Eine Zusammenarbeit von PTA und Statista
Diese Blogserie liefert aktuelle Zahlen, Trends und Prognosen zur Nutzung von AI-Technologien in Unternehmen. Mit faktenbasierten Erkenntnissen geben wir das ganze Jahr über fundierte Einblicke, um die neuesten Fortschritte im Bereich AI verständlich und greifbar zu machen. Die Serie entsteht in Kooperation mit Statista.
Artikel, Videos, Bilder – AI generierte Inhalte fluten das Netz und sind kaum noch von denen zu unterscheiden, die allein aus menschlicher Hand entstanden sind. Generative Artificial Intelligence (Gen AI) ist im Mainstream angekommen. Aber trotz der weitreichenden Einsatzfeldern bleibt Gen AI ein Werkzeug, dass nur reagiert und ohne Nutzerinput keine Ausgaben erzeugt.
Wie groß wäre aber das Potenzial einer AI, die proaktiv und autonom ihrer Aufgabe nachgeht und sich dabei stetig verbessert? Zum Beispiel könnte eine solche AI Cyberangriffe erkennen, aktiv abwehren und auf Basis der gesammelten Erfahrung noch besser auf zukünftige Attacken vorbereitet sein. Auch im Kundenservice wäre der Einsatz solcher AIs denkbar. Sie könnten Kundenanfragen bearbeiten und selbstständig Probleme für die Kunden lösen, wie etwa Rückerstattungen veranlassen. Diese Art der AI ist als Agentic AI bekannt.
Schon heute erkennen Unternehmen das riesige Potenzial: 94% der Befragten sind überzeugt, das Agentic AI ihre Branche revolutionieren wird¹. Das ist das Ergebnis einer Umfrage unter 100 Unternehmensentscheider:innen und 100 IT-Entscheider:innen in Deutschland, die in Kooperation mit Statista durchgeführt wurde.
Unterschiede zwischen Generative AI und Agentic AI
| Feature | Gen AI | Agentic AI |
|---|---|---|
| Ziel | Erzeugt Inhalte (Text, Bilder, Code usw.) | Verfolgt Ziele |
| Entscheidungsfindung | Reaktiv (reagiert auf Eingaben) | Proaktiv (plant und handelt autonom) |
| Autonomie | Erfordert Benutzereingaben, um Ausgaben zu generieren | Kann mit minimaler Überwachung unabhängig handeln |
| Beispiel Kundenservice | Erzeugt Texte für Emails an Kunden, auf Basis von Nutzerinput | Selbständige Kundenkommunikation und Problemlösung |
Wie funktioniert Agentic AI?
Agentische AI nutzt einen vierstufigen iterativen Prozess, um ihr Ziel zu erreichen und Probleme zu lösen:
Wahrnehmen: Die AI erfasst und verarbeitet Daten aus verschiedenen Quellen, z. B. Sensoren, Datenbanken oder digitalen Schnittstelle.
Denken: Ein großes Sprachmodell (LLM) fungiert als zentrale Steuerungseinheit, versteht Aufgaben, entwickelt Lösungen und koordiniert andere Routinen für bestimmte Funktionen wie etwa eine Gen AI zur Erstellung von Inhalten passend zur Aufgabe.
Handeln: Durch die Integration mit externen Tools und Software über APIs kann die Agentic AI Aufgaben auf der Grundlage ihrer Pläne schnell ausführen. AI-Agenten können zudem mit Leitplanken ausgestattet werden, um sicherzustellen, dass sie Aufgaben korrekt erledigen.
Lernen: Die AI verbessert sich stetig mit Hilfe einer Feedbackschleife. Dabei werden gesammelte Interaktionsdaten genutzt, um das Vorgehen der AI zu optimieren.
So viel Potenzial wie Anwendungsfelder
99 % der Befragten erwarten strategische und operative Vorteile durch Agentic AI für ihr Unternehmen¹ – über alle Branchen hinweg. Das ist wenig überraschend, denn die Zahl der möglichen Einsatzfelder ist enorm.
In der medizinischen Bildanalyse können etwa CT-Scans oder Röntgenaufnahmen durch AI-Agenten selbständig analysiert werden. Die AI kann Anomalien erkennen und Diagnosen vorschlagen, die durch kontinuierliches Lernen immer genauer werden.
Auch in der Logistik kann Agentic AI Unternehmen helfen Kosten zu sparen und die Effizienz zu steigern. Zum Beispiel durch die Echtzeitanalyse von Lieferketten, die Variablen wie Staus, Wetterbedingungen und Treibstoffkosten berücksichtigt, mit anschließender autonomer Routenoptimierung. Damit Unternehmen solche Potenziale optimal ausschöpfen können, ist die Unterstützung durch KI-Berater von entscheidender Bedeutung. Diese Experten helfen, die richtigen Strategien zur Implementierung von Agentic AI zu entwickeln.
Agentic AI: Frühzeitig auf Zukunftstechnologien vorbereiten
Agentic AI steht aktuell noch ganz am Anfang ihrer Entwicklung. Doch ihre vielfältigen Einsatzmöglichkeiten machen sie zu einer der spannendsten Innovationen im Bereich der Künstlichen Intelligenz. Unternehmen, die sich jetzt aktiv mit der Entwicklung rund um Agentic AI befassen, können fundierte Kenntnisse aufbauen und sind dadurch optimal darauf vorbereitet, kommende technologische Entwicklungen frühzeitig zu adaptieren. Denn Agentic AI wird maßgeblich beeinflussen, wie Unternehmen in naher Zukunft operieren, kommunizieren und Wettbewerbsvorteile sichern.
¹ Agentic AI Report PTA (2025)
