Artificial Intelligence
Agentic AI & Agentic Workflows: Die nächste Stufe der KI-Autonomie
Agentic AI & Agentic Workflows: The next level of autonomous AI systems. Autonomous AI agents automate decisions, optimize processes, and transform modern business workflows.
In der Welt der Künstlichen Intelligenz markiert Agentic AI den Übergang von rein reaktiven Chatbots hin zu proaktiven, handelnden Systemen. Während klassische KI-Modelle (wie ChatGPT) lediglich Fragen beantworten, führen Agentic Workflows komplexe Aufgabenketten im Service autonom aus.
In der modernen Customer Journey markiert Agentic AI den Wendepunkt von rein reaktiven Chatbots hin zu proaktiven, handelnden Systemen bzw. zur echten Automatisierung komplexer Serviceketten. Während herkömmliche Sprachmodelle (KI-Modelle wie ChatGPT) Wissen lediglich zusammenfassen, nutzen Agentic Workflows AI Reasoning, um aktiv Probleme zu lösen.
Definition: Was ist Agentic AI?
Agentic AI (oder „Agentische KI“) bezeichnet KI-Systeme, die nicht nur Text generieren, sondern als autonome Agenten agieren. Sie besitzen die Fähigkeit zu verstehen, was genau das Ziel einer Konversation ist, gehen in Teilschritten vor und wählen selbstständig die richtigen Tools, um Aufgaben eigenständig abzuschließen.
Agentic AI überprüft seine eigenen Ergebnisse, korrigiert Fehler und passt seine Strategie an, bis das Ziel erreicht ist.
Kernkompetenzen agentischer Systeme:
- AI Reasoning: Die Fähigkeit, logische Schlussfolgerungen zu ziehen und alternative Lösungswege zu bewerten.
- Iterative Korrektur: Der Agent erkennt eigene Fehler in der Ausführung und korrigiert diese in einem internen Feedback-Loop (Self-Reflection).
- Tool-Integration: Aktive Schnittstellennutzung (APIs) zu ERP-, CRM- oder Logistik-Systemen.
Was sind Agentic Workflows?
Ein Agentic Workflow ist der strukturierte Prozess, in dem ein KI-Agent eine komplexe Aufgabe abarbeitet. Statt einer linearen “Input-Output”-Logik folgen diese Workflows einem Kreislauf aus Planung, Ausführung und Reflexion.
- Planung (Planning): Der Agent analysiert die Kundenanfrage und erstellt einen Schlachtplan.
- Werkzeugnutzung (Tool Use): Die KI greift auf externe Systeme zu (z. B. CRM-Datenbanken, Buchungssysteme oder ERP).
- Reflexion (Self-Reflection): Der Agent prüft: „Ist die gefundene Lösung korrekt und vollständig?“
- Multi-Agent-Kollaboration: Bei Bedarf übergibt ein Agent eine Teilaufgabe an einen spezialisierten „Kollegen-Agenten“.
Vergleich: Generative AI vs. Agentic AI
Vergleich zwischen Generative AI und Agentic AI.
Praxisbeispiel: Autonome Problemlösung im Kundenservice
Stellen Sie sich vor, ein Kunde reklamiert ein defektes Gerät und fordert eine Rückerstattung.
Arbeitsweise von verschiedenen KI Modellen.
All dies geschieht ohne menschliches Eingreifen, jedoch unter Einhaltung vordefinierter Leitplanken (Guardrails).
Vorteile von Agentic AI für Unternehmen
Der Einsatz agentischer Systeme bietet signifikante Vorteile gegenüber herkömmlichen Chatbots:
- Höhere Erstlösungsquote (FCR): Da die KI Aufgaben tatsächlich erledigt statt nur darüber zu sprechen, sinkt das Ticketaufkommen massiv.
- Skalierbarkeit: Agentic Workflows arbeiten rund um die Uhr und bearbeiten hunderte komplexe Vorgänge gleichzeitig.
- Präzision: Durch „Self-Reflection“-Loops minimiert die KI Halluzinationen und Fehlerquoten.
- Entlastung der Mitarbeiter: Menschliche Agenten müssen nur noch bei emotional komplexen Fällen oder Grenzfällen eingreifen.
Vom Assistenten zum Autonomous Agent
Durch die Integration von Agentic Workflows werden KI-Systeme zu vollwertigen digitalen Mitarbeitern, die Serviceprozesse selbst ausführen können. Für Unternehmen ist dies der Schlüssel, um die Effizienz im Kundensupport zu steigern, ohne die Qualität der Lösung zu mindern.
