Die nächste Evolutionsstufe: Agentic AI

Stellen Sie sich vor, Sie sagen morgens zu ihrem KI-Assistenten: 
„Organisiere mir ein privates Wochenende in Barcelona nächsten Monat.“ 
Und Sie müssten nichts weiter tun, als Ihren Koffer zu packen und ins Flugzeug zu steigen – und der Rest läuft wie von selbst. Zukunftsmusik? Nein – Agentic AI !

Was ist Agentic AI überhaupt? 

Agentic AI (Agentische künstliche Intelligenz) beschreibt KI-Systeme, die nicht nur analysieren und reagieren, sondern eigenständig handeln, Ziele verfolgen und Entscheidungen treffen können – oft über mehrere Tools und Plattformen hinweg. Damit unterscheiden sie sich deutlich von „herkömmlichen“ generativen AI-Tools wie Chatbots, die rein reaktiv-generierend arbeiten. Der Unterschied zwischen LLMs (Large Language Models) und Agentic AI liegt vor allem darin, dass LLMs Inhalte generieren, Agenten hingegen diese Inhalte kontextualisieren, auf Tools anwenden und Prozesse daraus ableiten. 

Im obigen Beispiel hat der AI-Agent Zugriff auf Ihren Kalender, kennt Ihre Hotel-Präferenzen und Essensvorlieben und kann aufgrund dieser Informationen Entscheidungen treffen. Ein Chatbot könnte bei richtigem Prompting auch Flüge, Hotels und Co. vorschlagen – buchen und abstimmen müssten Sie trotzdem alles noch selbst. 

Auch wenn Agentic AI noch in den Kinderschuhen steckt, ist bereits heute einiges möglich. Hier sind Agentic AI-Beispielanwendungen für Einsatzgebiete, in denen agentische Systeme bereits heute genutzt werden: 

• Softwareentwicklung durch autonome AI Agents 
  Devin von Cognition Labs ist der erste „AI Software Engineer“, der nicht nur Code generieren, sondern selbstständig komplette Projekte planen, entwickeln, testen und sogar das Deployment übernehmen kann. Darunter fallen Aufgaben wie Bugfixing, Pull Requests und die Verarbeitung von Feedback. Die Arbeitsschritte werden von Devin ausgeführt, ohne manuell vom Menschen angestoßen zu werden. 
  
• Automatisierung von Business- und Office-Aufgaben 
  Tools wie die Assistant API von OpenAI oder AutoGPT ermöglichen bereits heute den Einsatz verschiedener Schritte und Funktionen, ohne dass jeder Schritt vom Nutzer angestoßen werden muss – ob es nun um das Erstellen einer To-Do-Liste auf Basis der letzten 10 Meetings geht oder darum, die richtigen Infos aus einem Ordner PDFs zu extrahieren. 
• Personal Agents & Task Automation 
  Diese AI-Agents erfassen persönliche Daten, verarbeiten diese und agieren gegebenenfalls im entsprechenden Kontext. Dabei gehen sie über „klassische“ Sprachassistenten wie Siri oder Google Assistant hinaus, da sie Ziele verstehen, Tools nutzen und kombinieren und eigenständig arbeiten können. 
• Telefonie & Voicebots mit NVIDIA Riva und Azure Cognitive Services 
  In der Telefonie, insbesondere in Plattformen wie Microsoft Teams, spielen Voicebots eine zunehmend wichtige Rolle. NVIDIA Riva bietet GPU-beschleunigte Microservices für Spracherkennung (ASR), Text-to-Speech (TTS) und Echtzeit-Übersetzung, ideal für multinationale Kundenservices oder Teams mit mehrsprachigen Nutzern. In Kombination mit Azure Cognitive Services und Azure Bot Service lassen sich intelligente Sprachagenten erstellen, die Anrufe automatisieren, Meetings protokollieren oder Übersetzungen in Echtzeit anbieten.
  

Warum die AI Agents das IT-Business verändern werden

Agentic AI ist mehr als ein smarter Helfer. Sie wird zur treibenden Kraft für Effizienz, Automatisierung und Innovation. Während klassische KI-Systeme auf Input warten, handeln Business AI-Agenten vorausschauend und optimieren Prozesse in Echtzeit. Für die IT-Abteilung bedeutet das konkret: weniger manuelle Tasks, mehr Fokus auf Strategie. Projekte, die früher Wochen dauerten, lassen sich zukünftig in Tagen durch entsprechende Agenten-Ökosysteme orchestrieren. Wer sich heute vorbereitet, spart hier morgen massiv an Ressourcen.

Multiagentensysteme in der Praxis

In der Industrie 4.0 steuern Multiagentensysteme Maschinen, optimieren Arbeitsabläufe und reagieren autonom auf Störungen. In der Logistik koordinieren sie LKW-Zuweisungen oder Eisenbahnschaltungen. Diese Systeme benötigen jedoch robuste Infrastruktur wie NVIDIA GPUs oder Dell AI Factory-Stacks, um Skalierbarkeit und Echtzeitreaktionen sicherzustellen.

Risiken und offene Fragen

So viel Potenzial Agentic AI bietet – sie wirft auch neue Fragen auf. Wenn KI-Agenten selbstständig handeln, braucht es klare Spielregeln: Wer trifft die letzte Entscheidung? Wer übernimmt die Verantwortung bei Fehlern? Und wie kann ich Agentic AI sicher und DSGVO-konform nutzen?

Gleichzeitig bieten genau diese Fragen die Chance für die Entwicklung moderner Governance-Modelle: transparent, sicher, skalierbar. Auch bei Datenschutz und Schnittstellenkontrolle gilt: Was heute noch Herausforderung ist, wird morgen Best Practice. Entscheidend ist, dass wir Technologie nicht nur nutzen, sondern mitgestalten.

Lohnt sich Agentic AI für mein Unternehmen? 

Agentic AI kann nicht nur Prozesse automatisieren – sie entlastet auch Denkprozesse. In einer Welt voller Meeting-Flut, Tool-Wildwuchs und Kontextwechsel sind digitale Agenten echte Fokus-Verstärker: Sie übernehmen repetitive Aufgaben, priorisieren Informationen und halten Systeme in Bewegung, während Menschen strategisch arbeiten. Das senkt nicht nur Kosten, sondern schafft Raum für Kreativität und Innovation. Wer Agenten richtig einsetzt, spart nicht nur Zeit – er gewinnt Aufmerksamkeit zurück. Und damit einen echten Wettbewerbsvorteil. 

Wartbarkeit und Auswahl der richtigen Lösung

Die Wartung von Agentic AI-Systemen erfordert klare Architekturen und Plattformen wie NVIDIA AI Enterprise Suite oder Dell AI Factory, die vorkonfigurierte Stacks mit 24/7-Support bieten. Unternehmen sollten Pilotprojekte starten (z. B. mit Open-Source-Tools wie AutoGPT), aber langfristig auf skalierbare Lösungen setzen, die Sicherheit und Nachhaltigkeit gewährleisten – wie flüssigkeitsgekühlte NVIDIA-Systeme, die den Energieverbrauch um bis zu 30 % reduzieren. 

Top-Aktuelle Entwicklungen & Entscheidungshilfen für Unternehmen:

Vergleich: Open-Source vs. Enterprise-Lösungen

Fazit: What’s next? 

Meine Einschätzung: Bis 2030 werden Agenten so selbstverständlich sein wie E-Mail oder Videocalls. Agentic AI wird in IT-Teams und Fachabteilungen als „digitale Kollegen“ auftreten – mit klaren Aufgabenbereichen, Skills und Zugriffen. Das verändert Teamstrukturen, Rollenprofile und Erwartungshaltungen. Gleichzeitig entstehen ganz neue Berufsbilder wie KI-Orchestratoren, Agenten-Manager und Prompt Engineers mit Systemdenken. Der Wandel ist nicht linear, sondern exponentiell. 

Agentic AI markiert eine neue Phase in der Evolution der künstlichen Intelligenz. Wir erleben den Übergang von unterstützender Technologie zu handelnder Intelligenz. Für das IT-Business heißt das: weniger Tool-Wildwuchs, mehr integrierte Handlungssysteme. Die Frage ist nicht mehr, ob Agenten kommen – sondern, wie wir sie gestalten wollen. 

Meine Empfehlung:

Unternehmen sollten cross-funktionale Teams bilden, die Agenten auf Alltagstauglichkeit prüfen. Die, die früh starten, werden in zwei Jahren nicht fragen müssen, wie man Agentic AI einführt – sondern wie man ohne sie gearbeitet hat.