{"id":47777,"date":"2025-08-11T09:14:00","date_gmt":"2025-08-11T07:14:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.investglass.com\/?p=47777"},"modified":"2025-09-24T11:38:59","modified_gmt":"2025-09-24T09:38:59","slug":"was-ist-agentische-ki-3","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.investglass.com\/de\/what-is-agentic-ai-3\/","title":{"rendered":"Was ist agentenbasierte KI?"},"content":{"rendered":"

Definieren Sie \"Agentisch\": Ein transformatorischer Sprung in die agenturische Welt<\/h3>\n\n\n\n

Agentische KI ist einer der bedeutendsten Durchbr\u00fcche in der Entwicklung der k\u00fcnstlichen Intelligenz. Im Gegensatz zu fr\u00fcheren Innovationswellen, die sich weitgehend auf die Steigerung der Produktivit\u00e4t durch Automatisierung konzentrierten, ist ein agentenbasiertes KI-System ein autonomes KI-Framework, das mehrere KI-Agenten koordiniert, um komplexe Aufgaben und Prozesse mit begrenzter menschlicher Aufsicht zu verwalten. In einem agentenbasierten KI-System ist ein KI-Agent eine intelligente Entit\u00e4t, die zur Wahrnehmung, zum Denken und zum Handeln f\u00e4hig ist und als Komponente eines umfassenderen Systems arbeitet. Diese Systeme sind nicht nur darauf ausgelegt, bestimmte Aufgaben zu erf\u00fcllen, sondern auch unabh\u00e4ngig zu operieren, eigene Ziele zu setzen und zu verfolgen und die Art und Weise, wie Menschen mit Maschinen interagieren, grundlegend neu zu gestalten.<\/p>\n\n\n\n

Aber wie k\u00f6nnen Unternehmen diese transformative Technologie effektiv nutzen? An dieser Stelle tritt InvestGlass als wichtiger Partner auf den Plan. InvestGlass leistet Pionierarbeit bei der Entwicklung von agentenbasierten KI-Systemen, die Unternehmen in die Lage versetzen, komplexe Arbeitsabl\u00e4ufe zu automatisieren, autonome Entscheidungen zu treffen und mit minimalem menschlichem Eingreifen kontinuierlich zu lernen. Durch die Integration fortschrittlicher KI-Modelle und skalierbarer Rechenleistung versetzt InvestGlass Unternehmen in die Lage, das volle Potenzial der agentenbasierten KI auszusch\u00f6pfen und Effizienz, Anpassungsf\u00e4higkeit und Innovation in allen Branchen zu f\u00f6rdern.<\/p>\n\n\n\n

This is not just a technological upgrade it is a reimagination of enterprise workflows. An ai system integrates multiple AI agents to manage complex workflows, enabling businesses to become faster, more adaptive, and more responsive to evolving customer demands. Agentic AI systems can operate independently to perform complex or routine tasks across industries, often with minimal human oversight. They are also capable of autonomously setting and pursuing their own goals, adapting to changing business needs without direct human intervention. Across industries, this shift is already taking root: in Insurance, autonomous systems are streamlining error-prone claims adjudication; in Industrials, intelligent automation is addressing inventory misalignments before they cause disruption; in Retail, generative AI is delivering tailored solutions at scale; and in Life Sciences, AI agents are accelerating complex workflows such as pharmaceutical discovery. Agentic AI systems process data to perceive situations, reason about them, and make autonomous decisions, enabling real-time interactions and complex planning. Autonomous decision making is a core capability of agentic AI systems, allowing them to independently analyze information and act without human input.<\/p>\n\n\n\n

Diese Anwendungen in der realen Welt sind mehr als nur ein Konzept. Laut dem j\u00fcngsten IT Buyer Pulse Check von BCG geben mehr als 90% der Unternehmen an, dass sie beabsichtigen, in den n\u00e4chsten drei Jahren agentenbasierte KI-L\u00f6sungen einzusetzen. Die Erw\u00e4hnung von agentenbasierter KI in den Unterlagen von Softwareunternehmen hat sich im letzten Jahr verzw\u00f6lffacht und unterstreicht die wachsende Bedeutung dieser Technologie in der Unternehmenslandschaft. F\u00fchrende Softwareanbieter positionieren agentenbasierte KI als strategische Priorit\u00e4t, was sich in einer Welle von Produktver\u00f6ffentlichungen und \u00dcbernahmen zeigt, die sich auf die St\u00e4rkung autonomer Agenten und die Verbesserung von KI-Anwendungen in Gesch\u00e4ftsprozessen konzentrieren.<\/p>\n\n\n\n

\"InvestGlass
InvestGlass Smart Agent<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Agentisch bedeutet, dass maschinelles Lernen eingesetzt wird, um autonome Systeme zu betreiben, die eigenst\u00e4ndig handeln und sich an realen Beispielen orientieren.<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

The market implications are equally profound. Globally, agentic AI represents a potential $1 trillion opportunity, with $350\u2013450 billion in the United States alone surpassing the current U.S. spend on traditional enterprise services. If it follows the trajectory of cloud computing, $300\u2013600 billion of this global opportunity could be realised between 2035 and 2040, if not sooner. In this context, the partner ecosystem including platforms like InvestGlass has a critical role to play in driving adoption and value creation.<\/p>\n\n\n\n

At InvestGlass, we see ourselves as a vital catalyst in this shift. We are not simply adding AI tools to legacy systems; we are building infrastructure that supports agentic AI systems, capable of autonomous decision making, continuous learning, and automating complex workflows with minimal human intervention. By doing so, we aim to empower financial institutions and enterprise clients to not only adapt but to lead in this new agentic world.<\/p>\n\n\n\n

Die agentenbasierte Welt: Wie InvestGlass die Zukunft der KI-gest\u00fctzten Automatisierung nutzt<\/p>\n\n\n\n

The rise of agentic AI systems is transforming the way businesses operate, especially in sectors that rely heavily on process automation and decision making. At InvestGlass, we are fully engaged in this exciting shift building tools that reflect a deeper understanding of agentic AI and its real world applications in financial services, customer engagement, and supply chain management.<\/p>\n\n\n\n

Definition der agenturischen Welt<\/h3>\n\n\n\n

Agentische KI bezieht sich auf k\u00fcnstliche Intelligenz<\/a> systems especially autonomous AI agents that can act independently to pursue complex goals in dynamic environments. In this context, agentisch<\/em> bedeutet die F\u00e4higkeit, die Initiative zu ergreifen, Entscheidungen zu treffen und bestimmte Aufgaben mit einem Minimum an menschlichem Eingreifen auszuf\u00fchren.<\/p>\n\n\n\n

Diese Systeme kombinieren gro\u00dfe Sprachmodelle, Algorithmen f\u00fcr maschinelles Lernen, Reinforcement Learning und die Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache, um gro\u00dfe Datenmengen zu analysieren, Erkenntnisse zu gewinnen und sich auf der Grundlage von Benutzerpr\u00e4ferenzen und fr\u00fcheren Interaktionen anzupassen. Das Ergebnis ist ein intelligenter Automatisierungsrahmen, der in der Lage ist, komplexe Arbeitsabl\u00e4ufe zu bew\u00e4ltigen und Aufgaben zu \u00fcbernehmen, die fr\u00fcher ausschlie\u00dflich von Menschen ausgef\u00fchrt wurden.<\/p>\n\n\n\n

Grundlagen der agentenbasierten KI<\/h4>\n\n\n\n

Agentische KI bezieht sich auf eine neue Generation von Systemen der k\u00fcnstlichen Intelligenz, die selbstst\u00e4ndig denken, planen und handeln k\u00f6nnen und nur minimale menschliche Aufsicht ben\u00f6tigen. Im Gegensatz zur traditionellen KI, die oft auf direkte Anweisungen oder st\u00e4ndige \u00dcberwachung angewiesen ist, sind agentenbasierte KI-Systeme so konzipiert, dass sie komplexe Aufgaben bew\u00e4ltigen und Entscheidungen auf der Grundlage ihrer eigenen Ziele treffen k\u00f6nnen. Diese fortschrittlichen Systeme bestehen aus mehreren KI-Agenten, die zusammenarbeiten, um komplizierte Aufgaben zu bew\u00e4ltigen. Sie nutzen umfangreiche Sprachmodelle, maschinelles Lernen und die Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache, um ihre Umgebung zu verstehen und mit ihr zu interagieren.<\/p>\n\n\n\n

The defining feature of agentic AI is its ability to act independently an AI agent within such a system can assess situations, set its own goals, and execute actions without waiting for human input. This autonomy allows agentic AI to automate complex workflows, tackle multifaceted challenges, and adapt to changing circumstances in real time. By integrating natural language capabilities and advanced reasoning, agentic AI systems are poised to revolutionize how organizations approach problem-solving, making artificial intelligence a true partner in achieving business objectives.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

KI-Agenten und autonome Systeme<\/h3>\n\n\n\n

Agentic AI systems are built on the foundation of AI agents intelligent entities designed to handle complex tasks and operate independently with minimal human oversight. These AI agents are the driving force behind agentic AI, enabling organizations to automate complex workflows and achieve outcomes that were once out of reach. By leveraging large language models, machine learning algorithms, and natural language processing, AI agents can process data, recognize patterns, and make nuanced decisions in real time.<\/p>\n\n\n\n

In the context of autonomous systems, AI agents play a crucial role in transforming how businesses approach chain management and supply chain management. For example, in supply chain operations, AI agents can analyze vast amounts of logistics data to optimize routes, predict demand fluctuations, and streamline inventory management delivering tailored solutions that boost efficiency and reduce costs. In financial institutions, AI agents are increasingly relied upon to automate repetitive tasks such as data entry, compliance checks, and transaction monitoring, freeing up human experts to focus on more strategic, nuanced decisions.<\/p>\n\n\n\n

Die Integration von KI-Agenten in agentenbasierte KI-Systeme bringt zahlreiche Vorteile mit sich. Diese Systeme k\u00f6nnen unabh\u00e4ngig arbeiten, sich an ver\u00e4nderte Bedingungen anpassen und komplexe Herausforderungen in dynamischen Umgebungen bew\u00e4ltigen. Das Ergebnis ist eine h\u00f6here Kundenzufriedenheit, schnellere Reaktionszeiten und eine fundiertere Entscheidungsfindung. Durch die Automatisierung komplexer Arbeitsabl\u00e4ufe und die Erm\u00f6glichung intelligenter Automatisierung erm\u00f6glichen es agentenbasierte KI-Systeme Unternehmen, in einer sich schnell entwickelnden digitalen Landschaft die Nase vorn zu haben, und machen KI zu einem entscheidenden Partner bei der Erreichung realer Gesch\u00e4ftsziele.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

Von traditionellen Methoden zu agentenbasierten KI-Systemen<\/h3>\n\n\n\n

Zur Veranschaulichung des \u00dcbergangs von konventionellen Gesch\u00e4ftsprozessen zu einem agentenbasierten Zustand dienen die folgenden Beispiele aus der Praxis:<\/p>\n\n\n\n

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Beispiele<\/p>\n<\/th>

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Die \u2018alte\u2019 Welt<\/p>\n<\/th>

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Die Welt der Agenten<\/p>\n<\/th><\/tr>

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Marketing<\/a> Fahrten<\/p>\n<\/td>

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Manuelle A\/B-Testing-Kampagnen mit breiten Zielgruppen und optimierten, ungenauen Ergebnissen<\/p>\n<\/td>

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Analysieren Sie Echtzeitdaten, um \u2018N-of-1\u2019-Erlebnisse zu schaffen, Werbekampagnen zu optimieren und Markttrends vorherzusagen.<\/p>\n<\/td><\/tr>

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Markteinf\u00fchrung<\/p>\n<\/td>

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Erstellen von E-Mail-Vorlagen f\u00fcr die Kontaktaufnahme auf der Grundlage von Aufforderungen und anschlie\u00dfende Weitergabe an Vertriebsmitarbeiter<\/p>\n<\/td>

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Selbstst\u00e4ndiges Vorantreiben des gesamten Verkaufsprozesses mit kreativer Entdeckung, ma\u00dfgeschneiderten L\u00f6sungen und taktvollen Folgema\u00dfnahmen<\/p>\n<\/td><\/tr>

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Kundenbetreuung<\/p>\n<\/td>

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Bearbeitung grundlegender Anfragen mit statischen, geskripteten Antworten (~80% Abdeckung)<\/p>\n<\/td>

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Antizipieren von Kundenbed\u00fcrfnissen, L\u00f6sen komplexer Fragen in Echtzeit und Aufbau dauerhafter Beziehungen<\/p>\n<\/td><\/tr>

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Lieferkette<\/p>\n<\/td>

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Verwendung historischer Daten und statischer Regeln zur Bedarfsprognose und manuelle Bearbeitung von Ausnahmen<\/p>\n<\/td>

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Prognostizieren Sie den Bedarf, l\u00f6sen Sie Nachschub aus und leiten Sie Sendungen autonom um, um Unterbrechungen im Kettenmanagement zu vermeiden.<\/p>\n<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

Die heutige KI und ihre Grenzen<\/h3>\n\n\n\n

In den letzten Jahren haben KI-Systeme bemerkenswerte Fortschritte in den Bereichen maschinelles Lernen, Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache und generative KI-Modelle erzielt. Allerdings st\u00f6\u00dft die heutige KI immer noch an erhebliche Grenzen. Die meisten aktuellen KI-Systeme erfordern eine erhebliche menschliche Aufsicht, um effektiv zu funktionieren, insbesondere bei der Bew\u00e4ltigung komplexer Aufgaben, die Anpassungsf\u00e4higkeit und differenzierte Entscheidungen erfordern. Insbesondere k\u00e4mpft die aktuelle KI mit differenzierten Entscheidungen, die ein tieferes Verst\u00e4ndnis von Kontext und Feinheiten erfordern. Generative KI ist beispielsweise hervorragend in der Generierung von Inhalten, ist aber auf menschliche Aufforderungen angewiesen und nicht in der Lage, unabh\u00e4ngig zu handeln oder komplexe Ziele eigenst\u00e4ndig zu verfolgen.<\/p>\n\n\n\n

Autonome KI-Agenten k\u00f6nnen zwar bestimmte Aufgaben erf\u00fcllen, m\u00fcssen aber oft aufw\u00e4ndig programmiert werden und haben Schwierigkeiten, sich an dynamische Umgebungen anzupassen, in denen sich die Bedingungen schnell \u00e4ndern. An dieser Stelle bezieht sich die agentenbasierte KI auf eine neue Generation von KI-Systemen, die \u00fcber die Automatisierung hinausgehen. Agenten der k\u00fcnstlichen Intelligenz sind darauf ausgelegt, Muster zu erkennen, komplexe Aufgaben zu bew\u00e4ltigen und Entscheidungen mit minimalem menschlichen Eingriff zu treffen. Indem sie selbstst\u00e4ndig handeln und komplexe Ziele verfolgen, stellt die agentenbasierte KI einen bedeutenden Fortschritt dar, der es der KI erm\u00f6glicht, in realen Szenarien flexibler und effektiver zu arbeiten.<\/p>\n\n\n\n

Gro\u00dfe Sprachmodelle und das Aufkommen der agentenbasierten KI<\/h3>\n\n\n\n

Gro\u00dfe Sprachmodelle (Large Language Models, LLM) haben eine entscheidende Rolle bei der Entstehung der agentenbasierten KI gespielt. Diese fortschrittlichen KI-Modelle sind in der Lage, menschen\u00e4hnlichen Text zu verstehen und zu generieren, so dass KI-Systeme mit Nutzern in nat\u00fcrlicher Sprache interagieren und auf komplexe Anfragen antworten k\u00f6nnen. Sie werden auch h\u00e4ufig f\u00fcr die Generierung von Inhalten in verschiedenen Anwendungen eingesetzt und erm\u00f6glichen die automatische Erstellung von Artikeln, Berichten und anderen schriftlichen Materialien. Durch die Integration von LLMs mit maschinellem Lernen und nat\u00fcrlicher Sprachverarbeitung k\u00f6nnen agentenbasierte KI-Systeme komplexe Aufgaben bew\u00e4ltigen, komplizierte Arbeitsabl\u00e4ufe automatisieren und unabh\u00e4ngige Entscheidungen treffen.<\/p>\n\n\n\n

Diese Kombination von Technologien erm\u00f6glicht es der agentengest\u00fctzten KI, branchen\u00fcbergreifend ma\u00dfgeschneiderte L\u00f6sungen anzubieten. Im Lieferkettenmanagement zum Beispiel k\u00f6nnen agentenbasierte KI-Systeme die Nachfrage prognostizieren, das Kettenmanagement optimieren und sich ohne manuelle Eingriffe an St\u00f6rungen anpassen. Im Gesundheitswesen k\u00f6nnen diese Systeme gro\u00dfe Datenmengen verarbeiten, um die klinische Entscheidungsfindung zu unterst\u00fctzen und die Ergebnisse f\u00fcr die Patienten zu verbessern. Der Aufstieg der agentenbasierten KI, die auf umfangreichen Sprachmodellen basiert, schafft die Voraussetzungen f\u00fcr eine neue \u00c4ra autonomer Systeme, die die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten und Werte schaffen, ver\u00e4ndern k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

Erm\u00f6glichung von Anwendungen in der realen Welt: Data Readiness f\u00fcr KI-Agenten und intelligente Automatisierung<\/h2>\n\n\n\n

Der Einsatz von agentenbasierter KI erfordert eine Abkehr von der traditionellen Vorstellung von Datenbereitschaft hin zum Aufbau intelligenter, anpassungsf\u00e4higer Datenpipelines, die es KI-Agenten erm\u00f6glichen, zuverl\u00e4ssig auf Daten zuzugreifen und sie in Echtzeit zu verarbeiten. Diese Pipelines m\u00fcssen durch skalierbare Rechenleistung unterst\u00fctzt werden, um den effizienten Betrieb und das Wachstum von agentenbasierten KI-Systemen sicherzustellen. Neue generative KI-gest\u00fctzte Tools unterst\u00fctzen jetzt die schnelle Erstellung von Wissenslandkarten und die Integration strukturierter und unstrukturierter Datenquellen (z. B. E-Mails, Dokumente, Transkripte), die fr\u00fcher schwer zu verwalten waren.<\/p>\n\n\n\n

System Integrators (SIs) must help clients map their data environments including operational flows, databases, APIs, and document repositories while considering industry-specific AI and data regulations. For early pilots or proofs-of-concept, using available internal, public, or synthetic data can deliver quick value. Technologies like the Model Context Protocol (MCP) and Agent2Agent Protocol (A2A) streamline data access across systems.<\/p>\n\n\n\n

Da agentenbasierte KI-Systeme mit immer mehr Daten interagieren, verbessern sie kontinuierlich die Entscheidungsfindung. W\u00e4hrend der langfristige Erfolg von einer soliden Daten-Governance und -Qualit\u00e4t abh\u00e4ngt, ist eine fr\u00fchzeitige Einf\u00fchrung m\u00f6glich, indem man sich auf ein intelligentes Pipeline-Design konzentriert und die Flexibilit\u00e4t von KI nutzt, um in bestehenden Datenlandschaften zu arbeiten. Die Aufkl\u00e4rung der Kunden \u00fcber diese sich entwickelnden Integrationsmuster ist von entscheidender Bedeutung.<\/p>\n\n\n\n

\"Reichhaltige
Reichhaltige Smart Agents erstellen<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Warum agentenbasierte KI im Unternehmenskontext wichtig ist<\/h3>\n\n\n\n

Die heutige KI hat sich \u00fcber isolierte Automatisierungen hinaus entwickelt und schl\u00e4gt nun Wellen durch die Integration von autonome Entscheidungsfindung<\/a> in komplexe Gesch\u00e4ftsprozesse zu integrieren. Bei InvestGlass entwickeln wir KI-gest\u00fctzte L\u00f6sungen, die nicht nur repetitive Aufgaben automatisieren, sondern auch autonom agieren, kontinuierlich lernen und komplexe Aufgaben auf hoch adaptive Weise bew\u00e4ltigen.<\/p>\n\n\n\n

Dieser Wandel wird durch skalierbare Rechenleistung, nat\u00fcrlichsprachliche Modelle und KI-Modelle vorangetrieben, die darauf trainiert sind, Muster zu erkennen, menschen\u00e4hnliche Texte zu verstehen und unter menschlicher Aufsicht innerhalb ethischer Standards zu arbeiten.<\/p>\n\n\n\n

Die wichtigsten Vorteile sind:<\/p>\n\n\n\n