Von Task-Bots zu strategischen Akteuren: Agentische KI-Systeme verstehen

Überall Agenten – Eine Einführung

KI-Agenten und agentische KI-Systeme sind längst keine Nischenthemen mehr. Sie stehen im Zentrum eines grundlegenden Wandels in der Art und Weise, wie wir intelligente Automatisierung entwickeln und nutzen. Während immer mehr Teams mit autonomen Workflows experimentieren, wird es entscheidend, zu verstehen, was einen einfachen KI-Agenten von einem komplexeren agentischen System unterscheidet. Dabei handelt es sich nicht nur um sprachliche Feinheiten, sondern um zwei verschiedene Ansätze für intelligentes Verhalten in Maschinen.

In der KI-Forschung gilt als Agent jedes System, das seine Umgebung wahrnimmt, Informationen interpretiert und eigenständig auf ein bestimmtes Ziel hinarbeitet. Man denke etwa an einen Chatbot, der Kundenanfragen beantwortet, oder ein Skript, das automatisch Kalendertermine koordiniert. Solche Systeme sind KI-Agenten: hilfreich, fokussiert, aber letztlich reaktiv.

Agentisch geht einen Schritt weiter. Ein agentisches KI-System folgt nicht nur Anweisungen, sondern setzt sich eigene Teilziele, trifft Entscheidungen über längere Zeiträume hinweg und passt seine Strategien an veränderte Bedingungen an. Der Begriff steht für Initiative, langfristige Planung und autonomes Verhalten über mehrere Schritte hinweg statt für einzelne Aktionen.

Worin unterscheiden sich KI-Agenten und agentische KI-Systeme?

Der zentrale Unterschied liegt in Umfang und Autonomie. Während KI-Agenten meist einzelne Aufgaben innerhalb klar definierter Grenzen ausführen, koordinieren agentische KI-Systeme mehrere Agenten und Werkzeuge, um über längere Zeit hinweg umfassendere Ziele zu verfolgen. Diese Differenz beeinflusst sowohl die technische Gestaltung als auch die tatsächliche Wirkung solcher Systeme.

KI-Agenten überzeugen in Szenarien, in denen Klarheit, Wiederholbarkeit und Geschwindigkeit im Vordergrund stehen. Etwa bei:

• der Automatisierung einfacher Arbeitsabläufe,
• der Reduzierung menschlicher Fehler in repetitiven Aufgaben,
• der nahtlosen Integration in bestehende Systeme.

Ihre begrenzte Autonomie macht sie jedoch unflexibel. Sie können sich nicht über ihre Programmierung hinaus anpassen und müssen bei Änderungen der Geschäftslogik regelmäßig aktualisiert werden.

Agentische KI-Systeme sind hingegen für Komplexität ausgelegt. Sie:

• treffen kontextabhängige Entscheidungen,
• lernen aus Interaktionen,
• orchestrieren mehrere Agenten oder Services,
• skalieren über Abteilungen oder Geschäftsbereiche hinweg.

Die Kehrseite? Höhere Komplexität in Konzeption, Implementierung und Kontrolle. Ihre Autonomie wirft zudem Fragen nach Transparenz, Governance und potenziellen Nebenwirkungen auf – insbesondere dann, wenn ein intelligentes KI-System Entscheidungen trifft, die nicht explizit von einem Menschen programmiert wurden.

Vertrauen in agentische KI aufbauen

Technische Leistungsfähigkeit allein reicht heute nicht mehr aus. Ein verantwortungsvoller Einsatz von KI erfordert auch ethisches Design, Benutzeraufklärung und angemessene Aufsicht. Künstliche Intelligenz kann als wertvoller Partner fungieren: Sie übernimmt Routineaufgaben, koordiniert Abläufe über Systeme hinweg und schafft Freiräume für strategisches und kreatives Arbeiten. Diese Zusammenarbeit funktioniert aber nur auf Basis von Vertrauen. Sind Entscheidungsprozesse eines Systems intransparent oder unvorhersehbar, kann das Vertrauen untergraben und die Produktivität beeinträchtigt werden.

Mit zunehmender Autonomie wächst auch Verantwortung. Agentische KI-Systeme verarbeiten häufig sensible Daten, treffen weitreichende Entscheidungen und agieren oft ohne ständige menschliche Kontrolle. Deshalb ist eine gute Governance unverzichtbar.

In regulierten Märkten wie der DACH-Region der EU bedeutet das unter anderem:

• transparente Dokumentation der KI-Nutzung,
• klare Datenschutzrichtlinien (z. B. Einhaltung von DSGVO/GDPR),
• menschliche Kontrolle bei kritischen Entscheidungen,
• regelmäßige Audits und Prüfungen auf Verzerrungen,
• sowie die Einhaltung sich entwickelnder gesetzlicher Vorgaben wie dem EU AI Act.

Ausblick: Wie Menschen und KI-Agenten zusammenarbeiten – und Agenten untereinander

Maschinen beginnen zunehmend, im Namen von Menschen auf fortschrittlichere Weise zu handeln, unter anderem indem sie miteinander kommunizieren und Transaktionen durchführen. Dieser Wandel kennzeichnet die Anfangsphase dessen, was manchmal als Ära der „Maschinenkunden“ bezeichnet wird. Doch was passiert, wenn KI selbst einkauft? In dieser Zukunft bestellt ein Sprachassistent Lebensmittel ohne Eingriff des Nutzers, ein Auto organisiert eigenständig seine Wartung und ein KI-Investmentberater koordiniert sich mit Marktprognose-Bots.

Dabei handelt es sich um mehr als nur intelligente Werkzeuge – es sind digitale Akteure. Systeme, die:

• die Präferenzen ihres Nutzers verstehen,
• mit anderen Agenten interagieren (Lieferanten-Bots, Finanzdienstleister, Logistik),
• eigenständig Kaufentscheidungen treffen, Termine buchen oder Verträge neu verhandeln können.

Dieser nächste Schritt erfordert mehr als rein technische Fähigkeiten. Unternehmen müssen Servicegestaltung, Datenorganisation und den Aufbau von Vertrauen neu denken – nicht nur gegenüber den Nutzern, sondern auch gegenüber autonomen Systemen, die in ihrem Auftrag handeln.

Doch wie beginnt man als Unternehmen konkret?

Für die meisten Organisationen ist der erste Schritt nicht, ein vollständig agentisches, komplexes Ökosystem aufzubauen. Sinnvoll ist es, klein anzufangen, etwa durch die Einführung leichtgewichtiger agentischer KI-Systeme in Bereichen, in denen sie sofortigen Mehrwert schaffen. Diese kleineren Systeme bestehen oft aus grundlegenden Agenten, die wiederkehrende Aufgaben automatisieren, Teams bei Entscheidungen unterstützen oder Arbeitsabläufe vereinfachen – und das ohne große architektonische Veränderungen.

Typische Startpunkte

• wiederkehrende Kommunikationsaufgaben,
• Arbeitsabläufe mit hoher Fehleranfälligkeit oder geringer Flexibilität,
• Prozesse, die mehrere Tools oder Teams einbeziehen.

Diese Anwendungsfälle sind meist zeitaufwendig, anfällig für Fehler oder erfordern viel Abstimmung über Funktionen hinweg. Sie eignen sich daher besonders für die erste KI-Integration.

Sobald diese Systeme erfolgreich laufen, können sie schrittweise autonomer, besser integriert und enger an die Unternehmensziele angepasst werden. Der Sprung von „intelligenter Automatisierung“ zu „agentischer Zusammenarbeit“ hängt nicht nur von KI ab, sondern auch von Architektur, Governance und einem klaren Verständnis dessen, was Maschinen entscheiden – und nicht nur ausführen – sollen.

Innovative agentische KI bei Diconium

Bei Diconium spielt agentische KI eine zentrale Rolle. Unsere Teams haben in diesem Bereich intensiv geforscht und entwickelt. Neben unseren etablierten KI-Chatbots und Assistenten ist NEVO ein besonders spannendes Ergebnis: ein konversationsbasiertes, agentisches KI-System, das Nutzerinnen und Nutzer durch natürliche, zielgerichtete Dialoge begleitet. Im Unterschied zu herkömmlichen Chatbots unterstützt NEVO auch bei komplexen Entscheidungen und führt auf intuitive, effiziente Weise zu passenden Produkten. Das System lässt sich nahtlos in Shopping-Websites integrieren und macht es möglich, ohne Filter, Menüstrukturen oder eine überwältigende Auswahl genau das zu finden, was wirklich gebraucht wird. Ob neues Auto, Fahrradmodell oder erklärungsbedürftiges Spezialprodukt – NEVO hilft, schnell und präzise die individuell passende Lösung zu identifizieren.