Die Landschaft der künstlichen Intelligenz entwickelt sich rasant weiter und bewegt sich über generative KI-Modelle wie ChatGPT hinaus zu autonomeren Systemen, die als agentic AI bekannt sind. Während sich generative KI hauptsächlich auf die Erzeugung von Textantworten konzentriert, sind KI-Agenten darauf ausgelegt, komplexe Aufgaben eigenständig auszuführen.
Dieser Beitrag untersucht die Entwicklung von agentic AI, ihr Lebenszyklusmanagement, ihre Referenzarchitektur und praktische Anwendungen in Bereichen wie Kundenservice und Datenmanagement. Die Kernprämisse von agentic AI liegt in ihrer Fähigkeit, Prozesse zu automatisieren, die derzeit manuell durchgeführt werden, wodurch sie erhebliches Potenzial für Effizienz und Personalisierung in verschiedenen Unternehmensfunktionen bietet.
Es lässt sich eine Zukunft vorstellen, in der KI-Agenten natürliche Sprache verarbeiten und vielfältige Aufgaben erfüllen könnten, wie beispielsweise die Planung einer Reise durch autonome Buchung von Hotels, Flügen und Restaurants basierend auf Benutzerpräferenzen. Dies unterstreicht das transformative Potenzial von KI-Agenten zur Optimierung und Verbesserung menschenzentrierter Prozesse. Das Konzept der “Agentifizierung” impliziert, dass nahezu jeder Unternehmensprozess neu gestaltet werden kann, um KI-Agenten zu nutzen — von Kundenserviceoperationen bis hin zu industriellen Prozessen wie HVAC-Optimierung und sogar der Entwicklung zugrundeliegender Software‑, Daten- und Machine-Learning-Engineering-Pipelines.
Um diesen Agentifizierungsprozess zu erleichtern, ist eine neue ganzheitliche Disziplin erforderlich, um den gesamten agentischen Lebenszyklus zu verwalten. Dies umfasst die Erfassung von Anwendungsfall-Anforderungen, die Gestaltung von Agentenhierarchien, die Identifizierung anwendbarer Fähigkeiten und Tools…