Agentic AI: Vom Effizienz-Tool zum Game Changer
Kosten sparen kann jede Automatisierung. Agentic AI kann mehr: Sie hilft dabei, Organisationen so umzubauen, dass Innovation zum Dauerzustand wird. Dr. Markus Knappitsch zeigt, wie Unternehmen den Sprung vom Effizienz-Tool zum strategischen Game Changer schaffen – Schritt für Schritt, sicher und DSGVO-konform.
Die Automatisierungsfalle: Warum Produktivität nicht einfach linear wächst
Es ist ein Bild, das viele Unternehmenslenker kennen: Die Automatisierung schreitet voran, RPA-Tools werden eingeführt, klassische Workflows digitalisiert – und dennoch verharrt die Produktivität auf dem gleichen Niveau. Immer wieder wird betont, wie groß die Effizienzpotenziale durch Automatisierung seien. Aber warum zeigen sich diese nicht überall im operativen Geschäft?
Die Antwort liegt im Unterschied zwischen reiner Automatisierung und echter Transformation. Im Mittelstand wie im Konzern erleben wir tagtäglich, dass der Sprung von klassischen Automatisierungsinseln zur echten strategischen Wertschöpfung oft ausbleibt. Prozesse laufen zwar schneller ab, aber Zeit für echte Innovation? Bleibt selten . Entscheidungswege werden noch umfassender digitalisiert, aber nicht neu gedacht. Und genau hier zeigt sich, weshalb die nächste Generation der KI – Agentic AI, sowie langfristig auch Multi-Agenten-Systeme – weit mehr kann als nur repetitive Tätigkeiten zu beschleunigen. Laut Gartner wird 2028 jede dritte Enterprise-Software Agentic AI enthalten und 15 Prozent der Entscheidungen im Geschäftsalltag werden autonom von der KI getroffen.
„Der eigentliche Fortschritt liegt nicht in der Automatisierung von Arbeit, sondern in der Befähigung von Organisationen, sich selbst zu erneuern – Agentic AI ist dafür der Schlüssel.“
Agentic AI als Motor einer neuen Organisationsarchitektur
Wenn wir in unsere Beratungsprojekte schauen, wird schnell klar: Die klassische Automatisierung, etwa durch RPA, stößt schnell an Grenzen. Sie ist stark, wenn es um klar definierte, gleichförmige wiederkehrende Aufgaben geht. Aber sobald es komplex wird, sobald Kontextwissen, Priorisierung oder gar die Fähigkeit zum „Um-die-Ecke-Denken“ gefragt sind, kommt sie ins Straucheln.
Agentic AI beginnt dort, wo klassische Automatisierung an ihre Grenzen stößt: Während herkömmliche RPA-Lösungen streng nach festen Regeln arbeiten und ausschließlich wiederkehrende Aufgaben abdecken, gehen KI-Agenten einen entscheidenden Schritt weiter. Sie sind in der Lage, Prozessaufgaben flexibel und situationsabhängig zu lösen – auch dann, wenn sie mit Abweichungen oder unerwarteten Anforderungen konfrontiert werden. Statt lediglich als digitale Assistenten zu fungieren, agieren sie als smarte Problemlöser: Sie erkennen, was im jeweiligen Kontext von ihnen gebraucht wird, adaptieren ihr Verhalten dynamisch und bringen damit eine neue Qualität in die Prozessautomatisierung.
Wo Agenten heute schon helfen – und wo das größte Potenzial schlummert
Genau darin liegt der Unterschied: Agentic AI schafft die Grundlage für Prozesse, die nicht mehr nur starr, sondern modular und adaptiv ablaufen. In unserem Beratungsalltag erleben wir, wie Unternehmen mit solchen KI-Agenten bereits heute deutlich flexibler und robuster werden – etwa, wenn Routineaufgaben mit variablen Anforderungen zuverlässig abgewickelt werden und Mitarbeitende dadurch entlastet sind. Das allein ist ein echter Sprung nach vorn im Vergleich zu bisherigen Lösungen.
Die Vision geht jedoch noch weiter: Perspektivisch werden spezialisierte Agenten entstehen, die nicht nur einzelne Aufgaben abarbeiten, sondern auf einer Meta-Ebene Prozesse analysieren, Muster erkennen und sogar Verbesserungsvorschläge machen. Das ist noch Zukunftsmusik, aber die Entwicklungen zeigen klar in diese Richtung.
Ein Beispiel aus der Praxis: In einem großen Service-Center ließ sich durch KI-Agenten nicht nur die Bearbeitungsgeschwindigkeit steigern. Viel wichtiger – die Agenten identifizierten auch eine Ebene über der operativen Arbeit wiederkehrende, aber bislang unerkannte Engpässe im Workflow. Daraus entstanden neue Ideen für die Prozessoptimierung, die aus einer reinen Effizienzmaßnahme einen echten Innovationsbooster machten.
Die zentralen Dimensionen des Strategic Value
Reality-Check: Wo Agentic AI heute steht – und wo noch nicht
Wer jetzt glaubt, Agentic AI könne 2025 ganze Abteilungen autonom steuern, irrt jedoch. Die Technologie ist weit, aber noch nicht reif für den „großen Wurf“ in jedem Geschäftsbereich. Unsere Reifegrad-Analysen zeigen: Die meisten Unternehmen bewegen sich aktuell auf der Schwelle zwischen Automatisierung und Teilautonomie.
Vollautonome Einheiten, die ohne menschliche Kontrolle arbeiten, bleiben auf absehbare Zeit die Ausnahme – und das ist auch gut so . Ein evolutionärer Aufbau von Fähigkeiten, Schnittstellen und Governance ist entscheidend. Unsere Erfahrung zeigt: Dort, wo Agentic AI strategisch eingeführt und als lernendes System verstanden wird, wächst das Vertrauen – und mit ihm der Reifegrad.
Ein aktuelles Beispiel liefert das schwedische Fintech-Unternehmen Klarna. Nachdem es einen Großteil seines Kundenservice durch KI-Chatbots ersetzt hatte, stellte sich heraus, dass die Servicequalität litt und Kunden den persönlichen Kontakt vermissten. Infolgedessen begann Klarna, wieder menschliche Agenten einzustellen, um die Kundenzufriedenheit zu verbessern. Der übermäßige Einsatz von KI ohne ausreichende menschliche Interaktion ist dementsprechend auch nicht das Maß aller Dinge. Es muss darum gehen, KI-Systeme sorgfältig zu implementieren und sicherzustellen, dass sie menschliche Fähigkeiten ergänzen, anstatt sie vollständig zu ersetzen.
Heute unterstützen KI-Agenten Einzelprozesse, immer mit menschlicher Kontrolle. Morgen werden sie wahrscheinlich als Teil mehrstufiger Feedback-Loops erste Entscheidungen übernehmen. Und auch wenn sich das GenAI-Umfeld schon monatsweise rapide weiterentwickelt und belastbare Vorhersagen kaum möglich sind – eine Vision 2030 ginge wahrscheinlich in Richtung adaptiver Unternehmensnetzwerke mit selbstlernenden, auditierbaren Agenten – und klar definierten menschlichen Eskalationspfaden.
Was KI-Agenten aktuell leisten
KI-Agenten sind heute in der Lage, Aufgaben zu übernehmen, bei denen Input und Output unstrukturiert und variabel sein können – vorausgesetzt, es gibt klare Zielstellungen und überprüfbare Ergebniskriterien. Sie analysieren beispielsweise Texte, E-Mails oder andere Daten, treffen darauf basierend eigenständig Entscheidungen und liefern Ergebnisse, die transparent bewertet werden können. Damit gehen ihre Fähigkeiten deutlich über die reine Bearbeitung von Standardfällen hinaus.
Wo (noch) die Grenze liegt:
Krisenmanagement, komplexe ethische Abwägungen und der Umgang mit völlig neuen, unstrukturierten Situationen bleiben – Stand heute – Menschensache. Aber auch, wo Zielstellungen unklar sind, Kontextwissen oder ein tieferes Prozessverständnis gefragt ist, stoßen heutige Agenten an Grenzen. Für die vollständige, autonome Optimierung ganzer Prozesslandschaften bleibt weiterhin menschliche Steuerung und Supervision unerlässlich.
Evolution statt Big Bang: Die Agentic AI Roadmap in drei Stufen
Die Einführung von Agentic AI ist kein Big-Bang-Projekt. Im Gegenteil – nachhaltige Transformation entsteht Schritt für Schritt. Unternehmen, die heute schon erste Quick Wins realisieren, schaffen die Grundlage für die Game-Changer-Potenziale von morgen.
Stufe 1: Menschen planen, Agenten unterstützen
Agenten übernehmen einzelne Prozessschritte, liefern Textvorschläge und helfen dabei, Anfragen vorzuqualifizieren. Wichtig: Mitarbeitende lernen die Agenten aktiv an und vermitteln, worauf es ankommt. Das gelingt nur, wenn von Anfang an klar ist, wie sich ihre Aufgaben verändern und dass ihre Expertise weiter gebraucht wird. So entstehen die nötige psychologische Sicherheit und Vertrauen.
Stufe 2: Teilautonome Prozesse mit Feedback
Im nächsten Schritt gewinnen die Agenten Handlungsspielräume und treffen erste Entscheidungen. Zu Beginn werden noch alle Ergebnisse von Mitarbeitenden überprüft, später konzentriert sich die Kontrolle auf besonders wichtige Fälle – etwa mit hohem wirtschaftlichen Wert – und schließlich vor allem auf Ausreißer oder Stichproben. Durch dieses gestufte, systematische Feedback lernen die Agenten kontinuierlich dazu; der Automatisierungsgrad steigt, ohne dass es zu einem Kontrollverlust kommt. Vertrauen wächst so Schritt für Schritt mit jeder erfolgreichen Anwendung.
Stufe 3: Autonome Prozesse mit menschlicher Eskalation
Schließlich übernehmen Agenten vollständige Workflows – immer mit der Möglichkeit, kritische Fälle an Experten zu eskalieren. So entsteht eine hybride Organisation, in der Menschen und KI gemeinsam Prozesse gestalten und laufend weiterentwickeln.
Der Skill-Shift als Kern der digitalen Transformation
Der eigentliche Game Changer ist nicht die Technologie, sondern der Wandel in Teams und Kompetenzen. Oft übernehmen erfahrene Fachexpert:innen zusätzlich die Rolle eines „KI-Trainers“: Sie bringen ihr Prozesswissen aktiv ein, trainieren Agenten und sorgen für die nötige Qualität und Akzeptanz im Team – damit sie sich künftig stärker auf wertschöpfende, kreative Aufgaben fokussieren können.
Grundsätzlich bringen diejenigen Kolleg:innen Agentic AI am effektivsten in den Einsatz, die Prozesse verstehen, hinterfragen und das Geschäft aus der Praxis kennen. Technologie-Know-how ist wichtig, aber längst nicht alles. Oft hilft auch der Blick von außen – zum Beispiel der Berater, der fragt: „Warum macht ihr das eigentlich so?“ – um Routinen zu durchleuchten und neue Ansätze für die Weiterentwicklung der Arbeitsweisen zu finden.
Dabei setzen erfolgreiche Unternehmen auf rollenbasierte Trainings, kleine Pilot-Teams und offene Kommunikation. Mitarbeitende werden früh eingebunden, entwickeln gemeinsam mit der KI die neuen Arbeitsprozesse – und erleben dabei psychologische Sicherheit: Sie wissen, dass ihre Expertise weiterhin gefragt ist und Veränderungen transparent gestaltet werden. So entstehen nicht nur Wissen und Akzeptanz, sondern auch echtes Engagement.
Agentic AI mit Comma Soft: So unterstützen wir Sie bei der Operationalisierung von Agenten
Wir begleiten Sie von den ersten Innovations- und Envisioning-Workshops über die Strategieberatung bis hin zur technischen Architektur und Implementierung konkreter Agentic-AI-Lösungen. Dabei setzen wir auf State-of-the-Art-Frameworks für Multi-Agenten-Systeme, wie etwa LangChain, LangGraph oder CrewAI, und integrieren Large Language Models (LLMs) für maximale Flexibilität und Zukunftsfähigkeit.
Was heißt das für Ihr Unternehmen?
Wir entwickeln gemeinsam mit Ihnen modulare Agenten-Landschaften, die individuell auf Ihre Geschäftsprozesse zugeschnitten sind. Diese spezialisierten KI-Agenten kommunizieren, koordinieren und lösen komplexe Aufgaben im Team – das macht Ihre Organisation anpassungsfähiger, effizienter und resilienter.
Sie profitieren von:
- Mehr Flexibilität: Neue Agenten lassen sich einfach integrieren und skalieren.
- Höherer Effizienz und Genauigkeit: Jeder Agent übernimmt gezielt Aufgaben, für die er am besten geeignet ist.
- Besserer Problemlösung: Komplexe Herausforderungen werden gemeinsam von mehreren Agenten bearbeitet.
Mit Comma Soft erhalten Sie einen Partner, der nicht nur die Technologie beherrscht, sondern Sie auch auf dem Weg vom Envisioning bis zum produktiven Betrieb begleitet – Schritt für Schritt, sicher und praxisnah.
Governance und Compliance by Design: Leitplanken für sicheres Wachstum
Mit wachsender Autonomie wächst auch die Verantwortung. Der EU AI Act, die DSGVO und branchenspezifische Regularien setzen klare Standards. Sie sind keine Hürde, sondern ein Sicherheitsnetz – ein Rahmen, in dem sich Agentic AI entfalten kann, aber auch ein Rahmen, der sich hoffentlich künftig mit seinen Aufgaben weiterentwickelt.
Und auch wir setzen auf einige Leitplanken:
Agenten müssen immer nachvollziehbar und auditierbar bleiben. Jeder Arbeitsschritt ist dokumentiert, jede Entscheidung lässt sich zurückverfolgen. Human-in-the-Loop bleibt eine zentrale Prämisse: Kritische Prozesse werden von Menschen überwacht und bei Bedarf gestoppt. Ein Monitoring-Framework sorgt dafür, dass KPIs und Risiken laufend im Blick bleiben.
Unternehmen, die Agentic AI mit Governance by Design einführen, schaffen nicht nur Rechtssicherheit, sondern auch Vertrauen – bei Mitarbeitenden wie bei Kunden.
Drei Leitplanken für risikobewusstes Agentic AI Scaling:
Alan: Mit Alan Agentic AI sicher und datenschutzkonform realisieren
Gerade im DACH-Markt zählt neben Innovationskraft vor allem Vertrauen. Unsere KI-Plattform Alan ist genau dafür gebaut: Agentic AI datenschutzkonform, skalierbar und kompatibel mit bestehenden Systemen einzusetzen.
Was Alan konkret leistet:
Unternehmen können eigene Agenten entwickeln und diese per REST-API nahtlos in ihre Workflow-Engines integrieren – ob CRM, ERP oder DMS. Datenschutz ist dabei keine Fußnote, sondern integraler Bestandteil: Jede Agentenaktion ist nachvollziehbar, DSGVO-Anforderungen werden voll erfüllt.
Praxisbeispiel Service Center:
Bei einem unserer Kunden konnte Alan zeigen, was möglich ist: Statt E-Mails nur schneller zu beantworten, sorgen KI-Agenten dafür, dass Anfragen automatisch klassifiziert und priorisiert werden. Die Mitarbeitenden erhalten Vorschläge für Antworten, können diese übernehmen oder anpassen – und gewinnen so Zeit für wirklich komplexe Anliegen. Die Folge: Kürzere Bearbeitungszeiten, höhere Kundenzufriedenheit. Und das Team kann seine Expertise wieder gezielt dort einbringen, wo sie zählt. Für weitere Referenzen und Use Cases werfen Sie gerne einen Blick auf unsere Alan-Homepage:
Agentic AI als Schlüssel zu neuer Wettbewerbsfähigkeit
Agentic AI ist mehr als ein weiteres Effizienz-Tool. Richtig eingesetzt, verändert sie die strategische Architektur von Unternehmen – Schritt für Schritt, evolutionär und dabei immer mit der Erwartung, Chance und Risiko auszubalancieren. Die eigentlichen Game Changer sind dabei nicht Algorithmen, sondern Menschen und Teams, die gemeinsam mit Agenten neue Wege gehen.
Wer heute beginnt, Quick Wins identifiziert und die eigene Roadmap entwickelt, legt den Grundstein für eine Organisation, die nicht nur produktiver, sondern vor allem zukunftsfähig ist. Der erste Schritt ist oft der wichtigste.
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