Mike Ullrich
Künstliche Intelligenz hat in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht – insbesondere durch große Sprachmodelle wie ChatGPT. Doch eine neue Dimension der Automatisierung und Intelligenz hat eine neue Ära eingeläutet: Agentic AI. Diese Art von KI geht über das reine Verstehen und Generieren von Sprache oder Bildern hinaus. Sie handelt, arbeitet nach Vorgaben, fragt nach, integriert Systeme und kann sogar Aufgaben in Echtzeit anstoßen und diese in anderen Systemen initiieren. Viele Unternehmen sehen darin enormes Potenzial, gerade wenn es darum geht, Routineprozesse zu automatisieren. Überall dort, wo wiederkehrende Aufgaben Zeit fressen, kann Agentic AI unterstützen, z. B. im Kundenservice, bei der Auftragsverwaltung, im Bewerbungsprozess, und in vielen weiteren Bereichen und Abteilungen. Und mit Anwendungen wie Copilot Studio, ein Teil der Microsoft Power Platform, lässt sich diese neue Form der KI einfach und skalierbar in bestehende Systeme integrieren. Wie Agentic AI funktioniert und welche Vorteile es bietet, erkläre ich in diesem Beitrag.
2. Generative AI vs. Agentic AI – wo liegt der Unterschied?
3. Wie funktioniert Agentic AI?
4. Was sind die Vorteile von Agentic AI?
5. Was sind die Risiken von Agentic AI?
6. Beispiele – wo kann Agentic AI Unternehmen unterstützen?
Agentic AI ist ein Konzept, bei dem KI-gestützte Systeme nicht nur Informationen bereitstellen, sondern aktiv Aufgaben ausführen. Die KI agiert dabei als “Agent”, also als eine digitale Instanz, die Informationen interpretiert, mit externen Systemen kommuniziert, Aktionen initiiert und in der Lage ist, im vorgegebenen Rahmen Entscheidungen auf Basis von Kontext, Daten und Regeln zu treffen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Automatisierungslösungen handelt es sich um eine KI, die in der Lage ist, innerhalb eines festgelegten Rahmens dynamisch auf Veränderungen zu reagieren. Auf Basis von Bedingungen und Logiken, die im Voraus definiert wurden, kann sie gezielt Konnektoren, Datenquellen oder Prozesse aufrufen und selbstständig Aktionen initiieren. Dabei ist sie nicht autonom im Sinne von völlig unabhängig, sondern agiert innerhalb klarer Grenzen, die von Menschen gesetzt und gesteuert werden. Während traditionelle Automatisierung statische Workflows verfolgt, nutzt Agentic AI fortschrittliche Algorithmen, maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung, um Aufgaben flexibel und effizient zu erledigen und kann dadurch optimiert werden.
Agentic AI basiert auf Genarative AI. Ein wichtiger Unterschied zur generativen KI liegt im Zweck und im Handlungsspielraum: Während generative KI (z. B. ChatGPT) hauptsächlich darauf ausgelegt ist, basierend auf einem Prompt Texte, Bilder oder andere Inhalte zu erzeugen, die möglichst menschlich und kreativ wirken, ist Agentic AI handlungsorientiert: Sie führt Aufgaben aus, stößt Prozesse an und interagiert direkt mit Systemen beispielsweise durch das Erstellen von Aufgaben in einem (CRM-)System, das Versenden von E-Mails oder das Abfragen von Daten über APIs. Generative KI bleibt in der Regel auf die Inhaltsebene beschränkt. Agentic AI hingegen kann auf Grundlage dieser Inhalte konkrete Aktionen ausführen, sofern diese innerhalb definierter Regeln stattfinden.
Im Gegensatz zu klassischen KI-Systemen basiert Agentic AI nicht nur auf statischer Datenverarbeitung. Vielmehr ist sie in der Lage, Konnektoren zum Beispiel zu Microsoft Dynamics 365, SAP oder E-Mail-Systemen aufzurufen, Informationen zu extrahieren und Aktionen auszulösen. Sie versteht unstrukturierte Informationen wie E-Mails, Chat-Nachrichten oder Spracheingaben, extrahiert daraus relevante Parameter und nutzt diese, um Prozesse automatisiert in Gang zu setzen.
Beispiel: Ein Kunde schreibt eine E-Mail an den Kundenservice eines Energieversorgers mit dem Anliegen: „Ich möchte meinen Stromzählerstand melden.“ Agentic AI kann aus dieser unstrukturierten Nachricht automatisch erkennen, dass es sich um eine Zählerstandsmeldung handelt, ermittelt den Kundennamen anhand der E-Mail-Adresse, analysiert den Inhalt auf relevante Informationen (z. B. Zählernummer oder Verbrauch) und prüft, ob noch Angaben fehlen. Falls notwendig, stellt die KI automatisch Rückfragen per E-Mail wie: „Bitte teilen Sie mir mit, ob es sich um Ihren Strom-, Gas- oder Wasserzähler handelt.“ Sobald alle notwendigen Angaben vorliegen, stößt sie einen automatisierten Prozess an, zum Beispiel über Power Automate und einer direkten API-Integration, der die Daten im Backend-System abspeichert und ggf. weitere Prozessschritte ausführt. Wichtig zu betonen ist, dass die KI dabei keine eigenen Entscheidungen trifft, wie häufig fälschlicherweise behauptet wird – vielmehr folgt sie vordefinierten Regeln, wann ein Flow gestartet wird, welche Parameter erforderlich sind und welche Rückfragen ggf. gestellt werden müssen.
Agentic AI bietet Unternehmen zahlreiche Vorteile. Unter anderem ermöglicht sie eine deutlich effizientere Automatisierung von Aufgaben, da sie flexibel auf unterschiedliche Inputs reagieren und fehlende Informationen selbstständig anhand von Konnektoren oder mittels vordefinierter Prozesse ausfindig machen kann. So kann sie im Bereich Kundenservice beispielsweise auf Kundenanfragen mit Nachfragen reagieren und notwendige Informationen selbstständig erfragen und einholen. Dadurch wird die Bearbeitungszeit für Kundenanfragen oder interne Prozesse erheblich verkürzt.
Grundsätzlich kann Agentic AI in vielen Prozessen eigensetzt werden, was zu einer erheblichen Effizienzsteigerung und Kostensenkung beitragen kann: Routineaufgaben werden schneller und fehlerfreier erledigt, was Mitarbeitende entlastet und Ressourcen spart. Gerade bei wiederkehrenden Aufgaben wie Dateneingabe, Terminvereinbarung oder Ticketbearbeitung kann die Fehlerquote drastisch gesenkt und die Bearbeitungdauer verkürzt werden.
Gleichzeitig steigert Agentic AI die Skalierbarkeit von Services, da sie große Mengen an Anfragen parallel bearbeiten kann auch z. B. in den hoch frequentierten Zeiten mit vielen Anrufen oder Anfragen. Die Integration in bestehende Plattformen wie die Microsoft Power Platform erleichtert zudem die Einführung, da keine tiefen Programmierkenntnisse erforderlich sind. Unternehmen können somit schneller innovative Lösungen entwickeln und sich Wettbewerbsvorteile sichern.
Nicht zuletzt verbessert Agentic AI die Verfügbarkeit von Dienstleistungen: Ein KI-gestütztes Support-System kann 24/7 auf Anfragen reagieren und einfache Probleme lösen, bevor ein Mensch eingreifen muss. Das entlastet nicht nur die Mitarbeitenden, sondern verbessert auch die Kundenzufriedenheit. Gerade in global agierenden Unternehmen, die Kundinnen und Kunden in verschiedenen Zeitzonen betreuen, ermöglicht das eine schnellere Reaktionszeit und kürzere Bearbeitungszyklen.
Trotz der vielen Chancen sind auch bei Agentic AI – wie bei jeder anderen KI-Technologie – gewisse Risiken nicht auszuschließen. Ein zentrales Risiko liegt im hohen Anspruch an die Datenqualität. Agentic AI ist auf aktuelle, präzise und strukturierte Daten angewiesen, um weitere Prozesse korrekt und fehlerfrei anzustoßen.
Grundsätzlich basiert jede KI auf Wahrscheinlichkeiten und kann dementsprechend Fehler machen etwa, wenn Inhalte und Daten falsch interpretiert oder Prozesse auf Basis falscher Annahmen gestartet werden. Besonders kritisch wird es, wenn Aktionen ohne ausreichende Kontrolle erfolgen, etwa bei finanziellen Transaktionen oder rechtlich relevanten Vorgängen. Daher ist es unerlässlich, insbesondere in regulierten Branchen wie dem Finanz- oder Gesundheitswesen Sicherheitsmechanismen wie Eskalationsschleifen, Rückfragen und menschliche Freigaben einzuplanen. Es muss sichergestellt werden, dass die KI nicht intransparent agiert, sondern dass alle Aktionen der KI im Voraus klar definiert sind und die Grenzen ihres Handlungsspielraums eindeutig festgelegt werden. Verbindliche Governance-Regeln sind essenziell, um den Einsatz, die Verantwortlichkeiten und die Kontrollmechanismen für die KI-Systeme klar zu regeln. Außerdem müssen Datenschutz und Zugriffskontrollen konsequent berücksichtigt werden, um sensible Unternehmens- und Kundendaten zu schützen.
Gerade weil der Einsatz von Agentic AI so viele Möglichkeiten eröffnet, aber auch klare Anforderungen an Governance, Datenqualität und Sicherheit stellt, lohnt es sich, erfahrene Expertinnen und Experten mit ins Boot zu holen. Wir von der Objektkultur unterstützen Sie dabei, Potenziale realistisch einzuschätzen, mögliche Risikoquellen frühzeitig zu erkennen und Agentic AI sicher und gewinnbringend in Ihre bestehenden Prozesse zu integrieren. Nehmen Sie hier Kontakt mit uns auf.
Die Einsatzmöglichkeiten für Agentic AI sind vielfältig und können in mehrere zentrale Anwendungsbereiche unterteilt werden:
Agentic AI unterstützt Kundenservice und Support:
Agentic AI kann eingehende Kundenanfragen über E-Mail, Chat oder Sprachsysteme analysieren, verstehen und in strukturierte Aufgaben übersetzen. Dabei erkennt die KI die Intention(en) hinter der Nachricht, zum Beispiel eine Reklamation, eine Anfrage zur Rechnung oder technischem Support – und kann automatisch die passenden Folgeprozesse anstoßen. Sie extrahiert relevante Informationen, schlägt passende Inhalte vor oder legt Supportanfragen direkt im CRM-System an. Routineanfragen werden dadurch effizient automatisiert, während sich Mitarbeitende komplexeren Fällen widmen können und der Front Desk entlastet wird sowie Kosten für Call-Center verringert werden können. Das reduziert nicht nur die Bearbeitungszeit, sondern steigert auch die Kundenzufriedenheit. Besonders in bestimmten Branchen kann Agentic AI für enorme Effizienzgewinne sorge:
Agentic AI unterstützt interne Geschäftsprozesse:
Auch bei internen Unternehmensabläufen bringt Agentic AI erhebliche Vorteile. Standardprozesse wie Urlaubsanträge, Reisekostenabrechnungen oder IT-Support-Tickets lassen sich automatisiert erfassen, prüfen und weiterverarbeiten. Dabei sammelt die KI mithilfe von Schnittstellen zu unterschiedlichen Systemen die notwendigen Informationen, stellt sicher, dass alle Angaben vollständig sind und übergibt diese dann zur weiteren Verarbeitung. Über Schnittstellen zu HR-, ERP- oder ITSM-Systemen lassen sich so ganze Prozessketten automatisieren. Durch die Integration in Tools wie Microsoft Teams oder Outlook kann die Unterstützung direkt dort erfolgen, wo Mitarbeitende arbeiten z. B. durch Chat-Bots, die Urlaubsanträge entgegennehmen oder Statusabfragen ermöglichen.
Agentic AI unterstützt IT und Security:
Im Bereich IT und Security kann Agentic AI beispielsweise ungewöhnliche Aktivitäten, etwa verdächtige Login-Versuche oder Anomalien im Datenverkehr frühzeitig erkennen und darauf automatisiert reagieren etwa durch das Sperren eines Zugangs oder das Eskalieren an das Sicherheitsteam. Auch bei der Bearbeitung interner IT-Tickets kann sie Aufgaben automatisiert zuweisen oder Lösungsvorschläge aus vorhandenen Wissensdatenbanken anbieten. Der Vorteil liegt in der Reaktionsgeschwindigkeit und der Entlastung des IT-Supports bei Routinefällen.
Agentic AI unterstützt HR & Recruiting:
Im Personalbereich kann Agentic AI eingegangene Bewerbungen vorqualifizieren, Interviews terminieren oder Bewerberinformationen mit Unternehmensanforderungen abgleichen. Auch interne Anfragen zu HR-Prozessen etwa zur Lohnabrechnung, Weiterbildung oder Elternzeit können automatisiert beantwortet werden. So wird nicht nur der Recruiting-Prozess beschleunigt, sondern auch die Employee Experience verbessert, da Anfragen schneller und konsistenter bearbeitet werden.
Agentic AI unterstützt Vertriebsautomatisierung und Marketing:
Im Vertrieb kann Agentic AI unterstützen, Leads anhand von Nutzerverhalten zu bewerten und zu betreuen. Sie generiert automatisch Follow-up-E-Mails, erinnert an Kontaktaufnahmen oder legt Vertriebsaufgaben im CRM-System an. Dadurch verkürzen sich Vertriebszyklen und Conversion-Raten können steigen. Im Marketing kann Agentic AI Interaktionen wie Website-Besuche, Downloads oder Newsletter-Abos über verschiedene Kanäle hinweg analysieren und anschließend Kampagnen zum richtigen Zeitpunkt triggern – personalisiert und kontextbezogen. So können potenzielle Kundinnen und Kunden gezielter angesprochen und Streuverluste minimiert werden.
Agentic AI unterstützt das CRM (Customer Relationship Management):
Während Marketing und Vertrieb von Agentic AI vor allem im operativen Tagesgeschäft profitieren, liegt der Schwerpunkt im CRM-Bereich auf der intelligenten Steuerung von Kundenbeziehungen. Agentic AI hilft hier, große Mengen an Kundendaten aus verschiedenen Quellen zusammenzuführen und strategisch zu nutzen. Sie erkennt wiederkehrende Serviceprobleme, inaktive Kunden oder potenzielle Risiken und gibt dem Team konkrete Hinweise, wo Prioritäten gesetzt werden sollten. Außerdem können Beschwerden, Rückmeldungen oder Serviceanfragen automatisiert im CRM kategorisiert und an die richtigen Teams weitergeleitet werden. So wird das CRM mithilfe von Agentic AI vom bloßen Datenspeicher zu einem aktiven Werkzeug, das die Kundenbindung stärkt und das Team an den entscheidenden Stellen entlastet.
Agentic AI ist mehr als nur ein Trend. Sie ist ein echter Mehrwert für Unternehmen, die ihre Prozesse effizienter und zukunftsfähiger gestalten wollen. Ob im Kundenservice, Vertrieb oder in internen Abläufen: Die Technologie hilft, Routinearbeiten zu automatisieren, Prozesse zu beschleunigen und dabei gleichzeitig die Qualität der Ergebnisse zu verbessern und das ganz ohne komplexen Programmieraufwand. Besonders lohnt sich der Einsatz von Agentic AI für Unternehmen, die bereits mit Microsoft-Technologien wie z. B. der Power Platform arbeiten oder ein CRM-System wie z. B. Microsoft Dynamics im Einsatz haben, da bestehende Datenquellen und Prozesse optimal genutzt und erweitert werden können.
Aber so viel Potenzial Agentic AI auch bietet, eine Sache darf nicht unterschätzt werden: Die Technologie ist nur so gut wie die Daten und Regeln, auf deren Basis sie arbeitet. Das bedeutet für Unternehmen: Wenn Daten und Systeme nicht integriert oder Daten fehlerhaft sind, kann die Technologie nicht wertschöpfend arbeiten oder es können falsche Entscheidungen getroffen werden. Deshalb braucht es klare Leitplanken, Sicherheitsmechanismen, eine saubere Datenstrategie im Unternehmen und die Bereitschaft, Mensch und Maschine sinnvoll zusammenarbeiten zu lassen. Unter anderem empfiehlt es sich Automatisierung mit AI zunächst intern zu verproben z. B. durch den Copilot for Customer Service, der internen Mitarbeitenden hilft, bevor die KI den Kunden direkt trifft.
Hinweis: Headerbild ist designed bei www.freepik.com (nachbearbeitet).
Autor des Beitrags
Mike Ullrich ist Managing Consultant bei Objektkultur. Seine ersten Programme entwickelte er mit 14 Jahren. Die ersten deutschen Internetpräsenzen deutscher Konzerne unterstützte er als Werkstudent 1994. Seit Anfang 2000 ist er hauptberuflich in der …
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