War 2023 das Jahr der generativen KI, so entwickelt sich 2025 rasant zum Jahr der agentenbasierten KI. Generative Modelle können E-Mails schreiben, Code entwerfen oder Bilder erstellen. Agentenbasierte Systeme gehen noch einen Schritt weiter: Sie planen, handeln und passen sich an, um mehrstufige Aufgaben mit weniger Unterstützung zu erledigen.
Für Führungskräfte lautet die Frage nicht mehr „Sollten wir KI einsetzen?“, sondern:
Welche Art von KI gehört wo in unserem Technologie-Stack hin: generative, agentenbasierte oder beides?
Dieser Leitfaden erläutert agentenbasierte KI und generative KI in einfacher Sprache, zeigt die jeweiligen Stärken auf und erklärt, wie die richtigen Daten, menschliche Aufsicht und Evaluierung sie sicher und effektiv für Ihr Unternehmen machen können.
1. Warum agentenbasierte KI im Vergleich zu generativer KI jetzt wichtig ist
Generative KI hat die Art und Weise verändert, wie wir Inhalte erstellen, Fragen beantworten und Ideen entwickeln. Doch die meisten Unternehmen haben festgestellt, dass die reine Inhaltserstellung den Prozess nicht abschließt. Jemand muss weiterhin die Ergebnisse prüfen, in anderen Systemen Aktionen ausführen und die Einhaltung von Richtlinien sicherstellen.
Inzwischen hat sich agentenbasierte KI als nächster Schritt herauskristallisiert: KI-Agenten, die nicht nur auf Eingabeaufforderungen antworten, sondern auch werkzeugübergreifend agieren können. Sie aktualisieren Datensätze, lösen Arbeitsabläufe aus und arbeiten mit Menschen zusammen.
Analysten erwarten, dass die Nutzung von agentenbasierter KI in Unternehmen in den nächsten Jahren rasant zunehmen wird, auch wenn viele frühe Projekte aufgrund von Kosten, Komplexität oder unklarem Nutzen abgebrochen werden. Umso wichtiger ist es, den Unterschied zwischen bloßem Hype und tatsächlichem Geschäftsnutzen zu verstehen.
2. Was ist generative KI? (Die kreative Triebkraft)
Generative KI bezeichnet Modelle, die aus großen Datensätzen lernen und dann auf Basis einer Eingabeaufforderung neue Inhalte – Text, Code, Bilder, Audio oder Video – generieren.
Stellen Sie sich generative KI als einen sehr schnellen, relativ kompetenten Autor und Designer vor. Sie fordern Folgendes an:
- Ein erster Entwurf eines Vorschlags
- Eine Zusammenfassung eines 20-seitigen Berichts
- Eine Produktbeschreibung aus wenigen Stichpunkten
- Ein Codeausschnitt oder ein Testfall
…und das Modell produziert etwas, wofür ein Mensch viel länger gebraucht hätte.
Typische Anwendungsfälle in Unternehmen sind:
- Produktivitäts-Copiloten, die E-Mails, Besprechungsnotizen und Dokumente verfassen.
- Entwicklertools, die Code vorschlagen oder Refactoring-Funktionen
- Support-Assistenten, die auf Basis von Wissensdatenbankinhalten Antworten vorschlagen
Generative Modelle sind zwar leistungsstark, warten aber dennoch auf Ihre Anfrage und decken nicht den gesamten Workflow ab. Sie schließen nicht selbstständig Tickets, aktualisieren keine Systeme und orchestrieren keine mehrstufigen Prozesse sicher.
3. Was ist agentenbasierte KI? (Der autonome Bediener)
Agentische KI ist ein Ansatz, bei dem KI-Systeme als Agenten konzipiert werden, die planen, handeln und sich anpassen können, um Ziele mit begrenzter Aufsicht zu erreichen.
Anstatt nur Inhalte zu generieren, soll ein KI-Agent Folgendes tun:
- Versteht ein Ziel (zum Beispiel „diesen Supportfall lösen“).
- Unterteilt den Vorgang in einzelne Schritte (Kontext erfassen, klärende Fragen stellen, eine Antwort entwerfen, Systeme aktualisieren).
- Wählt Tools oder APIs aus und ruft diese auf (CRM, Ticketing, E-Mail, interne Dienste).
- Beobachtet die Ergebnisse und passt seinen Plan an.
Analogie:
- Generative KI ist wie ein talentierter Schriftsteller oder Designer.
- Agentic AI ist wie ein Projektmanager, der Aufgaben delegiert, den Fortschritt verfolgt und dafür sorgt, dass die Arbeit erledigt wird.
Ein Beispiel aus der Praxis: Ein Bereitschaftsdienstmitarbeiter überwacht die Überwachungsalarme, gruppiert zusammengehörige Alarme, prüft die letzten Bereitstellungen, schlägt wahrscheinliche Ursachen vor und öffnet oder aktualisiert Vorfälle, während er die menschlichen Ingenieure stets auf dem Laufenden hält.
Agentensysteme nutzen fast immer mehrere Modelle und Werkzeuge und integrieren häufig generative KI für spezifische Schritte (z. B. das Verfassen von Nachrichten oder Anfragen). In der Praxis geht es bei agentenbasierter KI weniger um ein einzelnes „Supermodell“, sondern vielmehr um die robuste Orchestrierung vieler Komponenten.
4. Agentenbasierte KI vs. generative KI: Wesentliche Unterschiede
Generative und agentenbasierte KI arbeiten zwar oft zusammen, sind aber nicht identisch. Ein hilfreicher Ansatzpunkt, um den Unterschied zu erkennen, ist der Vergleich von Zielen, Eingaben, Ausgaben, Daten und Bewertung.
| Aspekt | Agentische KI | Generative KI |
|---|---|---|
| Hauptziel | Mehrstufige Aufgaben und Arbeitsabläufe selbstständig erledigen | Hochwertige Inhalte (Text, Code, Medien) generieren |
| Typischer Input | Ziel plus Kontext (z. B. „Vertrag X verlängern“) | Aufforderung (z. B. „Schreiben Sie eine E-Mail über Y“) |
| Typische Ausgabe | Ergriffene Maßnahmen und aktualisierter Status in allen Systemen | Neue Inhalte (Text, Bilder, Code usw.) |
| Datenfokus | Echtzeit-Interaktionsprotokolle, Werkzeugspuren, Ereignisse | Große, kuratierte Korpora und domänenspezifische Feinabstimmung |
| Evaluierung | Aufgabenerfüllung, Effizienz, Sicherheit, Einhaltung von Richtlinien | Kohärenz, Faktentreue, Stil, Toxizität |
| Werkzeugbau | Orchestrierung, Multiagenten-Frameworks, Überwachung | Schnelle Entwicklung, RAG, Feinabstimmung |
Kurz zusammengefasst:
- Generative KI fragt: „Haben wir ein hilfreiches und sicheres Ergebnis erzielt?“
- Agentic AI fragt: „Wurde die Aufgabe korrekt und sicher ausgeführt?“
5. Beispiele aus der Praxis: Wo jedes seine Stärken hat
| Beispiele für generative KI | Beispiele für agentische KI |
|---|---|
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Verkaufsinhalte und Angebote
Ein generatives Modell überarbeitet Produktbeschreibungen, um sie klarer und überzeugender zu gestalten und so Klickraten und Konversionsraten zu verbessern.
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Workflow-Agent im Kundensupport
Ein KI-gestützter Support-Agent liest das Ticket, ruft die CRM-Historie ab, prüft die Richtlinien, entwirft eine Antwort, aktualisiert das Ticket und protokolliert die Lösung. Ein Mitarbeiter gibt vor dem Versand grünes Licht, aber die KI übernimmt den Großteil der Abwicklung.
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Entwicklerproduktivität
Code-Assistenten schlagen Funktionen, Tests und Refactorings vor, sodass sich die Entwickler auf die Architektur und Sonderfälle anstatt auf Boilerplate-Code konzentrieren können.
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Sicherheitsvorfallagent
Ein Agent korreliert Warnmeldungen über Identitäten, Endpunkte und Cloud hinweg, erstellt eine Zeitleiste, entwirft einen empfohlenen Abhilfeplan und eröffnet Durchsetzungsanträge mit Genehmigungen.
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Wissenszusammenfassung
Mitarbeiter fügen lange Dokumente in eine Chat-Oberfläche ein, um prägnante Zusammenfassungen, Handlungsanweisungen oder kundenorientierte Erklärungen zu erhalten.
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Betriebs- und SRE-Agent
Ein SRE-Agent untersucht Bereitschaftsalarme, prüft Dashboards, führt sichere Automatisierungen aus Runbooks aus und veröffentlicht Statuszusammenfassungen im Chat, damit die Ingenieure diese überprüfen können.
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In jedem Fall,
Ein Mensch prüft den Inhalt und entscheidet über das weitere Vorgehen.
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In diesen Szenarien
Der Agent beschreibt nicht nur, was zu tun ist – er führt die Arbeit innerhalb vorgegebener Richtlinien aus.
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[Lesen Sie auch: KI vs. ML vs. LLM vs. Generative KI: Was ist der Unterschied und warum ist er wichtig?]
6. Wie agentenbasierte und generative KI zusammenarbeiten
In modernen Architekturen konkurrieren generative und agentenbasierte KI selten miteinander. In der Praxis arbeiten sie zusammen.
Ein effektives mentales Modell:
- Agentic AI ist das Rückgrat des Workflows – Es unterteilt Ziele in Schritte, wählt Werkzeuge aus, ruft APIs auf und verfolgt den Status.
- Generative KI ist der kreative Muskel – Es entwirft E-Mails, erläutert Optionen, schreibt Code-Snippets oder generiert Abfragen, wenn der Agent sie benötigt.
Ein typischer Unternehmensablauf könnte folgendermaßen aussehen:
- Ein Kunde stellt eine komplexe Anfrage.
- Der Agent analysiert das Ziel und bezieht Kontextinformationen aus dem CRM-System und Wissensdatenbanken.
- Es fordert ein generatives Modell auf, eine Antwort zu entwerfen oder die nächste Vorgehensweise vorzuschlagen.
- Der Agent prüft, ob der Vorschlag mit den Richtlinien und Daten in den Quellsystemen übereinstimmt.
- Es aktualisiert Datensätze, protokolliert die einzelnen Schritte und fordert eine menschliche Genehmigung für risikoreiche Aktionen an.
In diesem hybriden Kreislauf entsteht hochwertige Automatisierung – und hier werden Daten, Protokollierung und Auswertung entscheidend.
7. Risiken, Einschränkungen und Hype, auf die man achten sollte
Wie jede leistungsstarke Technologie bringen auch generative und agentenbasierte KI Kompromisse mit sich.
| Generative KI-Risiken | Risiken von agentenbasierter KI |
|---|---|
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Halluzinationen und Ungenauigkeiten, wenn Modelle nicht auf verlässlichen Daten basieren.
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Kosten und Komplexität: Multiagentensysteme mit vielen Tool-Integrationen können teuer in der Entwicklung und Wartung sein.
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Uneinheitlicher Ton oder Stil ohne angemessene Feinabstimmung und Bewertung.
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„Agenten-Washing“: Manche Tools werden als „agentenbasiert“ vermarktet, obwohl es sich nur um einfache Skripte handelt, die mit Marketingtexten umhüllt sind.
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Regulatorische Probleme könnten auftreten, wenn sensible Daten ohne Kontrollmechanismen für Schulungszwecke oder Aufforderungen verwendet werden.
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Versteckte Fehlerquellen: Werden Agenten schlecht beurteilt, treffen sie möglicherweise unbemerkt minderwertige Entscheidungen oder geraten in unproduktive Schleifen.
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Die sichersten Implementierungen binden den Menschen aktiv ein, protokollieren jede Aktion und messen den Erfolg anhand von Geschäftsergebnissen, nicht nur anhand von Modellwerten.
8. Wo Shaip seinen Platz hat: Daten, Auswertung und der Mensch im Regelkreis
Ob Sie generative KI, agentenbasierte KI oder eine Mischung aus beidem einsetzen, eines bleibt konstant: Ihre Systeme sind nur so zuverlässig wie die Daten, die Auswertung und die menschliche Aufsicht, die ihnen zugrunde liegen.
Shaip bringt drei entscheidende Stärken in agentenbasierte und generative KI-Projekte ein:
- Hochwertige, domänenspezifische Trainingsdaten
Shaip bietet kuratierte KI-Trainingsdatendienste für Text, Audio, Bild und Video, sodass Ihre Modelle anhand vielfältiger, repräsentativer Beispiele anstatt anhand generischer Internet-Störungen lernen. Beispiel: KI-Trainingsdatendienste - Generative KI-Lösungen für Inhalte und Arbeitsabläufe
Mit generativen KI-Diensten und -Lösungen unterstützt Shaip Teams bei der Entwicklung und Optimierung von Modellen, der Implementierung von RAG-Pipelines und der Generierung synthetischer Daten, die sowohl generative Modelle als auch agentenbasierte Workflows speisen. Beispiel: Generative KI-Dienste und -Lösungen - Bewertung und Sicherheit unter Einbeziehung des Menschen
Agentische Systeme und große Sprachmodelle benötigen eine Evaluierung in realen Anwendungen, nicht nur in Labortests. Shaips Ansatz mit menschlicher Interaktion konzentriert sich auf Sicherheit, Reduzierung von Verzerrungen und kontinuierliche Feedbackschleifen – entscheidend für agentische KI, die reale Aktionen ausführt. Beispiel: Menschliche Interaktion für generative KI
Wenn Sie herausfinden möchten, welchen Stellenwert agentenbasierte KI in Ihrer Roadmap einnimmt, ist ein praktischer Ausgangspunkt folgender:
- Identifizieren Sie einen wirkungsvollen, aber klar abgegrenzten Arbeitsablauf (z. B. Nachfassaktionen nach der Problemlösung oder interne Zusammenfassungen von Vorfällen).
- Stellen Sie sicher, dass Sie über die richtigen Datensätze und Auswertungsprozesse verfügen.
- Den Workflow zunächst mithilfe der Datendienste und generativen KI-Angebote von Shaip pilotieren und dann schrittweise mehr agentenbasierte Autonomie hinzufügen, sobald die Auswertungsergebnisse die Zuverlässigkeit belegen.
Was ist agentenbasierte KI in einfachen Worten?
Agentische KI ist ein Ansatz, bei dem KI-Systeme als Agenten agieren, die mehrstufige Aufgaben mit minimaler Überwachung planen und ausführen können. Anstatt lediglich auf Eingabeaufforderungen zu antworten, versteht ein agentisches KI-System ein Ziel, zerlegt es in Schritte, ruft Tools oder APIs auf und passt sich basierend auf Feedback an.
Wie unterscheidet sich agentische KI von generativer KI?
Generative KI erzeugt anhand von Eingaben neue Inhalte wie Texte, Bilder oder Code. Agentische KI hingegen konzentriert sich auf die vollständige Abwicklung von Arbeitsabläufen. Sie nutzt Werkzeuge, Datenquellen und mitunter generative Modelle, um Aktionen durchzuführen und Systeme zu aktualisieren, bis die Aufgabe abgeschlossen ist.
Können generative und agentenbasierte KI zusammenarbeiten?
Ja. In vielen realen Anwendungen steuert ein KI-Agent den Workflow und ruft in bestimmten Schritten ein generatives Modell auf, um E-Mails, Erklärungen oder Code zu entwerfen. Anschließend validiert der Agent die Ergebnisse und führt den Prozess unter Einhaltung definierter Richtlinien fort.
Wann sollte ein Unternehmen agentenbasierte KI und wann generative KI einsetzen?
Nutzen Sie generative KI, wenn es primär um das Erstellen, Zusammenfassen oder Umwandeln von Inhalten zur menschlichen Überprüfung geht. Setzen Sie agentenbasierte KI ein, wenn Sie mehrstufige Prozesse – wie die Bearbeitung von Kundenanfragen, Vertragsverlängerungen oder das Incident-Management – automatisieren möchten, dabei aber weiterhin menschliche Expertise bei risikoreichen Entscheidungen einbeziehen.
Was sind die größten Risiken von agentenbasierter KI?
Agentenbasierte KI-Projekte können aufgrund von Komplexität, Kosten und unklarem Nutzen scheitern. Zudem besteht die Gefahr des „Agenten-Washings“, bei dem einfache Skripte als hochentwickelte Agenten vermarktet werden. Ohne verlässliche Daten, Protokollierung, Auswertung und menschliche Aufsicht können Agenten minderwertige oder unsichere Entscheidungen treffen.
