Was ist Agentic AI?
Agentic AI bezeichnet KI-Systeme, die fähig sind, eigenständig Ziele zu verfolgen, mehrstufige Pläne zu entwickeln und Aufgaben autonom auszuführen, ohne dass für jeden Schritt eine menschliche Anweisung erforderlich ist.
Agenten planen, handeln und korrigieren sich selbst – iterativ und zielorientiert
im Unterschied zu Generativer AI geht es nicht um Erzeugen auf Anfrage, sondern um autonomes Handeln auf Ziel
im Controlling relevant für automatisierte Analysezyklen, proaktives Monitoring und mehrstufige Berichtsprozesse
Autonomie erfordert Governance: Nachvollziehbarkeit, Datenkontrolle und definierte menschliche Kontrollpunkte sind Pflicht, kein Option
Agentic AI Definition
Agentic AI (deutsch: agentische künstliche Intelligenz) bezeichnet KI-Systeme, die eigenständig Ziele verfolgen, Entscheidungen treffen und Handlungsschritte planen – ohne für jeden einzelnen Schritt menschliche Anweisung zu benötigen.
Im Unterschied zu klassischen KI-Assistenten, die auf Eingaben reagieren und einzelne Aufgaben ausführen, agieren KI-Agenten über mehrere Schritte hinweg autonom: Sie zerlegen komplexe Aufgaben selbstständig in Teilschritte, nutzen Werkzeuge und externe Datenquellen, werten Zwischenergebnisse aus und korrigieren ihren Kurs bei Bedarf.
Der Begriff leitet sich vom englischen agency ab – der Fähigkeit, eigeninitiativ zu handeln und Wirkung zu erzielen.
Wie funktioniert Agentic AI?
Im Kern kombiniert Agentic AI drei Fähigkeiten:
- Planung: Das System zerlegt ein übergeordnetes Ziel in eine Abfolge von Teilaufgaben und legt eine Vorgehensweise fest.
- Werkzeugnutzung: Der Agent greift eigenständig auf Tools zu – etwa Datenbanken, APIs, Suchmaschinen, Codeausführungsumgebungen oder andere KI-Modelle.
- Rückkopplung und Anpassung: Zwischenergebnisse werden bewertet; der Agent korrigiert seinen Plan, wenn Ergebnisse nicht den Erwartungen entsprechen.
Technisch basieren viele Agentic-AI-Systeme auf großen Sprachmodellen (LLMs), die durch Planungsrahmen ergänzt werden. Mehrere Agenten können dabei arbeitsteilig zusammenwirken – sogenannte Multi-Agent-Systeme.
Was ist ein Agentic AI Framework?
Ein Agentic AI Framework ist die technische und organisatorische Infrastruktur, die KI-Agenten überhaupt erst handlungsfähig macht. Es definiert, welche Werkzeuge ein Agent nutzen darf, nach welcher Logik er plant, wie er mit anderen Agenten kommuniziert und wo menschliche Kontrollpunkte eingebaut sind.
Die technischen Frameworks stellen Bausteine bereit, mit denen Entwickler Agenten konfigurieren, verketten und überwachen können. Typische Bestandteile eines solchen Frameworks sind:
Orchestrierung: Ein übergeordneter Agent oder eine Planungskomponente koordiniert die Abfolge von Teilaufgaben und delegiert an spezialisierte Unteragenten.
Memory: Agenten benötigen Gedächtnis – kurzfristig für den laufenden Aufgabenkontext, langfristig für wiederkehrende Muster und Nutzerpräferenzen. Ohne strukturiertes Memory degeneriert jeder Agentenlauf zum Neustart.
Tool Registry: Eine zentrale Verwaltung aller Werkzeuge, auf die Agenten zugreifen dürfen – von Datenbankabfragen über Rechenoperationen bis hin zu externen APIs.
Guardrails: Regeln und Grenzen, die verhindern, dass Agenten unerwünschte Aktionen ausführen, sensible Daten unkontrolliert weitergeben oder in Endlosschleifen geraten.
Logging und Auditierung: Jeder Schritt eines Agenten wird protokolliert – nicht nur für Debugging, sondern als Grundlage für Nachvollziehbarkeit und Compliance.
Für den Einsatz im Controlling ist die Wahl des Frameworks keine rein technische Frage. Entscheidend ist, ob sich die Governance-Anforderungen des Unternehmens im Framework abbilden lassen. Ein Agent, der eigenständig auf Finanzdaten zugreift und Berichte erzeugt, muss lückenlos dokumentieren, welche Daten er wann aus welcher Quelle gezogen hat.
Agentic AI im Controlling und Business Intelligence
Für Controlling und Business Intelligence eröffnet Agentic AI in Unternehmen neue Möglichkeiten – aber auch neue Fragen.
Potenziale:
Automatisierte Analysen: Ein Agent kann selbstständig Abweichungen in Finanzdaten identifizieren, Ursachen recherchieren, Berichte erstellen und Handlungsoptionen vorschlagen – ohne dass ein Analyst jeden Schritt anstoßen muss.
Verdichtung komplexer Datenlagen: Agentic AI kann strukturierte und unstrukturierte Quellen – ERP-Daten, Marktberichte, interne Kommentare – kombinieren und zu einem kohärenten Lagebild zusammenführen.
Proaktives Monitoring: Statt auf Anfragen zu warten, überwacht ein Agent kontinuierlich definierte KPI und eskaliert bei Schwellenwertüberschreitungen eigenständig.
Szenarienrechnung: Agenten können mehrere Planungsszenarien parallel durchrechnen, plausibilisieren und nach definierten Kriterien priorisieren.
Grenzen und Risiken:
Autonomie ist kein Selbstzweck. Agentic AI kann Fehler über mehrere Schritte hinweg fortschreiben – ein falsches Zwischenergebnis kann sich im weiteren Prozess unbemerkt aufschaukeln. Im Controlling, wo Zahlen Entscheidungsgrundlage für Investitionen, Budgets und Steuerung sind, wiegt das schwer. Ein Human-in-the-Loop sorgt für die nötige Sicherheit.
Hinzu kommt die Frage der Nachvollziehbarkeit: Wenn ein Agent autonom Analysen durchführt und Empfehlungen ausspricht, muss der Mensch den Entscheidungsweg verstehen und verantworten können. Explainable AI ist kein Nice-to-have, sondern Voraussetzung für den seriösen Einsatz.
Agentic AI vs. Generative AI – Was ist der Unterschied zwischen GenAI und Agentic AI?
Generative AI und Agentic AI werden häufig in einem Atemzug genannt – sie beschreiben jedoch grundlegend verschiedene Konzepte, die sich ergänzen, aber nicht ersetzen.
Merkmal |
Generative AI |
Agentic AI |
|---|---|---|
| Grundprinzip | Erzeugen auf Anfrage | Handeln auf Ziel |
| Interaktionsmodell | Prompt → Ausgabe | Ziel → Planungszyklus → Ergebnis |
| Zeithorizont | Einzelner Schritt | Mehrschrittig, iterativ |
| Werkzeugnutzung | Begrenzt oder keine | Mehrschrittig, iterativ |
| Autonomiegrad | Einzelner Schritt | Eigenständig und dynamisch |
| Typisches Risiko | Gering | Hoch, variabel konfigurierbar |
In der Praxis ist Generative AI häufig der Motor, den Agentic AI nutzt: Ein LLM übernimmt das Sprachverstehen, das Formulieren von Zwischenergebnissen und die Kommunikation – während das agentische Framework den Ablauf steuert, Werkzeuge koordiniert und Entscheidungsschleifen organisiert. Generative AI ist damit oft eine Komponente von Agentic AI, aber nicht dasselbe.
Welche Beispiele gibt es für Agentic AI?
Die Nutzung von KI-Agenten ist keine abstrakte Zukunftsvision. In verschiedenen Branchen und Funktionsbereichen entstehen bereits produktive Einsatzszenarien:
Controlling und Finance: Ein Agent überwacht täglich das Reporting-Datenmodell, identifiziert Datenlücken und Ausreißer, recherchiert mögliche Ursachen in vor- und nachgelagerten Systemen und erstellt eine Zusammenfassung für den Controller.
Finanzplanung und Forecasting: Ein Planungsagent zieht aktuelle Ist-Daten, vergleicht sie mit dem Budget, berechnet automatisch rollierende Forecasts auf Basis definierter Regeln und Szenarienannahmen und legt priorisierte Handlungsoptionen vor.
Softwareentwicklung: KI-Agenten übernehmen Teilaufgaben im Entwicklungsprozess. So analysieren sie beispielsweise Fehlerberichte, schreiben Code, führen Tests aus und schlagen Pull Requests vor.
Kundenservice: Agenten bearbeiten eingehende Anfragen end-to-end: Sie lesen die Anfrage, recherchieren in internen Wissensdatenbanken und CRM-Systemen, formulieren eine Antwort und eskalieren bei Bedarf an einen menschlichen Mitarbeiter – mit vollständigem Gesprächsprotokoll.
Markt- und Wettbewerbsanalyse: Ein Recherche-Agent durchsucht kontinuierlich definierte Quellen wie Nachrichtenportale, Unternehmensberichte und Branchenpublikationen, verdichtet relevante Informationen und erzeugt periodische Lageberichte für das Management.
IT-Operations: Agenten überwachen Systemzustände, erkennen Anomalien, führen erste Diagnoseschritte aus und leiten automatisch Gegenmaßnahmen ein – etwa das Neustarten von Diensten oder das Eskalieren an zuständige Teams.
Was diese Beispiele eint: Der Mehrwert entsteht nicht durch Automatisierung einzelner Schritte, sondern durch die Verkettung mehrerer Schritte zu einem kohärenten, zielgerichteten Prozess – mit dem Menschen an den Stellen, wo Urteilsvermögen, Verantwortung oder erweiterter Kontext gefragt sind.
Bissantz und Agentic AI
Bissantz beschäftigt sich seit Jahrzehnten mit der Frage, wie Menschen Zahlen wirklich verstehen – und wie Software dabei helfen kann.
DeltaMaster, die BI- und Analyseplattform von Bissantz, setzt auf KI-gestützte Automatisierung und Agentic AI Workflows, um Controllingprozesse zu beschleunigen: Daten werden automatisiert zusammengeführt, Auffälligkeiten werden automatisch erkannt, eingeordnet und in Handlungsvorschläge überführt. Der Mensch behält die Kontrolle über konkrete Interpretation und Entscheidung: Automatisierung dort, wo sie Mehrwert schafft; menschliches Urteil dort, wo es unersetzlich ist.
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