Agentic AI
Lassen Sie Ihre Daten für Sie arbeiten
- Veröffentlicht:
- Autor: Dr. Andreas Kyek, Dr. Philipp Schwartenbeck
- Kategorie: Deep Dive
Inhaltsverzeichnis
In der modernen Geschäftswelt sind Daten ein treibender Faktor für Erfolg. Unternehmen sammeln, analysieren und nutzen riesige Datenmengen, um ihre Prozesse zu optimieren und Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Doch trotz rasanter technischer Fortschritte im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) stehen viele Organisationen vor einer großen Herausforderung: Wie lassen sich komplexe, datenbasierte Entscheidungen effizient automatisieren?
Hier kommt Agentic AI ins Spiel – eine Technologie, die sich an der natürlichen Arbeitsweise menschlicher Expertenteams orientiert. Statt einzelne KI-Modelle für spezifische Aufgaben zu verwenden, arbeiten in einem agentischen KI-System mehrere spezialisierte Agenten zusammen, um Aufgaben zu erledigen. Agentic AI wird in den kommenden Jahren ein entscheidender Bestandteil der digitalen Transformation sein. Laut Gartner gehört sie zu den Top-Technologietrends für 2025. Zeit, einen genaueren Blick hinter die Kulissen zu werfen.
Sie möchten einen praxisnahen Einblick? Dann werfen Sie einen Blick in die Aufzeichnung unseres letzten Webinars zum Thema agentenbasierte KI. Unsere Experten zeigen darin, wie Agentic AI helfen kann, typische Herausforderungen im Umgang mit Big Data zu lösen – mit konkreten Beispielen aus der Fertigung, Produktion und Logistik. Das Webinar bietet Ihnen das nötige Know-how, um den Grundstein für Ihre eigene Agentic-AI-Lösung zu legen.
Lassen Sie Ihre Daten für Sie arbeiten - mit Agentic AI | Webinar | Alexander Thamm GmbH
Was ist Agentic AI?
Agentic AI beschreibt ein Multi-Agenten-basiertes System, das Aufgaben automatisiert und zielgerichtet, selbstständig und in Zusammenarbeit mit anderen Agenten bearbeitet. Diese Agenten können:
- Daten suchen und analysieren
- Prozesse automatisieren
- Inhalte erstellen und validieren
- Entscheidungen treffen und ihre Ergebnisse kontinuierlich optimieren
Im Gegensatz zu traditionellen KI-Modellen, die oft nur als Unterstützung für Menschen fungieren, ermöglichen agentische Systeme eine höhere Automatisierung und reduzieren den manuellen Aufwand erheblich. Ein klassisches Beispiel aus der Produktion: Ein Unternehmen steht vor der Herausforderung, Fehler in einer Fertigungslinie zu identifizieren. Statt eines manuellen, ressourcenintensiven Prozesses kann ein Multi-Agenten-System automatisch Produktionsdaten analysieren, Muster erkennen und die Ursachen für Fehler identifizieren.
Vorteile von Agentic AI im Unternehmenseinsatz
Traditionelle KI-Modelle haben eine hohe Fehlerrate, wenn sie mit komplexen, dynamischen Umgebungen konfrontiert werden. Agentic AI kann dieses Problem lösen, indem es spezialisierte Agenten intelligent miteinander verknüpft.
Die wichtigsten Vorteile sind:
- Automatisierung repetitiver Aufgaben: Viele Geschäftsprozesse beinhalten repetitive Arbeitsschritte, die von KI-Agenten übernommen werden können. Beispielsweise kann Agentic AI Testberichte in der Produktion automatisieren, Daten aus SAP-Systemen extrahieren oder Kundenfeedback auswerten. Die Automatisierung solcher Aufgaben entlastet Mitarbeitende von monotoner Routinearbeit, reduziert Fehlerquellen und schafft Freiräume für wertschöpfende, kreative Tätigkeiten – ein klarer Gewinn für Unternehmen und Belegschaft.
- Skalierbarkeit und Flexibilität: Agentische Systeme können sich leicht an veränderte Anforderungen anpassen. Neue Agenten lassen sich einfach in bestehende Workflows integrieren, ohne dass das gesamte System überarbeitet werden muss.
- Kostenreduktion und Effizienzsteigerung: Ein Multi-Agenten-System kann erhebliche Einsparungen bringen. Ein Beispiel aus der Automobilindustrie zeigt, dass die Automatisierung der Fehleranalyse bis zu 13 Millionen Euro pro Jahr einsparen kann.
- Selbstlernende Systeme: Agentic AI nutzt maschinelles Lernen, um sich kontinuierlich zu verbessern. Mit jedem neuen Datensatz werden die Modelle intelligenter und liefern bessere Ergebnisse.
- Fehlerresistenz und Zuverlässigkeit: Da die Agenten parallel arbeiten und sich gegenseitig überwachen, können sie Fehler frühzeitig erkennen und korrigieren.
Anwendungsbeispiele für Agentic AI
Produktion: Fehleranalyse und Prozessoptimierung
In der Fertigung können Agenten Produktionsdaten aus verschiedenen Quellen (z. B. SAP, Sensordaten) analysieren und Fehlerursachen automatisiert identifizieren. Das ermöglicht:
- Schnellere Fehlerbehebung durch automatisierte Ursachenanalyse
- Ressourcenschonung durch Reduktion manueller Analysen
- Kosteneinsparungen durch Vermeidung von Produktionsausfällen
Wie das in der Praxis aussieht, zeigen wir am Beispiel eines Agentic-AI-Projekts mit einem Automobilhersteller.
Automatisierte Dokumentenerstellung
Agenten können Testberichte, Anforderungsdokumente oder Verträge automatisiert generieren, validieren und optimieren. Ein Multi-Agenten-System kann:
- Dokumente erstellen und strukturieren
- Rechtskonformität und Qualität überprüfen
- Inhalte mit bestehenden Daten abgleichen
Wartung und Predictive Maintenance
Ein digitaler Wartungsassistent kann Echtzeitdaten von Maschinen analysieren und automatische Handlungsempfehlungen geben. Agenten überwachen Betriebszustände, erkennen Anomalien und informieren Techniker über notwendige Maßnahmen.
Intelligente Kundenfeedback-Analyse
Unternehmen sammeln große Mengen an Kundenfeedback – doch wie aussagekräftig sind diese Daten? Ein Multi-Agenten-System kann Feedback mit realen Betriebsdaten abgleichen, um echte Probleme von subjektiven Meinungen zu unterscheiden.
Automatisierte Entscheidungsfindung in der Finanzwelt
Banken und Versicherungen nutzen Agentic AI zur automatisierten Analyse von Finanzdaten, Risikobewertungen und Betrugserkennung. Agenten können Transaktionen in Echtzeit überwachen und verdächtige Muster erkennen.
Technische Grundlagen: Wie funktioniert Agentic AI?
Multi-Agenten-Architektur
Jedes agentenbasierte System besteht aus verschiedenen spezialisierten Agenten, die bestimmte Aufgaben übernehmen:
- Datenagenten suchen und extrahieren relevante Informationen.
- Analyseagenten interpretieren die Daten und ziehen Schlussfolgerungen.
- Entscheidungsagenten treffen optimierte Maßnahmen basierend auf den Ergebnissen.
- Interaktionsagenten kommunizieren mit dem Nutzer und ermöglichen Feedback.
Wenn Sie tiefer in die Architektur von KI-Agenten eintauchen möchten, empfehlen wir Ihnen unseren Blogbeitrag zum Thema. Darin erklären wir, was KI-Agenten ausmacht, wie sie organisiert sind und welche zentralen Konzepte ihrer Funktionsweise zugrunde liegen. Außerdem stellen wir führende Frameworks und Tools vor, die die Entwicklung solcher Systeme unterstützen.
LLMs als zentrale Bausteine
Moderne Large Language Models (LLMs) spielen eine zentrale Rolle in agentischen Systemen. Sie ermöglichen die:
- Verarbeitung großer Datenmengen in natürlicher Sprache.
- Automatisierte Textgenerierung und -zusammenfassung.
- Interaktion mit Nutzern über Chatbots oder digitale Assistenten.
RAG für bessere Entscheidungsfindung
RAG (Retrieval Augmented Generation) kombiniert LLM-Generierung mit einer Datenbank-Abfrage, um fundierte Antworten zu liefern. Dadurch entstehen genauere und vertrauenswürdigere Ergebnisse.
Wie gelingt der Einstieg in Agentic AI?
Nicht jeder Use Case eignet sich für Agentic AI. Unternehmen sollten prüfen, ob folgende Bedingungen erfüllt sind:
- Große Datenmengen: Ein Agentensystem benötigt umfassende und verfügbare Daten.
- Wiederholbare Prozesse: Agenten können standardisierte Workflows automatisieren.
- Klare Ziele: Der Use Case sollte ein konkretes Ziel verfolgen, auch wenn die Lösungsschritte nicht genau definiert sind.
- Skalierbarkeit: Agentic AI ist ideal für Anwendungen, die mit steigenden Datenmengen wachsen.
Weniger geeignet ist Agentic AI, wenn:
- Datenmängel oder Verzerrungen bestehen.
- Hohe Unsicherheit autonome Entscheidungen risikoreich macht.
- Regulatorische und ethische Bedenken eine Rolle spielen.
Fazit: Agentic AI als Schlüssel zur digitalen Transformation
Agentic AI revolutioniert die Art und Weise, wie Unternehmen mit Daten arbeiten. Statt isolierte KI-Modelle zu nutzen, kombinieren Multi-Agenten-Systeme verschiedene spezialisierte KI-Agenten, um effizientere, skalierbare und selbstlernende Lösungen zu schaffen. Ob in der Fertigung, Dokumentenerstellung, Wartung oder Finanzwelt – Agentic AI kann Prozesse automatisieren, Kosten senken und neue Geschäftsmodelleermöglichen. Unternehmen, die frühzeitig auf diese Technologie setzen, werden sich einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil sichern. Sind Sie bereit für die Zukunft der datenbasierten Entscheidungsfindung?
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