Was ist Agentic AI?
Künstliche Intelligenz entwickelt sich zu einem unverzichtbaren Element betrieblicher Abläufe, und Organisationen, die die Technologie erfolgreich einsetzen, sind sich der kontinuierlichen Weiterentwicklung der KI bewusst. Insbesondere transformiert eine Innovation die Strategien von Unternehmen, mit KI Mehrwert zu generieren: Agentic AI.
Agentic AI – ein Überblick
Agentic AI markiert den nächsten Meilenstein in der Entwicklung künstlicher Intelligenz – einen Wechsel von Systemen, die vorwiegend analysieren, prognostizieren oder generieren, hin zu Systemen, die autonom agieren können. Im Gegensatz zu früheren KI-Versionen, die nur bei der Entscheidungsfindung oder Inhaltserstellung unterstützen, können KI-Agenten Entscheidungen initiieren, Aktionsschritte planen und selbstständig ausführen.
Gartner® prognostiziert, dass bis 2028 ein Drittel der Unternehmenssoftwarelösungen mit Agentic AI ausgestattet sein wird, wodurch bis zu 15 % der täglichen Entscheidungen autonom ablaufen werden. KI-Agenten sind bereits in verschiedenen Branchen im Einsatz. In Krankenhäusern unterstützen sie beispielsweise komplexe Aufnahmeverfahren, in Universitäten fördern sie maßgeschneiderte akademische Pläne oder optimieren die Bestandsverwaltung für Handelsunternehmen – um nur einige Einsatzbereiche zu nennen.
Bei Workday entwickeln wir Agentic AI, um Prozesse zu transformieren und die Anwendererfahrung für unsere internen und externen Stakeholder zu verbessern.
Was ist Agentic AI?
Agentic AI verbindet mehrere KI-Modelle auf strukturierte, integrierte Weise, um Programmen ein autonomes Agieren in einer größeren Umgebung zu ermöglichen. Sie schlussfolgert, lernt und plant iterativ, um komplexe und dynamische und mehrstufige Herausforderungen in Unternehmen zu lösen.
Das Besondere an KI-Agenten ist ihre Fähigkeit, direkt und ohne oder mit nur geringer menschlicher Beteiligung aktiv zu werden. Sie können Systeme überwachen, Echtzeit-Bedingungen interpretieren und Aufgaben über verschiedene vernetzte Anwendungen hinweg initiieren. Zum Beispiel kann ein Agenten-System in einer Logistikplattform Versandverzögerungen erkennen, Lieferungen umleiten, Kunden benachrichtigen und den Lagerbestand automatisch aktualisieren – ganz ohne menschliches Eingreifen.
Die Entwicklung von Agentic AI wurde durch Jahrzehnte der Innovation und bahnbrechenden Fortschritte bei künstlicher Intelligenz beeinflusst. Von den frühen Grundlagen bis zu den modernen, transformativen Funktionen hat sich KI kontinuierlich weiterentwickelt – und ist nach wie vor dabei –, um immer adaptiver, eigenständiger und leistungsfähiger zu werden.
Die Entwicklung der KI über die Jahrzehnte
Erste Grundlagen
In den 1950er Jahren war KI regelbasiert – beschränkt auf strikte Wenn-Dann-Anweisungen und lediglich in der Lage, einfache Automatisierungen durchzuführen, ohne Anpassungs- oder Lernfähigkeit. Die 1960er und 1970er Jahre brachten einen entscheidenden Durchbruch mit neuronalen Netzwerken nach dem Vorbild des menschlichen Gehirns, wodurch KI erstmals in der Lage war, Lernprozesse zu simulieren. Auch wenn sich diese Entwicklung noch in den Kinderschuhen befand, legte sie den Grundstein für dynamischere und flexiblere KI-Systeme.
Der Aufstieg von Expertensystemen
Während der 1980er Jahre entstanden Expertensysteme, die KI der menschlichen Entscheidungsfindung einen Schritt näher brachten. Diese Systeme arbeiteten mit umfassenden Regelsätzen zur Replizierung von Expertendenken, jedoch machte sie ihre Abhängigkeit von statischer Logik unflexibel und unfähig, neue oder sich ändernde Informationen zu verarbeiten.
Jahrzehnt des Machine Learnings
Die 1990er Jahre markierten einen Wendepunkt mit Machine Learning (ML), das die KI von einem regelbasierten Ansatz in ein lernfähiges, datengestütztes Modell verwandelte. In diesem Jahrzehnt begannen erste Experimente mit KI-Agenten und Reinforcement Learning, die der KI ermöglichten, Entscheidungen durch Versuch und Irrtum zu treffen, statt sich ausschließlich auf vordefinierte Anweisungen zu stützen.
Big Data und Cloud Computing
In den 2000er Jahren wurde der Fortschritt der KI durch eine explosive Steigerung der Rechenleistung und die zunehmende Bedeutung von Cloud Computing vorangetrieben. KI-Systeme waren nun imstande, enorme Datenmengen in Echtzeit zu verarbeiten und abzurufen, was sie effizienter machte und befähigte, zunehmend anspruchsvolle Aufgaben zu übernehmen.
Durchbruch der generativen KI
Mit generativer KI (Gen AI) wurde es möglich, eigenständige Inhalte wie Text, Bilder, Code, Audio und mehr mittels Prompts in natürlicher Sprache zu generieren. Sie ebnete den Weg für interaktive, dialogorientierte KI, die bei der Texterstellung hilft, Kundensupport automatisiert, Design-Assets generiert und vieles mehr.
Während die grundlegenden Entwicklungen im Bereich generativer KI, beispielsweise Transformer-Modelle und Generative Adversarial Networks (GANs), bereits in den 2010er Jahren begann, wurde generative KI erst mit dem Launch von Modellen wie GPT-3, DALL·E und ChatGPT zu Beginn der 2020er Jahre auf breiter Ebene verfügbar und für die praktische Anwendungen einsetzbar.
Diese Systeme brachten eine beispiellose Sprachkompetenz und ein verbessertes Kontextverständnis mit sich, waren jedoch weiterhin auf menschliche Eingaben angewiesen. Generative KI konnte zwar Vorschläge liefern und Inhalte synthetisieren, war jedoch nicht darauf ausgelegt, aktiv zu handeln oder eigenständige Entscheidungen zu treffen.
Agentic AI
Mit Machine Learning und generativen Modellen als Fundament stellt Agentic AI die Spitze der bisherigen KI-Evolution dar – Systeme, die über das reine Verstehen und Generieren hinausgehen, indem sie die Initiative ergreifen und Aktionen in realen Umgebungen ausführen.
Dieser Wandel markiert eine fundamentale Transformation der KI von einem Tool, das Menschen Antworten liefert, zu einem Kooperationspartner, der selbst aktiv werden kann. Mit diesem Übergang bricht ein neues Zeitalter KI-gestützter Systeme an – Systeme, die Workflows optimieren, weitreichende Entscheidungen treffen und dynamisch auf Veränderungen reagieren können.
Von den frühen regelbasierten Systemen bis zu den autonomen Agenten der Gegenwart hat die KI einen konsequenten Weg der Funktionssteigerung zurückgelegt – und diese Evolution ist noch längst nicht zu Ende. Agentic AI stellt nur den jüngsten Entwicklungsschritt dar, und Unternehmen müssen sich fortlaufend damit auseinandersetzen, damit ihre KI-Strategien nicht an Relevanz und Effektivität verlieren.
Agentic AI markiert eine fundamentale Transformation der KI von Tool, das Menschen Antworten liefert, zu einem Kooperationspartner, der selbst aktiv werden kann.
Einordnung von Agenten in die erweiterte KI-Landschaft
Mit dem Aufstieg von Agentic AI wird es zunehmend wichtiger zu verstehen, wie sich diese in die erweiterte KI-Landschaft einfügt. Agentic AI existiert nicht als separate Kategorie, sondern baut auf den Funktionen bestehender Systeme auf – indem sie regelbasierte Logik sowie probabilistische Modelle integriert, um autonomer zu operieren. Mit Blick darauf, wie verschiedene KI-Arten Informationen verarbeiten und Ergebnisse erzielen, können wir besser verstehen, wie Agentic AI die Grenzen des Möglichen erweitert.
Deterministische KI
Folgt vordefinierter Logik oder Regeln. Die Ergebnisse sind bei gleicher Eingabe vorhersehbar und reproduzierbar.
Beschränkungen
Unfähig, Unsicherheiten zu bewältigen oder sich an neue Situationen anzupassen.
Beispiel
Ein Entscheidungsbaum, der anhand festgelegter Schwellenwerte über die Bewilligung oder Ablehnung von Darlehen entscheidet.
Probabilistische KI
Setzt statistische Modelle und Datenmuster ein, um Vorhersagen oder Ausgaben zu generieren.
Beschränkungen
Erfordert umfangreiche Datasets von hoher Qualität. Die Ergebnisse können schwanken und sind vielfach nicht erklärbar.
Beispiel
Ein generatives Modell wie GPT-4, das basierend auf einem Prompt Text erstellt.
Agentic AI
Setzt auf probabilistische Modelle (wie LLMs und RL) und steuert Aktionen systemübergreifend – wobei häufig deterministische Komponenten zur Umsetzung integriert werden.
Beschränkungen
Noch in der Entwicklungsphase in Bereichen wie nahtlose Koordinierung mehrerer Systeme und langfristige Planung.
Beispiel
Ein Supply Chain-Agent, der Wetterbedingungen überwacht, Störungen vorhersagt, Lieferungen umleitet und Bestandsdaten selbstständig aktualisiert.
Zusammenfassend bleibt festzuhalten: Agentic AI ist keine separate Kategorie, sondern eine Weiterentwicklung, die auf den Stärken anderer KI-Systeme aufbaut. Deterministische Ansätze bieten Struktur und Zuverlässigkeit, während probabilistische Modelle für Flexibilität und Erkenntnisse sorgen. Agentic AI kombiniert diese Konzepte und ergänzt sie durch eigenständige Handlungsfähigkeit, was die Skalierbarkeit, Anpassungsfähigkeit und Reaktionsstärke von Unternehmen erhöht.
Agentic AI-Systeme zeichnen sich durch ihre Fähigkeit aus, mit einem hohen Grad an Autonomie logische Schlüsse zu ziehen, zu planen und zu agieren.
Wesentliche Merkmale von Agentic AI
Agentic AI-Systeme zeichnen sich durch ihre Fähigkeit aus, mit einem hohen Grad an Autonomie logische Schlüsse zu ziehen, zu planen und zu agieren. Im Unterschied zu früheren KI-Systemen, die strikte Logik oder vordefinierte Workflows erfordern, kann Agentic AI Absichten interpretieren, Optionen evaluieren und Entscheidungen autonom umsetzen – selbst in komplexen, unvorhersehbaren Umgebungen.
Dank dieser Fähigkeiten eignet sich Agentic AI ideal für geschäftliche Herausforderungen, die sowohl Flexibilität als auch Initiative erfordern. So zeigen sich diese Eigenschaften in der Praxis:
Autonome Entscheidungsfindung
Ein Agent kann ein Unternehmensziel – zum Beispiel die Reduzierung von Lieferverzögerungen – erfassen und selbstständig den Weg zur Erfüllung des Ziels ermitteln, indem er Beschränkungen analysiert, Kompromisse abwägt und erforderliche Korrekturen initiiert.
Echtzeit-Anpassungsfähigkeit
Statt einem statischen Skript zu folgen, passt ein Agent sein Verhalten der aktuellen Situation entsprechend an – etwa indem logistische Abläufe bei veränderten Rahmenbedingungen umgeleitet oder Personal bei spontan steigender Nachfrage neu zugewiesen wird.
Ausführung von Aufgaben im mehreren Schritten
Agenten triggern nicht nur einzelne Aktionen – sie steuern auch ganze Workflows. Ein einzelner Agent kann ein Problem erkennen, Informationen von anderen Systemen oder Agenten einholen, eine Lösung wählen und die Angelegenheit bis zum erfolgreichen Abschluss verfolgen.
Teamübergreifende Koordination
Agentische Systeme sind auf Zusammenarbeit ausgelegt. Ein Agent erkennt ein Problem, während andere Agenten Kommunikation, Bestandsaktualsierungen oder Richtlinienprüfungen durchführen, sodass jeder ohne direkten menschlichen Eingriff zum Gesamtergebnis beiträgt.
KI-Agenten existieren in einem Spektrum von Komplexität – von einzelnen Systemen, die einfach Regeln befolgen, bis zu vollständig autonomen Systemen, die schlussfolgern, lernen und zusammenarbeiten.
Arten von KI-Agenten
KI-Agenten existieren in einem Spektrum von Komplexität – von einzelnen Systemen, die einfach Regeln befolgen, bis zu vollständig autonomen Systemen, die schlussfolgern, lernen und zusammenarbeiten. Entlang dieses Kontinuums gewinnen Agenten stetig mehr Entscheidungskompetenz, Anpassungsfähigkeit und Unabhängigkeit.
Um den bestmöglichen Ansatz für die Anforderungen Ihres Unternehmens zu wählen, ist es entscheidend, die Unterschiede zwischen diese Arten von KI-Agenten zu verstehen. Die folgenden Kategorien veranschaulichen die Evolution der Agentenfunktionen und zeigen, wie weiterentwickelte Agenten die Basis für echte agentenbasierte Systeme schaffen.
Reaktive Agenten
Reaktive Agenten stellen die grundlegendste Form der künstlichen Intelligenz dar. Sie basieren auf regelbasierten Systemen und reagieren auf Änderungen der Umgebung durch vordefinierte Anweisungen, ohne die Fähigkeit zu lernen oder sich anzupassen. Nehmen wir als Beispiel einen virtuellen Assistenten, der vorprogrammierte Antworten auf bestimmte Befehle liefert – etwa wenn er eine intelligente Beleuchtung auf Sprachkommando ausschaltet. Er agiert dabei als reaktiver Agent, der lediglich auf Eingaben reagiert, ohne komplexes logisches Denken oder Lernfähigkeit.
Modellbasierte Agenten
Über ein internes Modell verarbeiten modellbasierte Agenten ihre Umgebungseinflüsse und können dadurch ihre Aktionen abwägen und fundierte Entscheidungen treffen. Beispiel: ein KI-gestütztes Bewässerungssystem, das die Bodenfeuchtigkeit, Wettervorhersagen und den Bedarf der Pflanzen überwacht, um Bewässerungszeitpläne zu optimieren.
Zielbasierte Agenten
Zielbasierte Agenten konzentrieren sich auf konkrete Ziele, bewerten unterschiedliche Strategien und optimieren ihre Aktionen kontinuierlich, um ein gewünschtes Ergebnis zu erzielen. Eine Navigations-App, die mithilfe von Echtzeit-Verkehrsdaten die schnellste Route zum Ziel ermitteln kann, ist beispielsweise ein zielbasierter Agent.
Nutzenbasierte Agenten
Nutzenbasierte Agenten streben danach, Ergebnisse in einem spezifischen Fachgebiet zu maximieren, indem sie mehrere Faktoren bewerten, um das bestmögliche Resultat zu erzielen. Denken Sie zum Beispiel an ein Flottenmanagementsystem, das nicht nur Lieferrouten plant, sondern auch Kraftstoffeffizienz, Lieferzeitfenster und Fahrzeugwartungszeitpläne miteinbezieht, um die Abläufe zu optimieren.
Lernende Agenten
Lernende Agenten passen sich anhand neuer Daten und Erfahrungen im Zeitverlauf an und optimieren dadurch ihre Leistung. Diese Agenten sind so konzipiert, dass sie ihre Handlungen und Entscheidungsprozesse dynamisch anpassen können. Ein automatisierter Finanzportfolio-Manager, der Investitionsstrategien basierend auf aktuellen Markttrends verfeinert, ist ein Beispiel für einen solchen lernenden Agenten.
Kollaborative Agenten
Kollaborative oder Multiagenten-Systeme kooperieren, um zusammenhängende Probleme zu lösen, die aufgrund ihrer Komplexität nicht von einem einzelner Agenten bewältigt werden können. Ein kollaborativer Agent ist zum Beispiel ein Logistiknetzwerk, das Lieferdrohnen, Lagerroboter und selbstfahrende Lastkraftfahrzeuge koordiniert, um die gesamte Lieferkette zu optimieren.
Geschäftschancen für Agentic AI
Die dynamischen Funktionen von Agentic AI ermöglichen eine effektive Bearbeitung geschäftlicher Anforderungen in Echtzeit. In verschiedenen Branchen erweist sich Agentic AI in vielerlei Hinsicht als wertvoll, da sie Abläufe optimiert, die Mitarbeiter- und Kundenerfahrung verbessert und neue Wachstumschancen eröffnet. Werfen wir einen Blick auf die wichtigsten Anwendungen von Agentic AI, die bereits in unterschiedlichen Sektoren Einzug gehalten haben.
Beispiele aus der Praxis: KI-Anwendungsfälle nach Branche
Hochschulwesen
Im tertiären Bildungssektor unterstützt Agentic AI Studierende und Lehrpersonal durch autonomes Management personalisierter akademischer Pläne. Ein Agent kann zum Beispiel erkennen, wenn ein Studierender Gefahr läuft, den Anschluss zu verlieren, die Kursverfügbarkeit, Programmanforderungen und langfristigen Ziele des Studierendenevaluieren und schließlich einen angepassten Zeitplan empfehlen. Er kann Studierende und Berater benachrichtigen, Unterstützungsangebote empfehlen und den Studienpfad anpassen – alles ohne manuelle Abstimmung oder Eingriffe.
Gesundheit
Agentic AI dient im Gesundheitswesen als Echtzeit-Kollaborationspartner in klinischen Umgebungen. Ein Agent könnte einen erhöhten Zulauf in der Notaufnahme registrieren, die Patientenbedürfnisse bewerten, die Ressourcenverfügbarkeit (wie Intensivbetten oder Personal) prüfen und daraufhin eine Neuzuweisung der Ressourcen veranlassen oder zusätzliches Personal hinzuziehen. Darüber hinaus kann er sich mit anderen Agenten koordinieren, die Patientenentlassung oder Bestandsverwaltung beaufsichtigen, um eine kontinuierliche Versorgung zu gewährleisten.
Handel
Im Handel gewährleistet Agentic AI eine dynamische und nahtlose Steuerung der betrieblichen Abläufe sowie ein optimales Kundenerlebnis. Ein Agent könnte eine starke Zunahme der Nachfrage nach einem Produkt erkennen, drohende Lagerfehlmengen vorhersagen und daraufhin bestehende Lieferungen umleiten oder neue Bestellaufträge anstoßen. Gleichzeitig besteht die Möglichkeit, Werbestrategien anzupassen, Website-Inhalte zu aktualisieren sowie Support-Teams bei Bedarf zu benachrichtigen.
Fertigung
Agentic AI steigert die Effizienz in der Fertigung, indem es in Echtzeit auf Disruption oder Ineffizienzen reagiert. Ein Agent könnte zum Beispiel Leistungsabfälle bei Maschinen identifizieren, über einen anderen Agenten diagnostische Untersuchungen starten und Wartungsarbeiten während eines Ausfallzeit-Fenster terminieren. Er kann auch Produktionszeitpläne anpassen oder Materialien nachbestellen, um Verzögerungen zu vermeiden – dadurch laufen die Prozesse effizient weiter und werden proaktiv gesteuert.
Finanzen
Im Finanzwesen bietet Agentic AI Unterstützung für autonome, adaptive Planung und Risikomanagement. Ein Finanzagent könnte frühe Anzeichen für Marktschwankungen identifizieren, Portfoliostrategien anpassen oder auf Risikobereiche aufmerksam machen. Er hat außerdem die Möglichkeit, seine Aktivitäten mit Compliance-Agenten abzustimmen, um die regulatorischen Anforderungen bei allen Aktivitäten einzuhalten. Dadurch wird das Risiko minimiert, ohne Abstriche bei Geschwindigkeit oder Reaktionsfähigkeit.
Kommunikation
Im Kommunikationsbereich unterstützt Agentic AI das Engagement-Management in Echtzeit. Ein Agent könnte negative Stimmungstrends in Social Media erfassen, gezielte Reaktionskampagnen starten und als Konsequenz die Verteilung der Werbeausgaben oder die Kommunikationsstrategie anpassen. Er koordiniert die Arbeit mit Agenten, die Kundensupport, CRM oder E-Mail-Marketing-Lösungen verwalten, um eine einheitliche und pünktliche Reaktion sicherzustellen.
Unternehmenslösungen: Workday in der Praxis
Bei Workday testen wir KI-Agenten, um Ausgaben zu optimieren, die Nachfolgeplanung zu verbessern und das Recruiting zu transformieren.
Unser Ausgaben-Agent gliedert automatisch Belege auf und erstellt Spesenabrechnungen. Nach dem Auschecken aus dem Hotel kann der Mitarbeiter beispielsweise seinen Rechnungsbeleg per Smartphone fotografieren, woraufhin unser Agent selbstständig alle wichtigen Informationen extrahiert, einen neuen Spesenpositionsposten erstellt und diesen zur korrekten Spesenabrechnung hinzufügt.
Unser KI-Agent optimiert Ihre Nachfolgeplanung, indem er eine starke Talentpipeline mit Nachfolgern über alle Karrierestufen verwaltet. Durch die Analyse von Faktoren wie aktuelle Geschäftsanforderungen, erforderliche Teamkenntnisse und voraussichtliche Fluktuationsraten schlägt er mögliche landesweite Nachfolgekandidaten vor. Der Agent kann proaktiv Mitarbeiter mit hohem Potenzial identifizieren und sogar personalisierte Entwicklungspläne generieren, die diese auf zukünftige Rollen vorbereiten.
Unser Recruiting-Agent enthält HiredScore*-Funktionen, um passiven Kandidaten ausfindig zu machen, die eventuell in der Vergangenheit Interesse signalisiert haben. Durch Kenntnisse der aktuellen Geschäftserfordernisse und eine Analyse der Kandidatenprofile automatisiert der Agent die Kontaktaufnahme, empfiehlt Top-Kandidaten und plant sogar selbstständig Bewerbungsinterviews.
* HiredScore ist ein Tochterunternehmen von Workday.
Bei Workday transformiert Agentic AI Bereiche wie Spesenverfolgung, Nachfolgeplanung und intelligentes Recruiting.
Deployment-Strategien für Agentic AI
Die im vorherigen Abschnitt behandelten Anwendungsfälle und Beispiele repräsentieren lediglich einen Teil der zahlreichen Möglichkeiten, wie Unternehmen durch den Einsatz von Agentic AI Mehrwert schaffen und ihre Ziele erreichen können. Für einen erfolgreichen Einsatz von Agentic AI ist es entscheidend, dass Sie genau bestimmen, wie Ihr Unternehmen diese Technologie einsetzen soll, klare Ziele festlegen, einen effektiven Umsetzungsplan ausarbeiten und Ihren Fortschritt kontinuierlich überwachen.
Betrachten wir gemeinsam ein Schritt-für-Schritt-Framework für die effektive Implementierung von Agentic AI in Ihrem Unternehmen.
1. Identifizierung und Definition des Problems
Beginnen Sie mit einer klaren Definition der geschäftlichen Herausforderung, die Sie lösen wollen. Gehen Sie nach der Auflistung der Features oder Aufgaben einen Schritt weiter und richten Sie Ihren Blick auf das zugrunde liegende Problem. Statt beispielsweise nur Ausgabengenehmigungen zu automatisieren, sollten Sie darauf abzielen, die Compliance zu gewährleisten und dabei Verarbeitungszeiten und Fehler zu reduzieren.
2. Analyse der Bedürfnisse und Bedenken der Anwender
Sammeln Sie kontinuierlich Feedback von Anwendern, um Problembereiche und Verbesserungspotenzial zu identifizieren. Testen Sie Prototypen mit Endanwendern und beobachten Sie deren Interaktion mit der Technologie. Nehmen Sie sowohl positive Erlebnisse als auch Herausforderungen wahr und nehmen Sie entsprechend Anpassungen vor. Gehen Sie in allen Phasen des Deployments so vor, damit Ihre KI optimal auf die tatsächlichen Workflows abgestimmt ist und das gewünschte Ergebnis liefert.
3. Entwicklung einer Datenstrategie
Für effektive Agentic AI-Systeme sind hochwertige Daten entscheidend. Entwickeln Sie eine Strategie für die Sammlung, Bereinigung und Kennzeichnung von Daten, die den Anforderungen an Datenschutz und Informationssicherheit gerecht wird. Durch eine umsichtige Planung im Vorfeld lassen sich potenzielle Engpässe während der Trainings- und Deployment-Phasen vermeiden.
4. Auswahl geeigneter Tools und Modelle
Im nächsten Schritt wählen Sie die Tools und Technologien aus, die auf die in Schritt 1 ermittelten Anforderungen abgestimmt sind. Beachten Sie die unterschiedlichen Arten von Agentic AI, die wir zuvor behandelt haben, und berücksichtigen Sie, dass Agentic AI nicht immer die ideale Wahl ist. Beispielsweise können regelbasierte Systeme unter Umständen besser für rein auf Automatisierung ausgerichtete Initiativen geeignet sein.
5. Priorisierung von Datenschutz und Sicherheit
Der Datenschutzaspekt hat im Kontext neuer KI-Systeme höchste Priorität. Sorgen Sie für den Schutz sensibler Daten durch Implementierung robuster Datenschutz- und Sicherheitsmaßnahmen in Ihre Systeme und gewährleisten Sie die Einhaltung relevanter Verordnungen wie DSGVO oder CCPA. Kontrollieren Sie regelmäßig die Datenzugriffsberechtigungen, sorgen Sie für die Verschlüsselung sensibler Informationen und implementieren Sie automatisierte Alerts für ungewöhnliche Aktivitäten. Integrieren Sie Privacy-by-Design-Grundsätze in den gesamten Entwicklungsprozess, um den Schutz persönlicher sowie geschäftlicher Daten in jedem Stadium zu gewährleisten.
6. Erkennung, Bewertung und Minimierung von Risiken
Zusätzlich zu neuen Funktionen bringt Agentic AI auch neuartige Risiken mit. Evaluieren Sie regelmäßig die Performance der Modelle, die Datenqualität und unbeabsichtigte Konsequenzen – nicht nur in der Deployment-Phase, sondern im gesamten KI-Lebenszyklus. Ebenso wichtig ist es, klare Strategien zur Schadensbegrenzung zu entwickeln, wie Eskalationsprotokolle, Trigger für menschliches Eingreifen oder Feedbackschleifen. So werden potenzielle Schäden reduziert und Konformität mit den Zielen und Werten Ihres Unternehmens gewährleistet.
7. Systemübergreifender Einsatz von Agenten
Agentic AI entfaltet sein volles Potenzial durch ihre Fähigkeit, auf der Grundlage von Daten aus unterschiedlichen Unternehmensbereichen zu agieren. Jeder Agent verwendet die jeweils verfügbaren Quellen – ob interne Plattformen, Drittanbieter-Tools oder Echtzeit-Eingaben –, um Schlussfolgerungen zu ziehen, Entscheidungen zu treffen und aktiv zu handeln.
Durch die Koordination zwischen Agenten wird ihr individueller Kontext gemeinsam geteilt. Ein Agent könnte Zugriff auf Mitarbeiter-Engagement-Daten haben, während ein anderer Markttrends beisteuern kann. Gemeinsam entwickeln sie einen Personalplan, der sowohl interne Anforderungen als auch externe Realitäten widerspiegelt – ohne auf eng verknüpfte Systeme im Hintergrund zurückgreifen zu müssen.
8. Tests und Überwachung
Gründliche Tests sind in jeder Phase der Entwicklung wichtig. Sorgen Sie dafür, dass Ihr KI-System die gewünschten Ergebnisse liefert und passen Sie es ggf. an. Nach dem Deployment sollten Sie die Performance und das Anwenderfeedback kontinuierlich überwachen, um Optimierungspotenzial zu identifizieren. Mit regelmäßigen Updates und kontinuierlichem Training wird gewährleistet, dass die KI jederzeit den Anforderungen und Herausforderungen gerecht wird.
Agentic AI markiert einen Entwicklungssprung zu dezentralen, adaptiven Systemen, die gemeinsam mit Menschen daran arbeiten, den Fortschritt zu beschleunigen.
Ausblick
Agentic AI entwickelt sich zur Schlüsselkompetenz für Unternehmen im Umgang mit Komplexität und Veränderung. Das eigentliche Potenzial liegt jedoch in einer Zukunft, in der Agenten zusammenarbeiten – nicht nur innerhalb von Systemen, sondern auch team-, unternehmens- und branchenübergreifend.
Durch eine sichere, zielorientierte Koordination hilft Agentic AI Unternehmen beim Austausch von Wissen, bei der schnelleren Reaktion auf Disruptionen und bei der Lösung komplexer Probleme, die ein einzelnes System alleine nicht bewältigen kann.
Mit zunehmender Reife der Systeme werden Agenten in der Lage sein, in größeren Zusammenhängen zu schlussfolgern, zuvor isolierte Datasets zu verknüpfen und auf Basis fundierter Aktionen völlig neue Möglichkeiten für Enterprise Intelligence zu schaffen.
Agentic AI markiert einen Entwicklungssprung zu verteilten, adaptiven Systemen, die gemeinsam mit Menschen daran arbeiten, den Fortschritt zu beschleunigen. Unternehmen, die diesen Wandel als Chance begreifen, sind besser positioniert, um Innovationen zu entwickeln, sicher zu skalieren und in einer dynamischen, vernetzten Welt eine Führungsrolle zu übernehmen.
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