Als „agentische KI“ bezeichnet man eine neue Generation von künstlicher Intelligenz, die nicht nur auf Anfragen reagiert, sondern auch eigenständig planen, entscheiden und handeln kann. In diesem Artikel erfährst Du, wie sie sich von klassischen generativen KI-Modellen unterscheidet – und welche Chancen sie Unternehmen eröffnet.
Seit dem Aufkommen generativer KIs wie ChatGPT, Gemini oder Claude testet die Welt die Leistungsfähigkeit von Systemen, die auf einfache Eingaben hin Texte, Code oder Bilder erzeugen können. Trotz ihrer beeindruckenden Möglichkeiten bleiben diese Modelle jedoch in einer reaktiven Rolle: Sie beantworten Fragen, ohne selbst die Initiative zu ergreifen.
Das änderte sich mit dem Aufstieg der agentischen KI – einer neuen Generation intelligenter Systeme, die in der Lage sind, eigenständig zu handeln. Sie kann ohne ständige Überwachung mehrere Schritte planen, ausführen und miteinander verknüpfen. Damit verspricht sie, die Art und Weise, wie wir arbeiten, konsumieren und mit Maschinen interagieren, grundlegend zu verändern.
Vom einfachen Assistenten zum echten Agenten
Im Gegensatz zu klassischen Modellen, die lediglich auf Anfragen reagieren, handelt eine agentische KI wie ein autonomer Agent: Sie erkennt ein Ziel, entwickelt daraufhin einen Plan, wählt die passenden Werkzeuge aus und passt sich bei Bedarf anhand des erhaltenen Feedbacks an.
Laut IBM sind diese Systeme so konzipiert, dass sie mit minimaler menschlicher Überwachung konkrete Aufgaben selbstständig erfüllen können. AWS beschreibt sie als KIs, die eigenständig planen und ausführen, während UiPath den kombinatorischen Charakter betont: Mehrere Fähigkeiten – etwa Argumentation, Gedächtnis und Ausführung – werden in einem einzigen Agenten vereint, der sich mit der Zeit kontinuierlich verbessert.
Mit anderen Worten: Wir bewegen uns von einer „intelligenten Rechenmaschine“ hin zu einem „virtuellen Kollegen“. Während ein Chatbot lediglich Antworten liefert, kann ein Agent zum Beispiel eine komplette Reise buchen, eine Anwendung programmieren und bereitstellen oder mehrere Teilaufgaben parallel koordinieren.
Gedächtnis und Werkzeuge: der verborgene Motor der Agentik
Um zu verstehen, warum die agentische KI die bisherigen Grenzen sprengt, musst Du ihre Grundlagen kennen. Ein Agent ist nämlich weit mehr als nur ein gesprächigeres Sprachmodell: Er ist eine komplexe Architektur, die darauf ausgelegt ist, eigenständig Entscheidungen zu treffen und umzusetzen.
Während ein klassischer Chatbot ein Gespräch schnell wieder „vergisst“, speichert ein Agent vergangene Interaktionen und nutzt dieses Wissen dank seines Gedächtnisses, um sich kontinuierlich weiterzuentwickeln. Ein HR-Agent könnte beispielsweise Rekrutierungspräferenzen festhalten und seine Entscheidungen im Laufe der Projekte immer weiter verfeinern. Zudem kann ein Agent – während eine generative KI nur Text produziert – mit externen Softwarelösungen wie CRM, ERP oder Finanzsystemen interagieren. Dieser Zugang zu Werkzeugen und APIs erlaubt es ihm, aktiv in der digitalen Welt zu handeln, statt nur in einem Chatfenster zu reagieren.
Eine Situation wahrnehmen, Daten analysieren, handeln und anschließend das Ergebnis gegebenenfalls korrigieren – genau diese Wahrnehmungs-Handlungs-Schleife verleiht dem Agenten seine außergewöhnliche Anpassungsfähigkeit. Kommt Dir das bekannt vor? Tatsächlich ähnelt dieser Ansatz stark der Art und Weise, wie ein Mensch in seinem Berufsalltag arbeitet.
Doch die einzelnen KI-Agenten waren nur der erste Schritt dieser neuen Entwicklung. Heute können mehrere Agenten zusammenarbeiten, Aufgaben aufteilen und sich wie ein virtuelles Team koordinieren. In dieser Multi-Agenten-Zusammenarbeit entstehen bereits Szenarien, in denen „Mini-Abteilungen“ eines Unternehmens von spezialisierten Agenten geführt werden – etwa ein Marketing-Agent, ein Finanz-Agent oder ein Entwickler-Agent, die alle miteinander interagieren.
Einzelhandel, Software, Hausautomation: Agentische KI schon in der Praxis
Auch wenn die agentische KI auf den ersten Blick futuristisch wirken mag, ist sie heute schon deutlich präsenter, als viele vermuten. Mehrere Technologiekonzerne experimentieren aktiv mit diesem Ansatz – teilweise, ohne ihn ausdrücklich zu bewerben.
So hat der US-Einzelhandelsriese Walmart den Agenten „Sparky“ in seine mobile App integriert. Derzeit unterstützt er Nutzer vor allem bei der Produktsuche und Beratung, soll sich jedoch bald zu einem proaktiven Einkaufshelfer entwickeln – etwa durch das eigenständige Aufgeben von Bestellungen oder das Optimieren des gesamten Warenkorbs anhand der individuellen Kaufgewohnheiten.
Auch Microsoft arbeitet an einem dauerhaft verfügbaren Einkaufsassistenten, der Produkte empfiehlt, Preise vergleicht und sogar Käufe tätigt – ganz ohne dass Du Deine Anweisungen mehrfach wiederholen musst.
Doch nicht nur im Handel, auch im Smart-Home-Bereich hält die Agentik Einzug. Das Unternehmen Ecovacs bringt mit seinem Saugroboter Deebot X11 einen intelligenten Agenten namens „Yiko“ in die Haushalte. Dieser kann selbstständig entscheiden, in welcher Reihenfolge Räume gereinigt oder welche Modi je nach Bodenart aktiviert werden sollen.
Im Bereich der Softwareentwicklung setzen Lösungen wie Devin (Cognition AI) neue Maßstäbe. Hier geht es längst nicht mehr nur um einfache Code-Vervollständigung wie bei GitHub Copilot, sondern um einen echten Entwicklungsagenten, der komplette Anwendungen entwirft, programmiert, testet und implementiert.
Auch Unternehmen nutzen bereits agentische Systeme, um Reporting-Prozesse zu automatisieren, IT-Tickets proaktiv zu verwalten oder Vorstellungsgespräche vorzubereiten. All das sind ehemals zeitaufwendige Aufgaben, die heute an eine lernfähige KI delegiert werden können.
Diese Beispiele zeigen deutlich: Die agentische KI ist längst keine Zukunftsvision mehr – sie ist bereits in unseren Apps, Arbeitswerkzeugen und Alltagsgeräten angekommen.
Der Boom des Marktes: Schlüsseldaten
Die agentische KI zieht bereits massive Investitionen an und verändert die Strategien zahlreicher Unternehmen. Der weltweite Markt für diese Technologie wird 2025 auf 7,55 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll bis 2034 auf beeindruckende 199 Milliarden US-Dollar anwachsen – das entspricht einem jährlichen Wachstum von 43,8 %. Damit zählt sie zu den am schnellsten wachsenden Bereichen der KI.
Aktuell dominiert Nordamerika mit rund 46 % Marktanteil, doch Asien und Europa holen rasch auf. Laut aktuellen Studien setzen bereits über 51 % der Unternehmen agentische KI-Systeme produktiv ein. Und das ist erst der Anfang: Weitere 35 % planen, innerhalb der nächsten zwei Jahre nachzuziehen. Die Dynamik ist enorm – 96 % der Organisationen geben an, ihre Nutzung von KI-Agenten in den kommenden zwölf Monaten ausweiten zu wollen.
Der Einsatz scheint sich auszuzahlen: 62 % der Unternehmen erwarten bei ihren Projekten eine Rendite von über 100 %.
Bei der Verteilung der Anwendungsfelder liegt die IT-Branche klar vorn, gefolgt von Marketing, Vertrieb und Finanzen (jeweils rund 10 %). Besonders interessant: Auch mittelständische Unternehmen mit 100 bis 2000 Mitarbeitenden sind stark vertreten – 63 % von ihnen haben bereits Agenten im Einsatz.
Diese Zahlen machen deutlich: Die agentische KI verlässt das Labor und hält Einzug in den Geschäftsalltag. Viele Entscheidungsträger sehen darin eine Transformation, die ähnlich tiefgreifend ist wie die Einführung der Cloud vor rund zehn Jahren.
Warum fasziniert die agentische KI so viele Unternehmen?
Warum also die große Begeisterung? Ganz einfach: Die agentische KI liefert nicht nur schrittweise Verbesserungen, sondern verändert grundlegend den Maßstab dessen, was man einer Maschine anvertrauen kann. Sie steht für einen echten Produktivitätssprung. Während eine generative KI punktuell unterstützt, kann eine agentische KI komplexe Prozesse vollständig von Anfang bis Ende übernehmen.
Darüber hinaus hilft sie, die kognitive Belastung zu reduzieren. Statt jedes Werkzeug einzeln zu steuern, definiert der Nutzer nur noch ein übergeordnetes Ziel – den Rest übernimmt der Agent, der selbstständig die notwendigen Schritte plant und umsetzt.
Ein weiterer entscheidender Vorteil liegt in der Kosteneffizienz. Durch die Automatisierung anspruchsvoller Aufgaben – etwa beim monatlichen Reporting oder im mehrsprachigen Kundensupport – können Unternehmen ihre Betriebskosten deutlich senken.
Zudem können mehrere spezialisierte Agenten wie ein digitales Team zusammenarbeiten: ohne Müdigkeit, ohne Zeitverschiebung und mit der Fähigkeit, kontinuierlich dazuzulernen. Diese virtuellen Teams sind rund um die Uhr einsatzbereit.
Mit anderen Worten: Die agentische KI verspricht nicht nur, schneller zu arbeiten, sondern auch anders zu arbeiten – indem sie wertvolle Zeit freisetzt für das, was wirklich zählt: Strategie, Kreativität und zwischenmenschliche Beziehungen.
Überschätzte Technologie?
So beeindruckend die agentische KI auch erscheinen mag – sie ruft ebenso Bedenken hervor, vor allem in Bezug auf Kontrolle und Verantwortung.
Einem Agenten Aufgaben zu überlassen, bedeutet, ihm einen gewissen Entscheidungsspielraum einzuräumen. Doch wie lässt sich sicherstellen, dass er keine riskanten, kostspieligen oder unbeabsichtigten Entscheidungen trifft, die dem ursprünglichen Ziel des Nutzers widersprechen?
Auch das Thema Zuverlässigkeit wirft Fragen auf. Ein kleiner Fehler in einer Chatbot-Antwort lässt sich in Sekunden korrigieren – ein Fehler in einem autonomen Agenten kann dagegen weitreichende Folgen haben. Hier zeigt sich der Effekt der „durch Autonomie verstärkten Fehler“.
Hinzu kommt die rechtliche Unsicherheit: Wer trägt die Verantwortung, wenn ein Agent einen fehlerhaften Vertrag unterzeichnet, sensible Daten manipuliert oder gegen Vorschriften verstößt?
Um solchen Risiken vorzubeugen, schlagen Forscher vor, einen sogenannten „Über-Ich-Agenten“ in die Systeme zu integrieren. Dieser soll sicherstellen, dass die Handlungen der KI im Einklang mit menschlichen Werten stehen – seien sie kultureller oder individueller Natur.
Darüber hinaus warnt Gartner vor einer Marketing-Inflation: Immer mehr Unternehmen bezeichnen einfache Chatbots als „KI-Agenten“, um vom aktuellen Hype zu profitieren. Schätzungen zufolge werden über 40 % der agentischen KI-Projekte bis 2027 eingestellt, weil sie keinen echten Mehrwert bieten.
Und morgen: eine Gesellschaft autonomer Agenten?
Die Zukunft der agentischen KI verspricht, gleichermaßen faszinierend wie komplex zu werden. Zunächst werden wir eine rasante Zunahme der Anzahl aktiver Agenten erleben. Laut OpenAI könnte es schon bald Millionen von Agenten in der Cloud geben – miteinander vernetzt und von Menschen überwacht. Eine Art neue digitale Belegschaft, die rund um die Uhr im Einsatz ist.
In einem nächsten Schritt werden diese Agenten nicht mehr nur digital existieren. Sobald sie in humanoide Roboter wie Tesla Optimus oder Unitree G1 integriert sind, werden sie auch in der realen Welt handeln. Stell Dir etwa einen Agenten vor, der in der Logistik arbeitet – von der IT-Planung bis hin zur physischen Umsetzung. Genau deshalb bereiten sich Unternehmen wie Accenture bereits darauf vor, hunderttausende Mitarbeitende weiterzubilden, um künftig Seite an Seite mit diesen virtuellen Kollegen zu arbeiten. Die Agentik markiert somit eine tiefgreifende organisatorische Veränderung.
Wie schon bei der DSGVO oder dem europäischen KI-Gesetz werden auch diesmal gesetzliche Rahmenbedingungen entscheidend sein. Sie sollen die Autonomie der Agenten regulieren und klare Verantwortlichkeiten schaffen.
Die Agentik ebnet den Weg in eine Zukunft, in der digitale und physische Agenten Hand in Hand mit uns Menschen arbeiten. Doch ihre breite Einführung wird davon abhängen, ob es gelingt, Risiken zu beherrschen, Vertrauen aufzubauen und die Rolle des Menschen neu zu definieren.
Fazit: Agentik - das Gleichgewicht zwischen autonomer KI und verantwortungsvollem Menschen
Die agentische KI markiert einen echten Wendepunkt: Wir verlassen die Ära reaktiver Werkzeuge und treten in die Welt autonomer Akteure ein. Diese Systeme treffen Entscheidungen, planen, handeln – und verändern bereits ganze Branchen wie den Einzelhandel, die Softwareentwicklung oder die Haushaltsrobotik.
Doch mit dieser erweiterten Macht entstehen auch neue Herausforderungen: Governance, Kontrolle und Transparenz werden zu zentralen Themen. Das Potenzial ist enorm – vorausgesetzt, der menschliche Einfluss bleibt stets der leitende Kompass.
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