Agentic AI: Was es ist und warum es alles verändert

Der Unterschied zwischen einem Chatbot und einem KI-Agenten ist wie der zwischen einem Taschenrechner und einem Buchhalter. Klassischer Chatbot (2023): "Schreibe mir eine E-Mail an den Kunden" → Gibt Text zurück → Du kopierst → Du öffnest dein E-Mail-Programm → Du fügst ein → Du klickst Senden Agentic AI (2026): "Kontaktiere alle Kunden, die seit 30 Tagen nicht bestellt haben, mit einem personalisierten Angebot" → Agent analysiert Kundendatenbank → Agent segmentiert nach Kaufhistorie → Agent erstellt personalisierte Texte pro Segment → Agent sendet via CRM-Integration → Agent tracked Öffnungen und Responses → Agent reportet Ergebnisse Der fundamentale Unterschied: Ein Agent hat Zugang zu Tools und kann Aktionen ausführen. Er ist nicht nur ein Textgenerator, sondern ein Workflow-Automatisierer.

Ein KI-Agent besteht aus mehreren Komponenten: 1. Das Sprachmodell (Brain) Claude, GPT-4, Gemini - das Modell das "denkt". Es versteht Aufgaben, plant Schritte, interpretiert Ergebnisse. 2. Tools (Hands) APIs und Funktionen die der Agent aufrufen kann: - Datenbank-Queries - API-Calls - File-Operationen - Email senden - Kalender buchen 3. Memory (Gedächtnis) Kurz- und Langzeitgedächtnis: - Konversationskontext - Frühere Entscheidungen - Gelernte Präferenzen 4. Orchestrierung (Koordination) Die Logik die entscheidet: - Welcher Schritt als nächstes? - Welches Tool nutzen? - Wann ist die Aufgabe erledigt? - Was tun bei Fehlern? Ein vereinfachter Flow: `` User: "Buche mir einen Termin mit Max nächste Woche" Agent denkt: Ich brauche 1. Max's Kalender-Verfügbarkeit 2. User's Kalender-Verfügbarkeit 3. Gemeinsamen freien Slot 4. Termin erstellen Agent führt aus: → Tool: calendar.get_availability("max@company.com") → Tool: calendar.get_availability("user@company.com") → Analyse: Dienstag 14:00 passt beiden → Tool: calendar.create_event(...) Agent: "Ich habe euch für Dienstag 14:00 eingebucht." ``

Wo setzen Unternehmen heute agentic AI ein? 1. Customer Support Agent hat Zugang zu: - Wissensdatenbank - CRM-System - Ticket-System - E-Mail Kann eigenständig: - Fragen beantworten - Tickets erstellen/updaten - Follow-ups senden - An Menschen eskalieren 2. Sales-Unterstützung Agent hat Zugang zu: - CRM - E-Mail - Kalender - Produktdatenbank Kann eigenständig: - Leads qualifizieren - Follow-up-Mails senden - Termine buchen - Angebote erstellen 3. Interne Prozesse Agent hat Zugang zu: - HR-Systeme - Finance-Tools - Dokumentenablage Kann eigenständig: - Urlaubsanträge verarbeiten - Reisekostenabrechnungen prüfen - Onboarding-Dokumente zusammenstellen 4. Entwicklung Agent hat Zugang zu: - Git-Repository - CI/CD-Pipeline - Ticket-System Kann eigenständig: - Features implementieren - Tests schreiben - PRs erstellen - Bugs fixen

Agentic AI ist mächtig. Und mit Macht kommt Verantwortung. Risiko 1: Halluzinationen Der Agent "erfindet" Daten oder tut Dinge die er nicht soll. Lösung: - Strikte Tool-Definitionen - Validierung aller Outputs - Human-in-the-loop für kritische Aktionen Risiko 2: Fehlinterpretation Der Agent versteht die Aufgabe falsch und führt ungewollte Aktionen aus. Lösung: - Explizite Constraints definieren - Bestätigung vor destruktiven Aktionen - Klare Rollendefinition Risiko 3: Security Der Agent hat Zugang zu sensiblen Systemen. Lösung: - Minimale Berechtigungen - Audit-Logs für alle Aktionen - Rate-Limiting - Anomalie-Detection Risiko 4: Kosten Unkontrollierte API-Calls können teuer werden. Lösung: - Budget-Limits - Monitoring - Caching wo möglich Best Practice: Start small Beginne mit low-risk Aufgaben und erweitere schrittweise. Ein Agent der E-Mails drafted ist weniger riskant als einer der E-Mails sendet.

Du willst einen Agent für dein Unternehmen? Hier ist der Weg: Option 1: No-Code Plattformen - Zapier + ChatGPT - Make.com + KI-Integration - Levity Gut für: Einfache Workflows, schnelles Prototyping Schlecht für: Komplexe Logik, Custom-Integrationen Option 2: Agent-Frameworks - LangChain (Python/JS) - CrewAI (Python) - AutoGen (Microsoft) Gut für: Flexible Agents, Custom-Tools Schlecht für: Wenn du kein Entwickler bist Option 3: Custom Development Eigene Orchestrierung mit LLM-APIs Gut für: Volle Kontrolle, spezifische Anforderungen Schlecht für: Hoher Aufwand, viel Edge-Case-Handling Unser Ansatz bei datadice: Wir starten meistens mit einem Framework (LangChain oder CrewAI) und bauen custom Tools für die spezifischen Integrationen. Das gibt uns Flexibilität ohne alles von Grund auf neu zu bauen. Typische Projektlaufzeit: - Einfacher Agent (1 Task, 2-3 Tools): 2-4 Wochen - Mittlerer Agent (Multi-Task, 5-10 Tools): 6-10 Wochen - Komplexer Agent (Autonome Workflows, viele Integrationen): 3-6 Monate

Agentic AI ist noch am Anfang. Was erwarten wir in den nächsten 2-3 Jahren? Multi-Agent-Systeme Nicht ein Agent, sondern Teams von Agenten die zusammenarbeiten. Ein Agent für Research, einer für Writing, einer für Review. Sie koordinieren sich autonom. Längere Autonomie Heute brauchen Agents oft menschliche Checkpoints. Zukünftig werden sie längere Aufgaben selbstständig bearbeiten - mit besserer Fehlerbehandlung und Selbstkorrektur. Bessere Integration Standardisierte APIs für Agent-Tools. Jede SaaS-App wird Agent-kompatible Schnittstellen bieten. Wie OAuth für Authentifizierung, aber für Agent-Aktionen. Spezialisierte Agents Statt General-Purpose-Agents werden branchenspezifische Agents dominieren. Ein Agent der sich auf Legal spezialisiert, einer auf Finance, einer auf Healthcare. Die große Frage: Wie viel Autonomie wollen wir Agents geben? Die technischen Möglichkeiten wachsen schneller als unsere Frameworks für Governance und Kontrolle. Das wird die zentrale Herausforderung der nächsten Jahre. Unsere Einschätzung: In 5 Jahren wird jedes größere Unternehmen Agents für repetitive Workflows nutzen. Die Frage ist nicht ob, sondern wie gut die Implementation ist.