Nutzung von agentischen AI für geschäftliche Veränderungen

Philip Tikhanovich

18. Juni 2025 15 Minuten lesen

Vor einiger Zeit arbeitete ich mit einem Logistikkunden während der Einführungsphase eines AI-gesteuerten Betriebsmoduls. Das Modul war gerade in Betrieb gegangen, als es ein Problem in der Lieferkette meldete, eine Umgehung vorschlug und die Abläufe umleitete, bevor jemand im Team das Problem überhaupt bemerkte. Niemand hatte es angewiesen, dies zu tun. Es tat es einfach.

Da hat es bei mir Klick gemacht. Wir sind nicht mehr auf das traditionelle AI beschränkt. Wir können Systeme bauen, die die Initiative ergreifen.

Und das verändert das Spiel.

Die Agentic AI-Systeme gehen über die Automatisierung hinaus. Sie machen Dinge möglich, die Sie vorher nicht tun konnten. Blinde Flecken aufspüren. Maßnahmen ergreifen. Sie treffen Entscheidungen schneller als Ihre Konkurrenten, und, was noch wichtiger ist, Sie handeln, während andere noch Berichte erstellen.

Wenn Sie ein Unternehmen leiten, ist es, als ob Sie eine neue Art von Denkpartner gewinnen - einen, der keine Ruhe braucht, keinen Tunnelblick bekommt und nicht auf Anweisungen wartet.

Wenn sich das wie ein Sprung anhört, dann ist es das auch. Aber die Unternehmen, die es jetzt schaffen? Sie werden diejenigen sein, die in zwei Jahren versuchen werden, den Rückstand aufzuholen.

Lassen Sie uns darüber reden, wie man dorthin kommt.

Wichtige Erkenntnisse

Wo herkömmliche AI-Systeme reagieren, ergreifen AI-Agenten die Initiative. Sie ermöglichen eine autonome Entscheidungsfindung. AI-Agenten setzen sich Ziele, handeln unabhängig und passen sich spontan an.
Es ist am besten für entscheidungsintensive Umgebungen mit hohem Druck geeignet. (Finanzen, Einzelhandel, Gesundheitswesen), wo Verzögerungen oder Unentschlossenheit bares Geld kosten.
Erwarten Sie keine Magie aus dem Karton. Diese Systeme brauchen Kontext, Daten und Zeit, um zu lernen. Aber sobald sie eingestellt sind, reduzieren sie den Lärm, mit dem Ihre Teams täglich zu tun haben.
Nein, es geht nicht um den Abbau von Personal. Es geht darum, die Aufmerksamkeit zu verlagern - der Mensch soll sich um Nuancen kümmern, während das AI sich um das Wiederholende oder Vorhersehbare kümmert.
Sie müssen Ihr Unternehmen nicht neu aufbauen, um zu beginnen. Beginnen Sie mit einer chaotischen Entscheidungsschleife und entwerfen Sie einen Prototyp. Hier wird der Wert sichtbar.
Es ist mehr als ein technisches Projekt. Wenn die Führung es wie ein Upgrade im Hintergrund behandelt, wird es sich verzögern. Wenn die Führung frühzeitig eingreift, wird es strategisch.

Was ist agentic AI und warum sollten sich Unternehmensleiter dafür interessieren?

Agentisches AI ist ein Systemdesign, das es AI-gestützter Software ermöglicht, Ziele zu verfolgen, Entscheidungen zu treffen und Aktionen anzupassen, ohne bei jedem Schritt auf menschliche Eingaben zu warten. Anstatt isolierte Aufgaben wie die Beantwortung von Aufforderungen oder die Bewertung von Risiken zu erledigen, kombinieren agentenbasierte Systeme mehrere Fähigkeiten (Denken, Planen, Gedächtnis und Werkzeugnutzung) zu etwas, das eigenständig auf ein Ergebnis hinarbeiten kann.

Dieses Design bietet Unternehmen etwas Neues: AI, das Komplexität in Bewegung bewältigen kann. Ob es um die Anpassung von Preisen in Echtzeit, die Umleitung von Sendungen bei Lieferunterbrechungen oder die Auslösung von Compliance-Prüfungen geht, bevor das Risiko eskaliert - agenturgestützte AI-Systeme erledigen, was früher ein Meeting oder einen Manager erforderte.

Unternehmensleiter sollten aufmerksam sein weil die Vorteile messbar sind. Schnellere Reaktionen, weniger Engpässe und weniger Entscheidungen, die nicht getroffen werden. Die Teams gewinnen Zeit zurück, um sich auf die Strategie und nicht auf die Fehlersuche zu konzentrieren. Und das Unternehmen gewinnt an Widerstandsfähigkeit, wo es darauf ankommt: in den Bereichen Betrieb, Finanzen und Kundenerfahrung.

Dies ist der Grund, warum die AI-Agenten auf der Liste der Top-Trends in der Softwareentwicklung. Nicht nur, weil sie mehr automatisieren, sondern auch, weil sie bessere Entscheidungen treffen.

Vor kurzem haben wir mit einem Einzelhandelsunternehmen zusammengearbeitet, das mit ständigen Reibungen in seiner Lieferkette zu kämpfen hatte: falsche Artikel wurden an die falschen Lager geschickt, Verzögerungen häuften sich und die Entscheidungsträger waren überlastet. Wir haben AI-Agenten entwickelt, die Lagerbestände, Lieferantensignale und sogar lokale Wettermuster überwachen. Wenn sie eine wahrscheinliche Störung entdeckten, zeigten sie nicht gleich die Fahne an. Sie haben gehandelt. Sie passten die Routenführung an. Sie sendeten Warnungen, wenn es darauf ankam.

Das Ergebnis? Weniger Brandschutzübungen. A 22% Tropfen bei Verspätungen. Zufriedenere Betriebsteams.

"Wir haben AI-gesteuerte Werkzeuge gebaut, die ausführen können. Jetzt bauen wir AI, das beabsichtigen kann. Und bei den Kunden, mit denen wir zusammengearbeitet haben, macht sich das bereits in den Bilanzen bemerkbar.

Dmitry Nazarevich

CTO

Diese Art von Fähigkeit lässt sich nicht mit Software von der Stange erreichen. Sie erfordert eine geeignete Infrastruktur. Echte Fachdaten. Ein Partner, der weiß, dass AI-Integration bedeutet, dass die Technik an die tatsächlichen Abläufe in Ihrem Unternehmen angepasst wird.

Bei Innowise bauen wir diese Systeme mit einer Mischung aus KI-Entwicklung einlassen, Data Science und Lösung für maschinelles Lernen Fachwissen. Aber noch wichtiger ist, dass wir sie so konzipieren, dass sie wie Ihr Unternehmen denken - nur schneller und ohne Ermüdung.

Wie sich die agentische AI von der traditionellen und generativen AI unterscheidet

Agentisches AI vs. generatives AI vs. traditionelles AI ist am besten als ein Unterschied im Verhalten und nicht in der Modellarchitektur zu verstehen. Traditionelle und generative AI-Systeme reagieren auf Aufforderungen. Sie sagen voraus, klassifizieren oder erstellen. Agentisches AI hingegen trifft Entscheidungen.

Während ältere AI-Systeme sich durch isolierte Aufgaben auszeichnen, orchestriert das agenturgestützte AI-System Aktionen über Werkzeuge, Systeme und Schritte hinweg und passt sich an veränderte Bedingungen an.

Lassen Sie uns nun den Unterschied klar herausarbeiten.

Traditionell AI

Entscheidungsfindung: Herkömmliche AI-Systeme verarbeiten vordefinierte Entscheidungen. Sie sind gut im Bewerten, Sortieren und Klassifizieren, aber sie warten immer auf Eingaben oder im Voraus festgelegte Regeln.

Stil des Anwendungsfalls: denken Sie an Betrugserkennung, Abwanderungsvorhersage oder Nachfrageprognose. Herkömmliche AI-Systeme erkennen Muster und markieren Ergebnisse, aber jemand anderes entscheidet, was als nächstes geschieht.

Stärken:

Schnell in der Erkennung sich wiederholender Muster
Solide für die Automatisierung von festen Prozessen
Geringes Risiko in vorhersehbaren Umgebungen

Grenzwerte:

Fehlender Kontext oder mangelnde Anpassungsfähigkeit
Kann nicht unabhängig handeln
Erfordert ständige Überwachung oder Regelanpassung

Generative KI

Entscheidungsfindung: Generative AI-Systeme entscheiden nicht, sie erzeugen. Sie erstellen Text, Bilder oder Code auf der Grundlage von Wahrscheinlichkeiten, aber sie haben kein Verständnis für Ziele oder Ergebnisse.

Stil des Anwendungsfalls: Von Chatbots für den Kundensupport bis hin zu Kreativwerkzeugen - generative AI-Tools reagieren auf Aufforderungen. Aber sie folgen nur dann, wenn jemand sie dazu auffordert.

Stärken:

Großartig für die Erstellung von Inhalten
Flexibel mit Eingabeaufforderungen
Die natürlichsprachliche Schnittstelle ist intuitiv

Grenzwerte:

Kein Gedächtnis und keine langfristige Planung
Er weiß nicht, ob das, was er erzeugt hat, "funktioniert" hat.
Relevanz und Beurteilung durch den Menschen erforderlich

Agenten-KI

Entscheidungsfindung: agentische AI-Systeme treffen selbständig Entscheidungen. Sie sind zielorientiert. AI-Agenten können Teilaufgaben festlegen, Werkzeuge verwenden und ihr Verhalten im Laufe der Zeit anpassen, um Ergebnisse zu erzielen, ohne dass ihnen gesagt werden muss, was sie als nächstes tun sollen.

Stil des Anwendungsfalls: agentic AI-Systeme verwalten Arbeitsabläufe von Anfang bis Ende, z. B. die Erkennung eines Lieferkettenrisikos, die Planung von Abhilfemaßnahmen und die Auslösung von Logistikaktualisierungen, ohne dass bei jedem Schritt menschliche Eingaben erforderlich sind.

Stärken:

Handelt im Sinne der Unternehmensziele
Verringerung von Entscheidungsengpässen
Automatische systemübergreifende Koordinierung

Grenzwerte:

Erfordert eine klare Zieldefinition
Erforderliche Einschränkungen und Aufsicht
Noch nicht ausgereift für Unternehmensanwendungen

Welche Branchen profitieren am meisten von agentic AI

Unternehmen aus verschiedenen Branchen sehen bereits echte Ergebnisse mit agentic AI. Mercedes-Benz hat seinen virtuellen Assistenten MBUX integriert, um eine natürlichere, reaktionsschnellere Navigation und Unterstützung im Auto zu bieten. Und der globale Energieversorger AES nutzte agentic AI zur Automatisierung von Sicherheitsaudits.

Der beste Weg, den Unterschied zu verstehen, ist ein Blick auf die Funktionsweise der einzelnen Programme. Lassen Sie uns das nach Bereichen aufschlüsseln:

Bankwesen und Finanzen

Das Finanzwesen hat AI immer schnell angenommenBetrugsermittlung, Kreditwürdigkeitsprüfung und Risikomodellierung sind inzwischen zum Standard geworden. Die meisten Systeme können ein Problem erkennen. Aber Erkennen ist nicht gleich Lösen.

AI-Agenten ändern diese Dynamik. Anstatt ein Problem nur zu markieren, handeln sie schnell, um Risiken zu mindern und Entscheidungen zu optimieren. Zum Beispiel in algorithmischer HandelDie AI-Agenten werten die Marktdaten kontinuierlich aus und führen automatisch risikoarme Geschäfte auf der Grundlage voreingestellter Parameter und Echtzeitveränderungen der Marktbedingungen aus.

Diese autonome Entscheidungsfindung verringert die Verzögerung, die normalerweise durch manuelle Eingriffe entsteht, und ermöglicht es den Unternehmen, Marktschwankungen voraus zu sein.

Einige Privatbanken setzen die agentische AI ein, um Kundenportfolios proaktiv zu analysieren und Anpassungen vorzuschlagen, die sowohl auf Kundenpräferenzen als auch auf externen wirtschaftlichen Signalen beruhen, oft bevor der Kunde dies wünscht.

Zum Beispiel, JP Morgan verwendet AI-Agenten zur Rationalisierung von Finanzvorgängen. Diese Systeme überwachen selbstständig Transaktionen, erkennen Betrug und passen Zahlungsprozesse in Echtzeit an, wodurch sich der manuelle Aufwand verringert und die Reaktionszeiten verbessert werden. Durch die Automatisierung wichtiger Entscheidungen haben sie die Effizienz gesteigert und die Betrugsprävention verbessert.

Einzelhandel und e-Commerce

Einzelhändler verlassen sich schon seit Jahren auf AI. Im physischen Einzelhandel, AI hilft bereits, alles zu optimieren von der Regalplanung bis zur Personaleinsatzplanung. Und auf der digitalen Seite, Plattformen für den elektronischen Handel verwenden AI um Produkte zu empfehlen, Customer Journeys zu verwalten und das Marketing zu optimieren.

Einige Einzelhändler setzen bereits AI-Agenten ein, um Live-Verkaufsdaten, Preise von Wettbewerbern und Verzögerungen bei der Auftragsabwicklung gleichzeitig zu überwachen. Wenn sich die Dinge ändern, passt das AI Werbeaktionen an, unterbricht unwirksame Werbung oder leitet Sendungen um, ohne darauf zu warten, dass jemand einen Plan genehmigt.

Sicher, sie ist schnell. Aber die Stärke liegt in der Verknüpfung der Punkte in Marketing, Lagerhaltung und Logistik. Es bewegt sich auf ein gemeinsames Ziel zu, ohne jede kleine Entscheidung in eine Besprechung zu verwandeln.

Walmart ist ein herausragendes Beispiel für den Einsatz von agentic AI in der Praxis. Wie in ihrem Bericht über die 2025 Retail Rewired Berichtsetzt das Unternehmen AI-Agenten ein, die von Bestandsanpassungen bis hin zu Verhandlungen mit Lieferanten alles abwickeln - ohne dass ein Mensch eingreifen muss. Diese Mittel Sie können Live-Daten verfolgen, Störungen melden, Bestände nachbestellen und sogar die Regalaufteilung im Handumdrehen optimieren. Diese Art von Autonomie reduziert Verzögerungen und gibt den Mitarbeitern die Möglichkeit, sich auf übergeordnete Entscheidungen zu konzentrieren, anstatt Routineaufgaben nachzugehen.

Auch Nova-Act AI von Amazon Die Agenten sind so konzipiert, dass sie die täglichen Aufgaben von der Terminplanung bis zur Datenverarbeitung selbstständig übernehmen. Dadurch können sich die Mitarbeiter auf übergeordnete Aufgaben konzentrieren und die betriebliche Effizienz insgesamt steigern.

Arzneimittelforschung

In der Arzneimittelforschung spart Geschwindigkeit nicht nur Geld, sondern kann auch Leben retten. Forscher haben es mit Millionen von Wirkstoffkombinationen zu tun, jede mit ihren eigenen Variablen, Abhängigkeiten und Unbekannten. Das ist eine chaotische, zeitraubende Arbeit.

AI hat bereits dazu beigetragen, die Dinge zu beschleunigen durch das Aufspüren von Mustern und die Eingrenzung von Zielen. Das agentische AI geht jedoch noch einen Schritt weiter. Anstatt nur Erkenntnisse zu gewinnen, arbeitet es auf ein Ziel hin. Es kann Hypothesen priorisieren, Simulationen durchführen und nächste Schritte vorschlagen, ohne dass jedes Mal ein Anstoß gegeben werden muss.

In frühen Versuchsstadien haben einige Teams bereits folgende Ergebnisse erzielt 30 bis 40% schnellere Zielerkennung. Nicht, weil sie an der falschen Stelle gespart haben, sondern weil sie das Rauschen ausgelagert haben. Das System bewältigt die endlosen "Was-wäre-wenn"-Schleifen, so dass sich die Forscher auf die Ideen konzentrieren können, die die Wissenschaft tatsächlich voranbringen.

Zum Beispiel, Novartis hat erfolgreich AI-getriebene Systeme eingesetzt im Prozess der Arzneimittelentdeckung. AI-Agenten beschleunigen die Identifizierung brauchbarer Arzneimittelkandidaten, indem sie große Datensätze analysieren und die Ergebnisse schneller vorhersagen.

Gesundheitswesen und Diagnostik

AI spielt eine wichtige Rolle in der DiagnostikTriage, und Krankenhausbetrieb.

Die meisten Gesundheitssysteme haben mit fragmentierten Daten, knapper Personalausstattung und einem ununterbrochenen Strom dringender Entscheidungen zu kämpfen. Agentic AI ist darauf ausgelegt, die Initiative zu ergreifen und Aufgaben durchgängig auszuführen.
In einigen Krankenhäusern scannen Agenten bereits Patientenakten über getrennte Systeme hinweg, erkennen frühzeitige Anzeichen einer Verschlechterung und schieben kritische Fälle automatisch in den Scan-Warteschlangen nach oben, oft Stunden bevor ein Kliniker eingegriffen hätte.

Auch im Backoffice werden immer mehr Systeme eingesetzt. Agentursysteme übernehmen die Vorabgenehmigung von Versicherungen, die Umverteilung von Terminen je nach Verfügbarkeit der Mitarbeiter und die Aufrechterhaltung des täglichen Betriebs, wenn die Mitarbeiter einfach nicht die nötige Bandbreite haben.

Das ist keine Theorie. Diese Werkzeuge werden gerade jetzt in realen Umgebungen und unter echtem Druck getestet.

Zum Beispiel, Bayer hat sich AI zunutze gemacht um Grippe- und Erkältungsausbrüche durch die Analyse von Datentrends, einschließlich Suchdaten und Wetterinformationen, vorherzusagen. Auf diese Weise können sie ihre Reichweite optimieren und ihre Kunden effektiver mit zeitnahen Produkten ansprechen.

Softwaretests und Qualitätssicherung

Dieser Fall ist weniger schlagzeilenträchtig, aber unglaublich wirkungsvoll. AI verändert bereits die Art und Weise, wie QA-Teams an das Testen herangehen, Automatisierung und Risikoanalyse.

Mit agentic AI lernt das System, was das Produkt tut, was für die Benutzer wichtig ist und welche Änderungen getestet werden müssen. In fortgeschrittenen Setups markiert es Risikobereiche, passt die Testprioritäten an und kann sogar Builds zurücksetzen, wenn Anomalien entdeckt werden.

Dadurch wird der manuelle Testaufwand reduziert und sichergestellt, dass wichtige Probleme früher im Entwicklungsprozess erkannt werden. Infolgedessen tragen AI-Agenten dazu bei, die Softwarequalität insgesamt zu verbessern und die Markteinführungszeit zu verkürzen.

Zum Beispiel, Cognizant implementiert jetzt agentische AI in ihre Testverfahren integrieren. In diesem Fall führen die AI-Agenten nicht nur Tests aus oder erzeugen Ergebnisse. Sie analysieren die Testergebnisse, setzen eigenständig Prioritäten, welche Tests auf der Grundlage von Echtzeitänderungen durchgeführt werden müssen, und entscheiden sogar, wann Tests aufgrund von Anomalien abgebrochen werden sollten. Diese dynamische Anpassung während des Testens stellt sicher, dass die Qualitätssicherung mit der sich ständig weiterentwickelnden Software im Einklang bleibt.

Sind Sie neugierig, was AI-Agenten in Ihrem Unternehmen bewirken könnten?

Wie man AI als Wettbewerbsvorteil nutzen kann

Schnellere Reaktionen auf Marktveränderungen, weniger Engpässe und die Möglichkeit, der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein, ohne bei jedem Schritt auf eine Genehmigung warten zu müssen - das ist der wahre Gewinn, den die AI-Agenten bringen.

Sie brauchen nicht mehr Technik. Sie brauchen weniger Verzögerungen, weniger Momente, in denen Sie sagen: "Das sehen wir uns morgen an", und ein System, das Ihnen dabei hilft, die Feuergefechte zu beenden und die Dinge in Angriff zu nehmen. Das ist die Art von Chaos, für die Agenten gemacht sind.

Wie können Sie sie also einsetzen, ohne Ihr ganzes Unternehmen auf den Kopf zu stellen?

Verwenden Sie AI-Agenten, um die Engpässe zu beseitigen, die Ihr Team ausbremsen

Jeder hat sie: Genehmigungsketten, kleinere Eskalationen, Dinge, die durch die Maschen fallen. Ein agenturgestütztes AI-System hält nicht inne, um sich zu melden. Es hält die Maschine am Laufen ohne anhalten und fragen zu müssen alle fünf Minuten.

Wenn ein System ausfällt, wird es umgeleitet. Wenn eine Frist verstreicht, passt es die Prioritäten automatisch an. Diese Art von Autonomie verbessert nicht nur die Arbeitsabläufe. Sie macht den gesamten Betrieb leichter.

Überlassen Sie den AI-Agenten den Umgang mit Daten, für die Sie keine Zeit haben

Die meisten Teams sitzen auf Stapeln wertvoller Daten, die sie nie nutzen, weil niemand die Zeit hat, sie alle zu durchforsten. AI-Agenten lesen die Daten nicht nur. Sie verbinden Punkte, finden Muster und handeln nach dem, was sie sehen.

Stellen Sie sich ein System vor, das die Kundenabwanderung erkennt, bevor sie eintritt, und noch während Ihrer morgendlichen Besprechung einen Plan zur Kundenbindung aufstellt. So sieht das in der Praxis aus.

Aktualisieren Sie Ihre Bots: Geben Sie ihnen Köpfchen, nicht nur Skripte

Standardautomatisierung ist nützlich... bis etwas Seltsames passiert. Dann geht sie kaputt.

Agentische AI-Systeme bewältigen die Grenzfälle. Sie verstehen das Ziel und passen sich an, wenn sich die Situation ändert. Wenn ein Schritt fehlschlägt oder sich die Bedingungen ändern, finden AI-Agenten den nächstbesten Schritt, anstatt einen Fehler zu melden.

Ja, es ist immer noch Automatisierung, aber mit einem Puls.

Entlasten Sie Ihr Team mental, damit es größer denken kann

Niemand kommt auf bahnbrechende Ideen, wenn er mit Arbeit überschüttet wird. Wenn AI-Agenten sich um die sich wiederholenden Entscheidungen kümmern (die Statusaktualisierungen, die Anstöße, die risikoarmen Anrufe), erhält Ihr Team die Bandbreite zurück. Dann gedeiht die Kreativität.

Einige der besten Produktideen werden in der Stille nach dem Sturm geboren. Agentic AI hilft, diese Stille zu schaffen.

Wie viel Freiheit Sie Ihrem AI geben sollten (und wann Sie eingreifen sollten)

Die Sache ist die: Nur weil AI entscheiden kann, heißt das nicht, dass es immer sollte.

Agentische Systeme sind intelligent. Sie lernen, passen sich an und ergreifen die Initiative. Aber sie sind nicht immun gegen blinde Flecken. Vor allem, wenn die Daten, mit denen sie gefüttert werden, unübersichtlich oder verzerrt sind. Hier ist die menschliche Aufsicht unerlässlich.

Stellen Sie es sich so vor: Sie geben das Lenkrad nicht aus der Hand. Sie geben dem AI-System einen Führerschein mit einer Aufsichtsperson auf dem Beifahrersitz, die bei Bedarf einspringt.

Manche Unternehmen machen das falsch. Entweder behandeln sie den AI wie einen zerbrechlichen Praktikanten - der jede Entscheidung überstimmt - oder sie geben ihm zu früh zu viel Kontrolle. Beides funktioniert nicht. Der beste Punkt ist ein klarer Rahmen:

Was kann das AI-System allein tun?
Was braucht einen Menschen in der Schleife?
Und wann sollte sie innehalten und fragen?

Es geht nicht um Mikromanagement. Es geht um Vertrauen mit Leitplanken.

Und nebenbei bemerkt, die besten Agentensysteme verbessern sich mit gutes Augenmaß. Jeder Moment, in dem Sie sagen: "Hey, lass das sein", wird zu einer neuen Lektion. Sie werden schärfer, orientieren sich stärker an Ihren Unternehmenszielen und werden mit der Zeit berechenbarer.

Wenn Sie schon einmal von Automatisierungslösungen enttäuscht wurden (Bots, die kaputt gingen, Modelle, die sich überschlugen), liegt das meist daran, dass sie nicht mit Blick auf Feedback entwickelt wurden. AI-Agenten ändern das. Aber sie brauchen immer noch Kontext. Und genau hier kommt Ihr Team ins Spiel.

Die Rolle des Agenten AI: Was Unternehmensleiter wissen müssen

Wenn es um die Einführung von agentic AI geht, müssen sich Unternehmensleiter über eines im Klaren sein: Es geht nicht nur darum, intelligentere Technik zu haben. Es geht darum, was diese Technologie für Ihr Endergebnis leistet. Das Potenzial ROI ist real, und die Auswirkungen auf Ihr Unternehmen können sofort.

Hier ist, was Sie erwarten sollten:

Kostensenkung: Gartner prognostiziert dass der Agent AI bis zum Jahr 2029 selbständig die 80% der üblichen Kundendienstprobleme ohne menschliches Eingreifen, was zu einer 30% Senkung der Betriebskosten. Durch die Automatisierung von Entscheidungen, die normalerweise eine menschliche Genehmigung oder Aufsicht erfordern würden, hilft agentic AI Unternehmen, ihre Betriebskosten erheblich zu senken.
Bessere Kundengewinnung und -bindung: Durch die Möglichkeit, schneller und proaktiver auf Kundenbedürfnisse zu reagieren, verbessert agentic AI die Kundenzufriedenheit. Zum Beispiel: Frühanwender berichten bereits über eine bessere Kundenbindung indem Probleme erkannt werden, bevor sie eskalieren.
Zeitersparnis: Durch die Übernahme sich wiederholender, geringwertiger Aufgaben gibt AI Ihrem Team den Rücken frei, damit es sich auf die wichtigen Dinge konzentrieren kann. Bei einem unserer Kunden sparten die AI-gesteuerten Lösungen bis zu 20 Stunden pro Woche für Teams, die durch administrative Routineaufgaben belastet sind.

Allerdings ist die Implementierung einer agentengestützten AI nicht so einfach wie das Umlegen eines Schalters. Es erfordert Investitionen in die Datenqualität und den Kontext - Ihr AI braucht Zugang zu den richtigen Informationen, um intelligente Entscheidungen zu treffen. Außerdem erfordert es ein Gleichgewicht zwischen Autonomie und Aufsicht. Sie wollen nicht, dass die AI-Agenten frei herumlaufen, aber Sie wollen auch, dass sie in der Lage sind, Entscheidungen ohne ständige menschliche Eingriffe zu treffen.

Letztendlich machen die agentic AI-Systeme Ihr Unternehmen flexibler und wettbewerbsfähiger. Es ist eine Investition, die sich auszahlt, da sie Engpässe beseitigt, Zeit spart und Ihnen die Flexibilität gibt, Entscheidungen schneller zu treffen.

Sind Sie bereit, Ihre ersten AI-Agenten aufzubauen und schnell echte Ergebnisse zu sehen?

Schritte zur erfolgreichen Integration von agentic AI in Ihr Unternehmen

Die Einführung eines agentischen AI-Systems muss nicht vom ersten Tag an eine umfassende Umstellung bedeuten. Tatsächlich ist es sollte nicht. Die klügsten Unternehmen haben es nicht eilig, sie bauen schrittweise auf. Im Folgenden finden Sie einen Fahrplan, der in der realen Welt funktioniert, nicht nur in Pitch Decks.

1. Identifizierung von Entscheidungspunkten mit hoher Reibung

Beginnen Sie mit einer Bestandsaufnahme der Stellen, an denen Entscheidungen immer wieder ins Stocken geraten. Suchen Sie nach Bereichen, in denen:

Personal wartet auf Genehmigungen
Aufgaben werden zwischen Teams ausgetauscht
Die Ergebnisse sind sehr unterschiedlich, je nachdem, wer sie bearbeitet

Dies sind die besten Kandidaten für ein Eingreifen des Agenten. Ist ein Prozess langsam, repetitiv und erfordert dennoch Urteilsvermögen? Das ist ein guter Punkt.

Was ist zu tun?

Befragung der operativen Führungskräfte, nicht nur der leitenden Angestellten
Beschatten Sie die Arbeitsabläufe (ja, Beobachtung nach alter Schule)
Dokumentieren Sie 3-5 Entscheidungen, bei denen ein intelligentes System könnte die Macht übernehmen

2. Definieren Sie das Ziel der Agenten, wie Sie eine Arbeitsrolle definieren würden

Beginnen Sie nicht mit Daten. Beginnen Sie mit der Absicht. Wofür sind die Agenten eigentlich zuständig? Welche Ergebnisse sollen sie beeinflussen?

Denken Sie in Begriffen wie:

Was die Agenten entscheiden müssen
Welche Inputs werden sie verwenden (Daten, Regeln, Kontext)
Welche Aktionen sind erlaubt (Benachrichtigungen, Auslöser, Änderungen)

Pro-Tipp: Schreiben Sie eine Stellenbeschreibung für Ihre AI-Agenten. Wenn sie vage klingt, sind Sie noch nicht bereit für den Aufbau.

3. Aufbau eines Pilotprojekts mit klaren Grenzen

Behandeln Sie es wie einen Sandkasten. Das Ziel ist das Lernen, nicht die Perfektion.

Beginnen Sie mit einer Mikro-Entscheidungsschleife. Etwa so: "Wenn der Bestand unter X sinkt und die Verspätung des Lieferanten über Y liegt, wird der Bestand von Z umgeleitet."

Erstellen Sie diese Logik, integrieren Sie die Datenquellen und lassen Sie sie laufen. Dann messen:

Wie oft werden die Agenten tätig?
Ist ihre Entscheidungsfindung logisch?
Wie reagieren die Menschen darauf?

4. Beziehen Sie Ihre Mitarbeiter von Anfang an mit ein

Ein agenturgestütztes AI-System muss technisch aufgebaut werden, aber die organisatorische Umsetzung ist ebenso wichtig.

Überlassen Sie Ihrem Betriebsteam nicht einfach eine Blackbox und hoffen Sie auf das Beste. Beziehen Sie sie frühzeitig ein. Zeigen Sie ihnen, was die Agenten sehen. Lassen Sie sie die Parameter beeinflussen.

Die besten Einführungen, die wir erlebt haben, ähneln eher der Schulung eines neuen Mitarbeiters als der Installation einer Software.

5. Legen Sie Ihr AI-Überwachungsmodell fest

Richten Sie einen Überprüfungszyklus ein (wöchentlich oder monatlich), um die Entscheidungen der Agenten zu analysieren:

Haben sie gehandelt, als sie es hätten tun sollen?
Sind sie zu weit gegangen?
Zeigen die Ergebnisse in die richtige Richtung?

Entscheiden Sie, was eskaliert werden muss und was nicht, und wann der Mensch eingreifen muss. Dies ist Ihr Leitplankensystem, und es ist entscheidend für die langfristige Stabilität.

Pro-Tipp: alles dokumentieren. Prüfbare AI ist verantwortlich AI.

6. Bewusst skalieren. Nicht klonen, sondern anpassen

Wenn der erste Pilotversuch konsistente, zuverlässige Ergebnisse zeigt, sollten Sie ihn nicht einfach abteilungsübergreifend kopieren. Jede Funktion hat andere Variablen, Ziele und Risikotoleranz.

Stattdessen:

Optimieren Sie die Logik pro Anwendungsfall
Trainieren Sie die Agenten auf neue kontextuelle Inputs
ihre Zuständigkeiten schrittweise ausweiten

Zu diesem Zeitpunkt entwickeln Sie Ihre Organisationsstruktur so, dass sie funktioniert. mit AI.

Schlussfolgerung: Die Zukunft der agentischen AI in der unternehmerischen Entscheidungsfindung

Lassen wir den Futurismus beiseite. Agentic AI ist kein Science-Fiction-Sprung, der auf bessere Hardware oder Vorschriften wartet. Er ist bereits in den Händen von Unternehmen, die beschlossen haben, nicht länger auf perfekte Klarheit zu warten, sondern zu experimentieren.

Und es verändert die Art und Weise, wie Entscheidungen getroffen werden - still und leise, aber grundlegend.

Wenn Sie eine Führungsposition innehaben, müssen Sie die Technik nicht beherrschen. Aber Sie müssen verstehen, was es bedeutet, wenn ein System beginnt, von sich aus Prioritäten zu setzen. Sie müssen entscheiden, wo die Initiative hingehört und was passiert, wenn sie nicht von einem Menschen ausgeht.

Das ist die eigentliche Veränderung.

Keine Dashboards. Keine Chatbots. Agentur.
Die Unternehmen, die vorankommen? Sie sind diejenigen, die Agenten entwickeln, die Ziele verstehen, Maßnahmen ergreifen und aus den Ergebnissen lernen. Und sie legen sie nicht einfach auf kaputte Arbeitsabläufe drauf, sondern gestalten sie neu.

Kein Hype, nur Druckmittel.

Wenn Sie einen Teil Ihres Unternehmens haben, der immer hinterherhinkt, oder eine Entscheidungsschleife, die nie richtig funktioniert, dann beginnen Sie dort. Bauen Sie ein System auf, das nicht nur reagiert, sondern zielgerichtet reagiert.

Und wenn Sie nicht wissen, wo Sie anfangen sollen? Wir helfen Ihnen, das herauszufinden.

Philip Tikhanovich

Leiter Big Data

Philip hat einen klaren Fokus auf alle Themen rund um Daten und KI. Er stellt frühzeitig die richtigen Fragen, entwickelt eine starke technische Vision und stellt sicher, dass wir nicht nur intelligente Systeme entwickeln – sondern die richtigen, die echten Geschäftswert schaffen.

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