Was ist der Unterschied zwischen generativer und agentiver KI?

Warum die Unterscheidung für Unternehmen heute entscheidend ist

Viele Unternehmen haben bereits erste Erfahrungen mit generativer KI gemacht – sei es durch ChatGPT, Midjourney oder andere Tools, die Inhalte, Texte oder Bilder erzeugen. Doch was oft unterschätzt wird: Generative KI ist nur der Anfang. Der nächste große Entwicklungsschritt heißt agentive KI – also Systeme, die , sondern <emselbstständig Entscheidungen treffen, Prozesse ausführen und Ziele verfolgen. Und genau hier liegt ein zentraler Unterschied, den Du für Deine strategische Ausrichtung verstehen solltest.

Wir erleben in der Praxis täglich: Unternehmen, die sich mit dem Einsatz von KI-Technologien beschäftigen, sind begeistert von den kreativen Fähigkeiten generativer Modelle – aber sie stoßen schnell an Grenzen, wenn es um Autonomie, Prozesssteuerung oder mehrstufige Arbeitsabläufe geht. Genau an diesem Punkt kommt agentive KI ins Spiel – eine Technologie, die nicht nur reagiert, sondern proaktiv handelt.

„Generative KI erstellt Inhalte. Agentive KI erreicht Ziele.“

Was Du in diesem Artikel lernst

Wir zeigen Dir, wie sich generative und agentive KI in Theorie und Praxis unterscheiden – und wann welche Technologie für Dein Unternehmen sinnvoll ist. Du bekommst:

• eine klare Definition beider KI-Formen
• eine Gegenüberstellung ihrer Fähigkeiten und Grenzen
• Beispiele aus echten Projekten: von Content-Automation bis Prozesssteuerung
• Tipps, wie Du den nächsten Schritt von der generativen zur agentiven KI machst

Für wen wir schreiben

Dieser Beitrag richtet sich an Entscheider:innen, Entwickler:innen, Strateg:innen und alle, die KI , sondern gezielt im Unternehmen einsetzen wollen. Wenn Du wissen willst, warum ein KI-Agent mehr kann als ein Prompt – und wie Du aus Tools echte Business-Agenten machst – dann lies weiter.

Im nächsten Abschnitt starten wir mit der Basis: Was ist generative KI – und wie funktioniert sie?

Was versteht man unter agentiver KI – und was ist ein KI-Agent?

Während generative KI auf die ausgelegt ist, verfolgt agentive KI ein ganz anderes Ziel: Sie soll eigenständig Aufgaben ausführen, Entscheidungen treffen und bestimmte Ziele erreichen – ganz ohne ständige menschliche Anleitung. Ein KI-Agent ist deshalb nicht nur ein Tool zur Texterstellung, sondern ein autonomes System, das Prozesse versteht, plant, überwacht und in mehreren Schritten abwickelt.

Was zeichnet agentenbasierte KI aus?

Ein Agent ist in der KI-Forschung traditionell ein System, das:

• eine Zielsetzung hat, die es verfolgt,
• wahrnimmt (z. B. durch API-Feedback, Daten oder Systemstatus),
• entscheidet (z. B. ob es weitermacht, wartet oder eskaliert),
• und schließlich handelt (z. B. Aufgaben ausführt, E-Mails verschickt, Follow-ups anstößt).

Agenten sind also nicht nur reaktive Systeme – sie planen mehrstufige Abläufe, optimieren Entscheidungen auf Basis neuer Informationen und sind darauf ausgelegt, <emselbstständig Ziele zu verfolgen.

Wie unterscheiden sich agentische KI-Systeme von klassischen Tools?

Agentenbasierte KI arbeitet nicht mit einzelnen Befehlen, sondern in autonomen Schleifen – oft mit Zugriff auf Tools, APIs oder interne Datenbanken. Anders als traditionelle Software oder Chatbots:

Agentische KI basiert oft auf Reinforcement Learning, Tool Use via APIs und dynamischer Feedback-Analyse. Damit <emanalysiert, entscheidet und handelt</em der Agent – unabhängig von starren Befehlen.

Welche Aufgaben können KI-Agenten eigenständig ausführen?

Ein KI-Agent kann z. B.:

• eine Kundenanfrage lesen, priorisieren und an den zuständigen Mitarbeitenden weiterleiten,
• eine SEO-Analyse durchführen, einen optimierten Text erstellen und direkt im CMS einpflegen,
• monatliche Reports generieren, vergleichen und bei Auffälligkeiten einen Alert auslösen,
• eine mehrstufige E-Mail-Kampagne koordinieren, inklusive A/B-Tests und Follow-ups.

All das funktioniert, weil die agentenbasierte KI</strong nicht nur generiert, sondern mit Systemen interagiert, Daten interpretiert und daraus kontextbasierte Entscheidungen trifft.

Was bedeutet „selbstständig Entscheidungen treffen und handeln“ in der Praxis?

Agentenbasierte Systeme müssen nicht bei jedem Schritt fragen: „Was soll ich tun?“ Stattdessen:

1. Sie identifizieren ein Ziel
2. Sie planen den besten Pfad zum Ziel (z. B. Tools auswählen, Aufgaben zerlegen)
3. Sie führen Aufgaben aus (z. B. Daten analysieren, Mails senden, Dateien erstellen)
4. Sie prüfen den Status und reagieren dynamisch

Agentenbasierte KI ist also ein weiterentwickeltes KI-System, das nicht nur „mitarbeitet“, sondern zielgerichtet Verantwortung übernimmt – ideal für komplexe Aufgaben, Prozessketten und Echtzeit-Aktionen.

„Ein generatives Modell erstellt Inhalte. Ein KI-Agent setzt sie in Bewegung.“

Im nächsten Abschnitt vergleichen wir beide Ansätze direkt: Was sind die wichtigsten Unterschiede zwischen generativer und agentiver KI?

Generative KI vs. Agentive KI – Was sind die wichtigsten Unterschiede?

Viele verwechseln generative KI mit agentiver KI, weil Tools wie ChatGPT oft als „intelligente Assistenten“ vermarktet werden. Doch in der Praxis zeigt sich: Die beiden Technologien unterscheiden sich nicht nur in ihrer <emFunktion, sondern vor allem in ihrem Verhalten, ihrer Zielsetzung und der Art, wie sie mit Systemen und Benutzern interagieren.

Wie unterscheiden sich agentische KI und generative KI im Verhalten?

Die wichtigsten Unterschiede lassen sich in drei Punkten zusammenfassen:

• Zielorientierung: Agentive KI verfolgt – generative KI reagiert auf Eingaben.
• Autonomie: KI-Agenten entscheiden <emselbstständig, was als Nächstes zu tun ist – generative KI wartet auf Prompts.
• Interaktion mit Systemen: Agenten interagieren mit Tools, APIs und Schnittstellen – generative KI bleibt oft „im Fenster“.

Das bedeutet: Während generative Modelle eine beeindruckende Erstellung von Inhalten leisten, fehlt ihnen meist die Fähigkeit zur kontinuierlichen Ausführung komplexer Aufgaben.

Welche Arten von Eingaben benötigen generative vs. agentive Systeme?

Generative KI: Diese Modelle basieren auf der Interaktion durch Texteingaben (Prompts). Der Benutzer führt, die KI folgt. Typische Eingaben:

• „Schreibe mir einen Text über X“
• „Formuliere diesen Absatz um“
• „Erstelle eine Produktbeschreibung zu Y“

Agentive KI: Hier reichen oft , wie ein neues Ticket im CRM, eine veränderte Datei oder eine neue E-Mail. Der Agent erkennt, analysiert und handelt ohne zusätzliche Eingabe.

Wie interagieren Benutzer mit beiden KI-Arten unterschiedlich?

Die Benutzerrolle verändert sich fundamental:

• Bei generativer KI ist der Mensch
• Bei agentiver KI ist der Mensch

Das bedeutet: Während Du bei ChatGPT jeden Prompt selbst eingeben musst, übernimmt ein KI-Agent diese Steuerung und informiert Dich nur bei Eskalation, Abweichung oder zur finalen Freigabe.

Wie sieht der Unterschied zwischen einmaliger Content-Erstellung und mehrstufiger Zielverfolgung aus?

**Generative KI** ist . Sie erledigt Aufgaben auf Zuruf – wie ein Copywriter oder Designer. **Agentive KI** ist . Sie agiert wie ein Projektmanager oder Automationsengine, der Ressourcen koordiniert, Deadlines prüft und Ergebnisse nachhält.

Beispiel:

• Generative KI erstellt einen Event-Newsletter
• Agentive KI plant den Versand, erstellt Varianten, analysiert die Öffnungsraten und generiert Follow-ups

Wo liegt die Grenze zwischen „generieren“ und „ausführen“?

Die Trennlinie liegt bei der Initiative und Handlungskraft:

• Generative KI
• Agentive KI <emführt Handlungen auf Basis von Zielen und Feedback aus

„Generative KI ist ein Werkzeug. Agentive KI ist ein Mitspieler.“

Im nächsten Abschnitt schauen wir uns die Technologie hinter beiden KI-Modellen an – von LLMs bis zu multi-toolfähigen Agentenarchitekturen.

Welche Technologie steckt hinter generativen und agentiven KI-Modellen?

Um zu verstehen, wie generative und agentive KI funktionieren, musst Du tiefer in ihre technischen Grundlagen eintauchen. Denn auch wenn beide auf Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen basieren, unterscheiden sie sich fundamental in ihrer <emArchitektur, Zielsetzung und Prozesslogik. In diesem Abschnitt erfährst Du, was unter der Haube wirklich passiert – und warum Agenten weitaus komplexer, aber auch leistungsfähiger sind.

Welche Rolle spielen LLMs, Prompts und synthetische Daten?

Generative KI basiert meist auf großen Sprachmodellen (LLMs) wie GPT-4, Claude oder Mistral. Diese Modelle sind darauf trainiert, auf Basis riesiger Datensätze und synthetischer Daten Inhalte zu generieren. Technisch gesehen bedeutet das:

• Ein LLM nimmt Benutzereingaben (Prompts) entgegen
• Es verarbeitet diese Eingabe, berechnet die wahrscheinlich sinnvollste Antwort
• Es generiert Inhalte (Text, Code, Ideen) – aber bleibt dabei reaktiv

Die Qualität der Ausgabe hängt direkt von der Qualität der Eingabe ab. Deshalb ist Prompt Engineering bei generativen Modellen so wichtig.

Wie nutzt agentive KI Rückkopplung, Kontext und Zielverfolgung?

Agentenbasierte KI geht mehrere Schritte weiter. Sie nutzt LLMs nur als – nicht als Zentrale. Entscheidend ist die Fähigkeit zur:

• Kontextverarbeitung über mehrere Schritte
• Zielverfolgung und Anpassung der Aktionen bei Veränderungen
• Rückkopplung durch Systeme, APIs oder Benutzer

Das bedeutet: Ein KI-Agent liest nicht nur Daten – er <emanalysiert, bewertet und handelt. Wenn ein Prozess scheitert, passt er sich an. Wenn ein Ziel erreicht ist, dokumentiert er den Weg. Das ist keine bloße Automatisierung, sondern eine dynamische Systemlogik.

Welche Systemarchitektur steckt hinter einem typischen KI-Agenten?

Ein moderner KI-Agent basiert meist auf einer modularen Struktur:

Diese Architektur ermöglicht es, komplexe Ziele zu verfolgen – etwa eine Supportanfrage zu bearbeiten, ein Reporting zu erstellen oder eine Vertriebsmaßnahme zu koordinieren.

Was bedeutet Echtzeit-Verarbeitung und dynamische Entscheidungsfindung?

Agentive KI ist auf Echtzeit-Reaktion ausgelegt. Während generative Systeme in Prompts denken, denkt agentive KI in Situationen und Prozessen:

• Ein neuer Lead wird erkannt → Agent entscheidet über nächstes Follow-up
• Ein System gibt ein Fehlerprotokoll aus → Agent startet Diagnoseschritte
• Eine E-Mail trifft ein → Agent filtert, analysiert, priorisiert, antwortet

Hier entstehen intelligente Arbeitsabläufe, die durch KI , sondern auch werden – ganz ohne manuelle Steuerung.

Welche Rolle spielen maschinelles Lernen, Algorithmen und Datenanalyse?

Beide Arten von KI – generativ und agentiv – nutzen fortschrittliche Modelle des maschinellen Lernens. Aber:

• Generative KI verwendet diese Modelle zur Mustererkennung und Inhalten
• Agentive KI kombiniert diese mit regelbasierten Entscheidungsstrukturen, Verhaltensmodellen und zeitabhängiger Logik

Ein Agent ist also kein Alleskönner – sondern ein spezialisierter Prozesslenker, der intelligent mit Daten, Systemen und Nutzern interagiert, um bestimmte Ziele zu erreichen.

„LLMs sind der Kopf. Agentensysteme sind der Körper.“

Im nächsten Abschnitt schauen wir uns an, in welchen Unternehmensbereichen sich generative und agentive KI besonders lohnen – mit Praxisbeispielen und konkreten Anwendungsszenarien.

In welchen Unternehmensbereichen entfalten generative und agentive KI den größten Nutzen?

Ob im Marketing, Kundenservice, Vertrieb oder Backoffice – sowohl generative als auch agentive KI haben heute bereits ihren festen Platz in Unternehmen. Aber: Die Wahl der richtigen KI-Form entscheidet darüber, ob ein Projekt Zeit spart oder Ressourcen frisst. In diesem Abschnitt zeigen wir Dir, welche KI für welchen Anwendungsfall sinnvoll ist – und wie Unternehmen den Einsatz von KI-Technologien clever skalieren.

Was sind typische Anwendungsfälle für generative KI in Marketing, HR und Support?

Generative KI eignet sich hervorragend für Aufgaben, bei denen Inhalte, Sprache oder Visuals im Mittelpunkt stehen. Typische Einsatzbereiche:

• Marketing:</strong Textgenerierung für Landingpages, Blogposts, Social Media
• Personalwesen:</strong Erstellung von Stellenanzeigen, E-Mail-Antworten, Onboarding-Texten
• Kundensupport:</strong Automatisierte FAQ-Beantwortung, Chatbot-Dialoge mit generierten Texten

In diesen Bereichen ist generative KI wie ein kreativer Assistent – sie liefert Inhalte schnell und in hoher Qualität. Die Steuerung bleibt aber beim Menschen.

Wie automatisieren KI-Agenten komplexe Abläufe im Projektmanagement, Vertrieb oder Kundenservice?

Agentenbasierte KI geht weiter – sie übernimmt Prozesse mit mehreren Abhängigkeiten, integriert Daten aus verschiedenen Quellen und trifft Entscheidungen. Beispiele:

• Projektmanagement:</strong Aufgabenplanung, Statusberichte, automatische Eskalation bei Verzögerungen
• Vertrieb:</strong Identifikation neuer Leads, Versand von Angebotsmails, Nachverfolgung in mehreren Schritten
• Support:</strong Ticket-Triage, Priorisierung, Rückfragen automatisieren, Follow-ups initiieren

Diese agentenbasierten Arbeitsabläufe sorgen für spürbare Entlastung – und ermöglichen Echtzeit-Reaktionen, die vorher nur mit großem Aufwand möglich waren.

Wie können agentische Systeme mit mehreren Tools interagieren?

Ein großer Vorteil agentiver KI liegt in der Systemintegration. Moderne KI-Agenten nutzen APIs, Schnittstellen oder RPA-Logiken, um mit Tools wie:

• CRM-Systemen (z. B. HubSpot, Salesforce)
• Projektmanagement-Tools (z. B. Asana, Trello, Notion)
• Cloud-Speichern, Kalendern, Datenbanken

zu interagieren. Sie lesen Daten ein, analysieren Muster und führen Aktionen aus – wie z. B. das Verschieben eines Leads in ein anderes Segment oder das automatische Erstellen eines neuen Kalendereintrags.

Was bedeutet personalisierte Ausführung – z. B. für Berichte, E-Mails oder Planungen?

Während generative KI Inhalte liefert, liefert agentive KI individuelle Ergebnisse auf Basis von Echtzeitdaten. Beispiele:

• Berichtsgenerierung:</strong Ein KI-Agent analysiert Google Analytics + CRM-Daten und erstellt personalisierte Monatsberichte für jede Abteilung.
• E-Mail-Sequenzen:</strong Agenten erstellen dynamische Nachrichtensysteme basierend auf Kundenverhalten.
• Ressourcenplanung:</strong Agenten optimieren Arbeitszeiten, Projektverteilungen oder Bestellzyklen auf Basis interner Datenströme.

Das sorgt für deutlich höhere Relevanz – und bringt Unternehmen näher an Automatisierung, ohne die Kontrolle zu verlieren.

Welche Kombinationen aus generativer + agentiver KI machen besonders Sinn?

Die Königsklasse ist die Kombination beider KI-Typen: Ein Agent nutzt ein generatives Modell zur Texterstellung, Entscheidungsunterstützung oder Kommunikation – und orchestriert den gesamten Prozess. Beispiele:

• KI-Agent + ChatGPT:</strong Chatbot, der Antworten generiert, eskaliert, Tickets schließt und den Verlauf speichert
• Vertriebsagent + LLM:</strong Erstellt personalisierte Follow-up-E-Mails auf Basis von CRM-Daten, versendet sie automatisch und prüft die Reaktion
• Analyse-Agent + GPT-4:</strong Generiert Bericht + grafische Zusammenfassung aus mehreren Systemen (BI, E-Mail, Kalender)

„Wenn generative KI die Stimme ist, dann ist agentive KI das Gehirn und die Hände.“

Im nächsten Abschnitt erfährst Du, wie Unternehmen die richtige Entscheidung treffen, welche Art von KI sie wann einsetzen sollten – je nach Reifegrad, Zielen und Use Case.

Wie entscheiden Unternehmen, welche Art von KI sie einsetzen sollten?

Ob Du mit generativer KI beginnst oder gleich agentive KI integrierst, hängt nicht von der Größe Deines Unternehmens ab – sondern von Deinem Ziel, Deinem Anwendungsfall und dem gewünschten Automatisierungsgrad. In diesem Abschnitt zeigen wir Dir, wie Unternehmen fundierte Entscheidungen für den Einsatz von KI treffen – ohne in Technik zu investieren, die (noch) nicht gebraucht wird.

Wann reicht generative KI – und wann braucht es agentenbasierte Strukturen?

Eine einfache Faustregel lautet:

• Generative KI reicht aus, wenn Du Inhalte brauchst – z. B. Texte, Code, Bilder oder Zusammenfassungen.
• Agentive KI ist nötig, wenn Du willst – z. B. Prozesse steuern, Daten zusammenführen, Entscheidungen treffen.

Ein Blogartikel? Generativ. Eine Content-Planung über mehrere Kanäle mit Publikation und Analyse? Agentiv.

Welche Fragen helfen bei der Auswahl der richtigen KI-Lösung?

Bevor Du Dich für ein System entscheidest, klär intern folgende Punkte:

1. Was ist das konkrete Ziel, das wir mit KI erreichen wollen?
2. Geht es um Erstellung oder um Ausführung & Automatisierung?
3. Wie viele Schritte, Tools oder Feedbackschleifen braucht die Aufgabe?
4. Wer soll die KI bedienen – und wie eigenständig darf sie agieren?

Diese Fragen helfen Dir, zwischen einem Tool wie ChatGPT und einem vollwertigen KI-Agenten zu unterscheiden – und die richtige Technologie zur richtigen Zeit einzusetzen.

Was müssen Unternehmen über die Integration von agentischer KI wissen?

Der Einsatz von agentischer KI braucht mehr Planung als ein Prompt-basiertes Tool. Typische Anforderungen:

• Systemzugänge & APIs zu CRM, ERP, Kalender, Datenbanken etc.
• Ziele und Businesslogik, die als Basis für Entscheidungen dienen
• Monitoring & Kontrolle: Wer gibt frei, was passiert bei Fehlern, wie wird optimiert?

Die gute Nachricht: Ein Agentic AI System wächst mit Dir. Du kannst klein starten – mit einem Vertriebs- oder Supportagenten – und später ausbauen.

Welche Rolle spielen Sicherheit, Kontrolle und Datenschutz?

Gerade bei agentiven Systemen ist es wichtig, den Zugriff, die Ausführung und das Reporting klar zu regeln:

• Rechte-Management:</strong Welche Systeme darf der Agent nutzen?
• Transparenz:</strong Welche Aktionen wurden wann durchgeführt?
• Datenschutz:</strong Werden personenbezogene Daten verarbeitet, wohin fließen sie?

Wir entwickeln deshalb ausschließlich DSGVO-konforme, transparente KI-Agenten mit Protokollierung, Logging, Whitelist-Zugriff und Feedback-Mechanik – damit Vertrauen entsteht, wo Kontrolle nötig ist.

Wie unterstützen wir Unternehmen dabei, die passende KI zu entwickeln?

Wir beraten Unternehmen in Deutschland, Österreich und der Schweiz dabei, die richtige KI-Strategie zu entwickeln – basierend auf Erfahrung, Technologiekompetenz und klarem Businessfokus. Unser Ansatz:

1. Wir analysieren Prozesse, Datenquellen und Ziele
2. Wir zeigen, wann generative KI reicht – und wann ein KI-Agent die bessere Wahl ist
3. Wir bauen maßgeschneiderte agentenbasierte KI-Lösungen, die in Deine Systeme passen

„KI lohnt sich nicht, wenn sie gut klingt – sondern wenn sie Dir Arbeit abnimmt, Entscheidungen verbessert und Umsatz bringt.“

Im nächsten Abschnitt fassen wir die wichtigsten Erkenntnisse noch einmal zusammen – und zeigen Dir, warum die Zukunft agentiven Systemen gehört, während generative KI ein wichtiger, aber nicht letzter Schritt ist.

Fazit: Warum agentische KI die Zukunft ist – und generative KI nur der Anfang

Die Unterschiede zwischen agentischer KI und generativer KI sind mehr als technisch – sie sind strategisch. Während generative KI Inhalte erstellt, Texte schreibt oder Bilder erzeugt, liegt der wahre Quantensprung im Einsatz agentenbasierter KI. Denn wo generative KI auf menschliche Eingaben wartet, handelt agentische KI eigenständig, verfolgt komplexe Ziele und nutzt Daten in Echtzeit, um bestimmte Ziele zu erreichen.

Unsere Erfahrung zeigt: Unternehmen, die heute AI nutzen wollen, beginnen oft mit der Erstellung von Inhalten – also mit generativen KIs wie ChatGPT von OpenAI oder anderen großen Sprachmodellen. Und das ist ein guter erster Schritt. Diese Systeme eignen sich hervorragend zur Erstellung von Texten, Mails, Ideen oder synthetischen Daten. Sie funktionieren prompt-basiert, erzeugen Ergebnisse auf der Grundlage von Datensätzen, und sie helfen Dir, effizienter zu werden.

Doch: KI bringt ihr volles Potenzial erst dann zur Entfaltung, wenn sie selbstständig Entscheidungen treffen und Aufgaben übernehmen kann. Genau das zeichnet agentenbasierte KI aus. Eine agentische KI verwendet nicht nur Modelle zur Texterstellung – sie plant, koordiniert, priorisiert, führt aus. Sie interagiert mit Systemen, analysiert Datenquellen, kommuniziert über APIs und trifft in Echtzeit Entscheidungen, die auf Rückkopplung basieren. Das bedeutet: Agentische KIs sind keine Tools – sie sind autonome Akteure im Unternehmen.

In unseren Projekten setzen wir Agentic AI ein, um Arbeitsabläufe zu automatisieren, komplexe Tickets zu lösen, Kundendialoge zu steuern und Vertriebsprozesse zu beschleunigen – in einer Weise, die mit traditioneller KI oder generativen KIs allein nicht möglich wäre. Der Unterschied ist fundamental:

• Generative KI:</strong Reaktion auf einen Prompt, eine Antwort, eine einmalige Aktion
• Agentischer KI-Agent:</strong Eigenständige Struktur mit Ziel, Feedback, Handlungsschleifen

Wenn Du also KI nutzen</strong willst, die mehr ist als nur ein kluger Assistent – wenn Du Systeme brauchst, die mitdenken, handeln, entscheiden – dann ist der Schritt zur agentischen KI logisch. Die Unterschiede zwischen agentenbasierter und generativer KI sind dabei nicht nur semantisch. Sie zeigen Dir: Eine agentische KI handelt, wo eine generative KI schreibt. Eine agentische KI verfolgt, wo eine generative KI abschließt.

Führende Unternehmen nutzen generative KI heute für Content – aber sie bauen die Zukunft mit agentischen KIs, die Prozesse führen, Systeme verbinden und komplexe Ziele eigenständig umsetzen.

„Agenten-KI und generative KI sind keine Konkurrenten – sie sind Partner. Doch die Führung übernimmt der Agent.“

Wenn Du nicht nur Texte generieren, sondern echte KI-Anwendungen schaffen willst – dann ist jetzt der Zeitpunkt, auf agentische KI umzusteigen. Denn die KI der Zukunft ist nicht mehr passiv – sie entscheidet, handelt und liefert.