Agentic AI

Agentic AI beschreibt eine Eigenschaft beziehungsweise ein Paradigma künstlicher Intelligenz und kein einzelnes Produkt. Gemeint ist KI, die agentisch handelt: Sie verfolgt Ziele eigenständig, trifft Entscheidungen über mehrere Schritte und greift dabei auf externe Werkzeuge zurück. Der Begriff grenzt diese Arbeitsweise von rein reaktiven Systemen ab.

Klassische KI-Anwendungen, etwa ein Sprachmodell im reinen Frage-Antwort-Betrieb, reagieren passiv auf einzelne Eingaben. Agentische KI hingegen ist proaktiv: Sie zerlegt komplexe Aufgaben selbst in Teilschritte, entscheidet über das Vorgehen und korrigiert ihren Kurs anhand der erzielten Ergebnisse.

Vier Merkmale stehen im Mittelpunkt: Autonomie, Zielorientierung, Tool-Nutzung und mehrstufiges Vorgehen. Autonomie bedeutet, dass das System ohne ständige menschliche Eingriffe arbeitet. Zielorientierung beschreibt die Ausrichtung des Handelns auf ein definiertes Ergebnis statt auf eine einzelne Antwort.

Die Tool-Nutzung erlaubt es agentischer KI, über die reine Textgenerierung hinaus zu wirken, etwa durch Datenbankabfragen, Web-Recherchen oder das Auslösen von Aktionen in anderen Systemen. Das mehrstufige Vorgehen schließlich befähigt sie, komplexe Vorhaben in eine Abfolge von Planungs- und Handlungsschritten zu gliedern.

Generative KI erzeugt Inhalte wie Texte, Bilder oder Code als Reaktion auf einen Prompt. Sie ist die technologische Grundlage, auf der agentische Systeme häufig aufbauen. Agentic AI geht jedoch einen Schritt weiter, indem sie diese Erzeugungsfähigkeit in einen zielgerichteten Handlungsrahmen einbettet.

Vereinfacht gesagt: Generative KI beantwortet die Frage Was soll erzeugt werden?, während Agentic AI die Frage Welche Schritte führen zum Ziel? beantwortet und diese Schritte eigenständig umsetzt. Agentische KI nutzt generative Modelle somit als Baustein, ist aber durch ihre Handlungs- und Planungsfähigkeit weiter gefasst.

Für Unternehmen liegt der zentrale Mehrwert in der Automatisierung komplexer, mehrstufiger Abläufe, die bislang menschliche Steuerung erforderten. Agentische KI kann ganze Prozessketten übernehmen, etwa Recherche, Datenaufbereitung und anschließende Aktionen in verbundenen Systemen, statt nur einzelne Aufgaben zu unterstützen.

Dadurch verschiebt sich der Einsatz von KI von punktueller Unterstützung hin zu eigenständiger Prozessausführung. Voraussetzung sind eine saubere Anbindung an Datenquellen und Systeme sowie klare Leitplanken, die festlegen, in welchem Rahmen die KI autonom handeln darf.

Mit zunehmender Autonomie steigen die Anforderungen an Kontrolle, Sicherheit und Nachvollziehbarkeit. Da agentische Systeme eigenständig Entscheidungen treffen und Aktionen ausführen, müssen ihre Handlungen überprüfbar bleiben und auf einen klar definierten Handlungsspielraum begrenzt sein.

Wichtig sind daher durchdachte Governance-Strukturen, Berechtigungskonzepte und Mechanismen zur Überwachung. Ebenso entscheidend ist eine realistische Erwartungshaltung: Agentische KI entfaltet ihren Wert vor allem in gut abgegrenzten Anwendungsfällen mit verlässlicher Datenbasis und definierten Zielen. Elisabit begleitet Unternehmen dabei, solche Anwendungsfälle sicher umzusetzen.