Was bedeutet „agentisch“?
In den letzten Monaten ist der Begriff „agentische KI“ zu einem heißen Thema geworden. Die Suchanfragen für diesen Begriff sind sprunghaft angestiegen und spiegeln das wachsende Interesse an einer neuen Form künstlicher Intelligenz wider, die nicht untätig herumsitzt, sondern Entscheidungen treffen, autonom handeln und Arbeitsabläufe kontinuierlich optimieren kann.
Der Aufstieg der agentenbasierten KI geht mit einem Wandel in der Vorstellungswelt der Menschen einher: Sie sehen KI-Systeme nicht mehr als reaktive Werkzeuge, sondern als proaktive und autonome Partner. Der Begriff „ agentenbasiert “ ist in der Psychologie und Pädagogik jedoch schon seit Jahrzehnten präsent und beschreibt die Art und Weise, wie Menschen Verantwortung für ihr Lernen und ihre Entscheidungsfindung übernehmen. Nun wird dieselbe Idee auf KI-Modelle und agentenbasierte Systeme übertragen.
Agentische KI: Was bedeutet das?
Agentisch zu sein bedeutet, Handlungsmacht zu besitzen – die Fähigkeit, unabhängig Ergebnisse zu erzielen und ohne ständige menschliche Aufsicht Maßnahmen zu ergreifen.
Stellen Sie sich beispielsweise einen KI-Assistenten in der IT vor, der nicht nur Fragen beantwortet, sondern Systeme autonom überwacht, kleinere Probleme behebt und größere Probleme in Echtzeit eskaliert. Dabei handelt es sich nicht um traditionelle KI, die passiv auf Befehle reagiert, sondern um agentenbasierte KI in Aktion.
Heute taucht der Begriff am häufigsten in Ausdrücken wie „agentisches KI-System“ oder „autonome KI-Agenten“ auf, sein Wesen bleibt jedoch dasselbe: Autonomie, proaktive Problemlösung und Entscheidungsfindung.
Agentische KI in der Bildung: Implementierung von agentischem Lernen
Im Bildungsbereich wird das Konzept als agentisches Lernen oder agentisches Engagement bezeichnet. Dabei werden Studierende ermutigt, Initiative zu ergreifen, sich aktiv einzubringen und ihren eigenen Weg autonom zu gestalten. Anstatt nur zugewiesene Übungen zu erledigen, zeigt ein Studierender, der generative KI als Werkzeug nutzt, um außerhalb des Unterrichts eine App zu entwickeln, agentisches Verhalten – er geht über Anweisungen in natürlicher Sprache hinaus und übernimmt die Verantwortung für seine Ausbildung.
Agentische KI in der Psychologie: Perspektiven aus der Praxis
In der Psychologie zeigt die Theorie des agentischen Zustands von Stanley Milgram das Gegenteil: Menschen geben manchmal ihre Handlungsfähigkeit auf und lassen Autoritätspersonen Entscheidungen für sie treffen. Seine Experimente zeigten, dass Menschen in einen agentischen Zustand geraten und die Verantwortung für ihr Handeln auf andere übertragen können. Dieses Spannungsverhältnis zwischen Autonomie und Konformität ist einer der Gründe, warum der Begriff „agentisch“ bei der Anwendung auf KI-Systeme heute so viel Gewicht hat.
Agentische KI in der Wirtschaft: KI-Anwendungen und -Einführung
Agentische KI bezeichnet KI-Systeme, die autonom komplexe Aufgaben bearbeiten, strategisch denken und sich an veränderte Bedingungen anpassen. Diese KI-Anwendungen gehen über traditionelle KI oder Standardautomatisierung hinaus, indem sie LLMs (Large Language Models), natürliche Sprachverarbeitung und maschinelles Lernen integrieren, um Entscheidungen zu treffen und proaktiv zu handeln.
Stellen Sie sich einen HR-KI-Assistenten vor, der nicht nur Vorstellungsgespräche plant, sondern auch Lebensläufe bewertet, Kandidaten bewertet und Einstellungsabläufe in Echtzeit aktualisiert. Dies zeigt, wie agentische KI als autonomer Partner im Geschäftsbetrieb agiert.
Die Daten zur Einführung von agentenbasierter KI aus dem Jahr 2025 verdeutlichen den Aufstieg der agentenbasierten KI: Der Markt für agentenbasierte Systeme wird im Jahr 2025 auf rund 7,5 Milliarden US-Dollar geschätzt. Prognosen zufolge wird er bis 2034 auf über 199 Milliarden US-Dollar steigen, bei einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von über 43 %. Während fast 79 % der Unternehmen KI-Agenten einsetzen , implementieren derzeit nur 34 % agentenbasierte KI-Systeme , und lediglich 14 % haben sie vollständig im Einsatz. Dennoch berichten Unternehmen, die agentenbasierte KI einsetzen , von durchschnittlichen Kosteneinsparungen von 32 % und messbaren Produktivitätssteigerungen.
Agentische KI vs. maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen ermöglicht es KI-Modellen, sich im Laufe der Zeit zu verbessern, indem es Muster in Daten erkennt und Vorhersagen trifft. ML allein führt jedoch keine Aktionen aus. Ihm fehlt die Autonomie.
Agentische KI hingegen integriert ML mit agentischem Verhalten und ermöglicht es Systemen, selbstständig Ziele zu setzen, komplexe Arbeitsabläufe zu bewältigen und sich ohne menschliches Eingreifen an veränderte Umgebungen anzupassen. Ein KI-Helpdesk, der häufige Probleme antizipiert, proaktiv löst und sich durch jede Interaktion verbessert, ist ein Beispiel für agentische KI in realen Anwendungsfällen.
Kurz gesagt: Maschinelles Lernen verbessert Vorhersagen, während agentenbasierte KI proaktive, autonome Entscheidungsfindung und Maßnahmen ermöglicht.
So funktioniert Agentic AI
Agentische KI arbeitet mit drei KI-Technologien:
- Große Sprachmodelle (LLMs): Bieten Sprachverständnis und generative KI-Funktionen für eine natürliche Interaktion mit Menschen.
- Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): Hilft der KI, Anweisungen in natürlicher Sprache zu interpretieren, sodass KI-Agenten Kontext und Absicht erfassen können.
- Maschinelles Lernen (ML): Ermöglicht es agentenbasierten KI-Systemen, sich im Laufe der Zeit zu verbessern, aus realen Daten zu lernen und ihre Arbeitsabläufe zu optimieren.
Mit diesen Komponenten kann die agentenbasierte KI autonom schlussfolgern, planen, ausführen und sich an veränderte Bedingungen anpassen.
Vorteile von Agentic AI: Hauptfunktionen
- Autonomes Handeln – KI-Systeme können ohne direktes menschliches Eingreifen agieren und zeigen Autonomie und Unabhängigkeit.
- Zielsetzung – Agentische KI kann Ziele setzen, im Gegensatz zur herkömmlichen KI, die einfach nur reagiert.
- Adaptives Lernen – Agentische KI passt sich kontinuierlich an veränderte Eingaben und Rückmeldungen an.
- Argumentation und Planung – Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Modellen können agentenbasierte KI-Systeme komplexe Aufgaben bewältigen und Entscheidungen über mehrstufige Arbeitsabläufe hinweg treffen.
- Proaktive Problemlösung – Anstatt darauf zu warten, dass Fehler eskalieren, überwacht, identifiziert und löst die agentenbasierte KI kontinuierlich Probleme.
Agentische KI vs. KI-Agenten: Den Unterschied verstehen
KI-Agenten agieren als eigenständige Einheiten – denken Sie an Chatbots, selbstfahrende Autos oder Empfehlungssysteme. Sie sammeln Daten, treffen begrenzte Entscheidungen und führen Aufgaben aus. Wenn jedoch mehrere KI-Agenten in einem agentenbasierten KI-System zusammenarbeiten, steigt die Leistungsfähigkeit agentenbasierter Workflows exponentiell.
Ein Chatbot allein ist beispielsweise nur eine KI-Anwendung. Integriert in ein Agentensystem erkennt derselbe Chatbot jedoch selbstständig Kundenbedürfnisse, bietet kontextbezogene Lösungen und eskaliert Probleme bei Bedarf sogar an einen Menschen.
Die Zukunft der agentenbasierten KI in der Automatisierung
Die Automatisierung konzentrierte sich lange Zeit auf statische Regeln und Skripte. Agentische KI geht darüber hinaus und bietet Autonomie, Anpassungsfähigkeit und proaktive KI-Aktionen, die Arbeitsabläufe kontinuierlich optimieren. Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Tools arbeitet agentische KI mit Echtzeit-Feedbackschleifen und verbessert agentische Arbeitsabläufe ohne aufwändige Programmierung.
Zu den Vorteilen der agentenbasierten KI in der Automatisierung gehören:
- Kontinuierliche Selbstverbesserung durch LLMS und Feedback aus der Praxis.
- Größere Vielseitigkeit bei der Automatisierung komplexer autonomer KI-Aufgaben über alle Geschäftsfunktionen hinweg.
- Bessere Benutzerfreundlichkeit, da agentenbasierte KI natürliche Sprache zur Interaktion mit Menschen und KI-Anwendungen verwendet.
Unternehmen, die agentenbasierte KI in ihre Systeme integrieren, berichten von höherer Produktivität, geringeren Kosten und flexibleren Abläufen. Da die KI-Einführung zunimmt und Unternehmen KI-Lösungen der nächsten Generation einsetzen möchten, verspricht die Zukunft der agentenbasierten KI, Branchen umzugestalten, komplexe Arbeitsabläufe zu automatisieren und die Autonomie von KI-Agenten zu erweitern.
Im Wesentlichen bezieht sich agentische KI auf KI-Systeme, die autonom agieren, Entscheidungen treffen und sich kontinuierlich verbessern. Durch die Kombination von Big Language, generativer KI, maschinellem Lernen und NLP könnte agentische KI die Zukunft der Automatisierung einläuten – eine Zukunft, in der KI als Partner und nicht nur als Werkzeug fungiert.
