Agentic AI: Die nächste Evolutionsstufe der künstlichen Intelligenz

Statt Prozesse manuell Schritt für Schritt zu automatisieren, übernehmen KI-Agenten die Koordination. Wenn verschiedene Agenten orchestriert miteinander arbeiten, können Aufgaben geplant, delegiert und dann ausgeführt werden. Auch Fortschritte und Fortschrittsanalysen können angezeigt werden. Beispielsweise kann ein Agentensystem im Projektmanagement täglich Aufgaben priorisieren, Statusmeldungen analysieren und Blocker frühzeitig erkennen.

KI-Agenten können eigenständig Datenquellen identifizieren, strukturieren und auswerten – ohne, dass jede Abfrage vorgegeben werden muss. In der Marktforschung etwa recherchiert ein KI-Agentensystem aktuelle Trends, aggregiert Kundenfeedback, erkennt Muster und erstellt auf dieser Basis konkrete Handlungsempfehlungen.

KI-Agenten können mit Nutzern und Tools interagieren und haben einen Datenspeicher, sodass Gespräche mit dem Agenten über einen längeren Zeitraum hinweg gespeichert und genutzt werden können. So kann z.B. ein Support-Agent im Kundenservice einerseits eine Dienstleistung beauftragen und zusätzlich eine passende andere Dienstleitung vorschlagen.

Autonome Steuerung von Reports, Workflows und Aufgabenmanagement – ohne manuelle Übergaben.

Use Case:
Ein Finanzdienstleister nutzt KI-Agenten für das Prozessmanagement. Dieser erstellt automatisch monatliche Reports aus verschiedenen Datenquellen, er schlägt Korrekturen vor und koordiniert eigenständig den Freigabeprozess. So werden Fehler minimiert und Berichte deutlich schneller geliefert.

Eigenständige Durchführung von Simulationsreihen, Versuchsplanung und Auswertung komplexer Datensätze.

Use Case:
Ein Pharmaunternehmen setzt Agentic AI ein, um eigenständig Simulationen zu Arzneimittelwechselwirkungen durchzuführen, verschiedene Parameter zu variieren und die aussichtsreichsten Kandidaten für klinische Studien vorzuschlagen. Das beschleunigt den Innovationszyklus erheblich.

Intelligente Assistenten mit Langzeitgedächtnis, die Kontexte behalten und vorausschauend reagieren.

Use Case:
Ein Telekommunikationsanbieter integriert einen KI-Agenten in den existierenden Chat, der Kundenanfragen nicht nur beantwortet, sondern aus vergangenen Interaktionen lernt, proaktiv Problemlösungen anbietet und individuelle Servicepakete empfiehlt. Dadurch steigt die Kundenzufriedenheit messbar.

Systemüberwachung, Fehlerdiagnose und selbstständige Durchführung von Gegenmaßnahmen.

Use Case:
Ein Cloud-Dienstleister verwendet einen KI-Agenten zur Überwachung seiner Infrastruktur, der selbstständig auftretende Fehler analysiert, priorisiert und automatisiert Gegenmaßnahmen wie Neustarts oder Lastverteilung einleitet – rund um die Uhr, mit minimaler menschlicher Supervision.

Adaptive Lernbegleiter, die sich dynamisch an Wissenstand und Lernziele anpassen.

Use Case:
Eine Online-Lernplattform nutzt Agentic AI, um personalisierte Lernpfade zu erstellen, basierend auf den Fortschritten, Interessen und Schwächen der Nutzer. Der Agent passt Inhalte dynamisch an und motiviert durch interaktive Herausforderungen, was die Lernerfolge deutlich steigert.

Assistenzsysteme, die medizinische Daten auswerten und Behandlungsprozesse unterstützen.

Use Case:
Ein Krankenhaus nutzt Agentic AI, um Behandlungspläne für Patienten zu optimieren. Der Agent analysiert Laborwerte und klinische Leitlinien, schlägt Therapien vor und passt diese dynamisch an neue Befunde an. So wird das Personal entlastet und die Versorgung verbessert.

Automatisierte Systeme, die Schadensmeldungen analysieren, Vertragsdetails prüfen und regulierungsrelevante Entscheidungen selbstständig unterstützen.

Use Case:
Ein Versicherer nutzt einen KI-Agenten, um eingehende Schadensmeldungen automatisch zu bewerten. Der Agent prüft die Vertragsbedingungen, erkennt potenzielle Betrugsfälle und schlägt individuelle Regulierungsvorschläge vor. So werden Bearbeitungszeiten drastisch verkürzt und die Kundenzufriedenheit erhöht.

Agentic AI, die regulatorische Anforderungen berücksichtigt und klinische Dokumentation automatisiert vorbereitet.

Use Case:
Ein Pharmaunternehmen nutzt Agentic AI, um die Erstellung von Einreichungsunterlagen für Zulassungsbehörden (z. B. EMA, FDA) zu automatisieren. Der Agent durchsucht Studiendaten, extrahiert relevante Ergebnisse, erstellt Entwürfe für Module wie den Clinical Study Report und passt diese an regulatorische Vorgaben an. So wird der Zulassungsprozess beschleunigt und der manuelle Aufwand in der Dokumentation deutlich reduziert.

KI-Agenten, die Produktionsprozesse überwachen, Fehler erkennen und Wartungsmaßnahmen proaktiv einleiten.

Use Case:
In einer Fertigungsanlage überwacht ein Agent kontinuierlich Maschinenzustände und Prozessdaten. Er erkennt frühzeitig Unregelmäßigkeiten, plant Wartungsintervalle selbstständig und steuert Anpassungen zur Fehlervermeidung. Das reduziert Ausfallzeiten und steigert die Produktqualität nachhaltig.