Agentic AI ist eine Fortentwicklung von Generativer KI.
Wir werden es in naher Zukunft mit einer Vielzahl von AI Agents in Unternehmen zu tun haben, die in Prozessen Arbeiten für uns erledigen. Sie bekommen eine Aufgabe, Zugang zu Werkzeugen und Systemen sowie über den sogenannten Systemprompt auch eine Verhaltensanweisung. Sie arbeiten sequentiell, parallel und hierarchisch mit anderen AI Agents zusammen.
Die These lautet, dass wir es möglicherweise bald mit Dutzenden, wenn nicht gar Hunderten von AI Agents in Unternehmen zu tun haben werden.
Deren Life Cycle muss gemanaged werden. Sie werden installiert, weiterentwickelt und am Ende ihres Einsatzes auch wieder deinstalliert. Ihr Einsatz muss überwacht und koordiniert werden. Das ist durchaus vergleichbar mit dem Onboarding, der Weiterbildung und dem Offboarding von Mitarbeitenden. Erste Unternehmen denken schon darüber nach, was das für Auswirkungen auf die Aufgaben und das Zusammenwirken von HR, IT und Organisationsabteilung haben wird.
Wir untersuchen, wie ein Szenario aussehen könnte, in dem Menschen und Agents in Unternehmen zusammenarbeiten. Ist das denkbar und machbar? Was müssen wir im Bereich Recruiting und Training tun? Welche Aufgaben können AI Agents überhaupt übernehmen und wie wird sich dadurch unsere eigene Arbeitsweise verändern?
Agentic AI ist die nächste Evolutionsstufe der Künstlichen Intelligenz in Unternehmen – eine neue Klasse intelligenter Systeme, die über die reine Text- oder Bildgenerierung und die Chat-Funktionalität hinausgeht. AI Agents agieren als teilautonome, zielgerichtete Akteure, die Aufgaben eigenständig ausführen, Entscheidungen unterstützen und mit anderen Agents sowie Menschen kooperieren. Unternehmen stehen damit an der Schwelle zu einer tiefgreifenden Transformation ihrer Arbeitsprozesse.
Vom Tool zum Agenten
Im Unterschied zu klassischen KI-Anwendungen, die auf Eingabe-Ausgabe-Muster beschränkt sind, erhalten AI Agents eine Aufgabe, Zugriff auf Werkzeuge und Systeme sowie eine Verhaltensanweisung (Systemprompt). Damit können sie nicht nur einfache Aufgaben automatisieren, sondern auch komplexe Prozesse steuern – sequentiell, parallel oder hierarchisch mit anderen Agents. Es lassen sich bereits verschiedene Arten von Agenten unterscheiden, je nachdem wie autonom, zielgerichtet, selbstlernend oder branchenbezogen sie arbeiten. Für den Zugriff auf Tools und Systeme hat
Anthropic mit dem Model Context Protocol (MCP) im November 2024 zudem ein Übertragungsprotokoll veröffentlicht, dass sich zunehmend zum Industriestandard entwickelt.
Eine neue Dimension der Skalierung
Die zentrale These: Unternehmen werden künftig mit Dutzenden bis Hunderten von AI Agents arbeiten. Diese übernehmen Aufgaben in Bereichen wie Kundenservice, Datenanalyse, Compliance, Einkauf oder Projektmanagement. Die Herausforderung liegt nicht nur in der technischen Integration, sondern auch im Management des gesamten Agenten-Lebenszyklus. Zu den essenziellen Fragen gehören dann unter anderem: Wo sind Agenten überall im Einsatz? Arbeiten sie gerade oder nicht? Und wie interagieren sie mit anderen Agenten? Hierfür wird eine neue Art der Steuerung von Unternehmensprozessen benötigt. Am besten lässt sich das mit einer Lösung wie bei einer großen Schaltzentrale für die Zugsteuerung vergleichen. Aktive Agenten leuchten auf, melden ihren Status. Andere Agenten sind inaktiv, entweder geplant oder ungeplant.
Parallelen zum Human Resource Management
Der Umgang mit AI Agents erinnert stark an das Personalmanagement: Onboarding, Training, Monitoring und Offboarding werden auch für digitale Kollegen relevant. Wie Mitarbeiter durchlaufen auch AI Agents einen Lebenszyklus: Sie werden installiert, erhalten Aufgaben und Anleitungen, werden weiterentwickelt und am Ende ihres Einsatzes auch wieder deaktiviert. Das erfordert neue Prozesse des Monitorings, der Versionskontrolle und der Integration in bestehende IT- und Organisationsstrukturen. Erste Unternehmen denken bereits darüber nach, wie sich die Rollen von HR, IT und Organisationsentwicklung verändern müssen, um diese neue Form der Zusammenarbeit zu gestalten. HR könnte künftig „Agent Profiles“ erstellen, Qualifikations- und Zugriffskataloge pflegen sowie Evaluations- und Reportingprozesse definieren. IT übernimmt die technische Implementierung, Sicherheit, API-Anbindung und Skalierung in der Cloud. Die Organisationsentwicklung gestaltet Prozesslandkarten neu, definiert Schnittstellen für Mensch-Agenten-Teams und passt Governance-Rahmen an.
Zusammenarbeit von Mensch und Maschine
Ein zentrales Thema ist die Frage, wie eine produktive, vertrauensvolle Zusammenarbeit zwischen Menschen und AI Agents aussehen kann. Welche Aufgaben eignen sich für Agenten? Wie verändert sich die Rolle des Menschen in Prozessen, die zunehmend von autonomen Systemen gesteuert werden? Wenn AI Agents Aufgaben übernehmen, verschieben sich Kompetenzanforderungen. Recruiting wird sich stärker auf kreative, strategische und soziale Fähigkeiten konzentrieren – Tätigkeiten, die schwer automatisierbar sind. Gleichzeitig müssen Mitarbeitende im Umgang mit Agenten geschult werden: Wie formuliere ich effektive Prompts? Wie überwache ich die Ergebnisse? Wie arbeitet man effizient im Tandem mit digitalen Kollegen?
Anforderungen an Organisationen
Damit Agentic AI ihr Potenzial entfalten kann, müssen Unternehmen:
- Governance-Strukturen für den Einsatz von AI Agents etablieren,
- Transparenz und Nachvollziehbarkeit der Agentenentscheidungen sicherstellen,
- Schnittstellen zwischen Mensch und Maschine gestalten, die Vertrauen fördern und
- interdisziplinäre Teams aus HR, IT, Recht und Fachbereichen aufbauen.
Fazit
Agentic AI markiert den Übergang von KI als Werkzeug hin zu KI als aktiver Mitgestalter von Arbeit. Unternehmen, die frühzeitig Strategien für den Einsatz und das Management von AI Agents entwickeln, können nicht nur Effizienzgewinne realisieren, sondern auch neue Formen der Zusammenarbeit und Wertschöpfung erschließen. Die Zukunft der Arbeit ist nicht nur digital – sie ist „agentic“.