Von der Generierung zur Agency: Analyse der nächsten Welle der KI und ihrer Manifestation in der unternehmensinternen Workflow-Automatisierung

1.0 Exekutivzusammenfassung

Das Feld der künstlichen Intelligenz durchläuft einen bedeutenden Paradigmenwechsel, der sich von Systemen, die hauptsächlich Inhalte generieren, zu solchen entwickelt, die autonome Aktionen ausführen können. Dieser Bericht bietet eine umfassende Analyse dieses Übergangs, indem er die etablierten Fähigkeiten von Generative AI, die aufstrebende Kraft von Agentic AI und die strategischen Implikationen für unternehmensinterne Operationen untersucht. Das zentrale Ergebnis ist, dass虽然 Generative AI die Inhaltserstellung und die Informationssynthese revolutioniert hat, Agentic AI den nächsten logischen Schritt darstellt, der das Potenzial der KI in greifbare, zielorientierte Handlungen umwandelt und die Landschaft der Geschäftsprozessautomatisierung neu definiert.

Generative AI, angetrieben von Foundation Models und Large Language Models (LLMs), besticht darin, neue Texte, Bilder, Code und andere Medien als Reaktion auf spezifische Benutzeraufforderungen zu erstellen. Ihr Wert liegt darin, menschliche Kreativität und Produktivität zu steigern, indem sie diskrete, inhaltszentrierte Aufgaben automatisiert. Die weit verbreitete Adoption dieser Tools kommodifiziert die Basis-Inhaltserstellung und erhöht die strategische Bedeutung von Prompt Engineering und menschlicher Überwachung.

Im Gegensatz dazu führt Agentic AI eine neue Ebene an Autonomie ein. Diese Systeme werden durch ihre Proaktivität, Anpassungsfähigkeit und Zielorientierung definiert. Anstatt auf Aufforderungen zu reagieren, sind KI-Agenten darauf ausgelegt, hochrangige Ziele mit minimaler menschlicher Intervention zu verfolgen. Sie operieren in einem kontinuierlichen Zyklus aus Wahrnehmung, Reasoning, Planung, Ausführung und Lernen, was es ihnen ermöglicht, komplexe, mehrstufige Workflows über verschiedene digitale Plattformen zu verwalten. Die Architektur dieser Systeme beinhaltet oft die Orchestrierung mehrerer spezialisierter Agenten, die zusammenarbeiten, um übergreifende Geschäftsziele zu erreichen. Dies markiert einen Übergang von KI als Werkzeug zu KI als digitaler Arbeitskräfte.

Eine kritische Analyse zeigt, dass Agentic AI keine Ersetzung für Generative AI ist, sondern eine Evolution, die auf ihr aufbaut und LLMs als zentrales Reasoning-Engine nutzt. Die Grenze verwischt sich jedoch, da kommerzielle Produkte zunehmend Fähigkeiten aus beiden Paradigmen verbinden. Eine detaillierte Fallstudie von SeaMeet von Seasalt.ai, das als “Agentic Meeting Copilot” vermarktet wird, veranschaulicht diesen Trend. Während seine Kernfunktionen generativ sind (Transkription, Zusammenfassung), repräsentiert sein e-mail-basierter Workflow zur Erstellung von Follow-up-Dokumenten eine “proto-agentische” Fähigkeit – eine sophistische, durch Menschen ausgelöste Automatisierung, die eine umfassendere Marktbewegung hin zur Einfügung von agentenähnlichen Funktionen in Produkte signalisiert.

Für Geschäftsführer besteht die strategische Notwendigkeit aus zwei Teilen: Generative AI zur unmittelbaren Steigerung der Produktivität nutzen und gleichzeitig strategische Experimente mit Agentic AI initiieren, um Kerngeschäftsprozesse für eine neue Ära der Automatisierung neu zu gestalten. Eine erfolgreiche Adoption hängt von der Etablierung von Datenreife, robusten Sicherheits- und Governance-Frameworks sowie einem scharfen Bewusstsein für die ethischen Aspekte der Einführung autonomer Systeme ab. Die Entwicklung dieser Technologie weist auf eine Zukunft hin, in der ein kollaboratives Ökosystem aus menschlichen und KI-Agenten die unternehmensinterne Effizienz, Innovation und Wertschöpfung antreibt.

2.0 Die generative Revolution: KI als Inhaltserstellerin

Die jüngste und rasche Verbreitung der künstlichen Intelligenz in Mainstream-Geschäfts- und Verbraucheranwendungen ist überwiegend auf den Aufstieg von Generative AI zurückzuführen. Dieses Teilgebiet der KI hat die öffentliche Vorstellungskraft erfasst und signifikante Produktivitätsgewinne freigesetzt, indem es Maschinen die Fähigkeit verleiht, originelle Inhalte zu erstellen. Das Verständnis der Mechanik, Fähigkeiten und Grenzen dieses Paradigmas ist für die Kontextualisierung des anschließenden Sprungs zu autonomen agentischen Systemen unerlässlich.

2.1 Definition des Paradigmas: Die Mechanik der Erstellung

Generative Artificial Intelligence ist eine Klasse von KI, die maschinelle Lernmodelle nutzt, um neue Inhalte wie Texte, Bilder, Audio, Video oder andere Formen von Daten als Reaktion auf Benutzereingaben zu produzieren.1 Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Systemen, die für Vorhersage oder Klassifizierung konzipiert sind, oder Suchmaschinen, die vorhandene Informationen lokalisieren und kuratieren, erstellen generative Modelle völlig neue Outputs.2 Sie erreichen dies, indem sie auf massiven Datensätzen aus von Menschen erstellten Inhalten trainiert werden. Durch diesen Trainingsprozess lernen die Modelle die zugrunde liegenden Muster, Strukturen und Beziehungen innerhalb der Daten. Ihre Kernfunktion ist probabilistisch; sie prognostizieren das nächste wahrscheinlichste Element in einer Sequenz – sei es ein Wort in einem Satz, ein Pixel in einem Bild oder eine Note in einer musikalischen Komposition –, um ein kohärentes und kontextuell relevantes Ergebnis zu konstruieren.2

Die technologische Grundlage für moderne Generative AI beruht auf Architekturen, die als Foundation Models (FMs) und genauer als Large Language Models (LLMs) bekannt sind.4 FMs sind umfangreiche Machine-Learning-Modelle, die an einem breiten Spektrum an generalisierten und nicht markierten Daten vorab trainiert werden, was sie in der Lage macht, eine Vielzahl von Aufgaben out-of-the-box auszuführen.4 LLMs, wie die Generative Pre-trained Transformer (GPT)-Serie von OpenAI, sind eine Klasse von FMs, die sich speziell auf sprachbasierte Aufgaben wie Zusammenfassung, Textgenerierung, Klassifizierung und offene Konversationen konzentrieren.4

Die Skalierung und Komplexität dieser Modelle stellen einen monumentalen Sprung von ihren Vorgängern dar. Frühe Formen von Generative AI, wie vor über einem Jahrhundert entwickelte Markov-Ketten, konnten ebenfalls Nächste-Wort-Vorhersagen durchführen, waren aber durch ihre Unfähigkeit begrenzt, einen breiteren Kontext jenseits einiger vorhergehender Wörter zu berücksichtigen.5 Im Gegensatz dazu werden moderne LLMs wie ChatGPT mit Milliarden von Parametern aufgebaut und an einem beträchtlichen Teil des öffentlich verfügbaren Internets trainiert, was es ihnen ermöglicht, komplexe Abhängigkeiten, Nuancen und statistische Muster in der Sprache zu erfassen. Diese immense Skalierung ermöglicht es ihnen, plausiblen, anspruchsvollen und menschenähnlichen Text zu generieren, was weit über einfache Autocomplete-Funktionen hinausgeht.5 Das grundlegende Interaktionsmodell bleibt reaktiv: Das System wartet auf eine spezifische Eingabe (Prompt) eines Benutzers und generiert dann Inhalte als Reaktion.6

Die Verbreitung dieser leistungsstarken und zugänglichen Tools verändert die Natur von inhaltsbezogener Arbeit grundlegend. Da Generative AI in der Lage ist, auf Anfrage qualitativ hochwertigen Basisinhalt zu produzieren, verschiebt sich der ökonomische Wert von der manuellen Schöpfung selbst. Stattdessen wird Wert zunehmend in der strategischen Lenkung der KI gefunden. Die Fähigkeit, eine präzise, kontextreiche Eingabe (Prompt) zu gestalten, die die gewünschte Ausgabe hervorruft – eine Fähigkeit, die oft als “Prompt Engineering” bezeichnet wird – entwickelt sich zu einer kritischen Kompetenz. Diese Dynamik umdefiniert die Rolle des Menschen von einem reinen Schöpfer zu dem eines kreativen Direktors, Strategen und Editors, der KI als eine leistungsstarke Kraftverstärker nutzt. Die Technologie ersetzt nicht nur menschliche Anstrengungen, sondern schafft eine neue kollaborative Ebene, in der die Qualität des strategischen Inputs des Menschen direkt die Qualität der Ausgabe der KI bestimmt.

2.2 Kernfähigkeiten und Anwendungen: Ein Überblick über das generative Toolkit

Die Anwendungen von Generative AI umfassen ein breites Spektrum an Domänen, was die Vielseitigkeit der zugrunde liegenden Foundation Models widerspiegelt. Diese Tools werden in Arbeitsabläufe in verschiedenen Branchen integriert, um die Produktivität zu steigern, kreative Aufgaben zu unterstützen und Kommunikation zu automatisieren.4 Ein Überblick über seine Kernfähigkeiten zeigt ein umfassendes Toolkit für moderne Wissensarbeit.

Eine primäre und weit verbreitete Anwendung ist Textgenerierung. Generative Modelle können eine Vielzahl von geschriebenen Inhalten produzieren, von der Entwurfstellung von professionellen E-Mails, Marketingtexten und technischen Berichten bis hin zum Erstellen von kreativen Werken wie Gedichten und Geschichten.2 Diese Fähigkeit erstreckt sich auf

Inhaltszusammenfassung und -synthese, bei der die KI lange Dokumente, Forschungsarbeiten oder Gespräche in präzise und verständliche Zusammenfassungen verdichten kann, was es Benutzern ermöglicht, schnell die wichtigsten Informationen aus großen Mengen unstrukturierter Daten zu erfassen.2

Über Text hinaus hat Generative AI erhebliche Fortschritte in der Multimedia-Erstellung gemacht. Tools wie DALL-E 3, Midjourney und Stable Diffusion können aus einfachen Textdeskriptionen qualitativ hochwertige, originelle Bilder und Kunstwerke generieren.8 Dies erstreckt sich auf Video und Audio, wo aufstrebende Modelle Animationen erstellen oder natürliche Sprachsynthese für Anwendungen wie virtuelle Assistenten und Hörbuchnarration ermöglichen können.8

Im Bereich der Softwareentwicklung dient Generative AI als leistungsstarker Assistent für Programmierer. Plattformen wie GitHub Copilot integrieren sich direkt in Entwicklungsumgebungen, um Code-Snippets vorzuschlagen, Funktionen zu vervollständigen, zwischen Programmiersprachen zu übersetzen und bei der Fehlersuche in bestehendem Code zu helfen.2 Dies beschleunigt den Entwicklungszyklus und ermöglicht es Ingenieuren, sich auf höherstufige architektonische Probleme zu konzentrieren.10

Eine weitere anspruchsvolle Anwendung ist die Synthetische Datengenerierung. Generative Modelle können neue, künstliche Daten erstellen, die die statistischen Eigenschaften eines realen Datensatzes nachahmen. Diese synthetischen Daten sind unentbehrlich für das Trainieren anderer Machine-Learning-Modelle, insbesondere in Domänen, in denen echte Daten knapp, sensitiv oder teuer zu beschaffen sind, wie im Gesundheitswesen oder in der Finanzbranche.4

Die kommerzielle Landschaft ist mit zahlreichen bekannten Anwendungen bevölkert, die diese Funktionen Millionen von Nutzern zugänglich gemacht haben. Dazu gehören konversative KIs wie ChatGPT und Gemini, Schreibassistenten wie Grammarly sowie integrierte Lösungen wie Microsoft Copilot und Adobe Firefly, die generative Funktionen in bestehende Produktivitätssuiten einbetten.9 Der übergreifende geschäftliche Wert dieser Tools liegt in ihrer Fähigkeit, die Produktivität zu steigern und Innovationen zu fördern, indem sie die Erstellung von Inhalten automatisieren und spezifische, eingabegesteuerte Aufgaben optimieren.4

3.0 Der agentische Sprung: Von der Inhaltserstellung zur autonomen Handlung

Während generative KI eine Revolution in der Inhaltserstellung darstellt, wird die nächste Grenze der künstlichen Intelligenz durch eine Verschiebung von der Erstellung zur Handlung definiert. Agentische KI markiert diese Evolution und führt Systeme ein, die nicht nur reagieren, sondern unabhängig handeln, um komplexe Ziele zu erreichen. Dieser Sprung in Richtung Autonomie verspricht, eine neue Ebene an Produktivität freizusetzen und die grundlegende Natur der Automatisierung von Geschäftsprozessen zu transformieren.

3.1 Der Aufbruch zu autonomen Systemen: Die Definition von Agency (Handlungsfähigkeit)

Agentische KI ist eine fortschrittliche Form künstlicher Intelligenz, die sich auf die Entwicklung autonomer Systeme konzentriert, die in der Lage sind, Entscheidungen zu treffen und Aufgaben mit minimaler menschlicher Intervention auszuführen.13 Der Begriff “agentisch” leitet sich vom Konzept der Agency (Handlungsfähigkeit) ab – der Fähigkeit eines Systems, unabhängig und zielgerichtet innerhalb seiner Umgebung zu handeln, um einen vordefinierten Satz an Zielen zu erreichen.15 Dies steht in krassem Gegensatz zu traditioneller KI, einschließlich generativer KI, die grundsätzlich reaktiv ist. Ein generatives Modell wartet auf eine Eingabe (Prompt) und folgt einem vordefinierten Workflow, um eine Ausgabe zu produzieren; ein agentisches System hingegen, sobald es ein hochrangiges Ziel erhält, kann proaktiv einen Plan formulieren und ausführen, um dieses Ziel zu erreichen.7

Der zentrale Unterschied liegt in der Übergang vom Anfrage-Antwort-Modell zu einem zielorientierten Modell. Ein agentisches System folgt nicht einfach schrittweisen Anweisungen. Stattdessen ist es in der Lage, ein komplexes Ziel in eine Abfolge kleinerer, handhabbarer Teilaufgaben zu zerlegen und diese unabhängig zu verfolgen.17 Diese proaktive Natur ermöglicht es ihm, Bedürfnisse vorherzusehen, potenzielle Probleme zu identifizieren und Initiative zu ergreifen, um Probleme zu beheben, bevor sie eskalieren – eine Fähigkeit, die weit über den Bereich reaktiver Systeme hinausgeht.15

3.2 Aufbau eines KI-Agents: Der operative Zyklus

Die Funktionalität agentischer KI basiert auf einer Reihe von Schlüsselmerkmalen, die ihr autonomes Verhalten ermöglichen. Diese Systeme sind so konzipiert, dass sie:

• Proaktiv und autonom sind: Sie warten nicht auf explizite Befehle für jede Aktion. Stattdessen operieren sie mit einem Grad an Unabhängigkeit, um Aufgaben ohne ständige menschliche Überwachung auszuführen, was es ihnen ermöglicht, langfristige Ziele und mehrstufige Probleme zu verwalten.15
• Anpassungsfähig sind: Ein kritisches Merkmal ist die Fähigkeit, aus Interaktionen zu lernen und sich an verändernde Umgebungen anzupassen. Sie können ihre Strategien und Handlungen in Echtzeit anhand neuer Informationen oder Feedback anpassen, was sie für dynamische und unvorhersehbare Situationen geeignet macht.12
• Zielorientiert sind: KI-Agenten sind explizit darauf ausgerichtet, spezifische Ziele zu erreichen. Sie überlegen sich die Schritte, die erforderlich sind, um ein Ziel zu erreichen, und formulieren eine Strategie, um dies zu tun.14
• Vernunft und Planung aufweisen: Im Herzen eines agentischen Systems liegt eine Vernunft-Engine, die oft ein leistungsstarkes Large Language Model (LLM) ist. Das LLM dient als “Gehirn” des Agents und ermöglicht es ihm, Daten zu analysieren, Kontexte zu verstehen, potenzielle Lösungen zu formulieren und einen Handlungsplan zu erstellen.14

Die Funktionsweise eines KI-Agents kann als kontinuierlicher, zyklischer Prozess verstanden werden. Dieser Zyklus ermöglicht es dem Agenten, intelligent mit seiner Umgebung zu interagieren und seine Leistung im Laufe der Zeit zu verfeinern.16:

1. Wahrnehmung: Der Agent beginnt damit, Daten aus seiner Umgebung zu sammeln. Diese können aus verschiedenen Quellen stammen, darunter APIs, Datenbanken, Sensoren oder direkte Nutzerinteraktionen.
2. Vernunft: Die gesammelten Daten werden dann verarbeitet, um aussagekräftige Erkenntnisse zu extrahieren. Mithilfe von Fähigkeiten wie natürlicher Sprachverarbeitung interpretiert der Agent die Informationen, erkennt Muster und versteht den größeren Kontext.
3. Entscheidungsfindung: Auf der Grundlage seiner Überlegungen und vordefinierter Ziele wertet der Agent mehrere mögliche Handlungen aus. Er wählt den optimalen Handlungsweg aus, basierend auf Faktoren wie Effizienz, Erfolgswahrscheinlichkeit und vorhergesagten Ergebnissen.
4. Ausführung: Der Agent führt die gewählte Aktion durch. Dies beinhaltet oft die Interaktion mit externen Systemen, indem er APIs aufruft, Daten manipuliert oder mit Nutzern kommuniziert.
5. Lernen und Anpassung: Nach der Ausführung evaluiert der Agent das Ergebnis. Dieses Feedback wird verwendet, um seine internen Modelle zu verfeinern und zukünftige Entscheidungen zu verbessern, oft mithilfe von Techniken wie Reinforcement Learning.

Dieser operative Rahmen wandelt das rohe Potenzial von Foundation Models in praktische, zielorientierte Handlungen um. Während ein LLM die zentrale Intelligenz für Schlussfolgerung und Verständnis liefert, ist es der agentische Rahmen – die Komponenten für Planung, Werkzeugnutzung, Gedächtnis und Umweltinteraktion – der es ermöglicht, diese Intelligenz auf reale Aufgaben anzuwenden. Diese Beziehung ist analog zu der eines Computersystems und seiner Anwendungssoftware. Das LLM ist das leistungsstarke Betriebssystem, das grundlegende Fähigkeiten bereitstellt, während das agentische System die Anwendungs-Schicht ist, die diese Fähigkeiten nutzt, um spezifische, wertvolle Funktionen für den Benutzer auszuführen, und damit weit über eine einfache Chat-Schnittstelle hinausgeht.

3.3 Die Kraft der Zusammenarbeit: Orchestrierung und Multi-Agenten-Systeme

Die Komplexität realer Geschäftsprobleme erfordert oft ein vielfältiges Set an Fähigkeiten und Domänenwissen. Um dies anzugehen, werden fortschrittliche agentische Systeme häufig als Multi-Agenten-Systeme konzipiert, in denen mehrere, hoch spezialisierte KI-Agenten zusammenarbeiten, um ein gemeinsames Ziel zu erreichen.15 Zum Beispiel könnte in einem Finanzdienstleistungsumfeld ein Agent auf regulatorische Konformität spezialisiert sein, ein anderer auf Betrugserkennung und ein dritter auf Portfolioptimierung. Diese Agenten koordinieren ihre Aktivitäten, teilen Einblicke aus und übergeben Aufgaben bei Bedarf, um eine umfassende Lösung zu liefern, die über die Fähigkeit eines einzelnen, verallgemeinerten Agenten hinausgeht.15

Dieses kollaborative Modell erfordert eine kritische Funktion, die als Orchestrierung bekannt ist. Orchestrierung ist die übergreifende Verwaltung und Koordination der verschiedenen KI-Agenten und Systeme innerhalb eines Ökosystems.16 Eine Orchestrierungsplattform ist verantwortlich für die Automatisierung von Workflows, die Verfolgung des Fortschritts gegenüber Zielen, die Verwaltung der Ressourcenallokation und die Behandlung von Fehlern. Sie stellt sicher, dass die einzelnen Agenten harmonisch und effizient zusammenarbeiten. Dies klärt die Unterscheidung zwischen einem „KI-Agenten“, der als einzelnes Werkzeug oder Spezialist betrachtet werden kann, und „Agentic AI“, das sich auf das koordinierte System bezieht, das diese Agenten verwaltet, um umfassendere, komplexere Ziele zu erreichen.14 Technologieplattformen wie Amazon Bedrock und Google’s Vertex AI Agent Builder werden entwickelt, um die Infrastruktur zum Aufbau und zur Orchestrierung dieser sophistischen Multi-Agenten-Systeme bereitzustellen, was einen signifikanten architektonischen Wandel in der KI-Entwicklung von monolithischen Modellen zu kollaborativen digitalen Arbeitskräften signalisiert.14

4.0 Ein Vergleichsrahmen: Generative vs. Agentische Systeme

Das Verständnis der Unterschiede und der Beziehung zwischen generativer und agentischer KI ist für jede Organisation von entscheidender Bedeutung, die eine kohärente KI-Strategie entwickeln möchte. Obwohl beide ähnliche zugrunde liegende Technologien nutzen, sind ihr Zweck, ihre Interaktionsmodelle und ihr operativer Umfang grundlegend verschieden. Agentische KI ist kein Konkurrent zu generativer KI, sondern eine funktionelle Evolution, die auf ihren Fähigkeiten aufbaut, um vom Inhaltserstellung zum Aufgabenausführung zu gelangen.

4.1 Reaktive Prompts vs. Proaktive Ziele: Die zentrale Unterscheidung

Der grundlegendste Unterschied zwischen den beiden Paradigmen liegt in ihrer operativen Haltung: Generative KI ist reaktiv, während agentische KI proaktiv ist.7 Ein generatives System ist darauf ausgelegt, Inhalte in direkter Reaktion auf einen spezifischen Benutzer-Prompt zu erzeugen. Es ist ein passives Werkzeug, das auf Anweisungen wartet.17 Im Gegensatz dazu ist ein agentisches System darauf ausgelegt, im Streben nach einem hochrangigen Ziel zu handeln. Es ist ein aktiver Teilnehmer, der Initiative ergreift, basierend auf seinen Zielen und seiner Wahrnehmung der Umgebung.15

Diese Unterscheidung kann mit einer praktischen Analogie verdeutlicht werden. Generative KI ist vergleichbar mit einem hoch qualifizierten Spezialisten, wie einem Texter oder einem Grafikdesigner. Man gibt diesem Spezialisten eine detaillierte Aufgabe („Schreibe einen 500-Wörter-Blog-Post zu Thema X in einem professionellen Ton“) und er führt diese spezifische Aufgabe aus. Er wird jedoch nicht unabhängig entscheiden, dass ein Blog-Post benötigt wird, das Thema ohne Aufforderung recherchieren oder seine Veröffentlichung planen.6 Agentische KI hingegen ist vergleichbar mit einem autonomen Projektmanager. Man gibt diesem Manager ein hochrangiges Ziel („Steigere die Engagement-Rate unserer Zielgruppe in diesem Quartal“). Der agentische Manager würde dann unabhängig einen Plan ausarbeiten, der unter anderem die Auftragserteilung einer Reihe von Blog-Posts (eine Aufgabe, die er an ein generatives Modell delegieren würde), die Planung von Social-Media-Updates, die Analyse von Engagement-Daten und die Anpassung der Strategie anhand der Leistung umfassen könnte – und all dies ohne schrittweise Anweisungen für jede einzelne Aktion zu benötigen.7

Dieser funktionaler Unterschied wirkt sich direkt auf die Art der menschlichen Interaktion aus. Bei generativer KI ist der Benutzer „im Loop“, gibt ständige Anweisungen und trifft Entscheidungen in jeder Phase des Prozesses. Bei agentischer KI ist der Benutzer „am Loop“, definiert die übergeordneten Ziele und übt Kontrolle aus, interveniert aber hauptsächlich, um Ausnahmen zu behandeln oder strategische Anleitung zu geben, wenn der Agent auf eine Situation stößt, die über seine Programmierung hinausgeht.

4.2 Ein symbiotisches Verhältnis: Evolution, nicht Revolution

Es ist von entscheidender Bedeutung zu erkennen, dass agentische KI Generative KI nicht ersetzt; vielmehr erweitert sie ihre Fähigkeiten in einem symbiotischen Verhältnis.16 Agentische Systeme stützen sich auf generative Modelle, insbesondere LLMs, als ihre zentrale Verarbeitungseinheit oder “Gehirn”.14 Das LLM liefert die entscheidenden kognitiven Funktionen des Denkens, der Sprachverständnis und der Planung, die es dem Agenten ermöglichen, Ziele zu interpretieren, Situationen zu analysieren und Strategien zu formulieren.

Ein klares Beispiel veranschaulicht diese Synergie. Ein Vertriebsmitarbeiter könnte ein reines Generative-KI-Tool verwenden, indem er es anweist: “Schreibe eine höfliche Follow-up-E-Mail an Maria Wang zu unserem Vorschlag.” Die KI würde den Text generieren, aber der Vertreter müsste ihn dann manuell in einen E-Mail-Client kopieren, Maria’s Kontaktdaten finden, die E-Mail senden und dann ihr Customer-Relationship-Management-System (CRM) aktualisieren. Dies ist eine Reihe diskreter, von Menschen angetriebener Aufgaben, die durch KI unterstützt werden.7

Ein agentisches System würde das gleiche Ziel anders handhaben. Der Vertreter würde eine hochrangige Regel oder ein Ziel festlegen, wie zum Beispiel: “Für jeden Lead, der als ‘Follow-up erforderlich’ markiert ist, sende eine Follow-up-E-Mail nach zwei Werktagen.” Das agentische System würde dann autonom einen mehrstufigen Workflow ausführen. Es würde das CRM auf den Trigger überwachen, die angegebene Zeit abwarten, Maria’s Details aus dem CRM abrufen, ein generatives Modell verwenden, um eine personalisierte E-Mail zu verfassen, die E-Mail über einen API-Aufruf senden und schließlich das CRM aktualisieren, um die Aktion zu protokollieren. In diesem Workflow ist die Generative KI eine entscheidende Komponente – ein Tool, das der Agent verwendet, um einen Schritt seines umfassenderen, autonomen Plans zu vollenden.7

Dieses Verhältnis verdeutlicht, dass die Grenze zwischen diesen beiden Konzepten in kommerziellen Anwendungen zunehmend verschwimmt. Die theoretische Unterscheidung zwischen reaktiver Inhaltserstellung und proaktiver Zielerreichung ist klar, aber in der Praxis entstehen Produkte, die einen Mittelweg einnehmen. Fortgeschrittene generative Tools wie ChatGPT integrieren Funktionen wie “Function Calling”, die es ihnen ermöglichen, mit externen Tools zu interagieren und einfache, verkettete Aktionen auszuführen, wodurch sie anfangsformen agentischer Verhaltensweisen aufweisen.2 Umgekehrt sind agentische Systeme grundsätzlich auf generative Fähigkeiten für ihre Kernintelligenz angewiesen.14 Diese Konvergenz deutet darauf hin, dass sich der Markt nicht als binäre Wahl zwischen zwei unterschiedlichen Technologien entwickelt, sondern als Spektrum an KI-Fähigkeiten. Dies schafft eine Herausforderung für Geschäftsführer, die über Marketingetiketten hinausschauen müssen, um das wahre Maß an Autonomie und Intelligenz eines bestimmten Produkts genau zu bewerten.

4.3 Tabelle 1: Generative KI vs. Agentische KI – Ein featureweiser Vergleich

Die folgende Tabelle bietet einen präzisen, featureweisen Vergleich, um die wichtigsten Unterschiede zwischen den Paradigmen der Generativen KI und der Agentischen KI zusammenzufassen.

Aspekt	Generative KI (Der Inhaltsersteller)	Agentische KI (Der autonome Akteur)	Unterstützende Snippets
Primäre Funktion	Erstellen von neuartigem Inhalt (Text, Bilder, Code) auf der Grundlage erlernter Muster.	Handeln und Erreichen von hochrangigen Zielen durch die Ausführung mehrstufiger Aufgaben.	2
Interaktionsmodell	Reaktiv: Reagiert auf spezifische, direkte Benutzeraufforderungen.	Proaktiv: Ergreift Initiative auf der Grundlage von Zielen und Umweltdaten.	7
Autonomiegrad	Niedrig (Human-in-the-Loop): Erfordert schrittweise menschliche Anleitung für jede Ausgabe.	Hoch (Human-on-the-Loop): Funktioniert unabhängig mit menschlicher Überwachung bei Ausnahmen.	6
Eingabemethode	Spezifische Aufforderungen: “Schreibe eine E-Mail über X.”	Hochrangige Ziele: “Verwalte Follow-ups für alle neuen Verkaufsleads.”	7
Arbeitsumfang	Eng definierte Aufgaben: Inhaltserstellung, Zusammenfassung, Übersetzung.	Umfangreiche, komplexe Workflows: Prozessautomatisierung, Problemlösung, Systemverwaltung.	19
Kernmechanismus	Mustererkennung und Vorhersage: Vorhersagt das nächste Element in einer Sequenz.	Wahrnehmungs-Denk-Aktions-Schleife: Fühlt, plant, entscheidet, führt aus und lernt.	2
Tool-Integration	Begrenzt: Kann als Funktion in einer größeren Anwendung integriert werden.	Umfangreich: Natürlich designed, um externe Tools, APIs und andere Systeme aufzurufen, um zu handeln.	14
Geschäftsanalogie	Ein hochqualifizierter Spezialist oder Assistent (z. B. ein Copywriter, ein Programmierer, ein Forscher).	Ein autonomer Projektmanager oder ein digitaler Mitarbeiter.	6

5.0 Das agentische Unternehmen: Transformation von Branchen durch autonome Workflows

Das theoretische Versprechen von agentischer KI wird schnell in praktische Anwendungen umgesetzt, die darauf ausgerichtet sind, die operative Effizienz und strategische Fähigkeit in einer Vielzahl von Branchen neu zu definieren. Indem sie nicht nur einfache Aufgaben, sondern komplexe, end-to-end-Workflows automatisieren, ermöglichen agentische Systeme ein neues Paradigma der unternehmerischen Produktivität. Dies stellt eine bedeutende Entwicklung gegenüber früheren Automatisierungstechnologien dar, da sie das menschliche Potenzial erweitert, anstatt einfach manuelle Arbeit zu ersetzen.

5.1 A Cross-Sector Analysis of Impact

Die Vielseitigkeit von agentischer KI, die aus ihrer Fähigkeit zu schließen, zu planen und mit digitalen Systemen zu interagieren resultiert, ermöglicht ihre Anwendung in praktisch jeder Domäne, die auf komplexe Informationsverarbeitung und Entscheidungsfindung angewiesen ist.

• Customer Service: Agentische KI verwandelt den Kundensupport von reaktiven, skriptbasierten Chatbots in proaktive Servicemitarbeiter. Diese Systeme können autonom Kundenanfragen verwalten, Wissensdatenbanken zugreifen, um komplexe Probleme zu lösen, Rückerstattungen oder Retouren zu bearbeiten und personalisierten Support über mehrere Kanäle hinweg liefern, und nur bei den nuanciertesten oder empathischsten Interaktionen an menschliche Mitarbeiter weiterleiten.14
• Finance and Banking: Im datenintensiven Finanzsektor werden KI-Agenten eingesetzt, um Betrugserkennung zu automatisieren, indem sie Transaktionen in Echtzeit überwachen und Maßnahmen ergreifen, um verdächtige Aktivitäten zu blockieren. Sie können auch kontinuierliche Risikobewertungen durchführen, Investmentportfolios anhand von Marktbedingungen und vordefinierten Strategien verwalten und Compliance gewährleisten, indem sie auf Änderungen im Recht achten und interne Richtlinien entsprechend aktualisieren.14
• Healthcare: Die potenzielle Auswirkung im Gesundheitswesen ist tiefgreifend. Agentische Systeme können Ärzte unterstützen, indem sie Krankheitsakten, Forschungsarbeiten und klinische Studienanalysieren, um bei der Diagnose und Behandlungsplanung zu helfen. Sie können auch für proaktives Patientenmonitoring verwendet werden, indem sie Daten von tragbaren Geräten nutzen, um frühe Anzeichen von Gesundheitsproblemen zu erkennen und Pflegeteams zu benachrichtigen, oder sogar um Follow-up-Termine automatisch zu planen.14
• Supply Chain and Logistics: Agentische KI kann hochgradig widerstandsfähige und effiziente Lieferketten schaffen. Indem sie Daten aus Vertrieb, Lagerbestand, Wetter und Versand analysieren, können diese Systeme Nachfragevorhersagen treffen, Logistik optimieren und Sendungen proaktiv umleiten, um Verzögerungen zu vermeiden – und das alles, während sie Kosten und menschliche Überwachung minimieren.14
• Software Development and IT Operations: Über einfache Codegenerierung hinaus können KI-Agenten den gesamten Softwareentwicklungslebenszyklus automatisieren, einschließlich Fehlerbehebung, Testen und Einführung. Im IT-Servicemanagement können Agenten über einfache Helpdesk-Bots hinausgehen, um komplexe IT-Tickets autonom zu lösen, Netzwerkprobleme zu beheben und Softwarebereitstellung zu verwalten.14
• Human Resources: Personalabteilungen können agentische Workflows nutzen, um zeitaufwändige Prozesse wie Lebenslaufscreening zu automatisieren, bei dem Agenten Kandidaten anhand von Stellenkriterien analysieren und bewerten können. Sie können auch Interviewplanung durchführen, indem sie Kalender zwischen Kandidaten und Einstellungsmanagern koordinieren, sowie Mitarbeiteronboarding und Gehaltsverarbeitungsprozesse verwalten.25

Die wahre, langfristige Auswirkung dieser Anwendungen wird wahrscheinlich über die Automatisierung bestehender Aufgaben hinausgehen. Die Einführung autonomer Agenten ermöglicht eine grundlegende Überarbeitung der Gestaltung von Geschäftsprozessen. Workflows, die zuvor durch die Geschwindigkeit und Kapazität menschlicher Entscheidungsfindung begrenzt waren, können umgestaltet werden, um dynamischer, reaktiver und datengetrieben zu sein. Zum Beispiel könnte anstatt dass ein Agent einfach eine potenzielle Lieferkettenstörung für eine menschliche Überprüfung markiert, ein voll realisiertes agentisches System die finanzielle Auswirkung der Störung autonom modellieren, alternative Versandwege bewerten, neue Bedingungen mit Spediteuren über API verhandeln, das Enterprise Resource Planning (ERP)-System mit dem neuen Plan aktualisieren und alle relevanten Stakeholder in Echtzeit benachrichtigen. Dies ist nicht nur Task-Automatisierung; es handelt sich um eine vollständige Transformation des Geschäftsprozesses selbst, die ein Maß an operativer Agilität und Resilienz ermöglicht, das zuvor unerreichbar war.

5.2 Redefining Productivity: Beyond Robotic Process Automation (RPA)

Der Aufstieg der agentischen Automatisierung markiert einen bedeutenden Fortschritt gegenüber traditionellen Automatisierungstechnologien wie Robotic Process Automation (RPA). RPA war bei der Automatisierung strukturierter, repetitiver und regelbasiierter Aufgaben wie Dateneingabe oder Rechnungsverarbeitung hoch wirksam. Allerdings hat es oft Schwierigkeiten, wenn es um unstrukturierte Daten oder Änderungen in den zugrunde liegenden Anwendungen oder Prozessen geht.7 Screen-Scraping-Bots zum Beispiel können leicht ausfallen, wenn die Benutzeroberfläche einer Zielwebsite aktualisiert wird.7

Agentische KI überwindet diese Einschränkungen. Indem sie die Schlussfolgerungsfähigkeiten von LLMs nutzt, können KI-Agenten Kontext verstehen, Mehrdeutigkeit bewältigen und sich an Veränderungen in ihrer Umgebung anpassen. Dadurch können sie eine weitaus breitere Klasse von Arbeiten automatisieren, einschließlich komplexer, end-to-end-Prozesse, die unstrukturierte Daten und dynamische Entscheidungsfindung beinhalten.17 Dies stellt eine Verschiebung von der Automatisierung einfacher “robotischer” Aufgaben hin zur Automatisierung “kognitiver” Arbeitsabläufe dar.

Entscheidend ist, dass diese neue Welle der Automatisierung am besten als eine Form der menschlichen Augmentation verstanden wird.17 Ziel ist es nicht, menschliche Arbeitskräfte zu ersetzen, sondern ihre Fähigkeiten und Produktivität zu steigern. Indem komplexe, zeitaufwändige und repetitive Aufgaben an KI-Agenten delegiert werden, werden menschliche Mitarbeitende befreit, sich auf Aktivitäten zu konzentrieren, die einzigartig menschliche Fähigkeiten erfordern: strategisches Denken, kreatives Problemlösen, komplexe Verhandlungen und den Aufbau interpersoneller Beziehungen.17 Diese Zusammenarbeit zwischen Menschen und KI-Agenten verspricht, die Fähigkeit einer Organisation zu erweitern, komplexe Herausforderungen zu meistern, Innovationen voranzutreiben und qualitativ hochwertigere Ergebnisse zu liefern. Die Bedeutung dieses Trends wird durch Markterhebungen unterstrichen: Gartner prognostiziert, dass bis 2028 ein Drittel aller Enterprise-Software agentische KI-Funktionen enthalten wird und mindestens 15 % der täglichen Geschäftsentscheidungen autonom von KI-Agenten getroffen werden.19

6.0 Fallstudie: Dekonstruktion des “Agentic Meeting Copilot” – SeaMeet von Seasalt.ai

Um die theoretische Diskussion über agentische KI in einem realen kommerziellen Beispiel zu verankern, bietet dieser Abschnitt eine detaillierte Analyse von SeaMeet, einem Produkt von Seasalt.ai. Durch die Untersuchung seiner Funktionen, seines Marketings und seiner strategischen Positionierung ist es möglich, zu dekonstruieren, wie das Konzept der “Agency” auf dem aktuellen Markt interpretiert und umgesetzt wird, und eine nuancierte Realität aufzudecken, die zwischen reinen generativen Fähigkeiten und vollständiger Autonomie liegt.

6.1 Produktübersicht und Kern-Generative Fähigkeiten

SeaMeet wird als KI-Treffen-Assistent oder “Copilot” vermarktet, der entwickelt wurde, um die Produktivität von Einzelpersonen und Teams zu steigern.31 Seine grundlegenden Funktionen konzentrieren sich auf die Verarbeitung des Inhalts von Meetings. Das System integriert sich mit beliebten Videokonferenzplattformen wie Google Meet und Microsoft Teams und kann auch hochgeladene Audiodateien von persönlichen Meetings verarbeiten.31

Die Kernfunktionen des Produkts sind:

• Echtzeit-Transkription: SeaMeet liefert eine hochgenaue, Echtzeit-Transkription von Meeting-Gesprächen, inklusive Sprecheridentifizierung und Zeitstempeln.31
• Intelligente Zusammenfassungen: Nach einem Meeting generiert das System automatisch intelligente Zusammenfassungen, die die wichtigsten Themen und Diskussionen erfassen.31
• Erkennung von Action Items: Die KI analysiert die Transkription, um automatisch handlungsfähige Aufgaben oder “To-Do”-Punkte zu identifizieren und aufzulisten, die besprochen wurden.31

Diese primären Funktionen sind klare Anwendungen der Generativen KI. Das System nutzt hochentwickelte Sprachen-zu-Text-Modelle, um eine Transkription zu erstellen (Texterzeugung aus Audio), und nutzt dann LLMs, um diese Transkription in eine neue, kondensierte Form (die Zusammenfassung) zu synthetisieren und bestimmte Aussagen als Action Items zu klassifizieren. Benutzerbewertungen heben konsequent den Wert dieser generativen Fähigkeiten hervor und weisen darauf hin, dass sie die Notwendigkeit von manueller Notiznahme beseitigen und eine einfache Möglichkeit bieten, Verantwortlichkeiten zu verfolgen, wodurch ein erhebliches Problem für viele Fachleute gelöst wird.34

6.2 Analyse der “agentischen” Behauptung: Der e-mail-basierte Arbeitsablauf

SeaMeet hebt sich auf dem Markt ab, indem es sich als “Agentischer Meeting Copilot” brandet.32 Die Begründung für diese Behauptung scheint auf einer spezifischen, innovativen Funktion zu beruhen: einem e-mail-basierten Arbeitsablauf, der entwickelt wurde, um Post-Meeting-Aufgaben zu automatisieren. Nachdem ein Meeting beendet ist, sendet SeaMeet die generierte Zusammenfassung per E-Mail an den Benutzer. Der Benutzer kann dann direkt auf diese E-Mail mit natürlichen Sprachbefehlen antworten, wie zum Beispiel “Entwerfe eine Follow-Up-E-Mail an den Kunden”, “Erstelle eine Statement of Work (SOW) auf Basis unserer Diskussion” oder “Generiere einen Bericht für Stakeholder”.32 Das System verarbeitet dann diese Anfrage und gibt das professionell formatierte Dokument zurück, das zum Senden bereit ist.

Eine kritische Bewertung dieses Arbeitsablaufs anhand der strengen Definition von Agentischer KI, die earlier in diesem Bericht festgelegt wurde, zeigt ein nuanciertes Bild. Obwohl diese Funktion eine leistungsstarke und hochentwickelte Form der Workflow-Automatisierung darstellt, demonstriert sie keine echte, zielgerichtete Autonomie. Die Handlungen des Systems sind vollständig reaktiv; es wartet auf einen spezifischen, durch einen Menschen initiierten Befehl per E-Mail, bevor es handelt. Dies ist eine verkettete Aufgabe – die Kombination der initialen Zusammenfassung mit einer neuen Benutzeraufforderung, um ein nachfolgendes Dokument zu generieren – aber sie ist nicht proaktiv.

Ein wirklich agentisches System hingegen könnte ein hochrangiges Ziel wie „Verwalten des Onboardings für dieses neue Kundenprojekt“ erhalten. Basierend auf dem Inhalt des ersten Treffens könnte es unabhängig die Notwendigkeit eines SOW erkennen, es entwerfen, ohne explizit dazu aufgefordert zu werden, und es vielleicht sogar zur internen Genehmigung weiterleiten. Der Workflow von SeaMeet, obwohl hoch effizient, hängt weiterhin von einem Menschen ab, der „im Loop“ ist und jede wichtige Aktion nach dem Meeting auslöst. Das Fehlen öffentlich verfügbarer Dokumentation, die Funktionen zur autonomen Aufgabenübertragung oder -erledigung beschreibt, stützt die Beurteilung weiter, dass das System als fortschrittlicher, kommandogesteuerter Assistent funktioniert, statt als vollautonomer Agent.33

6.3 Strategischer Kontext: SeaMeet innerhalb des umfassenderen Seasalt.ai-Ökosystems

Um die Positionierung von SeaMeet vollständig zu verstehen, muss sie innerhalb des größeren strategischen Rahmens seiner Muttergesellschaft, Seasalt.ai, betrachtet werden. Gegründet im Jahr 2020, positioniert sich Seasalt.ai als All-in-One-Kontaktzentrum und KI-Automatisierungsplattform, die hauptsächlich kleine und mittlere Unternehmen (KMU) anspricht.22 Die umfassendere Produktpalette des Unternehmens ist darauf ausgelegt, eine Vielzahl von geschäftlichen Kommunikations- und Betriebsworkflows zu automatisieren. Dazu gehören KI-gestützte Voicebots und Chatbots für 24/7-Kundensupport, automatisierte Terminanlage, Lead-Qualifizierung und -Weiterleitung sowie die Verwaltung von Omni-Channel-Kommunikationen (z. B. WhatsApp, SMS, Sprache) aus einem einheitlichen Posteingang.22

Innerhalb dieses Ökosystems dient SeaMeet als zentrales Komponent, das sich auf interne und kundenorientierte Meeting-Intelligenz konzentriert. Es ergänzt die externen Kommunikationsautomatisierungstools des Unternehmens, indem es die in Meetings generierten wertvollen Daten erfasst und strukturiert. Dies stimmt mit der übergeordneten Mission des Unternehmens überein, dem KMU-Markt zugängliche, end-to-end KI-Automatisierungslösungen zu bieten – ein Segment, das möglicherweise die Ressourcen fehlt, um komplexere unternehmensklassige Systeme zu bauen oder zu integrieren.38

6.4 Marktpositionierung: Der „Proto-Agentische“ Differenzierer

Die Entscheidung, SeaMeet als „agentisch“ zu vermarkten, ist eine bewusste und strategisch klug durchgeführte Maßnahme. Auf einem überfüllten Markt von Meeting-Transkriptions- und Zusammenfassungs-Tools dient das Label „agentisch“ als starker Differenzierer. Es signalisiert potenziellen Kunden, dass das Produkt Funktionen jenseits der Standard-Generativen KI bietet, indem es die wachsende Begeisterung der Branche für autonome Systeme nutzt.

Eine präzisere Klassifizierung für diese Tool-Kategorie könnte „proto-agentisch“ oder „agent-assistiert“ sein. Diese Systeme stellen einen Zwischenschritt auf dem Spektrum zwischen rein generativen Tools und vollautonomen Agenten dar. Sie zeichnen sich durch die Automatisierung komplexer, mehrstufiger Aufgaben aus, benötigen aber noch einen menschlichen Trigger, um den Workflow zu initiieren. Diese Positionierung erlaubt es Seasalt.ai, eine technologisch fortschrittliche Position zu beanspruchen, ohne dass es erforderlich ist, ein System mit vollständigen proaktiven, zielsuchenden Fähigkeiten entwickelt zu haben.

Diese Fallstudie offenbart einen umfassenderen Trend in der Kommerzialisierung von KI. Wenn neue, leistungsstarke Konzepte wie „Agency“ an Popularität gewinnen, geht die Marketing-Sprache oft der vollständigen Reifung der Technologie voraus. Unternehmen übernehmen strategisch diese Terminologie, um die Wahrnehmung ihrer Produkte zu formen und die Aufmerksamkeit des Marktes zu gewinnen. Für Geschäftsführer und Technologiebewertende unterstreicht dies die entscheidende Bedeutung, ein nuanciertes Verständnis dieser Konzepte zu entwickeln. Es reicht nicht mehr aus, Marketing-Behauptungen auf dem ersten Blick zu akzeptieren; stattdessen ist eine tiefere Analyse des wahren Betriebsmodells eines Produkts – seiner Ebene an Proaktivität, Anpassungsfähigkeit und Zielorientierung – erforderlich, um fundierte Kauf- und strategische Entscheidungen zu treffen.

7.0 Strategische Imperative und zukünftige Perspektive

Die Entwicklung von Generativer zu Agentischer KI ist nicht nur ein inkrementeller technologischer Fortschritt; sie stellt eine grundlegende Veränderung dar, wie Unternehmen künstliche Intelligenz nutzen können, um Wert zu schaffen. Dieser Übergang erfordert eine proaktive und gut durchdachte strategische Reaktion von Unternehmensführern. Das Navigieren in dieser neuen Grenze erfordert ein klares Verständnis der unmittelbaren Chancen, einen Plan für die strategische Einführung und einen wachen Ansatz gegenüber den damit verbundenen Risiken und ethischen Überlegungen.

7.1 Empfehlungen für die Einführung: Das Navigieren in der neuen KI-Frontier

Für Organisationen, die die Kraft dieser sich entwickelnden KI-Landschaft nutzen wollen, wird ein pragmatischer, zweigleisiger Ansatz empfohlen. Zunächst sollten Unternehmen die Nutzung von Generativer KI jetzt akzeptieren und ausbauen, um sofortige und nachweisbare Produktivitätssteigerungen zu erzielen. Die Technologie ist reif und zugänglich genug, um in verschiedenen Funktionen eingesetzt zu werden, um Inhaltserstellung zu automatisieren, Forschung und Datensynthese zu beschleunigen und bei der Softwareentwicklung zu unterstützen.4 Dies liefert nicht nur kurzfristige ROI, sondern hilft auch, eine grundlegende „KI-fähige“ Kultur aufzubauen, indem Mitarbeiter mit der Mensch-KI-Zusammenarbeit vertraut gemacht werden.

Zweitens müssen Führungskräfte strategisch damit beginnen, mit agentischer KI zu experimentieren. Dies sollte damit beginnen, gut definierte, hochwirksame Geschäftsprozesse zu identifizieren, die für die Automatisierung durch einen autonomen oder semi-autonomen Agenten geeignet sind. Frühe Anwendungsfälle in Bereichen wie IT-Service-Management, der Bearbeitung von Kunden-Support-Tickets oder der Lieferkettenüberwachung können als wertvolle Pilotprogramme dienen, um interne Expertise aufzubauen und das Potenzial agentischer Arbeitsabläufe zu demonstrieren.17

Die erfolgreiche Implementierung eines der beiden Paradigmen, insbesondere aber der agentischen KI, hängt von mehreren kritischen Voraussetzungen ab:

• Data Readiness: KI-Agenten sind nur so effektiv wie die Daten, auf die sie zugreifen und verarbeiten können. Organisationen müssen in die Schaffung einer sauberen, gut gesteuerten und zugänglichen unternehmensweiten Dateninfrastruktur investieren. Diese “KI-fähige” Datenbasis ist unerlässlich, um Agenten in die Lage zu versetzen, genaue, kontextbewusste Entscheidungen zu treffen.30
• Security and Governance: Die Leistungsfähigkeit der agentischen KI hängt direkt von ihrer tiefen Integration in unternehmensinterne Systeme und ihrem Zugriff auf sensible Daten ab. Dies birgt erhebliche Sicherheits- und Datenschutzrisiken.20 Robuste Sicherheitsprotokolle, Zugriffskontrollen und transparente Auditpfade sind keine Option, sondern grundlegende Anforderungen. Ein “Human-on-the-Loop”-Governance-Modell mit klaren Leitlinien und Überwachung ist unerlässlich, um Risiken zu mindern und sicherzustellen, dass Agenten zuverlässig und sicher arbeiten.15
• Ethical Considerations: KI-Agenten funktionieren auf der Grundlage von Algorithmen und Daten; sie besitzen kein angeborenes Verständnis für menschliche Werte, Ethik oder Moral. Dies birgt ein erhebliches Risiko unabsichtlicher Konsequenzen, insbesondere in hochriskanten Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzen oder Strafverfolgung.20 Organisationen müssen ihre agentischen Systeme proaktiv auf Fairness, Vorurteile und die Übereinstimmung mit menschlichen Werten designen und testen, um sicherzustellen, dass sie nicht nur effektiv, sondern auch verantwortungsvoll handeln.

7.2 The Trajectory of AI Agency: The Road Ahead

Die Entwicklung der agentischen KI befindet sich noch in einem frühen Stadium, aber ihre Entwicklungspfade weisen auf eine Zukunft zunehmend komplexer und integrierter autonomer Systeme hin. Der derzeitige Fokus auf einzelne oder kleine Gruppen von Agenten, die spezifische Arbeitsabläufe bewältigen, wird sich wahrscheinlich zu großskaligen, dezentralisierten multi-agent systems entwickeln. In dieser zukünftigen Vision werden heterogene Agenten mit unterschiedlichen Spezialisierungen – einige im Besitz des Unternehmens, einige im Besitz von Partnern, einige im Besitz von Einzelpersonen – innerhalb eines gemeinsamen digitalen Umfelds zusammenarbeiten, um hochkomplexe, dynamische Probleme zu lösen.40

Dieser technologische Fortschritt wird einen tiefgreifenden Einfluss auf die Natur der Arbeit und die Struktur von Organisationen haben. Wie das Weltwirtschaftsforum hervorgehoben hat, werden Rollen, die komplexes Entscheidungsfinden, Problemlösen und strategische Überwachung betonen, in der globalen Wirtschaft zunehmend wichtig.41 Der Aufstieg agentischer Systeme wird diesen Trend beschleunigen, indem er einen Großteil der kognitiven “Rohrleitungen” des modernen Unternehmens automatisiert und die menschliche Rolle auf eine von Strategie, Kreativität und Steuerung hebt.

Letztendlich markiert der Übergang von generativen zu agentischen Systemen einen entscheidenden Moment in der Entwicklung der Mensch-Computer-Partnerschaft. Er verwandelt KI von einem Werkzeug, das wir anweisen, in einen Partner, den wir befähigen. Für die Unternehmen, die diesen Wandel erfolgreich meistern, wird die Belohnung ein neues Niveau an operativer Agilität, Resilienz und Innovation sein, das den Weg für eine Zukunft ebnet, die durch die nahtlose Integration von menschlicher und maschineller Intelligenz definiert ist.

Works cited

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22. Hören Sie auf, Apps zu jonglieren. Bündeln Sie jeden Kundenanruf, jede SMS, WhatsApp-Nachricht und Chat in einem einfachen Posteingang. - Seasalt.ai, zugegriffen am 6. September 2025, https://seasalt.ai/en/
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29. 40+ Anwendungsfälle für Agentic AI mit echten Beispielen - Research AIMultiple, zugegriffen am 6. September 2025, https://research.aimultiple.com/agentic-ai/
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32. SeaMeet | Agentic Meeting Copilot für hocheffiziente Einzelpersonen und leistungsstarke Teams, zugegriffen am 6. September 2025, https://seameet.ai/
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36. Seasalt.ai | Omni-Channel-Kontaktzentrum für kleine Unternehmen - Seasalt.ai, zugegriffen am 6. September 2025, https://seasalt.ai/
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