Was ist agentische KI und wie funktioniert sie?
Ein praktischer Leitfaden zu agentenbasierter KI: Was sie ist, wo sie in Unternehmenssystemen zum Einsatz kommt und warum ihre Einführung derzeit zunimmt.
Was ist agentische KI?
Agentische KI bezieht sich auf Systeme mit mehreren KI-Agenten, die ohne ständige menschliche Aufsicht planen, Entscheidungen treffen und auf bestimmte Ziele hin handeln können. Diese Agenten verarbeiten nicht nur Eingaben. Sie bewerten den Kontext, treffen Entscheidungen auf der Grundlage von Zielen und passen ihre Handlungen entsprechend den Ergebnissen an. Dieses Verhalten unterscheidet sie von herkömmlichen regelbasierten Automatisierungs- oder eigenständigen generativen Modellen.
In agentenbasierten Modellen werden KI-Systeme zu Agenten. Sie arbeiten nach Anweisungen, können jedoch selbst entscheiden, wie sie die Arbeit erledigen. Dies kann bedeuten, dass sie abnormale Sensorwerte erkennen, kritische Anlagen priorisieren, einen Arbeitsauftrag erstellen, die Verfügbarkeit von Technikern und den Lagerbestand an Ersatzteilen überprüfen und nach Abschluss der Reparatur Folgeaktionen auslösen.
Dieser Artikel befasst sich damit, wie agentenbasierte KI funktioniert, wo sie bereits eingesetzt wird, welche Herausforderungen damit verbunden sind und wie sie die Zukunft der Unternehmenstechnologie prägt.
Agentische KI vs. generative KI
Agentische KI und generative KI fallen beide unter den Begriff der künstlichen Intelligenz, dienen jedoch unterschiedlichen Zwecken.
| Agentische KI | Generative KI | |
|---|---|---|
| Kernfunktion | Entscheidungsfindung + Aufgabenausführung | Erstellung von Inhalten |
| Abhängigkeit | Handelt autonom in Sequenzen | Reagiert auf einmalige Eingabeaufforderungen |
| Gedächtnis & Lernen | Verfolgt den Kontext im Zeitverlauf | Begrenzte oder keine persistente Speicherkapazität |
| Beispiel für einen Anwendungsfall | Erstellen und Ausführen von Wartungsaufträgen; Anpassen von Bestandsschwellenwerten | Erstellen von Zusammenfassungen oder Entwürfen |
Agentische KI kann generative KI verwenden (z. B. zum Verfassen einer Nachricht oder zum Zusammenfassen von Daten), aber das agentische System entscheidet, wann, warum und wie sie eingesetzt wird. Agentische KI arbeitet zeit- und eingabebedingungsübergreifend, d. h. sie ruft kontinuierlich Daten aus mehreren Quellen ab, speichert vergangene Aktionen und passt ihr Verhalten an veränderte Bedingungen an. Sie kann ein Problem vom ersten Anzeichen bis zur Lösung verfolgen und dabei aus jedem Schritt lernen. Generative KI beantwortet in der Regel jeweils nur eine einzige Anfrage, ohne über einen persistenten Speicher oder Kontrolle darüber zu verfügen, was nach der Antwort geschieht.
Warum gewinnt agentenbasierte KI in der Industrie zunehmend an Bedeutung?
Die Industrie steht unter Druck aus verschiedenen Richtungen: strengere Vorschriften, Arbeitskräftemangel, steigende Energiekosten und Kundenerwartungen hinsichtlich Geschwindigkeit und Personalisierung. Reaktive Systeme lassen sich unter diesen Druckbedingungen nicht gut skalieren.
Die KI-Diskussion hat sich von „Was kann sie erzeugen?“ zu „Was kann sie leisten?“ verschoben.
Agentische KI bietet Systeme, die Aufgaben proaktiv bearbeiten, Risiken kennzeichnen und Prozesse anpassen. So kann sie beispielsweise einen Wartungsplan auf der Grundlage des aktuellen Zustands der Anlagen und der Verfügbarkeit von Ressourcen koordinieren, ohne dass jeder Schritt manuell genehmigt werden muss.
Diese Art von Autonomie führt zu echten Einsparungen. Landbase berichtet, dass Unternehmen, die agentenbasierte Systeme einsetzen, hohe Renditen erzielen, mit einem durchschnittlichen ROI von 171 % und 192 % bei US-Unternehmen[1]. In Branchen, in denen Timing und Verfügbarkeit eine wichtige Rolle spielen, wie beispielsweise in der Fertigung, der Versorgungswirtschaft, der Logistik und der Energiewirtschaft, ist agentenbasierte KI ein operativer Vorteil und bietet eine Möglichkeit, die Zuverlässigkeit zu verbessern, ohne die Mitarbeiterzahl zu erhöhen.
Was sind die Kernkompetenzen der agentenbasierten KI?
Zielorientierte Architektur: Agenten arbeiten auf ein definiertes Ergebnis, eine Herstelleranleitung, einen Geschäftsprozess oder eine Richtlinie hin und passen ihre Handlungen anhand von Erfolgskriterien an.
Echtzeit-Erkennung: Sie nutzen Live-Eingaben von Geräten, Anwendungen und Sensoren, um den aktuellen Zustand der Ausrüstung zu erfassen.
Autonome Entscheidungsfindung: Agenten wählen die nächste Aktion basierend auf Prioritäten, Einschränkungen und Daten, ohne dass ein Skript erforderlich ist. Sie können Arbeitsaufträge generieren, Mitarbeiter entsenden, Multichannel-Warnmeldungen versenden und Teile bestellen.
Prozessintegration: Sie verbinden sich mit anderen Systemen wie EAM, ERP, WMS, GIS und IoT-Plattformen, um bessere Entscheidungen zu treffen und Fehler zu reduzieren.
Feedback-Schleifen: Nach jeder Aktion bewertet der Agent das Ergebnis und aktualisiert sein internes Modell, um beim nächsten Mal eine bessere Leistung zu erzielen.
Diese Fähigkeiten ermöglichen den Einsatz in dynamischen Umgebungen und unterstützen komplexe Arbeitsabläufe wie die Optimierung der Lieferkette, die Routenplanung für den Außendienst oder den Ausgleich von Energienetzen. Sie ersetzen zwar nicht die menschliche Aufsicht, übernehmen jedoch Routineentscheidungen und entlasten die Teams für höherwertige Aufgaben.
Autonome Entscheidungsfindung: Agente KI in Aktion
Um zu verstehen, was agentenbasierte KI tatsächlich leistet, betrachten wir das Beispiel eines Wartungsleiters in einem Produktionswerk. Er ist für Dutzende von Maschinen verantwortlich, von denen jede ihren eigenen Zeitplan, ihre eigene Historie und ihre eigenen Besonderheiten hat. Er nutzt ein Enterprise-Asset-Management-System (EAM), das auf agentenbasierter KI basiert.
Eines Morgens beginnt eine elektrische Messung an einer wichtigen Leitung, sich außerhalb ihres normalen Bereichs zu bewegen. Das System bemerkt die Veränderung und beginnt, Entscheidungen zu treffen.
Es überprüft vergangene Sensordaten und die Historie der Arbeitsaufträge.
Es identifiziert einen wahrscheinlichen Fehler, der ein frühes Anzeichen für ein Lagerproblem ist.
Es vergleicht die Verfügbarkeit von Technikern und die Lagerbestände miteinander.
Es wird ein neuer Arbeitsauftrag mit allen erforderlichen Angaben zur Behebung des Problems erstellt.
Der Techniker erhält den Auftrag zusammen mit dem Standort, den Details zur Störung und einer Liste der mitzubringenden Teile auf seinem Smartphone. Der Lagerverwalter erhält die Teileanforderung mit der Regalnummer auf seinem Tablet und bereitet die Teile für den Techniker vor. Es ist nicht notwendig, jemanden anzurufen. Es ist nicht notwendig, Protokolle zu durchsuchen. Es ist nicht notwendig, auf einen Ausfall zu warten, bevor Maßnahmen ergriffen werden.
Wenn die Aufgabe abgeschlossen ist, protokolliert das System die Aktion und integriert die Daten in zukünftige Empfehlungen. Jeder Schritt bleibt innerhalb des EAM sichtbar, wobei Warnmeldungen und Arbeitsabläufe auf die Wartungsstrategie der Anlage abgestimmt sind.
So funktioniert agentenbasierte KI: Sie erkennt ein Problem und geht dann entsprechend vor. Sie entscheidet, koordiniert und überträgt die richtige Maßnahme an die richtige Person, ohne Zeit zu verlieren.
Risiken, Grenzen und Überlegungen zu agentenbasierter KI
Agentische KI bringt die Automatisierung näher an die Entscheidungsfindung heran, arbeitet jedoch weiterhin innerhalb der von Menschen festgelegten Regeln, Schwellenwerte und Annahmen. Wenn Sie die Einschränkungen kennen, können Sie sie besser nutzen.
Der Kontext ist entscheidend: Agente KI ist auf Datenqualität und Kontext angewiesen. Wenn Sensordaten oder historische Aufzeichnungen fehlen oder ungenau sind, können Entscheidungen fehlschlagen.
Entscheidungsgrenzen: Diese Systeme sind nicht autonom. Sie agieren innerhalb vordefinierter Bereiche. Probleme außerhalb dieser Grenzen müssen weiterhin von Menschen überprüft werden. Beispielsweise kann ein Gesundheits- und Sicherheitsbericht unmittelbar nach der Genehmigung durch einen Menschen von einem Agenten erstellt werden.
Sicherheit und Zugriffskontrolle: Agentische Workflows können Aktionen über mehrere Systeme hinweg auslösen. Rollenbasierte Berechtigungen und Prüfpfade sind unerlässlich, um Fehler oder Missbrauch zu vermeiden.
Change Management: Die Einführung von KI-Agenten bedeutet eine Veränderung der Arbeitsweise von Teams. Ohne Akzeptanz und Schulungen wird das System zu einem weiteren ungenutzten Tool.
Kosten und Komplexität: Der Einsatz von agentenbasierter KI in Unternehmensumgebungen (wie ERP- oder EAM-Systemen) erfordert Integration, Tests und fortlaufende Kalibrierung.
Aus diesem Grund beginnen viele Implementierungen mit Pilotprogrammen und werden je nach Leistung erweitert.
Wo agierende KI bereits einen Unterschied macht
Agentische KI ist nicht auf Versuchslabore oder einmalige Pilotprojekte beschränkt. Sie ist bereits in die Arbeitsabläufe wichtiger Branchen integriert:
Herstellung
Energie und Versorgungsunternehmen
Behördliche Dienstleistungen
Gesundheitswesen
Versicherung
Finanzdienstleistungen
Rechtlich
Telekommunikation
Einzelhandel
Diese Branchen nutzen agentenbasierte Systeme, um Schadensfälle zu bearbeiten, Betrugsfälle zu melden, Serviceanfragen weiterzuleiten, die Leistung von Vermögenswerten zu überwachen und vieles mehr. Die Technologie hat die Proof-of-Concept-Phase hinter sich gelassen und hält nun Einzug in die Unternehmensstrategien.
Laut Landbase werden bis 2028 33 % der Unternehmensanwendungen über agentische KI verfügen[2]. Da sich Geschäftssysteme von statischer Logik zu adaptivem Verhalten entwickeln, wird agentische KI zu einer Standardfunktion.
Wie sieht die Zukunft der agentenbasierten KI aus?
Agentische KI hat bereits den Sprung vom Konzept zur Umsetzung geschafft. Bald werden diese Systeme fester Bestandteil der Kerngeschäftsplattformen sein und in Arbeitsabläufe integriert werden, anstatt separate Tools zu bleiben. Bei dieser Veränderung geht es darum, tatsächliche Bedürfnisse zu erfüllen, und nicht nur um einen Hype.
Teams werden sich auf Agenten verlassen, um Vermögenswerte zu überwachen, Entscheidungen zu automatisieren und systemübergreifend zu koordinieren, ohne die Komplexität zu erhöhen. Mit zunehmender Verbreitung werden Unternehmen den Erfolg nicht nur anhand der Erkenntnisse der KI beurteilen, sondern auch daran, wie gut sie darauf reagiert. Agentische KI wird zu einem Teil des täglichen Betriebs.
Mit einem agentenbasierten Workflow-Builder können Unternehmen maßgeschneiderte Ökosysteme schaffen, indem sie Agenten entsprechend ihren spezifischen Geschäftsprozessen, Daten und Richtlinien anpassen. Sie können den Algorithmus auswählen, der ihren Anforderungen am besten entspricht, und je nach Aufgabe zu einem anderen wechseln. In Zukunft wird die agentenbasierte KI immer effektiver und personalisierter werden.
Sein wahrer Wert liegt in seiner beständigen, flexiblen und zuverlässigen Präsenz, nicht nur in Versprechungen.
Agentische KI arbeitet bereits hinter den Kulissen.
Die meisten KI-Systeme funktionieren heute wie ein Taschenrechner: Man stellt eine Frage und erhält eine Antwort. Agente KI ist anders. Stellen Sie sich diese KI als eine Software vor, die sich eigene Ziele setzen, die Schritte zu deren Erreichung festlegen und Aufgaben selbstständig erledigen kann. Anstatt auf jeden einzelnen Befehl zu warten, arbeitet sie so lange, bis die Aufgabe erledigt ist.
Der Wandel ist bereits im Gange. Laut Landbase geben 79 % der Unternehmen an, dass sie zumindest in gewissem Umfang KI-Agenten einsetzen, und 96 % planen, ihre Investitionen zu erhöhen[3]. Das Vertrauen ist groß, und die Anwendungsfälle nehmen weiter zu.
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Für kapitalintensive Unternehmen ist diese Zukunft bereits in greifbarer Nähe. Tools wie TAGs mobiMentor AI und der Agentic Workflow Builder bringen diese Funktionen direkt in den Außendienst, automatisieren Routineaufgaben, unterstützen Techniker bei Entscheidungen und lösen Workflows auf Basis von Echtzeitdaten aus.
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[1] Quelle: www.landbase.com/blog/agentic-ai-statistics
[2] Quelle: www.landbase.com/blog/agentic-ai-statistics
[3] Quelle: www.landbase.com/blog/agentic-ai-statistics
