KI-Agenten erklärt: Von Automatisierung zu Autonomie
KI-Agenten sind überall – aber was bedeuten sie wirklich? Der Begriff wird für alles verwendet, von einfacher Automatisierung bis hin zu vollständig autonomen Entscheidungsprozessen, was ihn zu einem der meistgehypten und missverstandenen Konzepte der KI macht. Während Unternehmen behaupten, KI-Agenten einzusetzen, bleiben die meisten in starren Workflows gefangen, anstatt echte Autonomie zu erreichen.
Wie lassen sich KI-Agenten also richtig definieren, und wo stehen Unternehmen heute wirklich? Lassen Sie uns den Hype entlarven und die Fakten klären.
Der Reifeprozess von KI-Agenten
Bei Futurice beobachten wir, dass sich KI-Agenten entlang eines klaren Reifeprozesses entwickeln. Sie beginnen als feste, regelbasierte Assistenten und bewegen sich schrittweise in Richtung orchestrierter Autonomie, in der sie eigenständige Entscheidungen treffen können
So sieht dieser Entwicklungsprozess aus:
1. Starrer Prozessablauf + LLM-Optimierung
Hier befinden sich die meisten Unternehmen heute – KI wird als Automatisierungsassistent genutzt, aber nicht als Entscheidungsträger. Der Agent hilft dabei, unstrukturierte Daten zu verarbeiten, Informationen zu klassifizieren und Erkenntnisse zu extrahieren, folgt dabei jedoch einem starren Workflow.
Beispiel: Ein KI-gestütztes E-Mail-Sortiersystem, das Nachrichten kategorisiert, aber keine eigenen Antworten formuliert.
Die Einschränkung: Es bleibt reine Automatisierung. Die KI denkt nicht – sie führt lediglich Anweisungen aus.
2. Starrer Prozessablauf + LLM mit Bewertungskompetenz
Ein kleiner Fortschritt. Hier beginnt die KI, kontextbezogene Entscheidungen zu treffen – allerdings weiterhin innerhalb eines strukturierten Workflows. Sie kann Informationen vergleichen, Unstimmigkeiten erkennen und Handlungsempfehlungen geben.
Beispiel: Eine KI im Finanzwesen, die Spesenabrechnungen auf Betrugsfälle prüft und Anomalien zur weiteren Überprüfung markiert.
Die Einschränkung: Die KI trifft Entscheidungen, aber nur innerhalb vorgegebener Grenzen. Sie ist nicht flexibel und kann sich nicht spontan an neue Situationen anpassen.
3. Autonome Agenten mit Tools und Leitplanken
Jetzt wird es spannend. KI-Agenten führen nicht mehr nur Aufgaben aus – sie wählen dynamisch die passenden Tools und Workflows, um ein Ziel zu erreichen.
Beispiel: Ein KI-gestützter DevOps-Assistent, der Infrastrukturprobleme erkennt und selbstständig die beste Lösung aus einer Reihe von Optionen auswählt.
Die Einschränkung: Unternehmen zögern, der KI so viel Kontrolle zu geben. Leitplanken sind notwendig, aber zu strikte Regeln können das Potenzial der KI zunichtemachen.
4. Volle Autonomie und Tool-Nutzung
Die höchste Stufe – KI-Agenten, die auf Rohdaten und Systeme zugreifen, komplexe Entscheidungen treffen und vollständig autonom agieren.
Example: Eine KI-gesteuerte Optimierung der Lieferkette, bei der ein Agent auf globale Störungen reagiert und Logistikprozesse anpasst, ohne auf menschliche Freigabe zu warten.
The challenge: Vertrauen. Unternehmen fürchten den Kontrollverlust, aber ohne eine schrittweise Erhöhung der KI-Autonomie riskieren sie, den Anschluss zu verlieren.
Warum die meisten Unternehmen in Phase 1 und 2 stecken bleiben
Trotz des KI-Hypes befinden sich die meisten Unternehmen noch in der Phase der einfachen Automatisierung. Warum?
- Mangel an Vertrauen und Verständnis: Schlüsselentscheidungen an KI zu übergeben, erscheint riskant, da die Nachvollziehbarkeit der Modelle und die Erklärbarkeit der Ergebnisse oft unklar sind.
- Technische Altlasten: Viele Unternehmen arbeiten mit Systemen, die nicht für KI-gesteuerte Workflows ausgelegt sind.
- Kurzfristiges Denken: Der Fokus liegt auf schnellen Automatisierungsgewinnen statt auf der langfristigen Entwicklung von KI-Fähigkeiten. Wer in diesen frühen Phasen stecken bleibt, verpasst das wahre Potenzial von KI.
Was kommt als Nächstes? Vom Helfer zum strategischen Partner
Um den Schritt von festen Workflows hin zu autonomen Agenten zu machen, müssen Unternehmen:
- KI-Governance neu denken – Anstatt KI einzuschränken, sollte ein Rahmenwerk gestaltet werden, das Autonomie ermöglicht.
- Experimente priorisieren – KI-Agenten erfordern iterative Entwicklung. Klein starten, smart skalieren und kontinuierlich lernen.
- KI-gestützte Entscheidungsfindung akzeptieren – KI ersetzt keine Menschen, sondern befreit sie von repetitiven Aufgaben, sodass sie sich auf wertschöpfende, strategische Arbeit konzentrieren können.
Die Zukunft von KI-Agenten dreht sich nicht darum, mehr Aufgaben zu automatisieren, sondern darum, neu zu definieren, was Wert schafft und wie Arbeit organisiert wird. KI sollte ein Entscheidungspartner sein – nicht nur ein Assistent.
Wo steht Ihr Unternehmen in diesem KI-Reifeprozess? Und noch wichtiger: Was hält Sie davon ab, weiter voranzukommen?
Christoph NützelHead of Technology and Data, Germany
