Agentic AI

Ein klassischer KI-Assistent beantwortet eine Frage und ist fertig. Agentic AI geht einen Schritt weiter: Sie bekommt ein Ziel – etwa 'prüfe alle offenen Rechnungen und markiere Auffälligkeiten' – und zerlegt es selbst in Teilschritte, ruft dafür Werkzeuge auf und passt ihr Vorgehen an, wenn sich etwas ändert.

Anthropic beschreibt einen Agenten technisch als KI-System, das Werkzeuge nutzt, um Aktionen auszuführen, etwa Code laufen zu lassen, externe Schnittstellen anzusprechen oder mit anderen Systemen zu kommunizieren. Entscheidend ist dabei nicht die Technik allein, sondern der Grad an Autonomie.

Dieser Grad ist keine feste Eigenschaft, sondern verschiebt sich je nach Einsatz: Ein Agent mit geringer Autonomie führt nur aus, was explizit verlangt wurde; ein Agent mit hoher Autonomie trifft eigene Entscheidungen über das Wie und Was – mit wenig oder keiner menschlichen Kontrolle zwischendurch.

Rechtlich ist Agentic AI kein eigener Begriff, sondern fällt unter die allgemeine KI-System-Definition des EU AI Act: ein System, das 'mit unterschiedlichem Grad an Autonomie' arbeitet und aus Eingaben Entscheidungen oder Handlungen ableitet, die reale oder virtuelle Umgebungen beeinflussen. Wie riskant ein konkreter Agent eingestuft wird, hängt vom Einsatzbereich ab – nicht vom Etikett 'agentic'.

Für euren Betrieb ist Agentic AI vor allem dort interessant, wo mehrstufige Routineprozesse mit vielen kleinen Entscheidungen anfallen: Angebote prüfen und Rückfragen formulieren, Lieferantenanfragen abgleichen, E-Mail-Postfächer vorsortieren und dabei schon erste Antwortentwürfe erstellen.

Der Zeitgewinn entsteht nicht durch eine einzelne schnellere Antwort, sondern dadurch, dass eine ganze Kette von Klicks und Abgleichen wegfällt – vorausgesetzt, die Aufgabe ist klar genug definiert, dass der Agent nicht bei jedem Schritt nachfragen muss.

Gleichzeitig verschiebt sich das Risiko: Je autonomer ein System agiert, desto wichtiger werden klare Grenzen (welche Aktionen darf es selbstständig ausführen, welche nicht) und eine Protokollierung, damit im Zweifel nachvollziehbar bleibt, welche Entscheidung wie zustande kam.

Die Kosten hängen stark davon ab, wie viele Systeme der Agent anbinden muss (E-Mail, ERP, Warenwirtschaft, externe Datenbanken) und wie strikt Freigaben und Protokollierung gestaltet werden müssen – ein Agent, der nur liest, ist deutlich günstiger zu bauen als einer, der selbstständig Buchungen auslöst.

Nach unserer Erfahrung lohnt sich für den Einstieg meist ein eng abgegrenzter Anwendungsfall mit klarer Erfolgsmessung, statt gleich ein voll autonomes System für mehrere Abteilungen zu planen.

Euer erstes KI-System zum Festpreis ab 3.500 € (AI READY) – der genaue Aufwand richtet sich nach Anzahl der Schnittstellen, Komplexität der Freigabelogik und Testumfang.

Ein Großhändler für Elektroinstallationsmaterial mit 60 Mitarbeitenden bekommt täglich rund 40 Anfragen zu Lieferzeiten und Ersatzteilen per E-Mail. Statt jede Anfrage manuell im Warenwirtschaftssystem nachzuschlagen, übernimmt ein Agent das Auslesen der Anfrage, den Abgleich mit Lagerbestand und Liefertermin und erstellt einen Antwortentwurf, den ein Mitarbeitender nur noch prüft und abschickt. Komplexe Sonderfälle – etwa Reklamationen – landen weiterhin direkt bei einer Person, weil dafür bewusst keine automatische Freigabe eingerichtet wurde.