Die Einführung von Agentic AI wird in der neuen Business-Ära die Vorreiter von den Nachzüglern trennen.
Stellen Sie sich ein KI-System als Piloten eines modernen Flugzeugs vor: Es hält Höhe, Geschwindigkeit und Richtung, trifft komplexe Entscheidungen und übernimmt Routineaufgaben mit höchster Präzision. Menschliche Piloten sitzen zwar weiterhin im Cockpit, doch ihre Rolle hat sich verändert: Sie überwachen, geben die Richtung vor und greifen nur noch bei Bedarf ein.
Diese Transformation vollzog sich nicht über Nacht. In den 1920er-Jahren flogen Pilot:innen noch vollständig manuell und mussten jedes Detail selbst im Blick behalten. Schritt für Schritt übernahm die Automatisierung wiederkehrende Funktionen und schuf Freiräume, damit sich der Mensch im Cockpit auf das große Ganze konzentrieren konnten.
Eine ähnliche Entwicklung erleben wir heute in der Wirtschaft: von manuellen Prozessen hin zu intelligenter Unterstützung und zunehmend autonomen Abläufen. So funktioniert es:
Phase 1: Frühe Autopiloten = Robotic Process Automation
Wenn wir die Entwicklung von KI mit der Luftfahrt vergleichen, erinnern die frühen Pilot:innen, die jedes Detail noch manuell steuern mussten, an Mitarbeitende, die einst jede wiederkehrende digitale Aufgabe selbst erledigten, wie etwa Daten kopieren oder Datensätze aktualisieren.
Mit der robotergestützten Prozessautomatisierung (RPA) änderte sich das grundlegend. RPA-Software – oft schlicht „Bots“ genannt – folgt festen Regeln und automatisiert monotone Tätigkeiten, sodass Menschen von digitaler Routinearbeit entlastet werden. Ganz wie die frühen Autopiloten führt RPA vorgegebene Skripte zuverlässig aus. Doch wenn etwas Unvorhergesehenes passiert, bricht die Software ab. Improvisieren oder sich an neue Umstände anpassen kann sie nicht.
Phase 2: Assisted flight = GenAI copilots
Mit zunehmender Intelligenz übernahmen Autopiloten immer mehr Aufgaben im Cockpit – die Pilot:innen überwachten und steuerten nur noch. Genau das erleben wir aktuell mit Generativer KI (GenAI). Tools unterstützen Mitarbeitende in Echtzeit beim Schreiben oder Programmieren und liefern kontextbezogene Hilfe auf Basis von Prompts.
GenAI hat einzelne IT-Disziplinen – darunter weite Teile des Software-Development-Lifecycles – sprunghaft vorangebracht. Sie kann automatisch Antwortvorschläge auf Kundenanfragen oder Beschwerden generieren und Supportfälle nach Priorität und Kategorie einordnen. Das beschleunigt die Bearbeitung und erhöht die Genauigkeit.
Auch in den Disziplinen Recht, Wissenschaft und Fertigung eröffnet GenAI neue Möglichkeiten: Sie kann implizites Expertenwissen aufspüren, bündeln und weitergeben – deutlich effizienter als über manuelle Prozesse. Sie analysiert komplexe Finanz- oder medizinische Daten und liefert Ergebnisse in Form von Diagrammen und Tabellen mit zusätzlichen Insights. GenAI-gestützte Chatbots wiederum können selbst hochspezialisierte Informationen einfach und schnell über eine natürliche Sprachschnittstelle bereitstellen.
Diese Werkzeuge sind nicht dazu gedacht, Menschen zu ersetzen. Sie steigern jedoch Produktivität und Kreativität erheblich, so wie moderne Autopiloten dafür sorgen, dass Flüge ruhiger und sicherer verlaufen.
Phase 3: Autonomer Flug = Agentic AI
Agentic AI hingegen gleicht einem Flugzeug, das selbstständig starten, fliegen, Turbulenzen umgehen und sanft landen kann. Übertragen auf die Wirtschaft bedeutet das: KI unterstützt nicht mehr nur, sie steuert auch. Sie managt komplette Workflows, trifft echte Entscheidungen, ergreift Maßnahmen und passt sich in Echtzeit an.
Das geht weit über die reine Automatisierung hinaus. Es ist eine tiefgreifende Transformation, denn Agentic AI folgt nicht bloß Anweisungen, sondern ist fähig zur Zusammenarbeit, lernt kontinuierlich dazu und übernimmt Eigeninitiative.
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Zehn Merkmale, die die Ära von Agentic AI definieren:
- Ergebnisorientiert: Agentic-AI-Systeme richten sich an übergeordneten Zielen aus (z. B. „Bestände regionsübergreifend optimieren“ oder „Kundenbindung steigern“) und passen Strategien dynamisch an veränderte Bedingungen an.
- Kontext statt Regeln: Diese Systeme lernen aus vergangenen Erfahrungen. Durch die Kombination historischer Daten, Echtzeit-Inputs und externer Faktoren treffen sie fundierte, differenzierte Entscheidungen im Einklang mit dem Gesamtumfeld des Unternehmens.
- AI-native Prozesse: Geschäftsprozesse werden von Grund auf für Autonomie entwickelt – nicht nachträglich in bestehende Workflows integriert.
- Multiagenten-Systeme KI-Agenten arbeiten funktionsübergreifend zusammen (Finanzen, Lieferkette, Marketing) und verknüpfen Erkenntnisse, um gemeinsame Ziele zu erreichen – etwa Kampagnenverschiebungen bei Lieferengpässen oder Preisänderungen auf Basis von Kundenstimmung.
- Dynamische Workflows: Prozesse optimieren sich selbst und reagieren in Echtzeit auf Daten, Nachfrage oder Störungen.
- Lernfähig: Adaptive Agenten verbessern ihre Leistung kontinuierlich, indem sie aus neuen Daten, Feedback und Mustern lernen – ohne erneute Programmierung.
- Neue menschliche Rolle: Menschen werden zu Supervisor:innen, Koordinator:innen und ethischen Instanzen – sie setzen Ziele, interpretieren Ergebnisse und tragen Verantwortung.
- Governance & Transparenz: Unternehmen müssen jederzeit nachvollziehen können, was die KI getan hat, warum und in wessen Auftrag – inklusive strenger Maßstäbe für Ethik, Compliance, Erklärbarkeit und Auditierbarkeit.
- Intuitive Schnittstellen: Konversation, visuelle Inputs oder proaktive Vorschläge ermöglichen es allen, ohne Programmierkenntnisse mit KI zu arbeiten.
- Agent-Management: Erfolg erfordert ein durchgängiges Rahmenwerk, das KI-Agenten ähnlich wie Talente managt – vom Aufbau über das Onboarding und kontinuierliches Training (inklusive Soft Skills wie Zusammenarbeit) bis hin zur Ausmusterung.
Sind Sie bereit zum Abflug?
Neue Rollen wie die des Chief Agentic Officers werden entstehen. Gemeinsam mit ihren Teams orchestrieren sie den Einsatz von Agentic AI mit dem Ziel, Produktivität und Profitabilität zu steigern und statt Chaos und Verwirrung für Klarheit und Wachstum zu sorgen.
Diese unternehmensweite Transformation ist unausweichlich. Dennoch sind viele Organisationen durch Unsicherheit gelähmt, abgelenkt von Komplexität oder uneins über den wahren strategischen Wert von KI. Andere haben erste Schritte gemacht, doch der Durchbruch in die Breite blieb aus. Er wird gebremst durch fragmentierte Strategien, reaktives Denken oder eine zu enge Fokussierung auf kurzfristige Rendite ohne einheitliche Vision.
Die Reise vom Copiloten zur Autonomie ist längst im Gang. Die Frage ist: Ist Ihr Unternehmen noch im manuellen Flugmodus oder schon bereit für den autonomen Flug?
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