Die rasante Entwicklung der künstlichen Intelligenz (KI) hat Unternehmen zahlreiche Automatisierungsmöglichkeiten eröffnet. Doch während klassische KI-Automatisierung auf vordefinierten Regeln basiert, geht Agentic AI (auch agentenbasierte KI) einen Schritt weiter: Sie kann autonom lernen, Entscheidungen treffen und Prozesse optimieren.
Agentic AI verändert die Art und Weise, wie Unternehmen digitale Workflows automatisieren – von der einfachen regelbasierten KI hin zu selbstlernenden KI-Agenten, die sich dynamisch an neue Daten anpassen. Doch was genau macht Agentic AI so revolutionär?
Wo liegen die Hauptunterschiede zwischen Agentic AI und herkömmlicher KI?
1. Selbstständigkeit & Entscheidungsfindung
- Herkömmliche KI: Muss für jede Aufgabe explizit programmiert werden.
- Agentic AI: Lernt aus Daten, passt sich an und kann eigenständig Lösungen entwickeln.
2. Anpassungsfähigkeit an neue Umgebungen
- Herkömmliche KI: Funktioniert nur in vordefinierten Szenarien.
- Agentic AI: Analysiert Daten in Echtzeit und trifft intelligente Entscheidungen.
3. Skalierbarkeit & Komplexität
- Herkömmliche KI: Begrenzte Fähigkeit, komplexe Aufgaben effizient auszuführen.
- Agentic AI: Entwickelt dynamische Lösungen für komplexe Geschäftsprozesse.
Fazit: Agentic AI ist nicht nur eine Verbesserung bestehender Automatisierung, sondern eine völlig neue Art der intelligenten KI-Steuerung. Während herkömmliche KI-Systeme auf statische Prozesse beschränkt sind, eröffnet Agentic AI eine völlig neue Welt der Autonomie und Entscheidungsfindung.
Wie funktioniert herkömmliche KI-Automatisierung?
Traditionelle KI-Automatisierung wurde entwickelt, um repetitive Prozesse zu übernehmen. Diese Systeme sind leistungsfähig, aber begrenzt, da sie strikt nach festgelegten Regeln arbeiten.
Merkmale herkömmlicher KI-Automatisierung:
Regelbasierte Abläufe – vorher definierte Workflows werden ohne Anpassung ausgeführt. Vordefinierte Entscheidungswege – KI kann keine neuen Lösungswege entwickeln. Einsatzgebiete – vor allem für einfache Aufgaben wie Datenverarbeitung, Chatbots oder RPA (Robotic Process Automation).
Vergleich: Generative AI vs. Agentic AI
| Technologie | Fähigkeiten & Einschränkungen |
|---|---|
| Generative AI | Erzeugt Inhalte (Texte, Bilder, Videos) auf Basis von Datenmustern, aber ohne tiefere logische Entscheidungsfähigkeit. |
| Agentic AI | Kann selbstständig analysieren, lernen und handeln, ohne dass jede Aktion vordefiniert sein muss. |
Warum herkömmliche Automatisierung an ihre Grenzen stößt:
- Keine eigenständige Entscheidungsfindung – klassische Systeme benötigen klare Vorgaben.
- Fehlende Anpassungsfähigkeit – wenn sich die Umgebung ändert, kann das System nicht flexibel reagieren.
- Hoher Wartungsaufwand – Updates müssen manuell implementiert werden.
Agentic AI vs. traditionelle Automatisierung – Was kann Agentic AI besser?
Die klassische KI-Automatisierung war lange Zeit ein wichtiger Bestandteil der digitalen Transformation. Doch mit steigenden Anforderungen und wachsender Datenkomplexität stoßen traditionelle KI-Modelle an ihre Grenzen. Agentic AI geht hier einen Schritt weiter: Sie ermöglicht autonome Entscheidungsfindung, die sich flexibel an veränderte Bedingungen anpassen kann.
KI-Agenten, die eigenständig Entscheidungen treffen – Wie funktioniert das?
Im Gegensatz zu traditionellen Automatisierungssystemen basiert Agentic AI nicht auf starren Regeln oder festen Workflows. Stattdessen lernen KI-Agenten, Daten in Echtzeit zu analysieren und eigenständige Entscheidungen zu treffen – ganz ohne menschliche Eingriffe.
Wie unterscheidet sich Agentic AI von herkömmlicher Automatisierung?
| Merkmal | Traditionelle Automatisierung | Agentic AI |
|---|---|---|
| Steuerung | Regelbasiert, mit vordefinierten Abläufen | Selbststeuernd, lernt durch Machine Learning und Reinforcement Learning |
| Anpassungsfähigkeit | Funktioniert nur in bekannten Szenarien | Dynamisch – passt sich neuen Daten & Situationen an |
| Entscheidungsfindung | Reaktiv – führt vorher definierte Aktionen aus | Proaktiv – erkennt Muster und trifft eigenständige Entscheidungen |
| Komplexität | Ideal für einfache & repetitive Aufgaben | Geeignet für komplexe, mehrstufige Prozesse |
| Interaktion | Muss manuell programmiert & angepasst werden | Orchestriert sich selbstständig und optimiert Workflows |
Beispiel:
Ein herkömmlicher Chatbot arbeitet nach festgelegten Regeln. Agentic AI hingegen kann Kundengespräche analysieren, die Stimmung des Kunden erkennen und dynamische Lösungen vorschlagen.
Wo stößt klassische KI-Automatisierung an ihre Grenzen?
1. Statische vs. dynamische Workflows – Warum klassische Automatisierung oft scheitert
Die klassische KI ist nur so gut wie ihre Regeln. Sobald neue Bedingungen auftreten, müssen Manuelle Anpassungen vorgenommen werden. Das führt zu:
- Ineffizienten Prozessen bei dynamischen Geschäftsumgebungen
- Skalierungsproblemen, da klassische Automatisierung schwer auf neue Szenarien übertragbar ist
- Hohen Wartungskosten durch ständiges Nachjustieren der Regeln
Agentic AI löst dieses Problem, indem sie automatisch auf neue Informationen reagiert und sich an veränderte Workflows anpassen kann.
2. KI in komplexen Prozessen: Warum herkömmliche Systeme an ihre Grenzen stoßen
In dynamischen Bereichen wie Gesundheitswesen, Softwareentwicklung und Logistik reicht klassische Automatisierung nicht aus.
Praxisbeispiele:
- Gesundheitswesen: Herkömmliche KI kann Daten analysieren, aber keine Diagnosen stellen. Agentic AI hingegen kann Patientendaten in Echtzeit bewerten und automatische Handlungsempfehlungen geben.
- Softwareentwicklung: Während klassische Automatisierung nur vordefinierte Code-Snippets generiert, kann Agentic AI komplette Softwareprojekte steuern, indem sie Fehler identifiziert, Code verbessert und Tests durchführt.
- Logistik: In komplexen Lieferketten stoßen statische Systeme an ihre Grenzen. Agentic AI kann Lieferverzögerungen vorhersehen, Alternativrouten berechnen und dynamische Anpassungen in Echtzeit vornehmen.
Fazit:
Klassische Automatisierung folgt vordefinierten Regeln – Agentic AI hingegen denkt und handelt selbstständig. Unternehmen, die auf intelligente, selbstoptimierende Systeme setzen, sichern sich damit einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil.