Die Unternehmenswelt steht an der Schwelle zur nächsten großen Automatisierungsrevolution – angetrieben durch Agentic AI. Diese fortschrittlichen KI-Systeme gehen weit über bisherige Automatisierungsansätze hinaus, indem sie autonom Ziele verfolgen, komplexe Entscheidungen treffen und sich dynamisch an veränderte Umgebungen anpassen. Stell dir vor, du hast nicht nur Software, sondern intelligente, eigenständig handelnde Partner, die ganze Geschäftsprozesse orchestrieren. Der aktuelle Executive Guide „Agentic AI – The New Frontier in GenAI“ von PwC liefert die strategische Blaupause für den Einsatz dieser transformativen Technologie. Erfahre jetzt, was Agentic AI wirklich bedeutet, welche konkreten Chancen sich für dein Unternehmen ergeben und wie du den Übergang von assistierter zu autonomer Intelligenz meisterst.

Für ein besseres Verständnis von „Was ist Agentic AI und was sind AI Agents„, empfehlen wir diesen Artikel, basierend auf einer im Mai 2025 veröffentlichten Studie.

Das Wichtigste in Kürze – Agentic AI verstehen und nutzen

• Autonome Intelligenz: Agentic AI bezeichnet KI-Systeme, die eigenständig Entscheidungen treffen und handeln, um vordefinierte Ziele ohne ständige menschliche Intervention zu erreichen.
• Paradigmenwechsel: Es markiert einen fundamentalen Wandel von traditionellen Softwaremodellen hin zu KI-gesteuerten Services, die ganze Prozesse mit menschenähnlicher Intelligenz und Verantwortlichkeit orchestrieren können.
• Messbarer Impact: Unternehmen wie Siemens, JPMorgan Chase und Amazon demonstrieren bereits erhebliche Effizienzsteigerungen und Kostensenkungen durch den Einsatz von Agentic AI – teilweise bis zu 35% Umsatzplus oder 360.000 gesparte Arbeitsstunden pro Jahr.
• Service-as-a-Software: Ein neues Modell entsteht, bei dem Unternehmen nicht für Softwarelizenzen, sondern für ergebnisorientierte KI-Dienstleistungen zahlen (z.B. pro gelöstem Kundenticket).
• Strategische Einführung: Eine erfolgreiche Implementierung erfordert eine klare Vision, die Ausrichtung auf Geschäftsziele, Executive Sponsorship und eine schrittweise Roadmap vom Piloten bis zur Skalierung.

Was genau ist Agentic AI und warum ist sie jetzt relevant?

Agentic AI, oft auch als Agentische KI bezeichnet, ist mehr als nur ein weiterer Trend im Hype-Zyklus der künstlichen Intelligenz. Sie repräsentiert einen grundlegenden Wandel in der Art und Weise, wie Maschinen uns unterstützen können. Während traditionelle Systeme oft für jede Entscheidung menschlichen Input benötigen, operieren Agentic-AI-Systeme autonom, um vordefinierte Ziele zu erreichen. Sie nutzen multimodale Daten (Text, Audio, Bilder), können logisch schlussfolgern, planen, sich anpassen und kontinuierlich in dynamischen Umgebungen lernen.

PwC identifiziert sechs Kernfähigkeiten, die Agentic AI auszeichnen:

1. Autonomie in der Entscheidungsfindung.
2. Zielorientiertes Verhalten, ausgerichtet an den Unternehmenszielen.
3. Interaktion mit der Umgebung, um sich in Echtzeit anzupassen.
4. Lernfähigkeit durch Verstärkungslernen und historische Daten.
5. Workflow-Orchestrierung über komplexe Geschäftsfunktionen hinweg.
6. Multi-Agenten-Kommunikation zur Koordination von Aktionen innerhalb verteilter Systeme.

Diese Architektur ermöglicht Systeme auf Unternehmensniveau, die weit über die Automatisierung einzelner Aufgaben hinausgehen und ganze Prozesse mit menschenähnlicher Intelligenz und Nachvollziehbarkeit steuern.

Der Unterschied zu Chatbots und RAG-Systemen

Du fragst dich vielleicht, was Agentic AI von den bereits bekannten Chatbots oder RAG-basierten (Retrieval Augmented Generation) Systemen unterscheidet.
Der PwC-Bericht zieht hier eine klare Linie:

• Traditionelle regelbasierte Bots leiden unter ihrer Starrheit und begrenzten Anpassungsfähigkeit.
• RAG-Systeme verbessern zwar die Informationsbeschaffung, stoßen aber oft an Grenzen beim kontextuellen Verständnis über längere Interaktionen hinweg und können keine echten, systemübergreifenden Aktionen ausführen.

Agentic AI übertrifft beide Ansätze deutlich:

Fähigkeit	Regelbasierte Bots	RAG-Systeme	Agentic AI
Genauigkeit	Limitiert auf Regeln	Abhängig von Datenqualität	Hoch, durch Verständnis von Nuancen und Lernen
Kontextkohärenz	Gering bei langen Dialogen	Kann inkonsistent sein	Stark, durch Dialoggedächtnis und Orchestrierung
Problemlösung	Nicht außerhalb des Skripts	Informationslieferung	Dynamisches Reasoning, systemübergreifende Lösungen (CRM, ERP etc.)
Autonomie	Gering	Moderat (Informationsabruf)	Hoch (zielgerichtetes, eigenständiges Handeln)
Lernfähigkeit	Keine/Gering	Begrenzt auf Datenupdates	Kontinuierliches Lernen und Anpassung

PwC visualisiert eine Zukunft mit Mikro-Agenten, die jeweils auf spezifische Aufgaben wie Anfragenlösung, Sentimentanalyse oder Eskalation optimiert sind und von einem zentralen Orchestrator-Agenten koordiniert werden. Dies ermöglicht kohärente und reaktionsschnelle Serviceerlebnisse, die weit über das hinausgehen, was bisher möglich war.

Der Wandel zur Service-as-a-Software: Bezahlung nach Erfolg

Einer der provokantesten und gleichzeitig spannendsten Aspekte, den der PwC-Bericht beleuchtet, ist der Aufstieg von „Service-as-a-Software“ (SaaS_v2). Dieses Modell stellt einen radikalen Bruch mit traditionellen Softwarelizenzierungs- oder reinen Cloud-Abonnementmodellen dar. Anstatt für den Zugang zu einer Software zu bezahlen, entlohnen Unternehmen die KI-Agenten für konkret erbrachte, aufgabenspezifische Ergebnisse.

Stell dir vor, dein Unternehmen unterhält kein riesiges Support-Center mehr. Stattdessen setzt du autonome Agenten wie Sierra (ein im Report erwähntes Beispiel) ein und bezahlst pro erfolgreich gelöster Kundenanfrage. Dieses Modell bietet immense Vorteile:

• Reduzierte Betriebskosten: Wegfall hoher Fixkosten für Personal und Infrastruktur.
• Erhöhte Skalierbarkeit: Kapazitäten können flexibel und schnell an den Bedarf angepasst werden.
• Inkrementelle Einführung: Unternehmen können schrittweise von „Copilot“-Modellen (KI assistiert dem Menschen) zu vollständig autonomen „Autopilot“-Systemen übergehen und so Vertrauen in die Technologie aufbauen. GitHub Copilot ist hier ein bekanntes Beispiel für den assistierenden Ansatz.

Dieser Übergang von nutzerbasierten SaaS-Modellen zu ergebnisorientierten Service-Profit-Pools bedeutet:

1. Fokus auf Service-Gewinne: Nicht mehr die Anzahl der Nutzerlizenzen, sondern der Wert der erbrachten Dienstleistung steht im Vordergrund.
2. Ergebnisbasierte Preisgestaltung: Kosten sind direkt an erreichte Resultate gekoppelt.
3. Individuelle Lösungsmodelle: Statt Standardsoftware gibt es maßgeschneiderte, vertrauenswürdige Lösungen für spezifische operative Bedürfnisse.

„In Al, the only constant is change-embrace a culture of perpetual innovation.“ (PwC Report, S.4) Diese Aussage unterstreicht die Notwendigkeit, sich neuen Modellen wie Service-as-a-Software zu öffnen.

Agentic AI in Aktion: Beeindruckende Erfolgsgeschichten aus der Praxis

Die Potenziale von Agentic AI sind keine Zukunftsmusik mehr. Der PwC-Report listet zahlreiche Beispiele auf, wie Unternehmen bereits heute profitieren. Hier eine Auswahl der beeindruckendsten Zahlen und Fakten, die den ROI verdeutlichen:

Unternehmen	Branche	Anwendungsfall	Finanzielle Auswirkungen	Weitere Vorteile
JPMorgan Chase	Finanzen	COiN Plattform: Analyse jur. Dokumente	360.000 manuelle Review-Stunden/Jahr gespart	Gesteigerte Genauigkeit, höhere Mitarbeiterproduktivität
Siemens AG	Fertigung	Prädiktive Wartung von Maschinen	20% Wartungskosten ↓, 15% Produktionszeit ↑	Erhöhte Anlagenzuverlässigkeit, verbesserte Arbeitssicherheit
Amazon	Handel	Personalisierte Empfehlungen, Auftragsabwicklung	35% Umsatz ↑, 20% Loyalitätsraten ↑	Gesteigerte Kundenzufriedenheit, höhere Verweildauer
Mayo Clinic	Gesundheitswesen	KI-gestützte Radiologie-Workflows	30% Diagnosezeit ↓, 15% weniger unnötige Prozeduren	Verbesserte Diagnosegenauigkeit, bessere Patientenergebnisse
DHL	Transport & Logistik	Nachfrageprognose, Routen-/Lageroptimierung	15% Betriebskosten ↓, 20% schnellere Lieferzeiten	Gesteigerte Kundenzufriedenheit, reduzierter CO2-Fußabdruck
BP	Energie	Analyse seismischer Daten für Bohrstandorte	20% Explorationskosten ↓, 15% mehr erfolgreiche Bohrungen	Reduzierte Umweltauswirkungen, verbesserte Sicherheit
Unilever	Personalwesen	KI-Screening von Bewerbern (Videointerviews)	>$1 Mio./Jahr Rekrutierungskosten ↓, 75% kürzere Einstellungszeit	Erhöhte Diversität, verbesserte Candidate Experience
Bank of America	Kundenservice	Virtueller Agent „Erica“ für Kundenanfragen	10% Kundenservicekosten ↓, 5% mehr Cross-Selling	24/7 Verfügbarkeit, höhere Kundenzufriedenheit
Coca-Cola	Marketing	Generierung von Marketing-Content, Trendanalysen	50% Zeitersparnis Content-Erstellung, 20% Kampagnen-ROI ↑	Innovative Strategien, gesteigertes Kundenengagement
Insilico Medicine	F&E (Biotech)	Vorhersage klinischer Studienergebnisse (inClinico)	35% ROI (9 Mon.) bei Investment-Anwendung, 79% Genauigkeit klin. Studien	Beschleunigte Medikamentenentwicklung
Coupa	Beschaffung	Spend Management Plattform	276% ROI	Erhöhte Compliance, besseres Lieferantenmanagement
Singapore Gov.	Öffentl. Sektor	Management Verkehrsfluss, Energie, Sicherheit	25% administrative Kosten ↓, $12 Mrd. Auslandsinvestitionen	Verbesserte öffentl. Dienste, höhere Lebensqualität

Diese Beispiele zeigen eindrücklich: Agentic AI ist branchenübergreifend einsetzbar und liefert messbare Ergebnisse für Effizienz, Kosten und Umsatz.

Dein Weg zu Agentic AI: Die 6-Schritte-Roadmap zur erfolgreichen Implementierung

Die Einführung von Agentic AI ist eine strategische Initiative, die sorgfältige Planung und Ausführung erfordert. Der PwC-Report skizziert eine klare 6-Schritte-Roadmap, die dir als Leitfaden dienen kann:

Schritt 1: Vision Alignment (Strategische Ausrichtung)

• Klare Ziele definieren: Was willst du erreichen? Kosten senken, Umsatz steigern, Kundenzufriedenheit erhöhen oder einen Wettbewerbsvorteil aufbauen?
• KI-Initiativen mit Geschäftszielen verknüpfen: Stelle sicher, dass jedes KI-Projekt deine übergeordneten Unternehmensstrategien unterstützt.
• Executive Sponsorship sichern: Ohne Rückendeckung aus der Führungsebene wird es schwer, Ressourcen zu mobilisieren und organisatorischen Wandel voranzutreiben.
• Stakeholder-Buy-in: Sorge für Abstimmung zwischen Führungskräften und Abteilungen.
• Mit High-Impact Use Cases starten: Identifiziere Bereiche, in denen Agentic AI schnell signifikanten Wert liefern kann (z.B. schnelle ROI-Demonstration).
• Expertenrat einholen: Konsultiere KI-Experten, um eine fundierte Strategie zu entwickeln.

Schritt 2: Assess Capabilities (Fähigkeiten bewerten)

• Technologie-Infrastruktur prüfen: Ist deine IT-Umgebung bereit für die KI-Integration?
• Plattform-Optionen abwägen: Triff eine fundierte Build-vs-Buy-Entscheidung basierend auf Anforderungen, Budget und technischem Know-how.
  • Kommerzielle Lösungen (z.B. LangGraph, CrewAI) bieten oft robusten Support und nahtlose Integration für komplexe, große Deployments.
  • Open-Source-Lösungen (z.B. AutoGen, AutoGPT) eignen sich hervorragend für schnelles Prototyping und Proof-of-Concepts, bieten Flexibilität und geringe Einstiegskosten.
• Integration sicherstellen: Die gewählte Plattform muss sich nahtlos in bestehende Systeme und Workflows einfügen lassen.
• Datenverfügbarkeit und -qualität: Hast du Zugang zu hochwertigen, multimodalen Daten?
• Talentpool analysieren: Verfügst du über die nötigen Skills im Haus oder benötigst du externe Expertise?

Schritt 3: Meticulous Execution (Sorgfältige Ausführung)

• Klein anfangen: Starte mit überschaubaren Pilotprojekten, um die Wirksamkeit von Agentic AI in deiner spezifischen Umgebung zu testen.
• Erfolg messen: Definiere klare KPIs und überwache die Performance der Piloten. Sammle Feedback und passe deinen Ansatz an.
• Agil vorgehen: Sei flexibel und anpassungsfähig in der Implementierung.
• Iterieren und verbessern: Nutze die Erkenntnisse aus den Pilotprojekten zur kontinuierlichen Optimierung.

Schritt 4: Scale Up (Skalierung)

• Graduelle Expansion: Nach erfolgreichen Piloten, rolle Agentic AI schrittweise in weiteren Unternehmensbereichen aus.
• Training und Support sicherstellen: Biete deinem Team angemessene Schulungen und Unterstützung für einen reibungslosen Übergang.
• Kontinuierliches Monitoring und Optimierung: Überwache die Leistung der Systeme dauerhaft und optimiere sie für bestmögliche Ergebnisse.

Schritt 5: Risk Management (Risikomanagement)

• Ethische Überlegungen: Adressiere potenzielle Voreingenommenheit (Bias) und Compliance-Anforderungen (z.B. DSGVO, AI Act).
• Sicherheitsprotokolle: Schütze sensible Daten und richte die KI-Governance an nationalen und globalen Standards aus.

Schritt 6: Organisational Change (Organisatorischer Wandel)

• Mitarbeiter schulen und weiterbilden: Mache deine Belegschaft mit den Kernkonzepten von Daten und KI vertraut.
• Innovationskultur fördern: Ermutige zum Experimentieren und zur Kollaboration.
• Anpassungsfähig bleiben und weiterentwickeln: Sei bereit, Strategien und Prozesse anzupassen, wenn sich die Technologie weiterentwickelt.
• Informiert bleiben: Halte dich über die neuesten Entwicklungen und Trends im Bereich KI auf dem Laufenden.

Agentic AI: Die 10 wichtigsten Gebote und Verbote für maximalen ROI

Um den größtmöglichen Nutzen aus deinen Investitionen in Agentic AI zu ziehen, gibt der PwC-Report klare Handlungsempfehlungen. Vermeide den „GenAI Hype Trap“ und konzentriere dich auf pragmatische Schritte, die echten Wert liefern.

Die 10 wichtigsten DOs:

1. Kundenorientierung sicherstellen: Priorisiere immer das Endnutzererlebnis – es zahlt sich aus!
2. Gründlich recherchieren: Verstehe Technologien, Fähigkeiten und Grenzen von Agentic AI, bevor du implementierst.
3. Mit kleinen Projekten starten: Teste mit Piloten, miss die Wirkung und justiere nach.
4. Performance monitoren & iterieren: Verfolge KPIs, verfeinere Modelle und triff datengetriebene Entscheidungen.
5. Cross-funktionale Teams bilden: Bündle Expertise aus IT, Betrieb, Finanzen, Marketing etc.
6. In Mitarbeitertraining investieren: Befähige dein Team, effektiv mit KI-Systemen zu arbeiten.
7. In Qualitäsdaten investieren: Hochwertige Daten sind das Rückgrat effektiver KI.
8. Datensicherheit & Datenschutz priorisieren: Implementiere robuste Maßnahmen und halte Regularien ein.
9. In skalierbare KI-Plattformen investieren: Wähle Lösungen, die mit deinem Unternehmen wachsen können.
10. In kontinuierliches Lernen investieren: Bleibe neugierig und bei KI-Fortschritten auf dem Laufenden.

Die 10 wichtigsten DON’Ts:

1. Kundenfeedback ignorieren: Nutze Rückmeldungen zur Verfeinerung des Nutzererlebnisses.
2. Komplexität unterschätzen: KI-Projekte sind kein Plug-and-Play; plane Ressourcen sorgfältig.
3. Implementierung überstürzen: Eine klare Strategie ist entscheidend, um Fehlinvestitionen zu vermeiden.
4. Menschliche Aufsicht vernachlässigen: Behalte eine Balance zwischen Automation und menschlicher Kontrolle für Qualität und Verantwortung.
5. Nutzerakzeptanz ignorieren: Stelle sicher, dass Lösungen nutzerfreundlich sind und Bedürfnisse erfüllen.
6. Ethische Aspekte übersehen: Achte auf Fairness, Transparenz und die Vermeidung von Bias; halte ethische Richtlinien ein.
7. Change Management ignorieren: Bereite deine Mitarbeiter durch Training und Kommunikation auf den Wandel vor.
8. Kosten unterschätzen: Sei realistisch bei der Budgetplanung (Infrastruktur, Wartung, Training).
9. Partnerschaften ignorieren: Kollaboriere mit vertrauenswürdigen Anbietern und Experten.
10. Langfristige Nachhaltigkeit übersehen: Entwickle eine zukunftsfähige KI-Strategie.

Häufig gestellte Fragen – Agentic AI (FAQ)

Was ist Agentic AI einfach erklärt? Agentic AI sind intelligente KI-Systeme, die selbstständig Aufgaben erledigen und Entscheidungen treffen können, um bestimmte Ziele zu erreichen. Stell sie dir wie eigenständige digitale Mitarbeiter vor, die komplexe Prozesse managen können.

Welche Vorteile bietet Agentic AI für mein Unternehmen? Agentic AI kann die Effizienz steigern, Kosten senken, die Entscheidungsfindung verbessern, die Kundenerfahrung personalisieren und neue Geschäftsmodelle wie „Service-as-a-Software“ ermöglichen. Konkrete Beispiele zeigen Umsatzsteigerungen, massive Zeiteinsparungen und optimierte Betriebsabläufe.

Gibt es erfolgreiche Beispiele für den Einsatz von Agentic AI? Ja, zahlreiche. JPMorgan Chase sparte 360.000 Arbeitsstunden jährlich durch Dokumentenanalyse. Siemens senkte Wartungskosten um 20%. Amazon steigerte Verkäufe um 35% durch personalisierte Empfehlungen. Der PwC-Report listet viele weitere Beispiele aus diversen Branchen.

Welche Tools gibt es für Agentic AI? Es gibt sowohl kommerzielle Frameworks wie LangGraph und CrewAI für unternehmensweite Orchestrierung als auch Open-Source-Optionen wie AutoGen und AutoGPT für schnellere Experimente und spezifische Anpassungen. Die Wahl hängt von deinen Bedürfnissen ab.

Wie fange ich mit Agentic AI in meinem Unternehmen an? Beginne mit einer klaren Vision und identifiziere konkrete Anwendungsfälle mit hohem Potenzial. Starte mit Pilotprojekten, bewerte die Ergebnisse und skaliere schrittweise. Eine sorgfältige Planung, die Einbindung von Stakeholdern und ein Fokus auf Risikomanagement sind entscheidend (siehe 6-Schritte-Roadmap oben).

Fazit und Ausblick: Die autonome Zukunft aktiv gestalten

Agentic AI steht unbestreitbar an der Spitze der nächsten Welle technologischer Transformation. Wie der PwC-Report „Agentic AI – The New Frontier in GenAI“ eindrücklich darlegt, geht es hierbei nicht um eine ferne Zukunftsvision, sondern um bereits heute realisierbare Potenziale zur Revolutionierung von Geschäftsprozessen und Wertschöpfungsketten. Die Fähigkeit dieser Systeme, autonom zu handeln, aus Erfahrungen zu lernen und komplexe Aufgaben über Systemgrenzen hinweg zu orchestrieren, eröffnet Unternehmen aller Branchen nie dagewesene Möglichkeiten zur Effizienzsteigerung, Kostensenkung und Schaffung überlegener Kundenerlebnisse.

Die dokumentierten Erfolge von Vorreitern wie Siemens, JPMorgan Chase oder Amazon sprechen eine deutliche Sprache: Die Investition in Agentic AI zahlt sich aus – sei es durch die Einsparung hunderttausender Arbeitsstunden, signifikante Umsatzsteigerungen oder die Optimierung kritischer Betriebsabläufe. Der Wandel hin zum „Service-as-a-Software“-Modell , bei dem Ergebnisse statt Lizenzen vergütet werden, signalisiert zudem einen fundamentalen Shift in der Art, wie wir Software und Dienstleistungen in Zukunft konsumieren und anbieten werden.

Für Unternehmen bedeutet dies, jetzt strategisch zu handeln. Die im Report skizzierte 6-Schritte-Roadmap – von der Vision über die sorgfältige Ausführung bis hin zur Skalierung und dem Management organisatorischer Veränderungen – bietet einen exzellenten Rahmen, um Agentic AI nicht nur zu implementieren, sondern tief in der Unternehmens-DNA zu verankern. Es geht darum, eine Kultur der kontinuierlichen Innovation und des Lernens zu etablieren, in der Menschen und KI-Agenten als Co-Piloten agieren und gemeinsam neue Wertschöpfungspotenziale heben.

Die Entwicklung im Bereich Agentic AI schreitet rasant voran. Während viele Unternehmen zunächst mit klar abgegrenzten Anwendungsfällen experimentieren werden, werden diejenigen, die einen umfassenden strategischen Ansatz verfolgen und vielleicht sogar ein „AI-First“-Mindset entwickeln – wie es Giganten wie Amazon oder Google bereits tun – die größten Vorteile erzielen. Die Zukunft gehört denjenigen, die bereit sind, die Möglichkeiten von Agentic AI mutig zu ergreifen und die nächste Ära der digitalen Transformation aktiv mitzugestalten. Es ist keine Frage mehr ob, sondern wie schnell Unternehmen diese intelligenten, autonomen Systeme integrieren, um im zunehmend KI-getriebenen Wettbewerb nicht nur zu bestehen, sondern eine Führungsrolle einzunehmen. Die Weichen für eine intelligentere, agilere und effizientere Unternehmenszukunft werden heute gestellt.

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www.KINEWS24-academy.de – KI. Direkt. Verständlich. Anwendbar.

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Quellen

• [1] PwC Agentic AI – The New Frontier in GenAI. An executive playbook. Verfügbar unter: https://www.pwc.com/m1/en/publications/documents/2024/agentic-ai-the-new-frontier-in-genai-an-executive-playbook.pdf

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