Was unterscheidet agentische KI von generativer KI?

Generative KI erzeugt Inhalte – Text, Bilder, Code oder Zusammenfassungen – als Antwort auf eine Eingabe; was damit geschieht, entscheidet der Mensch. Agentische KI nutzt generative Modelle als Denkwerkzeug, verfolgt damit aber ein Ziel über mehrere Schritte, ruft Systeme auf und führt Aktionen aus. Der Unterschied liegt im Ergebnis: Bei generativer KI ist es ein Inhalt, bei agentischer KI ein veränderter Zustand in der Welt.

Warum ist das wichtig?

Beide Begriffe werden oft vermischt, verlangen aber unterschiedliche Absicherung. Bei generativer KI genügt meist eine Qualitätsprüfung der Ausgabe; bei agentischer KI muss geregelt sein, welche Systeme der Agent verändern darf, wann er eine Freigabe braucht und wie seine Handlungen protokolliert werden.

Wie sieht das konkret aus?

Gefragt „warum sind die Lieferzeiten im März gestiegen?", schreibt eine generative KI eine plausible Erklärung. Ein agentisches System fragt das Prozessmodell ab, vergleicht März mit Februar, findet ein Lager, in dem Kommissionierungen seit einer Schichtumstellung liegen bleiben, legt dazu ein Ticket für die Standortleitung an und prüft eine Woche später, ob die Wartezeit gesunken ist.

Nicht zu verwechseln mit

Nicht als Gegensatz zu verstehen: agentische KI baut auf generativer KI auf, statt sie abzulösen. Und nicht mit dem Unterschied zwischen Copilot und Agent gleichzusetzen: der betrifft die Art der Zusammenarbeit mit dem Menschen, dieser hier die Art des Ergebnisses.