Agentic AI systems: Der smarte Fahrplan zur Umsetzung

Agentic-AI-Systeme unterstützen bei komplexen Aufgaben, die Planung und eigenständiges Denken erfordern. Sie verfolgen ihre Ziele mit einem gewissen Grad an Autonomie, passen sich dem Kontext an und können eigenständig mit Tools oder anderen Systemen interagieren. 

Im Unterschied zu klassischen KI-Ansätzen agieren diese Systeme zielgerichtet und kontextsensitiv. Sie entlasten Menschen bei manuellen Routinetätigkeiten – bleiben dabei aber stets unter menschlicher Aufsicht. So bleiben Verantwortlichkeit, Vertrauen und strategische Ausrichtung gewahrt, selbst wenn die Prozesse komplexer werden. 

Weil sie Entscheidungen treffen und mit minimaler Aufsicht arbeiten können, bieten Agentic-AI-Systeme ein enormes Transformationspotenzial: Sie machen Prozesse effizienter, steigern die Produktivität und arbeiten eng mit menschlichen Teams zusammen. Laut Gartner wird bis 2028 rund ein Drittel aller Unternehmenssoftware Agentic AI enthalten – etwa 15 % aller Geschäftsentscheidungen könnten dann autonom getroffen werden. Heute liegt dieser Anteil unter 1 %. 

Doch um dieses Potenzial zu heben, reicht es nicht, Sprachmodelle (LLMs) mit Aufgaben zu betrauen. Es braucht ein durchdachtes Design – angefangen bei der Lösungsarchitektur, über die Interaktion zwischen Nutzer:innen und Agenten bis hin zu zuverlässigem Monitoring –, um betriebliche und ethische Risiken frühzeitig zu erkennen und zu vermeiden. Es braucht ein durchdachtes Design – bei Architektur, Interaktion und Monitoring –, um Risiken gezielt zu vermeiden. 

Hier kommt unser Praxis-Guide ins Spiel: Er zeigt, wie Sie Agentic-AI-Lösungen entwickeln, die echten Mehrwert bringen – kontrollierbar, sicher und verantwortungsvoll. 

Dieser Rahmen sorgt dafür, dass Ihre Entwicklung messbar, überprüfbar und zielgerichtet bleibt. 

Einfach anfangen 

Agentic-AI-Systeme lassen sich mit unterschiedlich hohem Autonomiegrad umsetzen. Starten Sie mit deterministischen Workflows, die keine flexible Problemlösung erfordern. Diese sind leichter verständlich, besser zu kontrollieren und dienen als Ausgangspunkt für komplexere Fähigkeiten. 

Steigern Sie die Autonomie dann schrittweise – je nach Use Case und Risiko.

2. Systemstruktur modular gestalten 

Ein modularer Aufbau ist meist wirkungsvoller als ein monolithisches System. Unterschiedliche Komponenten übernehmen klar abgegrenzte Aufgaben. 

Zentrale Steuerung durch einen Orchestrierungs-Agenten 

Häufig arbeiten Agentic-AI-Systeme nach dem Hub-and-Spoke-Prinzip: Ein zentraler „Hauptagent“ koordiniert das System. Er kommuniziert mit Nutzer:innen, plant Lösungen und zerlegt Aufgaben in Teilschritte, die an spezialisierte Subagenten delegiert werden. Diese liefern Ergebnisse zurück, die der Hauptagent dann zusammenführt – wie ein Projektmanager, der delegiert und den Überblick behält. 

Das bringt viele Vorteile: bessere Nachvollziehbarkeit, einfacheres Debugging, gezielte Weiterentwicklung und Spezialisierung der Agenten. 

Dialogschnittstellen in natürlicher Sprache integrieren 

LLMs verstehen und erzeugen natürliche Sprache. Wird diese Fähigkeit gezielt genutzt, können auch nicht-technische Teams mit Agentic-AI-Systemen interagieren – direkt und intuitiv. 

Das fördert die Akzeptanz und beschleunigt den Einsatz im gesamten Unternehmen. Eine gut gestaltete Schnittstelle macht ein komplexes Agentensystem zu einem echten Dialogpartner. 

Mehr Autonomie bedeutet auch mehr Risiko. Deshalb gilt: Freiheit nur mit Verantwortung – durch klare Leitplanken und Aufsicht. 

Wie jede KI muss auch Agentic AI gründlich getestet werden – und nach dem Rollout kontinuierlich validiert und überwacht werden. Denn sich veränderndes Nutzerverhalten, Datenverschiebungen (Data Drift) oder neue Systembedingungen können die Leistung nachhaltig beeinflussen. 

Bewährte Methoden zur Bewertung 

Ein guter Evaluationsansatz kombiniert strukturierte Tests mit Realwelt-Erprobung: 

• Automatisierte Tests mit kuratierten Datensätzen – schnell, wiederholbar und objektiv. 
• Manuelle Tests durch Fachexpert:innen mit Szenarien, Kriterien oder Fragebögen. 
• Realwelt-Validierung: Erst intern, dann Pilotnutzer:innen, dann breite Ausrollung. Sammeln Sie Feedback direkt in der Anwendung, per Umfrage oder durch Logdaten. 

Monitoring und Verbesserung verankern 

Agentic-AI-Systeme müssen mit veränderten Nutzungsgewohnheiten, neuen Tools oder Datenquellen umgehen können. Dafür brauchen sie ein aktives Monitoring und laufende Optimierung. 

Das bedeutet konkret: 

• Nutzung und Zufriedenheit messen: Engagement, Scores, Interaktionsmuster. 
• Systemverhalten beobachten: Laufzeiten, Fehler, Entscheidungswege. 
• Feedbackschleifen einbauen: Bewertung durch Nutzer:innen, Problemmeldungen, Verbesserungsvorschläge. 
• Modell-Drift erkennen und korrigieren: Bei Daten- oder Nutzungsänderungen rechtzeitig nachjustieren. 
• Datenbasis pflegen: Aktuell, konsistent, zugriffsgesteuert und gut angebunden. 

Agentic AI ist mehr als ein Technologietrend – sie verändert, wie Systeme denken und handeln. Richtig eingesetzt, interpretieren Agenten Ziele, planen Schritte und arbeiten adaptiv auf Ergebnisse hin. 

Solche Lösungen erfordern durchdachte Architektur, klare Bewertungskriterien und kontinuierliche Aufsicht. Nur so bleibt die Technik verlässlich und strategisch nutzbar. 

Am Ende geht es nicht darum, Menschen zu ersetzen – sondern sie zu stärken. Agentic AI soll unsere Fähigkeiten ergänzen, ohne dass wir die Kontrolle aus der Hand geben. 

Zühlke unterstützt Organisationen aus allen Branchen dabei, Agentic-AI-Lösungen zu entwickeln, die strategisch ausgerichtet, für reale Einsatzbedingungen gebaut und mit Verantwortung umgesetzt sind, die strategisch ausgerichtet, verantwortungsvoll implementiert und realitätsnah getestet sind. 

Wenn Ihre Organisation Autonome KI evaluieren oder einführen möchte, sprechen Sie uns an – und wir begleiten Sie auf dem Weg zu nachhaltigem Erfolg.