Agentische KI steht für die nächste Entwicklungsstufe der künstlichen Intelligenz. Im Gegensatz zu traditionellen Systemen, die lediglich auf Eingaben reagieren, initiieren diese autonomen Agenten aktiv Handlungen und verknüpfen Aufgaben mit einer Zielsetzung. Im Wesentlichen agieren sie wie Chatbots mit Zugriff auf Unternehmenswerkzeuge und ermöglichen so bedeutungsvolle, zielgerichtete Arbeit mit minimalem menschlichen Eingriff.
Im Verlauf des Jahres 2025 prägen agentische KI-Trends die Herangehensweise von Unternehmen an Automatisierung, Entscheidungsfindung und Kundeninteraktion grundlegend. Dies markiert einen fundamentalen Wandel hin zu wirklich intelligenter Automatisierung. Mehrere zusammenlaufende Faktoren machen 2025 zum Durchbruchsjahr für die Einführung: Dazu zählen verbesserte Fähigkeiten zur logischen Schlussfolgerung in modernen KI-Modellen wie Claude 3.5, GPT-4 und Gemini 2.0, die nun komplexe Entscheidungsfindung in anspruchsvollen Geschäftsszenarien ermöglichen.
Große Cloud-Anbieter investieren massiv in diesen Bereich. Amazon Web Services hat kürzlich Amazon Bedrock AgentCore vorgestellt, das es Unternehmen ermöglicht, sichere KI-Agenten im großen Maßstab zu betreiben. AWS hat zudem neue Angebote im eigenen Marketplace gestartet, um Unternehmen die Suche, den Kauf und die Implementierung von KI-Agenten und -Werkzeugen führender Anbieter zu erleichtern. Das Unternehmen plant, weitere 100 Millionen US-Dollar in sein Generative AI Innovation Center zu investieren, um die Entwicklung und den Einsatz agentischer KI zu beschleunigen.
Praxisbeispiele zeigen bereits beeindruckende Ergebnisse. Genentech, ein US-amerikanisches Biotechnologieunternehmen, hat eine agentische Lösung entwickelt, die zeitaufwändige manuelle Suchprozesse automatisiert. Dadurch können sich die Wissenschaftler stärker auf wirkungsvolle Forschung konzentrieren und die Medikamentenentwicklung beschleunigen. Das System nutzt autonome Agenten, die komplexe Forschungsaufgaben in dynamische, mehrstufige Workflows zerlegen. Im Gegensatz zu traditionellen Automatisierungssystemen, die vordefinierten Abläufen folgen, passen diese Agenten ihren Ansatz auf Basis der jeweils gewonnenen Informationen an.
Organisationen, die autonome Prozessoptimierung implementieren, berichten von Effizienzsteigerungen von 40–60 % und einer Senkung der Betriebskosten um 25 %. Echtzeit-Entscheidungsagenten verkürzen Reaktionszeiten um 90 % und verbessern die Entscheidungsgenauigkeit um 40 %. In bestimmten Branchen berichten Gesundheitsorganisationen, die agentische KI einsetzen, von einer Reduktion der Verwaltungskosten um 25 % und einer Steigerung der Patientenzufriedenheit um 30 %, während Finanzinstitute 40 % schnellere Kreditbearbeitungen und 50 % weniger Betrugsfälle erzielen. Einzelhandelsunternehmen verzeichnen eine Steigerung der Konversionsraten um 45 % und eine Verbesserung der Kundenbindung um 30 %.
Experten warnen jedoch davor, die Einführung ohne angemessene Schutzmaßnahmen zu überstürzen. „Wir stehen ganz am Anfang dieses Wandels, aber er schreitet schnell voran. KI-Orchestratoren könnten noch in diesem Jahr leicht zum Rückgrat von Unternehmens-KI-Systemen werden – sie verbinden mehrere Agenten, optimieren KI-Workflows und verarbeiten mehrsprachige sowie multimediale Daten“, erklärt Vyoma Gajjar, KI-Expertin bei IBM. Sie warnt: „Das Hochskalieren dieser Systeme erfordert starke Compliance-Rahmen, um einen reibungslosen Betrieb ohne Einbußen bei der Verantwortlichkeit zu gewährleisten“, und betont, dass Unternehmen sich ebenso intensiv der Daten- und KI-Governance widmen müssen wie der Einführung neuester Innovationen.