassen. Sie trifft Entscheidungen basierend auf übergeordneten Zielen und Kontext – nicht nur auf spezifischen Regeln. In komplexen Systemen fungiert Agentic AI oft als Orchestrator, der verschiedene spezialisierte KI-Agenten koordiniert, um gemeinsam anspruchsvolle Aufgaben zu bewältigen.

Wie funktioniert Agentic AI?

Agentic AI operiert in einem kontinuierlichen Kreislauf aus vier ineinandergreifenden Prozessen:

1. Wahrnehmung: Multimodale Datenerfassung

In der ersten Phase sammelt Agentic AI Daten aus diversen Quellen – beispielsweise Datenbanken, digitalen Schnittstellen und externen Datensätzen. Durch diese multimodale Erfassung extrahiert sie aussagekräftige Merkmale und identifiziert relevante Datenobjekte (sogenannte Entitäten). 

2. Reasoning: Kognitive Entscheidungsfindung

Im Reasoning-Prozess analysiert die KI die gesammelten Daten durch kognitive Prozesse. Ein Large Language Model (LLM) agiert hier oft als Orchestrator oder „Reasoning Engine“, das die Situation bewertet und Handlungsoptionen generiert. Mittels Retrieval-Augmented Generation (RAG) greift es gezielt auf unternehmenseigene Daten zu, wägt verschiedene Optionen ab und trifft eigenständige Entscheidungen – ohne menschliche Unterstützung.

3. Ausführung: Autonome Aktionsplanung

In der Ausführungsphase setzt die Agentic AI ihre Entscheidungen in konkrete Handlungen um. Sie wählt aus einem Arsenal passender Funktionen die optimale Kombination und Reihenfolge, um ihr Ziel zu erreichen. Durch API-Anbindungen integriert sie sich mit externen Tools und Software. Gleichzeitig sorgen implementierte „Guardrails“ (Schutzplanken) dafür, dass die Aktionen innerhalb sicherer und ethischer Parameter bleiben.

4. Adaptives Lernen: Kontinuierliche Selbstoptimierung

Der vierte Prozess – das adaptive Lernen – verleiht Agentic AI ihre besondere Dynamik. Dazu sammelt sie kontinuierlich Feedback aus jeder vorherigen Interaktion. Sogenanntes Reinforcement Learning befähigt sie, aus Erfolgen und Fehlern zu lernen und ihre Strategien in einer dynamischen Umgebung anzupassen.

Use Cases für Agentic AI

Agentic AI transformiert mit Hilfe von KI-Agenten bereits heute zahlreiche Branchen:

Kundenservice

Agenten übernehmen als KI-Chatbots selbstständig komplexe Kundenanfragen, durchsuchen dynamisch Datenbanken und lernen aus jeder Interaktion mit den Kund*innen. Statt nur zu reagieren, antizipieren sie Probleme – etwa Lieferverzögerungen – und initiieren proaktiv Lösungen wie automatisierte Rabattangebote.

Sales

Lösungen wie die Salesforce Agentforce entlastet Vertriebsteams von Routineaufgaben, indem KI-Agenten eigenständig Kundenanfragen interpretieren, Meetings koordinieren und Follow-ups und Action Items organisieren. Integrierte Sales Coaches analysieren Verkaufsgespräche und liefern individuelle Verbesserungs-Impulse für das Sales-Team.

Produktion

In der Fertigung steuert Agentic AI komplette Produktionslinien, analysiert Sensordaten von Maschinen und prognostiziert so Maschinenverschleiß, bevor kostspielige Ausfälle entstehen. 

Healthcare

Im Gesundheitswesen helfen KI-Systeme dabei, Krankheiten früher zu erkennen, erinnern Patient*innen an die Medikamenteneinnahme und fungieren als persönliche Gesundheitsassistenten. 

Finanz- und Versicherungssektor

Im Finanzsektor führt Agentic AI beispielsweise autonome Hochfrequenzhandel-Operationen durch und passt sich schneller an Marktvolatilität an als menschliche Händler*innen. Im Versicherungsbereich automatisieren KI-Agenten den kompletten Prozess von der Schadensmeldung bis zur Auszahlung – mit kontinuierlicher Optimierung der Betrugserkennung.

IT & Softwareentwicklung

KI-Coding-Agenten schreiben nicht nur umfangreiche Codeabschnitte, sondern führen auch komplexe Aufgaben wie Reverse Engineering von Spezifikationen durch. In der Cybersicherheit erkennen und neutralisieren sie Sicherheitslücken.

Forschung & Entwicklung

Multi-Agenten-Modelle durchforsten riesige Forschungsgebiete in einem Bruchteil der Zeit, die menschliche Teams benötigen würden. Sie generieren Hypothesen, planen Experimente und interpretieren Ergebnisse mit minimaler händischer Anleitung.

Warum ist Agentic AI so relevant?

Die Gründe für den Hype um Agentic AI liegen vor allem in den Vorteilen, die diese Art der KI für Unternehmen bietet:

• Personalisierung: Jede Kundeninteraktion wird individualisiert, ohne dabei an Geschwindigkeit zu verlieren – so kombinierst du gleich zwei Vorteile: persönliche Betreuung mit der Effizienz automatisierter Systeme.

• Reduzierte Fehlerquoten: Anders als menschliche Mitarbeiter*innen arbeiten KI-Agenten ohne Ermüdungserscheinungen und Aufmerksamkeitsschwankungen, was besonders bei datenintensiven Aufgaben zu spürbar niedrigeren Fehlerraten führt.

• Skalierbare Spezialisierung: Mit Agentic AI kannst du für jedes Aufgabenfeld spezialisierte KI-Agenten einsetzen – ein Ansatz, der flexible Strukturen ermöglicht und gleichzeitig Expertenwissen in jedem Prozessschritt garantiert.

• Proaktive Problemlösung: Statt nur auf Herausforderungen zu reagieren, antizipieren KI-Agenten potenzielle Schwierigkeiten und ergreifen vorausschauende Maßnahmen.

• Zugänglichkeit: Ein besonders relevanter Punkt ist die Zugänglichkeit. Die Implementierung Agentic AI ist für Unternehmen heutzutage einfacher denn je – auch für solche ohne großes Entwickler- und IT-Team. 

Autonome KI-Agenten für wirkungsvolle Geschäftsprozesse

Während die Use Cases das enorme Potenzial von Agentic AI aufzeigen, bleibt die praktische Implementierung oft eine Herausforderung – die Agentforce von Salesforce will genau diese Hürden nehmen: 

Agentforce ist eine Plattform für autonome KI-Agenten, die Unternehmen einen schnellen Einstieg in die Welt der Agentic AI ermöglicht. Die Lösung bietet dazu vorkonfigurierte „Skills“ für gängige Anwendungsfälle in den unterschiedlichsten Bereichen. Zusätzlich besteht die Möglichkeit, durch einfache Texteingaben in natürlicher Sprache individuelle Agenten für eigene Use Cases zu entwickeln. Die KI-Agenten verbinden sich mit allen Unternehmensdaten aus der Salesforce Customer 360-Plattform sowie externen Quellen, sodass sie stets auf Basis vertrauenswürdiger Informationen agieren.

Kernfeatures und Highlights von Agentforce

• Autonomes Handeln: KI-Agenten, die selbstständig komplexe Arbeitsabläufe planen und durchführen

• Multi-Channel-Präsenz: Nahtlose Integration in Kanäle wie Slack, WhatsApp, Websites und mobile Anwendungen

• Low-Code-Konfiguration: Schnelles Einrichten individueller Agenten ohne umfangreiche Programmierung

• Datensouveränität: Nutzung vertrauenswürdiger Unternehmensdaten für präzise, markengerechte Antworten

• Agentforce 2dx: Einbettung von KI-Agenten in beliebige Anwendungen und Workflows via API

• Reasoning Engine: Fortschrittliche Entscheidungsfindung durch kontextbasierte Analyse

• Integriertes Testcenter: KI-gestützte Generierung und automatische Ausführung hunderter Testszenarien

• AgentExchange: Marktplatz für vorgefertigte Agent-Aktionen und Vorlagen

Fazit: Deine Roadmap zur erfolgreichen Integration von Agentic AI

Agentic AI markiert den Übergang von reaktiver zu proaktiver künstlicher Intelligenz – ein Quantensprung, der dir als Entscheider*in völlig neue Möglichkeiten eröffnet. Mit ihrer Fähigkeit, eigenständig zu planen, zu handeln und kontinuierlich zu lernen, werden KI-Agenten nicht bloß zu Werkzeugen, sondern zu digitalen Mitarbeiter*innen, die deine Teams strategisch entlasten. 

Der Schlüssel zum Erfolg liegt dabei in der schrittweisen Integration: Identifiziere zunächst klar abgegrenzte Use Cases, etabliere robuste Governance-Strukturen und schaffe eine Kultur der KI-Augmentation statt Substitution.