Agentische KI im Unternehmen: Produktivität neu gedacht

Künstliche Intelligenz hat bereits große Fortschritte gemacht. Es ist wirklich noch nicht lange her, dass wir mit der Einführung von ChatGPT immense Vorteile der Generativen KI entdeckt haben. Doch mit agentischer künstlicher Intelligenz beginnt ein neues Kapitel. Systeme, die autonom handeln, eröffnen neue Spielräume für Effizienz, Automatisierung und Innovation.

Für Unternehmen stellt sich dadurch die Frage: Wie lassen sich solche intelligenten Agenten sinnvoll einsetzen, ohne die Kontrolle aus der Hand zu geben?

Was ist agentische KI?

Der Begriff agentische KI (englisch: Agentic AI) beschreibt Systeme, die eigenständig Ziele verfolgen, Entscheidungen treffen und ihre Handlungen an wechselnde Kontexte anpassen können – ähnlich wie ein Mensch.

Während klassische künstliche Intelligenz meist auf feste Algorithmen, lineare Entscheidungsbäume oder einfache Regeln zurückgreift, kombiniert diese Art mehrere Komponenten: leistungsstarke LLMs (Large Language Models), kontextabhängige Entscheidungslogik, Anbindung an Echtzeitdaten und häufig eine Benutzer- oder Systeminteraktion.

Im Zentrum steht dabei ein KI-Agent – eine Softwareeinheit, die autonom handelt, Informationen analysiert, relevante Aktionen ausführt und den Zustand des Systems überwacht.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Automatisierungslösungen, die auf exakte Eingaben angewiesen sind, können KI-Agenten mit unvollständigen Daten umgehen, Ziele flexibel interpretieren und auf Abweichungen im Ablauf eigenständig reagieren.

Die wichtigsten Merkmale von agentischer KI sind:

• Autonomie: Entscheidungen werden auf Basis von Zielvorgaben, nicht von starren Regeln getroffen;
• Proaktivität: Agenten warten nicht auf Befehle, sondern handeln eigenständig, wenn sie Handlungsbedarf erkennen;
• Kontextsensitivität: Handlungen richten sich nach der aktuellen Situation, nicht nach vordefinierten Abläufen;
• Lernfähigkeit: KI-Agenten passen sich kontinuierlich an neue Informationen und Anforderungen an.

Von generativ zu agentisch: Was Agentic AI von GenAI unterscheidet

Agentic AI ist also der nächste logische Schritt nach der generativen KI. Es geht nicht nur um text- oder bildbasierte Ausgabe, sondern um zielgerichtetes Handeln.

GenAI hat gezeigt, wie leistungsfähig künstliche Intelligenz im Umgang mit Sprache, Bildern und Daten geworden ist. Große Sprachmodelle können Inhalte generieren und auf Basis von Eingaben und vordefinierten Abläufen Zusammenfassungen erstellen oder Texte analysieren.

Agentische KI geht noch weiter. Statt nur zu reagieren oder Inhalte zu produzieren, handeln solche Systeme autonom und zielgerichtet. Ein KI-Agent analysiert die Situation, trifft Entscheidungen, greift auf Tools zu und führt eigenständig mehrstufige Prozesse aus. Ähnlich wie eine typische Person agiert, wenn Probleme auftauchen.

Der Hauptunterschied liegt also in der Autonomie. GenAI benötigt immer menschliche Anweisung und reagiert darauf. Agentische KI hingegen kann Prozesse eigenständig starten, koordinieren und abschließen. Sie fragt nicht nur: „Wie kann ich helfen?“, sondern entscheidet, wann Hilfe nötig ist und was zu tun ist.

Sie basiert nicht nur auf Datenverarbeitung, sondern auf Interaktion, Anpassungsfähigkeit und Zielverfolgung. Sie verknüpft Analyse, Planung und Handeln. Der menschliche Eingriff bleibt dabei minimal.

Warum ist agentische KI für Unternehmen so wertvoll?

Agentische KI zu nutzen ist, als würde eine Organisation ein starkes Team engagieren. Entscheidet man sich dafür, bekommt man immense Unterstützung – fast so, als hätte man neue Mitarbeitende, die niemals müde werden.

In vielen Unternehmen bestehen noch heute große Reibungsverluste, die mit manuellen Prozessen, isolierten Tools oder starren Automatisierungen verbunden sind. Agentische KI verknüpft Datenquellen, versteht betriebliche Abläufe und übernimmt eigenständig Aufgaben. Und das Beste dabei ist, dass es kein ständiges menschliches Eingreifen nötig ist.

Einige Vorteile sind besonders wichtig:

1. Automatisieren und optimieren – smart statt starr

KI-Agenten können repetitive Aufgaben automatisieren. Dazu gehören das Kategorisieren von E-Mails, das Planen von Terminen oder das Vorbereiten von Entscheidungsgrundlagen. Dabei gehen sie weit über einfache Regeln hinaus: Sie verstehen Inhalte, erkennen Muster und wählen den sinnvollsten nächsten Schritt aus.

2. Schnellere und fundiertere Entscheidungsfindung

Es werden große Datenmengen in Echtzeit analysiert, Vorschläge geboten oder selbstständig operative Entscheidungen getroffen – z. B. bei der Ressourcenplanung, im Incident Management oder bei der Marktbeobachtung.

3. Entlastung von Fachkräften und Teams

Durch die intelligente Automatisierung entfallen zeitraubende Routinen. Fachkräfte können sich auf wertschöpfende Aufgaben konzentrieren, während KI-Agenten im Hintergrund Prozesse überwachen und optimieren.

4. Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit

Agentische Systeme lassen sich flexibel an neue Aufgaben und Umgebungen anpassen. Ein gut konfigurierter KI-Agent kann sowohl im Marketing als auch in der IT eingesetzt werden – mit jeweils anderem Fokus, aber ähnlicher Methodik.

5. Interaktion statt Isolation

Es geht auch um effiziente Interaktion mit Benutzer:innen oder anderer Software. So entstehen koordinierte, dynamische Workflows mit hoher Effizienz.

So funktionieren agentische KI-Systeme in der Praxis

Solche KI-Systeme kombinieren mehrere bewährte Technologien, um komplexe Aufgaben nicht nur zu automatisieren, sondern auch autonom zu steuern. Die Besonderheit liegt in ihrer Fähigkeit, fortlaufend aus Kontext und Feedback zu lernen und flexibel zu reagieren.

Die technische Grundlage umfasst unter anderem:

• LLMs wie GPT oder Claude, die als „Verstand“ fungieren;
• APIs und Datenquellen, unter anderem aus CRM, ERP oder BI, die kontextrelevante Informationen liefern;
• Interaktionsmodule, die eine Kommunikation mit Benutzer:innen, Maschinen oder anderen Agenten ermöglichen;
• Regeln, Ziele und Policies, die den Handlungsrahmen abstecken und die Zielverfolgung strukturieren.

Ein typisches agentisches KI-System besteht aus mehreren spezialisierten Agenten, die sich dynamisch organisieren. Einige sammeln und analysieren Daten, andere steuern Prozesse, koordinieren Ressourcen oder optimieren Workflows in Echtzeit. Sie können je nach Bedarf skaliert oder angepasst werden.

Der Einsatz findet in zahlreichen Bereichen statt. Nur einige Beispiele, wo agentische KI bereits wirklich gute Ergebnisse zeigt:

Vertriebsautomatisierung

Ein autonom agierender Agent überwacht Verkaufsdaten, interpretiert Markttrends und schlägt proaktiv Maßnahmen zur Lead-Generierung vor. Gleichzeitig erstellt er individuelle Follow-ups und stimmt sich mit dem CRM ab. Die Interaktion erfolgt in natürlicher Sprache oder über Dashboards.

Digitale Gesundheitsversorgung

Agentic AI kann medizinisches Fachpersonal entlasten, indem sie große Datenmengen aus Patientendossiers, Studien und Diagnosen auswertet, dabei Zusammenhänge erkennt und auf dieser Basis fundierte Empfehlungen für Diagnose und Therapie liefert.

Pharmaforschung

Mithilfe agentischer KI lässt sich die Entwicklung neuer Wirkstoffe erheblich verkürzen. Sie bearbeitet umfangreiche biologische und chemische Datensammlungen, identifiziert mögliche Angriffspunkte im Körper und liefert Prognosen zur potenziellen Wirksamkeit von Substanzen.

Fertigung und Industrie 4.0

In der Produktion steuern solche Systeme Maschinenparks, überwachen Produktionsparameter und passen Prozesse in Echtzeit an. Bei Materialengpässen oder Qualitätsabweichungen greifen sie proaktiv ein, bestellen Ersatzteile oder veranlassen Wartungen.

Autonomes Fahren

Dank dieser Innovation können Fahrzeuge ihre Umgebung kontinuierlich erfassen, eigenständig Fahrmanöver ausführen und aus jedem zurückgelegten Kilometer neue Erkenntnisse gewinnen.

Logistik und Lieferkettenmanagement

Lieferketten werden dynamisch optimiert: Verkehrsdaten, Wetterbedingungen und Lagerbestände fließen in die Analyse ein. Dies ermöglicht eine flexible Anpassung von Routen oder Transportmitteln. Droht eine Verzögerung, erhalten Kunden automatisch Informationen. Alles läuft effizient, strategisch und in enger Abstimmung mit ERP- und BI-Plattformen ab.

Recruiting und HR-Management

Herkömmliche Tools filtern nur. Hier aber geht es um wirklich eigenständige Bewertungen: Bewerbungen werden im Kontext von Teamzusammensetzung, Entwicklungspotenzial und Unternehmenskultur analysiert. Passende Kandidat:innen werden vorgeschlagen und Interviewtermine automatisch koordiniert.

IT-Operations und Systemüberwachung

Mehrere Agenten arbeiten zusammen, um Server-Logs zu analysieren, Anomalien zu erkennen und bei Bedarf einzugreifen. Ein Agent öffnet beispielsweise ein Ticket, ein anderer priorisiert es, und ein dritter kommuniziert mit dem Team oder externen Dienstleistern – schnell, effizient und rund um die Uhr.

Kundenservice

Ein weiteres Beispiel ist die automatisierte Analyse von Anfragen und die Generierung passender Antworten. Besonders im Omnichannel-Support erhöht dieser Ansatz die Reaktionsgeschwindigkeit und senkt die operativen Kosten deutlich.

Prozessautomatisierung im Controlling oder Einkauf

Vertragsdaten, Zahlungsströme und Lieferketteninformationen werden laufend analysiert. Bei Unregelmäßigkeiten erfolgt ein automatischer Eingriff, und es werden Alternativen vorgeschlagen oder neue Prozesse gestartet.

Was diese Szenarien gemeinsam haben: Die Systeme handeln nicht nach festen Regeln, sondern reagieren flexibel auf Situationen, setzen Prioritäten und passen sich laufend an. So entstehen Lösungen, die wirklich mitdenken und Prozesse spürbar effizienter machen.

Herausforderungen bei der Einführung

Obwohl agentische KI enormes Potenzial bietet, sind bei der Einführung nach wie vor vielfältige Herausforderungen zu beachten. Unternehmen stehen vor strategischen, technischen und kulturellen Fragen:

• Technologieauswahl: Welche Plattform passt zur vorhandenen Infrastruktur?
• Datengrundlage: Sind die verfügbaren Daten ausreichend strukturiert und aktuell?
• Governance: Wer kontrolliert Entscheidungen agentischer KI? Wie erfolgt die Qualitätssicherung?
• Verantwortung: Wer haftet, wenn autonome Entscheidungen zu Fehlverhalten, Schäden oder ethischen Konflikten führen?
• Akzeptanz: Wie integriert man KI-Agenten so, dass Mitarbeitende sie als Unterstützung und nicht als Bedrohung sehen?

Unternehmen müssen daher neue Verantwortlichkeiten definieren und den Wandel aktiv begleiten. Dies ist eine Voraussetzung für nachhaltigen Erfolg.

Auch wenn Agenten Entscheidungen treffen, bleibt die letzte Instanz immer der Mensch – sei es durch gezielte Kontrollmechanismen, eine klar definierte Systemarchitektur oder transparente Entscheidungsprotokolle. Nur so lassen sich Vertrauen, Sicherheit und rechtliche Klarheit gewährleisten.

Agentic AI ist somit kein „Plug & Play“-Produkt. Fundierte KI-Beratung, saubere Integration und oft auch individuelle Entwicklung sind essenziell. Deshalb braucht es einen verlässlichen IT-Partner, der passgenaue Lösungen entwickelt.

Wie Andersen bei der Entwicklung und Einführung agentischer KI unterstützt

Andersen begleitet Unternehmen bei der Entwicklung, Einführung und Skalierung innovativer KI-Lösungen. Wir arbeiten ständig daran, unser Fachwissen und unsere Expertise zu erweitern. Seit dem Aufkommen agentischer KI-Technologien erweitern wir gezielt unser Know-how auf diesem Gebiet.

Hier ist, wie wir Unternehmen beim Einsatz dieser Technologie unterstützen:

Technologieberatung und Machbarkeitsanalyse

Gemeinsam mit den Kunden analysiert unser Team, in welchen Geschäftsbereichen agentische KI sinnvoll eingesetzt werden kann.

Prototyping und Pilotierung

In kurzen Sprints entstehen anpassbare Pilotlösungen, von einfachen agentischen Workflows bis hin zu komplexen, mehrschichtigen KI-Agenten-Netzwerken. Dabei wird besonders auf Benutzerfreundlichkeit und Datenintegration geachtet.

Skalierung und langfristige Betreuung

Nach erfolgreicher Pilotphase erfolgt die systematische Einführung im Unternehmen. Wir ergänzen sie durch kontinuierliche Analyse, Optimierung und Weiterentwicklung der Produkte.

Entwicklung maßgeschneiderter Lösungen

Nicht alle Anforderungen lassen sich mit Standardtools abdecken. Deshalb entwickelt Andersen bei Bedarf agentenbasierte Anwendungen mit individuell abgestimmten LLMs, APIs und Benutzeroberflächen. Besonders in Bereichen wie Finanzanalyse, Produktionsplanung oder Risikobewertung bringt dieser maßgeschneiderte Ansatz klare Vorteile.

Unser Ziel ist es, effiziente, sichere und nachhaltige Produkte zu erstellen, die genau auf die Anforderungen unserer Partner zugeschnitten sind.

Fazit

Unternehmen, die frühzeitig auf agentische KI setzen, können nicht nur Prozesse effizienter gestalten, sondern echte Innovationssprünge erzielen. Die Einführung solcher Systeme erfordert technisches Know-how und ein tiefes Verständnis für Prozesse, Technologien und den Faktor Mensch. Deshalb ist die Zusammenarbeit mit erfahrenen IT-Partnern entscheidend. Sie bringen nicht nur technologische Exzellenz mit, sondern auch die notwendige strategische Beratung. Und nicht zuletzt gilt: Agentische KI ersetzt keine menschlichen Fachkräfte – sie ergänzt sie. Als intelligenter Mitspieler im digitalen Unternehmen stärkt sie Teams nachhaltig.