Der Aufstieg der Agentic AI: Wie autonome Agenten Unternehmen neu erfinden

Was agentenbasierte KI ist, wie AI-Agenten Unternehmen transformieren und welche Herausforderungen Sie auf dem Weg zur erfolgreichen Implementierung von Agentic-KI bewältigen sollten – die Antworten finden Sie in unserem neuen ausführlichen Artikel.

Die Implementierung von KI hat in den letzten Jahren ein erstaunliches Ausmaß erreicht, mit einem geschätzten weltweiten Wert zwischen 11 und 18 Billionen US-Dollar. Der Aufstieg der Agentic AI markiert jedoch eine neue Ära in der Entwicklung traditioneller künstlicher Intelligenz, und diese Innovationswelle scheint kein Ende zu nehmen.

Der globale Markt für agentische KI wird im Jahr 2025 auf 7,55 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll bis 2034 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 43,84 % auf 199,05 Milliarden US-Dollar anwachsen. Laut einem neuen Bericht von McKinsey birgt Agentic AI zudem das Potenzial, zusätzlich zum Wert traditioneller KI einen Mehrwert von 2,6 bis 4,4 Billionen US-Dollar zu generieren, wobei sie vor allem Unternehmensbereiche wie Marketing und Vertrieb, Kundenservice und Lieferketten antreibt.

Lesen Sie weiter, um die Details dieser Technologie kennenzulernen und zu verstehen, wie Ihnen die Einführung von agentenbasierter KI dabei helfen kann, sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

Was ist Agentic AI?

Agentic AI ist ein fortschrittliches System der künstlichen Intelligenz, das komplexe, mehrstufige Aufgaben ausführt und unabhängige Entscheidungen mit begrenzter menschlicher Aufsicht oder Intervention trifft. Im Gegensatz zu traditionellen KI-Systemen, die nach vordefinierten Regeln funktionieren, zeigt die agentische KI ein zielorientiertes Verhalten und eine Anpassungsfähigkeit, wodurch sie proaktiv Maßnahmen einleiten kann.

Um den Unterschied besser zu verstehen, hier ein Beispiel: Im traditionellen Handel muss der Kunde, um einen Artikel zurückzusenden, manuell ein Formular ausfüllen, ein Etikett ausdrucken und das Produkt physisch versenden, da ein einfacher KI-Bot das Problem nicht lösen kann und es an einen menschlichen Assistenten weitergibt. Im Gegensatz dazu erkennt der KI-Agent im Agentic Commerce das Problem, startet den Rückgabeprozess, sendet ein Rücksendeetikett per E-Mail, aktualisiert das Bestandsführungssystem und veranlasst die Rückerstattung ganz ohne menschliches Eingreifen.

Um solche komplexen Aufgaben automatisch auszuführen, bestehen agentische KI-Systeme aus KI-Agenten – einzelnen ML-Modellen, die menschliche Entscheidungsprozesse nachahmen, um spezifische Aufgaben in Echtzeit zu erledigen. Einzelne spezialisierte KI-Agenten, beispielsweise Chatbots, die häufig gestellte Fragen beantworten, fungieren als Bausteine des größeren Multiagenten-Systems. Sie arbeiten zusammen und kommunizieren miteinander, um Ziele zu erreichen, die kein einzelner Agent allein bewältigen könnte.

Der Arbeitsablauf agentenbasierter KI-Systeme lässt sich in folgenden Schritten erklären:

• Wahrnehmung und Erfassung bedeutet, dass das System Daten aus der Umgebung über Dateneingaben, Sensoren und Kameras sammelt.
• Verstehen und Interpretation umfasst die Verarbeitung der gesammelten Daten mithilfe von Natural Language Processing, Computer Vision und anderen ML-Mechanismen.
• Entscheidungsfindung setzt die Planung des optimalen Handlungsverlaufs voraus (durch Schlussfolgerungen, Planung, Aufgabenzerlegung und Vorhersagen), um die festgelegten Ziele zu erreichen.
• Aktion und Ausführung: Das agentenbasierte KI-System setzt den Plan um, indem es mit der Außenwelt interagiert, z.B. APIs nutzt, Code ausführt, E-Mails sendet oder physische Anlagen steuert usw.
• Lernen und Anpassung beinhalten die Bewertung des Ergebnisses im Vergleich zum erwarteten Ziel, das Lernen aus Fehlern, die Aktualisierung der internen Wissensbasis und die Verfeinerung von Strategien für die zukünftige Leistung.

Detailliertere Informationen darüber, wie KI-Agenten durch koordinierte KI-Orchestrierung funktionieren, finden Sie in unserem aktuellen Blogbeitrag.

Wie KI das Geschäft verändert: Wichtige Vorteile

Laut McKinsey berichten 23% der Befragten, dass sie agentische KI bereits in mindestens einer Geschäfts funktion einsetzen, und weitere 39% beginnen, mit KI-Agenten zu experimentieren. Die zunehmende Einführung dieser Technologie überrascht kaum, wenn man betrachtet, wie KI kleinen Unternehmen helfen kann, ihren geschäftlichen Nutzen zu steigern:

• Geschäftsautomatisierung und gesteigerte Effizienz. Im Gegensatz zur traditionellen KI, die sich hauptsächlich auf die Ausführung einzelner Aufgaben konzentriert, ist agentische KI in der Lage, ganze Arbeitsabläufe (von der Einleitung bis zum Abschluss) zu steuern. Diese Automatisierung von Geschäftsprozessen führt zu erheblichen Produktivitätssteigerungen, da menschliche Arbeitskräfte sich auf höherwertige und kreative Aufgaben konzentrieren können.
• Strategische Agilität und Innovation. Agentische KI-Systeme bieten wegweisende Analysen, die sich im Laufe der Zeit verbessern, da die KI aus neuen Erfahrungen und Situationen lernt und sich daran anpasst. Dies führt zu proaktiven, fundierteren Entscheidungen bei gleichzeitig reduziertem Geschäftsrisiko. Durch die Ermöglichung völlig neuer Arbeitsweisen werden Führungskräfte zudem in die Lage versetzt, innovative Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln und sich so einen Wettbewerbsvorteil zu sichern.
• Beeindruckendes Kundenerlebnis. Da KI-Agenten rund um die Uhr autonom und ohne Ermüdung arbeiten, profitieren Ihre Kunden von unterbrechungsfreiem Service und proaktiver Problemlösung. Darüber hinaus ermöglichen agentenbasierte KI-Technologien kontextbezogene Interaktionen über verschiedene Kanäle hinweg und hochgradig personalisierte Empfehlungen, was die Kundenzufriedenheit und -loyalität steigert.

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Wie AI-Agenten Unternehmen transformieren: Praxisbeispiele

KI-Agenten können individuell angepasst werden, um spezifische Workflows in einer Vielzahl von Branchen und Geschäftsbereichen zu automatisieren.

Finanzbereich

• Betrugserkennung. Mithilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens überwachen und analysieren KI-Agenten verschiedene Datenpunkte (darunter Transaktionsdaten, Verhaltensbiometrie, Geräte-/Netzwerkdaten und Mitarbeiterverhalten) auf ungewöhnliche Muster. Sobald ein potenzieller Betrugsfall erkannt wird, kommunizieren die KI-Agenten mit den Banksystemen und frieren betroffene Konten automatisch ein. Unternehmen wie Mastercard nutzen KI-Agenten, die im Namen ihrer Kunden Transaktionen durchführen.
• Die Bearbeitung von Versicherungsansprüchen lässt sich mit KI-Technologie problemlos automatisieren. KI-Agenten verwenden OCR, NLP und LLM-Tools, um Daten aus Dokumenten zu extrahieren und den Versicherungsschutz abzugleichen. So können sie Ansprüche mit geringem Risiko automatisch genehmigen und komplexere Fälle zur manuellen Prüfung kennzeichnen. Zu den Unternehmen, die von KI profitieren, gehören unter anderem Lemonade, GEICO und Zurich Insurance Group.

E-Commerce

• Kundenservice. KI-Agenten können in Echtzeit mit Kunden interagieren, um Aufgaben wie „eine Tasche kaufen“ oder „einen Flug buchen“ auszuführen. In diesem Fall nutzen Agentic-AI-Tools den vom Nutzer bereitgestellten Kontext und verknüpfen ihn mit externen Plattformen und APIs (E-Commerce-Websites, Zahlungsanbietern, Buchungssystemen usw.). Sie verarbeiten die Anfrage – von der Auswahl des optimalen Produkts oder der Dienstleistung und der sicheren Transaktionsabwicklung bis hin zur automatisierten Lieferung und der Durchführung von Aktivitäten nach dem Kauf.

In unserem Blogbeitrag über Agentic Commerce finden Sie weitere Details darüber, wie der Prozess abläuft.

• Bestandsverfolgung. Dank nahtloser Integrationen mit ERP-, WMS- und POS-Systemen (oft mithilfe von IoT-Sensoren und Computer Vision) überwachen KI-Agenten kontinuierlich die Bestände in mehreren Lagern, Filialen und Vertriebskanälen. Basierend auf dieser aktuellen Bestandsübersicht sowie einer detaillierten Analyse von Verkaufshistorie, Markttrends, saisonalen Mustern, Werbeaktionen, Social-Media-Trends und Wetterbedingungen können KI-Agenten zudem die Nachfrage prognostizieren, selbstständig Bestellungen bei Lieferanten generieren und platzieren und so sowohl Fehlbestände als auch Überbestände vermeiden.

Fertigung

• Qualitätskontrolle und vorausschauende Wartung. Dank ML- und Computer-Vision-Funktionen führen KI-Agenten Echtzeit-Inspektionen von Produkten durch, um mikroskopisch kleine Defekte und Anomalien zu finden, und leiten so automatisch Korrekturmaßnahmen ein oder kennzeichnen das Produkt zur Überprüfung. Darüber hinaus können KI-Operatoren über IoT-Sensoren den Zustand und die Leistung von Maschinen überwachen, notwendige Parameter eigenständig anpassen, Wartungsarbeiten planen und über Drittsysteme Ersatzteile bestellen. All dies trägt dazu bei, die Effizienz zu steigern, Abfall zu reduzieren und Ausfallzeiten zu minimieren.
• Optimierung der Lieferkette. Durch eine ausgefeilte ML-Analyse historischer Verkaufszahlen, der Marktnachfrage, des Kundenverhaltens und externer Faktoren (z.B. Wetter oder geopolitische Ereignisse) prognostizieren KI-Agenten die Nachfrage, optimieren Lagerbestände und steuern die Logistik. Sie können Produktionspläne autonom anpassen, Lieferungen umleiten oder bei Störungen mit alternativen Lieferanten zusammenarbeiten, wodurch die Lieferkette widerstandsfähiger wird.

Herausforderungen bei der Implementierung von Agentic AI und wie man sie bewältigt

Die Entwicklung eines übergreifenden agentenbasierten KI-Systems, das eine Vielzahl von KI-Agenten reibungslos orchestriert, ist eine anspruchsvolle Aufgabe, die tiefgreifende technische Kenntnisse erfordert. Im Folgenden sind einige der Hindernisse aufgeführt, auf die Sie während der Implementierung stoßen könnten:

• Komplexität der Integrationen. Damit Ihr agentenbasiertes KI-System reibungslos funktioniert, müssen Sie sicherstellen, dass Ihre KI-Agenten nahtlos miteinander, mit Ihrer internen Software sowie mit Drittsystemen vernetzt sind. Um dies zu erreichen, sollten Sie erweiterte gemeinsame Wissensbasen einführen und robuste Messaging-Protokolle einsetzen (z.B. REST-APIs, Message Queues, Pub/Sub-Systeme). Wenn Sie Legacy-Systeme mit proprietären Schnittstellen oder veralteten Datenformaten integrieren müssen, sollten Sie sich auf umfangreiche individuelle Integrationsarbeiten, Middleware-Lösungen oder eine vollständige Überarbeitung Ihrer Workflow-Architektur einstellen.
• Sicherheitsprobleme. KI-Agenten können anfällig für Datenverstöße, unbefugten Zugriff, feindliche Angriffe (die durch Manipulation der Eingaben zu schädlichen Entscheidungen führen), Modell-Diebstahl und Systemschwachstellen sein. Um Datenlecks oder Missbrauch in dieser Hinsicht zu verhindern, sollten mehrschichtige Sicherheitsmaßnahmen (Verschlüsselung, Firewalls, Intrusion Detection, regelmäßige Sicherheitsaudits), Multi-Faktor-Authentifizierung und rollenbasierte Berechtigungen implementiert werden. Führen Sie außerdem regelmäßig Schwachstellenscans, Penetrationstests und Sicherheitscode-Überprüfungen in kontrollierten Umgebungen durch.
• Ethische Probleme. KI-Agenten arbeiten ständig mit personenbezogenen Daten, Gesundheitsdaten und Finanzdaten, was Datenschutzbedenken aufwerfen kann. Um individuelle Identitäten zu schützen, sollten Daten anonymisiert oder pseudonymisiert werden. Zudem ist es wichtig, Richtlinien für die Datenverwaltung zu etablieren, die geltenden Standards (DSGVO, CCPA, HIPAA) einzuhalten, Datenschutz-Folgenabschätzungen durchzuführen sowie den Grundsätzen der Datenminimierung und Zweckbindung zu folgen.
• Unvorhersehbarkeit und Verzerrungen. KI-Agenten basieren nicht auf vordefinierten Regeln wie traditionelle KI, was zu unerwarteten Entscheidungen führen kann. Um dieses Problem zu überwinden, sollten Sie robuste Mechanismen zur Fehlererkennung, Fallback-Optionen und eine „Rückgängig“-Funktion implementieren. Achten Sie zudem auf mögliche Verzerrungen bei der Retrieval-Augmented-Generation (RAG). Pflegen und aktualisieren Sie Wissensbasen regelmäßig (insbesondere in dynamischen Bereichen), setzen Sie fortschrittliche Retrieval-Techniken ein (z.B. kontextbasiertes Retrieval und Embeddings mit semantischer Suche), integrieren Sie Datenvalidierung und -filterung und prüfen Sie Datenquellen auf ihre Glaubwürdigkeit.

Implementierung von Agentic AI mit Aetsoft

In einer Ära, in der jede Minute zählt und „Zeit gleich Geld“ gilt, ist die Automatisierung von Geschäftsprozessen, die zusätzlich die Effizienz steigert und das Kundenerlebnis verbessert, ein Muss und kein Luxus. Doch so einfach ist es nicht. Um im Zeitalter des Aufstiegs agentenbasierter KI effektiv als Unternehmensführer agieren zu können, müssen Sie eine solide Grundlage schaffen. Dazu gehören die Anpassung der technologischen Infrastruktur, die Einführung agentenspezifischer Governance-Mechanismen und sogar die Weiterqualifizierung der Mitarbeitenden.

Als Experte für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen steht Ihnen Aetsoft mit Rat und Tat zur Seite – von umfassender Beratung über die Anpassung/Integration von KI-Agenten bis hin zur vollständigen Implementierung eines Agentic-AI-Systems. Verlassen Sie sich auf unsere Expertise, um höchste Sicherheit, Zuverlässigkeit und Anpassungsfähigkeit (durch verschiedene Lernmechanismen) in Ihrer spezifischen Branche zu gewährleisten. Vereinbaren Sie einen Termin mit unseren Spezialisten, um Ihr Projekt im Detail zu besprechen.