Was ist Agentic AI?

Definition

Agentic AI bezeichnet KI-Systeme, die nicht nur antworten, sondern handeln. Ein KI-Agent erhält ein Ziel, plant die nötigen Schritte, nutzt dafür Werkzeuge und prüft die Zwischenergebnisse, bis die Aufgabe erledigt ist. Im Kern steht ein Sprachmodell (LLM), ergänzt um Zugriff auf Systeme wie E-Mail, CRM, Datenbanken oder Dokumente, oft über Standards wie MCP.

Der Unterschied zum Chatbot: Ein Chatbot beantwortet eine Frage. Ein Agent liest zum Beispiel eine eingehende Bestellung, prüft den Lagerbestand, legt den Auftrag im ERP an und schreibt dem Kunden eine Bestätigung.

Warum das für Unternehmen relevant ist

Viele Abläufe in KMU bestehen aus wiederkehrenden Schritten mit etwas Ermessensspielraum, zu komplex für starre Regeln, aber zu repetitiv für Fachkräfte. Genau dort setzen KI-Agenten an:

• Anfragen und Dokumente vorsortieren und vorbearbeiten
• Daten zwischen Systemen abgleichen und übertragen
• Recherchen durchführen und Ergebnisse zusammenfassen
• Entwürfe erstellen, die ein Mensch freigibt

Wie das konkret aussieht und was ein KI-Agent kostet, zeigt der Artikel KI-Agenten für Unternehmen.

Was zu beachten ist

Je mehr ein Agent selbstständig darf, desto wichtiger werden Leitplanken. Bewährt haben sich:

• Begrenzte Rechte: Der Agent erhält nur Zugriff auf das, was er für die Aufgabe braucht.
• Menschliche Freigabe für Aktionen mit Aussenwirkung, etwa Zahlungen oder Kundenkommunikation.
• Protokollierung: Jeder Schritt ist nachvollziehbar.
• Tests mit echten Fällen, bevor der Agent in den Betrieb geht.

Nicht jede Automatisierung braucht einen Agenten. Oft reicht ein klar definierter Ablauf mit einem einzelnen KI-Schritt, der günstiger und besser vorhersagbar ist.

So setzen wir es ein

Softverse entwickelt KI-Agenten für Schweizer Unternehmen, von der Analyse des Ablaufs bis zum Betrieb, und nutzt Coding-Agents auch in der eigenen Softwareentwicklung. Mehr dazu unter KI-Agenten.