Agentic AI: Die Zukunft ist da

Künstliche Intelligenz (KI) ist längst kein reines Schlagwort mehr. Sie begegnet uns täglich, oft unbemerkt. Doch während viele KI-Systeme darauf ausgelegt sind, Daten zu analysieren oder Inhalte zu erstellen, betritt nun eine neue, revolutionäre Form die Bühne: Agentic AI. Stellen Sie sich eine KI vor, die nicht nur denkt, sondern auch handelt – autonom, proaktiv und zielgerichtet. Genau das ist Agentic AI, und sie verspricht, die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten, grundlegend zu verändern, insbesondere im Vergleich zu traditionellen IT-Prozessabläufen.

Was ist Agentic AI eigentlich?

Agentic AI bezeichnet KI-Systeme, die über die reine Datenanalyse oder Inhaltserstellung hinausgehen. Diese Systeme können selbstständig komplexe Aufgaben planen, Entscheidungen treffen und Aktionen ausführen, um bestimmte Ziele zu erreichen – und das oft mit minimaler menschlicher Aufsicht. Man kann sie sich wie hochintelligente digitale Assistenten oder sogar autonome Mitarbeiter vorstellen, die Aufgaben übernehmen, die bisher Menschen oder starre Softwareabläufe erforderten.

Schlüsselmerkmale von Agentic AI sind:

• Autonomie: Sie agieren eigenständig und treffen Entscheidungen ohne ständige menschliche Eingriffe, wobei eine menschliche Kontrolle, wo notwendig, jederzeit vorgesehen werden kann.
• Zielorientierung: KIs haben den großen Vorteil, dass sie auf spezifische Arbeitsziele eingestellt sind und ihre Aktionen darauf ausrichten.
• Anpassungsfähigkeit (Adaptivität): Sie können auf Veränderungen in ihrer Umgebung reagieren, lernen und ihre Strategien anpassen.
• Proaktivität: Sie ergreifen von sich aus Initiative, um Ziele zu erreichen oder Probleme zu lösen.
• Interaktion: Sie können mit ihrer digitalen Umgebung interagieren, Werkzeuge nutzen (z.B. APIs) und sogar mit anderen KI-Agenten zusammenarbeiten.

Gartner hat Agentic AI als einen der Top-Technologietrends für 2025 identifiziert, was ihre wachsende Bedeutung unterstreicht.

Der entscheidende Unterschied: Agentic AI vs. Traditionelle IT-Prozesse

Traditionelle IT-Prozessabläufe, wie sie in vielen Unternehmen noch vorherrschen, sind oft durch starre, vordefinierte Schritte gekennzeichnet. Denken Sie an klassische Workflows: Ein Prozess wird angestoßen, durchläuft eine feste Sequenz von Stationen, erfordert oft manuelle Eingaben oder Freigaben an verschiedenen Punkten und ist wenig flexibel bei unerwarteten Ereignissen.

Hier setzt Agentic AI an und bietet entscheidende Vorteile:

Vorteile von Agentic AI gegenüber traditionellen IT-Prozessen

Im Kern geht es darum, dass traditionelle Prozesse oft reaktiv und starr sind, während Agentic AI proaktiv und flexibel agiert. Sie interpretiert Ziele, versteht den Kontext und handelt entsprechend, anstatt nur einem festen Skript zu folgen.

Es ist auch wichtig, Agentic AI von anderer bekannter KI wie Generative AI (z.B. ChatGPT) zu unterscheiden. Während Generative AI primär auf die Erstellung von Inhalten (Text, Bilder etc.) fokussiert ist, ist Agentic AI auf die Ausführung von Aufgaben und das Treffen von Entscheidungen in dynamischen Umgebungen ausgelegt. Beide nutzen oft ähnliche oder sogar identische Kerntechnologien, insbesondere große Sprachmodelle (Large Language Models – LLMs) und andere Formen des Deep Learning. LLMs dienen oft als das „Gehirn“ für beide Arten von KI, um Sprache zu verstehen, Wissen zu repräsentieren und Schlussfolgerungen zu ziehen.

Die Vorteile auf den Punkt gebracht

Der Einsatz von Agentic AI verspricht eine Reihe signifikanter Vorteile für Unternehmen:

• Gesteigerte Effizienz und Produktivität: Durch die Automatisierung komplexer, mehrstufiger Aufgaben werden Prozesse beschleunigt und Ressourcen freigesetzt.
• Verbesserte Kundenzufriedenheit: Schnellere Reaktionszeiten, personalisierte Interaktionen und proaktiver Service führen zu einem besseren Kundenerlebnis.
• Reduzierte Betriebskosten: Weniger manuelle Eingriffe, geringere Fehlerquoten und optimierte Prozesse senken die Kosten.
• Bessere Entscheidungsfindung: Agentic AI kann riesige Datenmengen analysieren, Muster erkennen und fundiertere Entscheidungen treffen als traditionelle Systeme oder sogar Menschen allein.
• Skalierbarkeit: KI-Agenten können problemlos skaliert werden, um schwankende Arbeitslasten zu bewältigen.
• Entlastung der Mitarbeiter: Routineaufgaben werden automatisiert, sodass sich menschliche Mitarbeiter auf komplexere, strategische und wertschöpfendere Tätigkeiten konzentrieren können.

Studien zeigen bereits einen beachtlichen Return on Investment (ROI), wobei für jeden investierten Dollar durchschnittlich 3,50 Dollar zurückfließen und sich die Investition oft schon innerhalb von 14 Monaten amortisiert.

Bild generiert durch Ideogram Image Generation

Praxisbeispiel: Die Revolution der Schadensmeldung bei Versicherungen

Ein Bereich, in dem das Potenzial von Agentic AI besonders deutlich wird, kann die Schadensabwicklung im Versicherungswesen sein.

Der traditionelle Prozess:

Stellen Sie sich vor, es hat sich ein kleiner Wasserschaden ereignet. Der traditionelle Prozess sieht oft so aus:

1. Man ruft die Versicherung an oder füllt ein Online-Formular aus.
2. Es werden Dokumente eingereicht (Fotos, Kostenvoranschläge).
3. Ein Schadenreferent prüft manuell die Unterlagen und die Police.
4. Es gibt Rückfragen, weitere Dokumente werden angefordert.
5. Eventuell wird durch den Schadenreferenten ein Gutachter beauftragt.
6. Der Schadenreferent prüft erneut, berechnet die Entschädigung und gibt die Zahlung frei.
7. Dieser Prozess kann Tage, wenn nicht Wochen dauern, ist fehleranfällig und für Kunden oft frustrierend.

Der Prozess mit Agentic AI:

Mit Agentic AI könnte derselbe Schadensfall völlig anders ablaufen:

1. Meldung: Sie melden den Schaden über eine App oder ein Webportal, vielleicht sogar per Sprachnachricht oder Chatbot, der von einem KI-Agenten gesteuert wird. Sie laden Fotos und relevante Informationen hoch.
2. Autonome Analyse: Der KI-Agent übernimmt sofort. Er nutzt Computer Vision, um die Fotos des Schadens zu analysieren und den Umfang einzuschätzen. Gleichzeitig prüft er die Police, gleicht Daten ab und verifiziert die Deckung.
3. Datensammlung & Prüfung: Der Agent greift auf interne und externe Datenquellen zu (z.B. Wetterdaten bei Sturmschäden, Preisdatenbanken für Reparaturen), um den Kontext zu verstehen und die Plausibilität zu prüfen. Er erkennt automatisch fehlende Informationen und fordert diese proaktiv bei Ihnen an.
4. Serviceleistungen: Er kann Kunden auch entsprechende Reparaturfirmen vorschlagen und anbieten, diese direkt zu verständigen bzw. Termine zu vereinbaren.
5. Betrugserkennung: Parallel dazu analysiert der Agent die Daten auf Anomalien und bekannte Betrugsmuster und markiert verdächtige Fälle für eine manuelle Prüfung.
6. Entscheidung & Abwicklung: Bei einfachen, klaren Fällen (die oft die Mehrheit ausmachen) kann der Agent den Schadenfall selbstständig bewerten, die Entschädigungssumme gemäß den Policenbedingungen und hinterlegten Regeln berechnen und die Auszahlung veranlassen – oft innerhalb von Minuten oder Stunden statt Tagen. Lemonade’s „AI Jim“ schafft dies Berichten zufolge teilweise in Sekunden. Etwa 40% der Ansprüche bei Lemonade werden sofort von der KI bearbeitet.
7. Kommunikation: Der Agent hält Sie proaktiv über den Status auf dem Laufenden – das erhöht die Kundenzufriedenheit und schafft Transparenz.
8. Eskalation (Human in the Loop): Nur bei komplexen, unklaren oder potenziell betrügerischen Fällen übergibt der Agent den Vorgang an einen menschlichen Experten, der dann bereits alle relevanten Informationen aufbereitet vorfindet.

Dieser KI-gestützte Prozess reduziert die Bearbeitungszeit drastisch – von Wochen auf Stunden oder sogar Minuten. Er senkt die Verwaltungskosten erheblich, minimiert Fehler , verbessert die Betrugserkennung und steigert die Kundenzufriedenheit durch schnelle und transparente Abwicklung. Eine nordische Versicherung konnte durch den Einsatz von KI 70% der Schadensdokumente automatisch korrekt interpretieren und verarbeiten.

Blick nach vorn und Herausforderungen

Agentic AI steht erst am Anfang, doch ihr Potenzial ist riesig. Wir werden wahrscheinlich immer mehr dieser autonomen Systeme sehen, die nicht nur in der Versicherungswirtschaft, sondern auch im Finanzwesen, im Gesundheitswesen, in der Logistik, im Kundenservice und vielen anderen Bereichen komplexe Aufgaben übernehmen.

Natürlich gibt es auch Herausforderungen. Dazu gehören ethische Fragen, Datensicherheit und Datenschutz, die Notwendigkeit von Transparenz und Vertrauen, die Integration in bestehende Systeme und die Sicherstellung einer sinnvollen Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI. Eine sorgfältige Planung, klare Zielsetzungen und kontinuierliche Überwachung sind entscheidend für eine erfolgreiche Implementierung.

Fazit

Agentic AI markiert einen Paradigmenwechsel – für manche vergleichbar mit der industriellen Revolution – allerdings umgelegt auf die Dienstleistungsbranche. Sie geht weit über das hinaus, was wir bisher unter KI verstanden haben. Statt nur zu analysieren oder zu generieren, handelt sie autonom, um Ziele zu erreichen. Im Vergleich zu starren, langsamen und oft manuellen traditionellen IT-Prozessen bietet Agentic AI enorme Vorteile in Bezug auf Geschwindigkeit, Effizienz, Flexibilität und Kundenerlebnis. Das Beispiel der Schadensabwicklung zeigt eindrucksvoll, wie diese Technologie ganze Branchen transformieren kann. Die Zukunft der Arbeit wird zweifellos stärker von diesen intelligenten, handelnden Systemen geprägt sein – eine Zukunft, die bereits begonnen hat.