KI-Agenten markieren die nächste Entwicklungsstufe Künstlicher Intelligenz. Während Sprachmodelle wie ChatGPT vor allem auf Eingaben reagieren, treffen agentische KI-Systeme zunehmend eigene Entscheidungen und führen konkrete Handlungen aus. Mit dem Potenzial wächst auch die Verantwortung.
Seit knapp drei Jahren steht die Welt unter dem Eindruck generativer KI. Chatbots schreiben Texte, entwerfen Kampagnen, analysieren Verträge und entlasten Wissensarbeiter weltweit. Nun folgt der nächste Schritt, die KI-Agenten.
Was sind KI-Agenten?
KI-Agenten sind quasi die nächste Entwicklungsstufe, denn es handelt sich um KI-Systeme, die nicht nur Antworten geben, sondern Ziele verfolgen und diese eigenständig erreichen. Sie buchen beispielsweise Termine, prüfen Rechnungen, gleichen Daten ab oder erstellen Berichte – und lernen dabei, Abläufe zu optimieren.
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Diese Fähigkeit zur Handlung ist das entscheidende Merkmal, das einen Agenten von einem „normalen“ Large Language Modell (LLM) unterscheidet: Große Sprachmodelle wie GPT-5 von OpenAI oder Llama von Meta können formulieren, argumentieren und kontextualisieren. Allerdings brauchen sie stets menschlichen Input.
KI-Agenten hingegen werden selbst aktiv. Sie erkennen selbstständig, wann ein Schritt abgeschlossen ist, und entscheiden, was als Nächstes zu tun ist. Damit verschiebt sich der Fokus weg von der reinen Antwortmaschine hin zu einem handelnden System, das nicht mehr nur reagiert, sondern agiert.
KI-Agenten: Vom Sprachmodell zum handelnden System
Die technische Grundlage für agentische KI bleibt dabei weiterhin ein LLM. Es liefert über die Kombination von Trainingsdaten, Algorithmus und Deep Learning das Verständnis, die Logik und die semantische Intelligenz. Doch erst die Kombination mit zusätzlichen Komponenten macht daraus einen echten KI-Agenten.
Diese Komponenten sind insbesondere Speicherfunktionen, mit denen das System langfristige Zusammenhänge behält, Schnittstellen zu anderen Anwendungen, über die es Aufgaben ausführt, und Kontrollmechanismen, die festlegen, wann menschliche Eingriffe erforderlich sind.
Man kann sich ein agentisches KI-System tatsächlich wie ein Gehirn mit Armen und Beinen vorstellen: Das LLM denkt, plant, formuliert und überwacht, während die angeschlossenen Tools handeln.
Über sogenannte „Actions“ greift ein Agent also auf Anwendungen zu, ein übergeordneter „Orchestrator“ überwacht, ob die einzelnen Schritte korrekt ausgeführt werden, und greift ein, wenn Abweichungen auftreten. So entstehen komplexe Abläufe, die bisher manuelle Arbeit erforderten, nun aber automatisiert und dokumentiert ablaufen.
Der entscheidende Punkt ist dabei die Zielorientierung: KI-Agenten verfolgen ein übergeordnetes Ziel, nicht nur eine einzelne Aufgabe. Sie erkennen Hindernisse, planen Alternativen und bewerten Zwischenergebnisse. Diese Art von Selbstorganisation ist der Grund, weshalb von einer neuen Generation der KI gesprochen wird.
GPTs: Die Brücke zwischen Assistenz und Autonomie
Ein besonders greifbares Beispiel für den Übergang von klassischer zu agentischer KI sind die sogenannten GPTs – also individuell anpassbare Versionen von ChatGPT (es gibt diese Art von „kleinen Agenten“ auch, teilweise unter anderem Namen, von anderen Anbietern).
User können hier eigene, auf spezifische Situationen zugeschnittene Instruktionen hinterlegen, internes Wissen in Form von Dateien hinzufügen oder externe Schnittstellen anbinden. So entsteht ein spezialisiertes KI-Modell, das auf bestimmte Themen oder Prozesse zugeschnitten ist – etwa Vertragsprüfung, Telefontraining oder Marketinganalyse.
Doch diese GPTs sind keine eigenständigen KI-Agenten. Sie besitzen kein dauerhaftes Gedächtnis, keine eigenständige Handlungslogik und keine echte Autonomie. Sie arbeiten reaktiv: Eine Eingabe löst eine Antwort aus.
Erst wenn sie durch zusätzliche Module erweitert werden, die ihnen Planung, Zugriff auf externe Systeme und iterative Entscheidungsprozesse ermöglichen, überschreiten sie die Schwelle zur echten Agentik. GPTs sind also eine Form erweiterter KI-Werkzeuge und bleiben somit (nur) Teil der Übergangsphase von LLMs zu KI-Agenten.
Wo KI-Agenten heute schon Realität werden
Die ersten produktiven Einsatzfelder entstehen dort, wo Aufgaben klar strukturiert und wiederholbar sind. Im Kundenservice etwa übernehmen KI-Agenten bereits heute komplette Vorgänge: Sie analysieren Anfragen, prüfen Vertragsdaten, schlagen Lösungen und bereiten Gutschriften vor und dokumentieren Vorgänge. Der Mensch wird dort eingebunden, wo es relevant ist, beispielsweise bei finalen Entscheidungen sowie bei mehrdeutigen oder außerordentlichen Fällen.
Auch im Backoffice-Bereich finden sich Einsatzmöglichkeiten. KI-Agenten vervollständigen beispielsweise Stammdaten, gleichen Rechnungen mit Bestellungen ab oder generieren Berichte, die früher erst in zeitraubender Abstimmung zwischen verschiedenen Abteilungen entstanden.
Im Finanz- und Compliance-Bereich wiederum prüfen KI-Agenten Transaktionen, erkennen Muster und Anomalien und erstellen Prüfberichte – eine Arbeit, die in menschlicher Hand oft Tage dauern würde.
Governance, Sicherheit und Vertrauen
Mit der wachsenden Autonomie wächst auch das Risiko. Ein KI-Agent, der selbständig Aktivitäten ausführen, also handeln darf, kann ebenso wie ein Mensch Fehler begehen. Fehlkonfigurationen, unklare Berechtigungen und Anweisungen oder unzureichende Sicherheitsvorkehrungen können schwerwiegende Folgen haben – von unbeabsichtigten Systemänderungen bis hin zu Datenschutzverstößen.
KI-Agenten sollten deshalb im Grunde wie Mitarbeitende behandelt werden. Sie benötigen Identitäten, Rollen, Rechte, Protokolle und Aufsicht. Das heißt konkret: Jeder Agent sollte nur auf die Systeme zugreifen dürfen, die er für seine Aufgaben tatsächlich braucht. Aktionen müssen dabei protokolliert und nachvollziehbar, Freigaben klar definiert sein.
Hinzu kommt der rechtliche Rahmen. Der EU-Artificial Intelligence-Act, die sogenannte KI-Verordnung, wird in den kommenden Monaten auch für agentische KI-Systeme relevant. Transparenzpflichten, Risikoanalysen und Dokumentationsanforderungen gelten nicht nur für sichtbare KI-Ergebnisse wie Texte oder Bilder, sondern ebenso für interne Agenten-Architekturen.
Die Kunst der kleinen Schritte
Wie bei jeder neuen komplexen Technologie sollte auch bei agentischer KI bedacht werden, dass sich diese nicht von heute auf morgen einführen lässt. Viele Pilotprojekte scheitern daran, dass Unternehmen zu groß denken und insbesondere die Mitarbeitenden nicht mitnehmen.
Aufgrund der Auswirkungen auf bestehende Prozesse und der teilweisen Veränderungsresistenz von Angestellten – sei es aus Angst, fehlender Fachkenntnis oder Desinteresse – ist es empfehlenswert, mit überschaubaren, aber messbaren Prozessen zu starten – etwa mit einem Reklamationsablauf, einem Angebotsworkflow oder einer wiederkehrenden Berichtserstellung.
Entscheidend ist, dass der Nutzen klar definiert und erkennbar wird. Denn sonst wird ein KI-Agent nur ein weiteres Werkzeug sein, welches den Menschen Zeit und Nerven kostet.
Im Grunde muss sich ein funktionierender Agent bewähren wie ein neuer Mitarbeiter in der Probezeit. Erst wenn seine Ergebnisse belastbar sind, lohnt sich die Skalierung auf weitere Prozesse. Dieses schrittweise Vorgehen schafft Vertrauen und verhindert, dass die Technologie an überzogenen Erwartungen scheitert.
Fazit: KI-Agenten führen lernen
Agentische KI markiert den Übergang von der assistierenden zur handelnden Künstlichen Intelligenz. Der Unterschied zwischen einem Chatbot, der Fragen beantwortet, und einem Agenten, der Aufgaben erledigt, ist dabei der Unterschied zwischen Information und Handlung.
Wer KI-Agenten einsetzt, sollte sie wie Teammitglieder behandeln. Sie brauchen also ein Ziel, eine Aufgabe, klare Befugnisse und regelmäßiges Feedback. Wer hier an Führung denkt, liegt in meinen Augen nicht falsch. Letztendlich ist „Agentenmanagement“ Führungsarbeit.
Wer früh lernt, KI-Agenten in Strukturen als Unterstützung von menschlicher Tätigkeit einzubinden, sie zu überwachen und weiterzuentwickeln, wird nicht nur effizienter, sondern auch resilienter in einer Wirtschaft, in der Maschinen beginnen, wirklich zu handeln.
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