Was ist agentische KI (Agentic AI)?

Agentische KI (Agentic AI) bezeichnet KI-Systeme, die ein vorgegebenes Ziel eigenständig über mehrere Schritte verfolgen: Sie planen, wählen Werkzeuge und Datenquellen, führen Aktionen aus, prüfen das Ergebnis und passen ihr Vorgehen an. Grundlage ist meist ein großes Sprachmodell, das mit Werkzeugzugriff, Gedächtnis und einer Steuerungsschleife zu einem oder mehreren KI-Agenten kombiniert wird. Entscheidend ist nicht, dass die KI Text erzeugt, sondern dass sie handelt.

Warum ist das wichtig?

Mit agentischer KI verschiebt sich KI vom Antworten zum Erledigen – und damit aus der Einzelanfrage in den laufenden Geschäftsprozess. Das eröffnet Automatisierung dort, wo feste Regeln bisher scheiterten, wirft aber neue Fragen auf: Welches Mandat hat der Agent, auf welchen Daten entscheidet er, und wie lässt sich im Nachhinein belegen, was er getan hat? Gartner erwartet, dass bis Ende 2027 über 40 % der Agentic-AI-Projekte eingestellt werden, vor allem wegen unklarem Nutzen und unzureichender Risikokontrolle.

Wie sieht das konkret aus?

Eine generative KI schreibt auf Anfrage eine Mahnung. Ein agentisches System bekommt das Ziel „offene Forderungen über 60 Tage reduzieren": Es zieht die betroffenen Rechnungen aus dem ERP, prüft je Fall, ob eine Reklamation offen ist, entwirft gestaffelte Mahnungen, legt Fälle mit mehr als 10.000 € Streitwert einer Sachbearbeiterin vor und misst zwei Wochen später, wie viel eingegangen ist.

Nicht zu verwechseln mit

Nicht mit generativer KI gleichzusetzen: die erzeugt Inhalte auf Anfrage, agentische KI nutzt solche Modelle, um Aufgaben auszuführen. Und nicht mit klassischer Automatisierung: dort ist jeder Schritt vorab festgelegt, ein agentisches System entscheidet zur Laufzeit, welcher Schritt als Nächstes sinnvoll ist.