KI-Agenten können mehr als einzelne Aufgaben automatisieren: Sie verfolgen Ziele, planen Arbeitsschritte, nutzen Informationen aus unterschiedlichen Quellen und führen Aktionen innerhalb definierter Grenzen aus. Für verschiedene Teams im Unternehmen eröffnet das ganz neue Möglichkeiten – z.B. im Marketing, Commerce, Kundenservice oder internen Prozessen.
Gleichzeitig stellt sich eine entscheidende Frage: Wo lohnt sich Agentic AI im eigenen Unternehmen tatsächlich – und sind Daten, Prozesse, Systeme und Organisation bereits bereit dafür?
Genau hier lohnt sich ein strukturierter Blick auf die eigene AI Readiness. Ein Agentic AI Audit analysiert unter anderem Business, Prozesse, Architektur, Daten und Operating Model, bewertet relevante Use Cases und leitet daraus konkrete nächste Schritte ab.
Warum Agentic AI für Unternehmen relevant ist
Viele Unternehmen verfügen heute bereits über einzelne KI-Anwendungen: Ein Chatbot beantwortet Kundenfragen, ein generatives KI-Modell erstellt Textentwürfe oder ein Automatisierungstool überträgt Daten zwischen Systemen. Schwieriger wird es dann, wenn ein Prozess aus vielen voneinander abhängigen Schritten besteht.
Ein Beispiel aus dem E-Commerce: Eine Kundin meldet ein Problem mit einer Bestellung. Die Anfrage muss klassifiziert, der Auftrag im E-Commerce-System gefunden, der Lieferstatus geprüft, eine passende Antwort vorbereitet und gegebenenfalls eine Serviceaktion angestoßen werden. Informationen liegen dabei möglicherweise in mehreren Systemen, die dabei oft an ihre Grenzen stoßen. Der entscheidende Unterschied zwischen Automatisierung, Gen AI und Agentic AI:
Klassische Automatisierung funktioniert besonders gut bei klar definierten Regeln.
Generative KI kann Inhalte erzeugen und Informationen verständlich aufbereiten.
Ein KI-Agent geht einen Schritt weiter: Er kann innerhalb vorgegebener Grenzen entscheiden, welche Schritte für ein Ziel erforderlich sind, und dafür unterschiedliche Werkzeuge und Systeme nutzen.
Das macht Agentic AI vor allem dort interessant, wo komplexe Prozesse, viele Übergaben und unterschiedliche Informationsquellen zusammenkommen.
Was ist Agentic AI?
Agentic AI bezeichnet KI-Systeme, die auf ein Ziel ausgerichtet sind und innerhalb definierter Rahmenbedingungen mehrere Schritte selbstständig planen und ausführen können. Dafür können sie Informationen analysieren, Tools nutzen, auf Daten zugreifen und Ergebnisse überprüfen.
Ein KI-Agent arbeitet damit nicht ausschließlich auf das Lösen einer einzelnen Aufgabe hin. Er kann beispielsweise feststellen, welche Informationen für die Bearbeitung einer Anfrage fehlen, diese über angebundene Systeme abrufen und anschließend den nächsten sinnvollen Arbeitsschritt vorbereiten.
Das bedeutet jedoch nicht, dass Agentic AI mit einer unkontrollierten Vollautomatisierung gleichzusetzen ist. In Unternehmen müssen insbesondere Berechtigungen, Governance, Monitoring und menschliche Kontrollpunkte berücksichtigt werden.
Was ist ein KI-Agent?
Ein KI-Agent ist ein Teil eines Systems, das ein definiertes Ziel verfolgt und dafür Kontext, Entscheidungslogik und geeignete Werkzeuge miteinander verbindet.
Vereinfacht lässt sich ein KI-Agent über fünf Bausteine beschreiben:
Ziel: Was soll erreicht werden?
Kontext: Welche Informationen stehen zur Verfügung?
Entscheidungslogik: Welche Schritte sind als Nächstes sinnvoll?
Tools: Auf welche Systeme, Daten oder APIs kann der KI-Agent zugreifen?
Handlung: Welche Aktion darf er ausführen – und wann muss ein Mensch übernehmen?
Mehrere KI-Agenten können außerdem zusammenwirken. So kann beispielsweise ein KI-Agent Informationen analysieren, während ein anderer einen nachgelagerten Prozess vorbereitet.
Agentic AI, generative KI und Automatisierung im Vergleich
Die Begriffe werden häufig vermischt. Für die Auswahl eines geeigneten Ansatzes lohnt sich deshalb eine klare Abgrenzung:
Ansatz | Arbeitsweise | Entscheidungsgrad | Beispiel |
|---|---|---|---|
Klassische Automatisierung | Führt vorher definierte Regeln und Abläufe aus | Niedrig | Bestellung nach einer festen Regel weiterleiten |
Generative KI | Erstellt oder verarbeitet Inhalte auf Basis einer Eingabe | Niedrig bis mittel | Produktbeschreibung formulieren |
Chatbot | Führt einen dialogorientierten Austausch | Meist begrenzt | Kundenfrage beantworten |
KI-Agent | Verfolgt ein Ziel und wählt dafür geeignete Schritte und Tools | Mittel bis hoch, innerhalb definierter Grenzen | Kundenanliegen analysieren, Informationen abrufen und nächsten Prozessschritt vorbereiten |
Agentic-AI-System | Orchestriert mehrere agentische Aufgaben und Systeminteraktionen | Je nach Architektur höher | Komplexen Serviceprozess über mehrere Systeme koordinieren |
Die Grenzen zwischen den Kategorien können in der Praxis fließend sein. Entscheidend ist daher die Frage: Welche Aufgabe soll das System lösen, welche Entscheidungen darf es treffen und welche Systeme darf es nutzen?
Wie funktioniert Agentic AI?
Ein typischer Ablauf lässt sich vereinfacht so darstellen:
Informationen erfassen → Ziel verstehen → Vorgehen planen → Tools und Systeme nutzen → Ergebnis prüfen → handeln oder an Menschen übergeben
Angenommen, ein Unternehmen möchte einen KI-Agenten für Kundenservice einsetzen. Der KI-Agent erhält eine Kundenanfrage und ermittelt zunächst deren Anliegen. Anschließend kann er – sofern die Architektur und Berechtigungen dies erlauben – relevante Informationen aus angebundenen Systemen beziehen.
Auf Basis dieser Informationen kann er einen Lösungsvorschlag erstellen oder einen definierten nächsten Schritt vorbereiten. Bei sensiblen oder nicht eindeutig lösbaren Fällen kann ein menschlicher Mitarbeitender übernehmen.
Der entscheidende Unterschied zu einem reinen Chatbot liegt damit in der zielorientierten Ausführung mehrerer Arbeitsschritte.
Welche Komponenten braucht ein KI-Agent?
Ein produktiv einsetzbarer KI-Agent besteht nicht aus einem einzelnen KI-Modell. Je nach Anwendungsfall gehören unter anderem folgende Komponenten dazu:
KI-Modelle für Sprachverständnis und Schlussfolgerungen
Unternehmensdaten und Wissensquellen
Tools und APIs für Systemzugriffe
definierte Berechtigungen
Orchestrierung der einzelnen Arbeitsschritte
Protokollierung und Monitoring
Kontrollmechanismen und menschliche Freigaben
Eine AI Agent Platform kann dabei als technisches Fundament dienen, auf dem solche Komponenten zusammengeführt und gesteuert werden. Für Enterprise-Anwendungen ist deshalb die gesamte Systemlandschaft relevant – nicht nur die Auswahl eines leistungsfähigen Modells.
Beispielhafter Use Case
Ein Retailer mit großem Produktsortiment will KI-Agenten einsetzen:
Das Unternehmen hat bereits erste generative-KI-Anwendungen getestet:
Das Marketing-Team nutzt KI für Content-Entwürfe.
Im Kundenservice beantwortet ein Chatbot einfache Fragen.
Nun möchte die Geschäftsführung den nächsten Schritt gehen: KI-Agenten sollen komplexere Prozesse unterstützen.
Auf der Wunschliste stehen zunächst drei Ideen:
ein KI-Agent für die Vorbereitung von Marketingkampagnen,
ein KI-Agent für Kundenservice und Customer Experience,
ein KI-Agent zur Unterstützung interner Vorgänge.
Das Problem: Niemand kann zuverlässig beantworten, welcher Use Case zuerst umgesetzt werden sollte.
Die Daten liegen in unterschiedlichen Systemen. Einige APIs sind vorhanden, andere Schnittstellen müssten zunächst geprüft werden. Gleichzeitig ist unklar, welche Aktionen ein KI-Agent selbstständig durchführen dürfte. Genau an diesem Punkt wäre ein Agentic AI Audit in diesem fiktiven Szenario sinnvoll: Nicht die Frage „Was kann KI theoretisch?“, sondern „Was ist für dieses Unternehmen konkret umsetzbar und sinnvoll?“ steht im Mittelpunkt.
Unser Agentic AI Audit zeigt, wie gut Ihr Unternehmen für den Einsatz von KI- Agenten aufgestellt ist. Es analysiert Business, Prozesse, Architektur, Daten und Operating Model, identifiziert Potenziale und Risiken und priorisiert relevante Use Cases. Das Ergebnis: eine klare, umsetzbare Roadmap für den skalierbaren Einsatz von Agentic AI.
KI-Agenten für Marketing und Content
Im Marketing entstehen viele wiederkehrende Arbeitsschritte: Briefings analysieren, Informationen aus Produkt- und Kampagnendaten zusammenführen, Inhalte vorbereiten, Varianten erstellen und Freigaben koordinieren.
Ein KI-Agent könnte beispielsweise ein Kampagnenbriefing analysieren, relevante Produktinformationen berücksichtigen und daraus vorbereitete Content-Varianten erzeugen. Anschließend könnte er den definierten Freigabeprozess anstoßen.
Der Nutzen liegt dabei nicht darin, sämtliche Marketingentscheidungen zu automatisieren. Vielmehr kann ein KI-Agent mehrere vorbereitende Schritte miteinander verbinden und Mitarbeitende an den Stellen einbeziehen, an denen fachliche oder strategische Entscheidungen erforderlich sind.
Für unseren Retailer wäre deshalb zunächst zu klären:
Welche Daten stehen dem KI-Agenten zur Verfügung?
Welche Content-Systeme und Tools können integriert werden?
Welche Inhalte dürfen automatisch vorbereitet werden?
Wo ist eine menschliche Freigabe erforderlich?
Wie lässt sich der Erfolg messen?
KI-Agenten im E-Commerce
Auch im E-Commerce entstehen Prozesse, bei denen Informationen aus mehreren Quellen zusammengeführt werden müssen.
Ein KI-Agent könnte beispielsweise Produktinformationen, Verfügbarkeiten und Kundensignale auswerten und daraus eine Empfehlung oder Serviceaktion vorbereiten.
Ein möglicher Ablauf wäre:
Kundensignal erkennen → relevante Produktinformationen prüfen → Verfügbarkeit berücksichtigen → Handlungsvorschlag erstellen → Freigabe oder definierte Aktion auslösen
Ob ein solcher Prozess sinnvoll automatisiert werden kann, hängt jedoch von den konkreten Daten, Schnittstellen, Berechtigungen und Geschäftsregeln ab.
Für KI-Agenten für Unternehmen ist deshalb entscheidend, den Business Case mit der technischen und organisatorischen Realität zu verbinden.
KI-Agenten für Customer Experience und Kundenservice
Im Kundenservice liegt ein weiteres naheliegendes Einsatzfeld.
Ein KI-Agent könnte ein Anliegen klassifizieren, Informationen aus mehreren Systemen zusammenführen und einen nächsten Arbeitsschritt vorbereiten. Bei einfachen Fällen kann ein standardisierter Prozess greifen. Bei komplexen oder sensiblen Fällen wird der Vorgang an einen Menschen übergeben.
Das ist besonders relevant, weil positive Kundenerlebnisse häufig an Systemgrenzen scheitern: Die Anfrage befindet sich im Service-System, Bestelldaten im Commerce- System und Informationen zur Lieferung wiederum an anderer Stelle.
Ein KI-Agent kann solche Prozessschritte orchestrieren, sofern die notwendigen Integrationen und Berechtigungen vorhanden sind.
KI-Agenten für interne Prozesse
Agentic AI muss nicht beim Kundenkontakt beginnen.
Ein Beispiel aus dem internen Bereich: Ein Unternehmen erhält regelmäßig komplexe Anfragen aus verschiedenen Fachabteilungen. Mitarbeitende müssen dafür Informationen aus Dokumenten, Wissensdatenbanken und Unternehmenssystemen zusammentragen.
Ein KI-Agent könnte die Anfrage analysieren, relevante Informationen identifizieren, eine Statuszusammenfassung vorbereiten und den Vorgang für die zuständige Person strukturieren. Auch hier bleibt ein menschlicher Kontrollpunkt sinnvoll: Der KI-Agent bereitet den Vorgang vor; die verantwortliche Person prüft die Informationen und entscheidet über die weitere Bearbeitung.
Wo bietet Agentic AI den größten Nutzen?
Der konkrete Business Value hängt vom jeweiligen Prozess ab. Vier typische Nutzenfelder lassen sich unterscheiden:
1. Komplexe Prozesse orchestrieren
Herausforderung: Ein Prozess erfordert Informationen und Aktionen aus mehreren Systemen.
KI-Agent: Er koordiniert definierte Arbeitsschritte und nutzt dafür zugelassene Tools.
Ergebnis: Weniger manuelle Übergaben innerhalb des betrachteten Prozesses.
2. Kundenerlebnisse personalisieren
Herausforderung: Kundenanliegen erfordern Kontext aus verschiedenen Quellen.
KI-Agent: Er führt relevante Informationen zusammen und bereitet eine passende Reaktion oder Aktion vor.
Ergebnis: Ein konsistenterer und stärker kontextbezogener Serviceprozess.
3. Mitarbeitende entlasten
Herausforderung: Fachkräfte verbringen Zeit mit Suche, Zusammenfassung und Vorbereitung.
KI-Agent: Er übernimmt definierte vorbereitende Arbeitsschritte.
Ergebnis: Mitarbeitende können sich stärker auf Aufgaben konzentrieren, die fachliche Bewertung oder Entscheidung erfordern.
4. KI-Initiativen skalierbarer gestalten
Herausforderung: Einzelne PoCs funktionieren, lassen sich aber nicht ohne Weiteres in die Unternehmenslandschaft übertragen.
KI-Agent: Wird in eine definierte Architektur, Datenlandschaft und Governance eingebettet.
Ergebnis: Eine belastbarere Grundlage für weitere KI-Initiativen.
Agentic AI sicher im Unternehmen einsetzen
Je stärker ein KI-Agent mit Unternehmenssystemen interagiert, desto wichtiger werden klare Kontrollmechanismen.
Dazu gehören beispielsweise:
Governance: Wer definiert Regeln und Verantwortlichkeiten?
Datenschutz: Welche Daten darf der KI-Agent verarbeiten?
Berechtigungen: Welche Systeme und Aktionen darf er nutzen?
Compliance: Welche regulatorischen Anforderungen gelten?
Human-in-the-loop: Wann muss ein Mensch prüfen oder freigeben?
Logging: Welche Aktionen und Entscheidungen werden dokumentiert?
Tests: Wie wird das Verhalten vor dem produktiven Einsatz geprüft?
Monitoring: Wie wird die Lösung im laufenden Betrieb überwacht?
Agentic AI sollte daher nicht als unkontrollierte Vollautomatisierung verstanden werden. Gerade im Enterprise-Umfeld ist es wichtig, Handlungsräume, Grenzen und Übergabepunkte bewusst zu definieren.
Passende Agentic AI Use Cases für Ihr Business finden
Ein guter Einstieg beginnt nicht zwangsläufig mit der Frage, welches Modell eingesetzt werden soll. Sinnvoller ist es, zunächst einen konkreten Prozess oder Use Case zu betrachten.
Hilfreich sind insbesondere:
Ein klar definiertes Ziel: Welches Geschäftsproblem soll gelöst werden?
Verfügbare Daten: Welche Informationen werden benötigt und sind sie zugänglich?
Bestehende Systeme: Welche Anwendungen und Schnittstellen müssen berücksichtigt werden?
Definierte Erfolgskriterien: Woran lässt sich erkennen, dass der Use Case funktioniert?
Kontrollierter Pilot: Wie kann der Ansatz in einem abgegrenzten Rahmen validiert werden?
Das Agentic AI Audit setzt genau bei dieser Bestandsaufnahme an. Es bewertet die Agentic AI Readiness entlang der fünf Dimensionen Business, Prozesse, Architektur, Daten und Operating Model. Jede Dimension wird strukturiert analysiert und in einem Reifegradmodell eingeordnet.
Das Ergebnis ist unter anderem eine Agentic AI Readiness Spider Map, die Stärken, Schwächen und Handlungsfelder sichtbar macht. Zusätzlich werden relevante Use Cases priorisiert und technische Abhängigkeiten, Risiken sowie offene Fragen transparent gemacht.
Agentic AI von der Idee in die Umsetzung bringen
Für Unternehmen ist die eigentliche Herausforderung häufig nicht die Ideenfindung, sondern die Verbindung von Business Case, Technologie und Umsetzung.Ein sinnvoller Weg lässt sich in vier Phasen strukturieren:
Use Case und Strategie
Zunächst wird geklärt, welche Geschäftsprobleme relevant sind und welche KI-Agenten dafür grundsätzlich infrage kommen.
Konzeption und Architektur
Im nächsten Schritt geht es um Daten, Systeme, APIs, technische Abhängigkeiten und Governance.
Entwicklung und Integration
Auf Basis der priorisierten Anforderungen kann anschließend die technische Umsetzung geplant und durchgeführt werden.
Pilotierung, Skalierung und Betrieb
Ein erfolgreicher Pilot ist nicht automatisch eine skalierbare Unternehmenslösung. Deshalb sollten auch KPIs, Governance, Integration und der spätere Betrieb berücksichtigt werden.
Jetzt mit Agentic AI im Ihrem Unternehmen starten
Agentic AI kann für Ihr Business einen großen Mehrwert bieten, wenn KI nicht nur Inhalte erzeugen, sondern komplexere Arbeitsabläufe unterstützen und orchestrieren soll. Der entscheidende Schritt ist jedoch nicht, möglichst schnell einen KI-Agenten einzusetzen. Entscheidend ist, den richtigen Use Case zu identifizieren und seine Voraussetzungen realistisch zu bewerten.
Das Agentic AI Audit von diva-e Conclusion schafft dafür eine strukturierte Grundlage: Es bewertet Business, Prozesse, Architektur, Daten und Operating Model, macht die bestehende AI Readiness sichtbar, priorisiert relevante Use Cases und leitet konkrete Handlungsfelder und nächste Schritte ab.
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