Das Thema Agentic AI erfreut sich seit Anfang 2025 immer größer werdender Beliebtheit bei Unternehmen. Agentische KI verspricht, mühselige kognitive Prozesse durch eigene KI-Agenten zu automatisieren und für spürbare Entlastungen im Arbeitsalltag zu sorgen.
Das US-amerikanische Research-Unternehmen Gartner prognostiziert, dass bis 2028 mindestens 15 Prozent der täglichen Arbeitsentscheidungen autonom durch Agentic AI getroffen werden. Zum Vergleich: Im Jahr 2024 lag dieser Wert bei 0 Prozent.
Was also ist Agentic AI genau? Und wie können Sie es für Ihr Unternehmen produktiv nutzen? All das erklären wir Ihnen in diesem Artikel.
Januar 2025 | Automation Tools
Agentic AI:
Das Wichtigste in Kürze
Agentic AI ist ein KI-System, das aus mehreren KI-Agenten besteht und selbstständig bzw. mit begrenzter Aufsicht eigenständig Prozesse bearbeitet.
Agentische KI-Systeme automatisieren Unternehmensabläufe und steigern dadurch die Effizienz, Konsistenz und Qualität kognitiver Aufgaben.
Die Arbeitsweise lässt sich in 4 Phasen aufteilen: Wahrnehmen → Logisches Denken → Ausführen → Lernen.
Agentic AI (zu Deutsch „agentische KI“) beschreibt KI-Systeme, die mit begrenzter menschlicher Aufsicht Ziele verfolgen, Entscheidungen treffen und Aufgaben ausführen. Im Gegensatz zu rein generativer KI – die typischerweise reaktiv auf Prompts antwortet – agiert agentische KI proaktiv, passt sich wechselnden Bedingungen an, handelt auf Basis von Kontext und hat stets die Zielvorgaben im Blick.
Die Grundbausteine von Agentic AI sind dabei die sogenannten KI-Agenten. In einem agentischen KI-System schließen sich mehrere solcher KI-Agenten zusammen und führen jeweils eine bestimmte Teilaufgabe aus, um das vorgegebene Ziel maximal effizient zu erreichen.
Agentic AI ist darauf ausgerichtet, durch Automatisierung messbare Business Outcomes zu erzielen. Vorteile agentischer KI, vor allem für mittelständische Unternehmen, sind unter anderem:
Schnellere Prozesse: Multi-Step-Workflows laufen End-to-End, Wartezeiten und Übergaben sinken spürbar.
Qualität und Konsistenz: Entscheidungen und Ergebnisse folgen definierten Vorgaben, wodurch die Auditierbarkeit steigt.
Skalierung: Etablierte KI-Agenten lassen sich einfach über Fachbereiche und Standorte hinweg ausrollen.
Entlastung bei kognitiven Arbeiten: Aufgaben wie Recherche, Strukturierung, Abstimmung oder Ausführung werden selbstständig orchestriert.
Agentic AI erledigt Aufgaben in einem zyklischen Prozess. In vielen Architekturen wird dieser Ablauf als 4-Phasen-Modell beschrieben:
Innerhalb dieses Zyklus orchestrieren große Sprachmodelle (Large Language Models, auch LLM) den Kontext zur Aufgabe und den Aktionsplan und passen ihn mit neu eintreffenden Informationen direkt an.
Wahrnehmen:
Im ersten Schritt nehmen die Systeme Informationen aus angebundenen Datenquellen wie Unternehmenswissen, Datenbanken, APIs und Geschäftsanwendungen auf. Sie dekodieren die Informationen und stellen den notwendigen Kontext her, damit Handlungen nicht nur aus dem statischen Modellwissen resultieren, sondern auch aus der aktuellen Situation, dem spezifischen Unternehmenskontext und den verfügbaren Fakten.
Dieses Kontextbewusstsein ist ein wesentliches Merkmal der Agentic AI, denn es macht ihre Wahrnehmung mehrdimensional und filtert nach Relevanz, um sich am angestrebten Ziel zu orientieren.
Logisches Denken:
Anschließend interpretiert die Künstliche Intelligenz den ausgearbeiteten Kontext und wählt die für das System am sinnvoll erscheinendste Strategie. Hier orchestrieren LLMs die Lageeinschätzung, zerlegen Ziele in aufeinanderfolgende Schritte und berücksichtigen Regeln, Ausnahmen, Abhängigkeiten sowie Risiken.
Dieses sogenannte Multi‑Step‑Reasoning führt die anfangs aufgenommenen Informationen in einen konkreten, durchführbaren Plan über, der alle Vorgaben und Nebenbedingungen einbezieht.
Ausführen:.
In der Ausführung agiert der Agent über integrierte Tools und Schnittstellen mit angebundenen Softwaresystemen und führt die für das Erreichen des Ziels erforderlichen Aktionen aus, etwa indem er mit diesen Softwares eigenständig interagiert.
Einfache, geradlinige Tasks können oftmals von einem KI-Agenten bearbeitet werden, bei komplexen Aufgaben interagieren auch mehrere Entitäten miteinander, um mehrstufige Abläufe zuverlässig und konsistent umzusetzen.
Unser Tipp: Human in the Loop
Bei kritischen Aufgaben sollten Sie in Ihr Agentic-AI-Setup menschliche Freigabeschritte (Human in the Loop) einbinden. Ein manueller Schritt für die Qualitätsprüfung mindert zwar die Zeiteffizienz von automatisierten Prozessen, ist jedoch für Compliance und Nachvollziehbarkeit – vor allem bei der Einführung neuer Abläufe – essenziell.
Über die Zeit lernt das System aus dem laufenden Nutzerfeedback, und so kann der Autonomiegrad nach und nach erhöht werden.
Lernen:
Im letzten Schritt fließen die Resultate über Feedback‑Schleifen an das KI-System zurück. Das System bewertet die Ergebnisse und das menschliche Feedback, korrigiert Fehler, aktualisiert Policies und verfeinert Prompts oder Strategien für die nächsten Ausführungen.
Mit diesem Datenkreislauf verbessert sich die Leistung der agentischen KI automatisch nach jedem Zyklus.
Agentische KI-Systeme können von Unternehmen vielseitig eingesetzt werden. Die folgenden 3 Beispiele zeigen typische Agentic-AI-Workflows in mittelständischen Unternehmen:
1. Kundenservice und interner Support:
Der Support ist in mittelständischen Unternehmen oft chronisch überlastet, abhängig von Einzelpersonen und geprägt von manuellen Tätigkeiten:
E-Mails klassifizieren
Kundenhistorie nachschlagen
Bestellungen prüfen
Rückfragen mit anderen Abteilungen klären
Tickets dokumentieren
Ein agentischer Support-Agent automatisiert diese Schritte beispielsweise so:
Anliegen verstehen
Daten aus CRM, ERP, Payment und DMS abrufen
Lösung planen
Aktionen mit den passenden Berechtigungen durchführen
Vorgang im Ticketing dokumentieren
Kunden proaktiv informieren
Ihr konkreter Nutzen eines Agenten für den Kundenservice:
schnellste spürbare Entlastung
sofortige Messbarkeit
minimaler IT-Aufwand
starke Wirkung ohne Prozesspolitiken
2. Backoffice und Administration:
Backoffice-Teams sind der Sweet Spot für agentische KI, weil hier täglich Hunderte kleine Tasks liegen, die schwierig zu koordinieren sind:
Dokumente (Rechnungen, Verträge, Protokolle) strukturieren
Daten aus Mails extrahieren
Vorbereitende Buchhaltung
Lieferantenvergleiche
Abweichungen im Controlling prüfen
Termine, Fristen, Wiedervorlagen managen
Ein Backoffice-Agent führt Multistep-Workflows wie diesen zuverlässig aus:
Dokumente erkennen und klassifizieren
Daten aus ERP/DATEV/DMS abrufen
Regeln prüfen (Budget, Verträge, Limite)
Entwürfe erstellen (z. B. Verbuchungsvorschläge, Entscheidungsvorlagen)
Freigaben einholen
Aktionen durchführen und auditieren
Ihr konkreter Nutzen:
Enormer kumulierter Zeitgewinn
Prozesse bleiben im bestehenden System
geringes Risiko und schnelle Einführung
3. Einkaufsdisposition und Lieferantensteuerung:
Der Klassiker für operative Entlastung, aber nicht bei jedem Mittelständler gleich ausgeprägt. Wenn es passt, liefert es hohen Impact. Ein Einkaufs-Agent automatisiert:
Abruf von Bedarfs- und Bestandsdaten aus ERP/WMS
Forecast-Verknüpfung (Saison, Kampagne, Trends)
Angebotsanfragen an Lieferanten
Bestellanlage im ERP
Tracking im TMS
Eskalationen und Terminänderungen
Dokumentation im Audit Trail
Budget- und Compliance-Prüfungen
So profitieren Sie von:
Einer präziseren Planung
Einer stabilen und zuverlässigeren Lieferfähigkeit
Weniger manuelle Nacharbeit
Weniger teure Fehlbestellungen
3. Einkaufsdisposition und Lieferantensteuerung:
Der Klassiker für operative Entlastung, aber nicht bei jedem Mittelständler gleich ausgeprägt. Wenn es passt, liefert es hohen Impact. Ein Einkaufs-Agent automatisiert:
Abruf von Bedarfs- und Bestandsdaten aus ERP/WMS
Forecast-Verknüpfung (Saison, Kampagne, Trends)
Angebotsanfragen an Lieferanten
Bestellanlage im ERP
Tracking im TMS
Eskalationen und Terminänderungen
Dokumentation im Audit Trail
Budget- und Compliance-Prüfungen
So profitieren Sie von:
Einer präziseren Planung
Einer stabilen und zuverlässigeren Lieferfähigkeit
Weniger manuelle Nacharbeit
Weniger teure Fehlbestellungen
Wir erleben, dass immer mehr Unternehmen die Vorteile einer agentischen KI für sich nutzen wollen. Doch zwischen „nutzen wollen“ und „produktiv nutzen“ liegt ein großer Unterschied, und viele Einführungen von KI-Agenten geraten in der Planungsphase ins Stocken.
Das zeigt auch eine weltweite Befragung des MIT von Führungskräften in der Finanzdienstleistungsbranche:
Nur 2 % der Befragten gaben an, Agentic AI noch nicht zu verwenden.
Jedoch gaben auch nur 16 % der Befragten an, bereits produktive Use Cases bereitzustellen.
Die restlichen 72 % befinden sich in einer Phase zwischen „Wir erkunden erst“ und „Wir arbeiten noch an der Implementierung“.
→ Dabei ist eine schnelle Adaption effizienzsteigernder Agenten kein Hexenwerk, wenn man weiß, was es zu beachten gibt. Und hier kommen wir ins Spiel!
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FAQ
Was ist der Unterschied zwischen Agentic AI und AI Agents?
Agentic AI ist die Systemarchitektur für autonome, zielorientierte KI. Ein AI Agent ist ein konkreter Baustein innerhalb dieses Paradigmas, also ein einzelner Akteur, der Daten wahrnimmt, plant, handelt und dazulernt, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen.
Worauf muss ich bei agentischer KI im Unternehmen achten?
Priorisieren Sie Prozesse mit klaren KPIs.
Binden Sie bestehende Systeme über APIs ein.
Etablieren Sie „Human in the Loop“ für Ausnahmen und Compliance mit Protokollierung und Berechtigungen.
Stellen Sie EU-konformen Betrieb und DSGVO-konforme Datenflüsse sicher.
Welche Tools eignen sich am besten für die Einführung von Agentic AI?
Da agentische KI-Systeme eine Vielzahl an einzelnen Aufgaben bewältigen können sollten, ist der richtige Toolstack für die Erstellung von KI-Agenten entscheidend. Etablierte Tools sind hier beispielsweise n8n, LangGraph, OpenAI Agents SDK, Vercel AI SDK, Pinecone oder Temporal.