Agentic AI KI-Agenten im Maßanzug

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Agentische KI ist aktuell eine der vielversprechendsten Technologien auf dem Markt. Branchenspezifisch angepasste Agenten können im Hintergrund nicht nur zeitraubende Tätigkeiten übernehmen, sondern auch Entscheidungsprozesse in Unternehmen vorantreiben.

Still und heimlich erobern sie Unternehmen auf der ganzen Welt: KI-Agenten. Anders als klassische KI-Modelle sind sie nicht bloß Berater im Hintergrund, sondern eigenständige Akteure im digitalen Betrieb – die Geheimagenten der modernen IT. KI-Agenten markieren einen Paradigmenwechsel: „Agenten sind nicht nur Werkzeuge, sondern aktive Teilnehmer“, sagt Rolf Löwisch, Head of AI in DACH, Direktor Data&AI bei IBM. „Sie zeichnen sich neben kontinuierlicher Lernfähigkeit vor allem durch proaktive Handlungsfähigkeit und nahtlose Integration in bestehende Systeme aus.“

Damit heben sie sich deutlich von bisherigen KI-Anwendungen ab: Sie handeln selbstständig und gestalten Prozesse aktiv mit. Ähnlich prognostiziert das auch David Gucker, COO vom Cloud-Anbieter Vultr. „So bahnbrechend die Technologien der generativen KI auch sind – sie bilden nur Vorläufer der viel wirkungsvolleren agentenbasierten KI.“

Vielfältig einsetzbar

Agentic AI folgt einer klaren Mission. Zunächst sammelt und analysiert sie Daten aus verschiedenen Quellen (siehe Kasten), um relevante Informationen zu extrahieren. Danach plant sie Lösungen oder Strategien mithilfe von Technologien wie großen Sprachmodellen. In diesem Planungsprozess entwickelt sie konkrete Aufgaben oder Handlungen, die notwendig sind, um ein Problem zu lösen. Im nächsten Schritt führt die Agentic AI diese geplanten Aktivitäten aus, indem sie über Schnittstellen mit ihrer Umgebung oder externen Tools interagiert. Nach der Ausführung der Aufgaben wird das Ergebnis an die Agentic AI zurückgemeldet, um aus dem Feedback zu lernen, sich anzupassen und zu optimieren. Diese Technologie ist vielseitig einsetzbar, etwa im Support, in der Robotik, zur Steuerung und Optimierung von Verkehrssystemen, in der medizinischen Diagnostik und Behandlung, bei der Content-Erstellung für Marketing, in der Softwareentwicklung, zur Automatisierung von Geschäftsprozessen, in der Videoanalyse, im Daten- und Dokumentenmanagement sowie im Risikomanagement im Finanzwesen.

KI-Agenten halten Einzug

IDC prognostiziert, dass bereits 2025 etwa 50 Prozent der Unternehmen KI-Agenten für geschäftskritische Prozesse einsetzen werden. „Bis 2030 ist davon auszugehen, dass KI-Agenten fester Bestandteil vieler industrieller Prozesse sein werden. In Industrie und Fertigung sieht auch Oliver Gürtler, Leiter des Mittelstandsgeschäfts Microsoft Deutschland, enormes Potenzial: „Dort kennt man sich sehr gut mit Automatisierung aus und will sie durch KI-Agenten auf die nächste Ebene heben.“ Microsoft präsentierte auf der Hannover Messe neue Agenten wie den Factory Operations Agent, der Mitarbeitern ermöglicht, Maschinendaten per natürlicher Sprache zu analysieren, und den Factory Safety Agent, der Sicherheitsrichtlinien am Arbeitsplatz leichter zugänglich macht.

„Die Technologie wird sich weiterentwickeln und zunehmend besser in bestehende Systeme integriert“, sagt auch Jürgen Schön, Senior Director Manufacturing Industry EMEA bei ServiceNow. „Ein zentraler Faktor für die Verbreitung wird die weitere Verbesserung der KI-Modelle sein. Je präziser und schneller diese arbeiten, desto größer wird ihr Nutzen für Unternehmen“, erklärt Schön.

Anpassung an eigene Bedürfnisse

Die Vorzüge der agentischen KI liegen in seiner Anpassungsfähigkeit: „KI-Agenten können durch maßgeschneiderte Datentrainings, spezialisierte Algorithmus-Entwicklung und Integration von branchenspezifischem Fachwissen an die speziellen Bedürfnisse bestimmter Industrien angepasst werden“, erklärt Löwisch. Gerade mittelständische Unternehmen – das vielzitierte Rückgrat der deutschen Wirtschaft – ist für den Einsatz von KI-Agenten prädestiniert. Über die Einführung der Agenten im Mittelstand macht man sich bei Microsoft wenig Sorgen: „KI-Agenten lassen sich in Microsoft Teams integrieren, zu Sharepoints hinzufügen und über die Copilot-Website aufrufen, oder sie erweitern vorhandene Software-Lösungen wie Microsoft Dynamics. Dadurch fügen sie sich nahtlos in bestehende Infrastrukturen ein, greifen auf die gespeicherten Daten zu und erfüllen ihre Aufgaben. KI-Agenten sind eine technische Revolution, die aber gar nicht viel Aufwand verursacht. Das dürfte vor allem im Mittelstand gut ankommen“, erzählt Gürtler. Um gemeinsam mit den Channel-Partnern KI in die Breite des Marktes zu bringen, setzt Microsoft auf Low-Code-Tools wie Copilot Studio, um ohne große Programmierkenntnisse vor Ort KI-Agenten einzuführen. Der große Vorteil: „Weil man in natürlicher Sprache mit KI-Agenten kommuniziert, wird kaum IT-Fachwissen für ihre Verwendung verlangt. Das hilft vor allem kleinen und mittelständischen Unternehmen. IT-Teams können dadurch auch Expertinnen und Experten einbinden, die spezielles Branchen-Fachwissen besitzen, aber nicht gerade Informatik studiert haben. Sie können sich gemeinsam den strategischen Fragen widmen, also wo KI-Agenten beispielsweise den meisten Mehrwert stiften oder welche speziellen Aufgaben sie übernehmen können“, so Gürtler.

Sicherheit und Governance

Im Geheimdienst ist Vertrauen alles und auch bei KI-Agenten gilt: Sicherheit und Governance sind unverzichtbar. „Der Schlüssel liegt in einem ethischen und transparenten Design“, betont Löwisch. Unternehmen müssen klar definieren, wie viel Autonomie sie KI-Agenten zugestehen wollen. Microsoft setzt auf bewährte Governance-Lösungen wie Microsoft Purview, um sensible Daten automatisch zu klassifizieren und Zugriffskontrollen einzuhalten. Der Cloud-Anbieter Vultr rät dazu, die Agenten auf die jeweilige Branche und Region genau anzupassen. Ein Thema, das in Deutschland und Europa aufgrund von Datenschutz und Regulierungen von besonderer Bedeutung ist. Denn für wirksame KI-Agenten „müssen Data-Science-Teams diesen Modellen Zugriff auf die wichtigsten und sensibelsten Daten des Unternehmens – das kritische geistige Eigentum – gewähren, ohne dass Drittanbieter Zugang erhalten“, erklärt Gucker. Vultr rät zum Einsatz von Vektorspeichern und RAG, wo auch immer sich die Daten befinden, um die von agentenbasierter KI bereitgestellte Inferenz zu nutzen. „Um das volle Potenzial von KI-Agenten auszuschöpfen, benötigen Unternehmen flexible, skalierbare und hochleistungsfähige Computing-Ressourcen am Rande des Rechenzentrums, also nahe am Endanwender.“

Dafür bietet der Cloud-Anbieter serverlose Technologie an, die durch NVIDIA- und AMD-GPUs beschleunigt wird. Vultr Serverless Inference soll eine Alternative zu den Angeboten der Hyperscaler für die Entwicklung von KI-Agenten bilden. „Sie bietet die Möglichkeit, benutzerdefinierte Modelle mit den Datenquellen des Anwenders zu skalieren, ohne dass geistiges Eigentum, Sicherheit, Datenschutz oder Datenhoheit beeinträchtigt werden“, erläutert Gucker. Weiterhin möchte man mit einer OpenAI-kompatiblen API Unternehmen helfen, KI zu geringeren Kosten pro Token in ihre Abläufe integrieren können. Gerade im umkämpften Wettbewerb mit China und den USA können Kostenvorteile und der Fokus auf Datenschutz sowie Compliance eine Chance für europäische Unternehmen sein.

IBM sieht ebenfalls neue Potenziale: „Wer Geschäftsprozesse neu denkt und automatisiert, kann mit KI-Agenten echte Werte schaffen“, erklärt Löwisch. IBM selbst entwickelt nicht nur KI-Agenten, sondern setzt sie auch im eigenen Unternehmen ein. AskHR nennt sich die Lösung, die zeitraubende Aufgaben von HR-Mitarbeitern abnehmen. Es dient dazu, Mitarbeiteranfragen zu HR-Themen effizient zu verwalten und zu beantworten. Ganze 94 Prozent der Anfragen von Mitarbeitenden werden laut IBM bereits mit AskHR automatisiert abgewickelt. Personaler sollen so mehr Kapazitäten für wichtigere Aufgaben konzentrieren können, die zwingend menschliche Kompetenzen erfordern.

Geschäftsprozesse reflektieren

KI-Agenten erfordern auch ein Umdenken über die eigenen Geschäftsprozesse. Unternehmen müssen sich genau im Klaren darüber sein, was das genaue Ziel der Prozessautomatisierung ist, was genau sie dafür brauchen. „Denn es bringt nichts, einen schlechten manuellen Prozess dann in einen schlechten digitalen und automatisierten Prozess zu übersetzen“, erklärt der IBM-Manager Löwisch. Es gilt also genau abzuwägen, für welche Workflows man einen KI-Agenten auf Mission schickt. Die Agenten sind nicht nur ein technischer Fortschritt, sondern auch eine Chance, die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine sinnvoll weiterzuentwickeln und auf die nächste Stufe zu heben.

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