Was ist agentische KI?

Agentische KI markiert einen Wendepunkt im digitalen Zeitalter, an dem Unternehmens-KI von passiver Intelligenz zu einem proaktivem Mitstreiter wird. Sie setzt Prioritäten und handelt dann – durch die systemübergreifende Integration koordiniert sie ein Netzwerk aus Tools und einzelnen KI-Agenten. Sie versteht Ziele, Abläufe und Schritte und setzt die richtigen Ressourcen ein, um die Dinge zu erledigen. Das Ergebnis ist eine kontinuierliche Schleife bestehend aus Maßnahmen, Feedback und Verbesserungen – die Teams dabei hilft, Komplexität zu bewältigen, indem die genutzten Systeme besser koordiniert werden. Dies führt nicht nur zu einer intelligenteren Automatisierung, sondern auch zu mehr Klarheit und der Fähigkeit, sich schnell anzupassen – während das Ziel stets im Blick bleibt.

Agentische KI ist ein System der künstlichen Intelligenz, das Eigeninitiative zeigt – also die Fähigkeit, autonom zu handeln, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen, anstatt lediglich vorgegebene Anweisungen zu befolgen. Sie besteht aus mehreren KI-Agenten – maschinellen Lernmodellen, die die menschliche Entscheidungsfindung nachahmen -, die die erforderlichen Teilaufgaben, um das Ziel zu erreichen, koordiniert ausführen.

Der Unterschied zwischen KI-Agenten und agentischer KI ist subtil, aber signifikant. Es geht darum, wie viel Eigenständigkeit und wie viel Abstimmung jeder von ihnen einbringt. KI-Agenten sind Softwareeinheiten, die als spezialisierte Problemlöser agieren. Sie erfassen, planen und ergreifen Maßnahmen innerhalb eines vordefinierten Ziels oder einer vordefinierten Aufgabe. Agentische KI geht noch einen Schritt weiter. Sie verwaltet und koordiniert viele Agenten, Tools oder Workflows, um komplexere Ergebnisse zu erzielen. Wenn man KI-Agenten als Musiker in einem Orchester betrachtet, von denen jeder gekonnt seinen Teil spielt, dann ist agentische KI der Dirigent. Sie gibt Tempo, Richtung und Harmonie vor, damit jeder spielt, was und wann er soll, und die Sinfonie wunderschön harmoniert.

Generative KI ist seit dem Erscheinen von ChatGPT im Jahr 2022 eines der heißesten – wenn nicht das heißeste – Technologiethemen. GenAI verwendet maschinelles Lernen und große Sprachmodelle (LLMs), um auf der Grundlage von Prompts oder Eingaben Outputs zu generieren. Wie wir alle wissen, wird ihre Fähigkeit, Texte, Bilder, Videos und Code zu generieren, von Tag zu Tag leistungsfähiger. Während sich GenAI auf die Erstellung von Inhalten konzentriert, geht agentische KI noch einen Schritt weiter, indem sie generative Outputs auf bestimmte Ziele anwendet – und dabei Schlussfolgerungen, Planung und Handlungen einbezieht, ohne auf einen Prompt zu warten. Agentische KI kann Ihnen beispielsweise nicht nur sagen, wo man die nächste Sonnenfinsternis am besten beobachten kann, sondern auch Ihre Reise und Unterkunft buchen. Erfahren Sie mehr über generative im Vergleich zu agentischer KI.

Fazit

Agentische KI hat zu einer stillen, aber tiefgreifenden Veränderung in der Arbeitsweise von Unternehmen geführt. Systeme informieren nicht mehr nur über Entscheidungen, sie beteiligen sich daran. Komplexität wird in reaktionsschnelles, koordiniertes Handeln übersetzt. Es zeichnet sich eine neue Sichtweise auf die Arbeit ab, bei der die Grenzen zwischen Planung und Ausführung zunehmend verschwimmen und Intelligenz direkt in den Ablauf des Tagesgeschäfts eingebunden wird.