Agentic AI im Unternehmenskontext: Zwischen technologischem Anspruch und Hype-Verzerrung

„Agentic AI“ gehört zu den Begriffen, die in den vergangenen Monaten wohl am schnellsten an Popularität gewonnen haben. In Fachartikeln, Pressemitteilungen und Pitchdecks wird er beinahe inflationär verwendet – als Synonym für Fortschritt, Autonomie und die nächste Evolutionsstufe der künstlichen Intelligenz. Doch was verleiht einem System tatsächlich die Eigenschaften eines „Agents“? Und welche Technologien werden dieser Bezeichnung überhaupt gerecht?

In der aktuellen Debatte wird Agentic AI häufig mit herkömmlichen Automatisierungstechnologien verwechselt. Selbst Unternehmen, die lediglich regelbasierte Assistenzsysteme oder vordefinierte Entscheidungslogik einsetzen, bewerben ihre Produkte unter dem Label „Agentic Intelligence“. Mitunter reicht bereits ein Plugin oder eine automatisierte Empfehlung in einem bekannten Streamingdienst, um im Marketingkontext als Beispiel für Agentic AI herangezogen zu werden – eine Entwicklung, die sowohl aus wissenschaftlicher als auch aus technologischer Sicht kritisch zu bewerten ist.

Die aktuelle Diskussion weckt Erinnerungen an frühere Hype-Zyklen im Bereich der künstlichen Intelligenz, in denen Begriffe wie „Deep Learning“ oder „neuronale Netze“ überstrapaziert und schließlich entwertet wurden. Schon damals klaffte eine deutliche Lücke zwischen ambitionierten Erwartungen und der tatsächlichen Funktionalität. Im Fall von Agentic AI droht nun eine ähnliche Begriffsunschärfe – mit potenziell weitreichenden Folgen für strategische Unternehmensentscheidungen, Investitionen und das Vertrauen in technologische Innovationen.

Dabei ist der Begriff keineswegs beliebig. Ein agentisches System unterscheidet sich grundlegend von klassischen Automatisierungslösungen: Es handelt nicht lediglich entlang vorgegebener Abläufe, sondern trifft eigenständige Entscheidungen auf Basis von Kontext, Zielen und kontinuierlichem Feedback – ohne dass an jeder Stelle menschliches Eingreifen erforderlich wäre. Es lernt in Echtzeit, passt seine Strategie dynamisch an und ist im Idealfall in der Lage, mit anderen Agenten zu interagieren, um komplexe Aufgaben koordiniert zu bewältigen.

Worin die wahre Essenz von Agentic AI besteht – und weshalb zahlreiche Systeme dieser Bezeichnung nicht gerecht werden

Agentic AI dient nicht der Werbung, sondern bezeichnet eine fundamentale Veränderung des Verhältnisses zwischen System und Umwelt. Im Mittelpunkt steht nicht nur die Möglichkeit zur Automatisierung, sondern zur adaptiven, kontextbezogenen Autonomie: Ein Agent verfolgt ein Ziel nicht durch das Abarbeiten festgelegter Schritte, sondern durch eigenständige Interpretation, Priorisierung und Entscheidungen. Er kann Strategien in Frage stellen, neu auswählen, alternative Ansätze entwickeln und auf unerwartete Veränderungen seiner Umwelt reagieren, ohne dass es externer Hilfe bedarf. Lernen in Echtzeit, zielgerichtetes Handeln unter Unsicherheit und die Fähigkeit zur Interaktion mit anderen autonomen Systemen sind wesentliche Eigenschaften eines solchen Agenten.

Von Bedeutung ist nicht, ob jemand noch beteiligt ist, sondern wann und in welcher Funktion. Agentic AI impliziert nicht, dass menschliche Kontrolle gänzlich ignoriert wird. Es geht vielmehr um eine intelligente Integration der Kontrolle: nicht auf der Ebene operativer Bestätigung, sondern auf der Ebene strategischer Überwachung und ethischer Rahmenbedingungen. Ein Agent muss nicht alleine arbeiten, um agentisch zu sein; Er darf jedoch nicht auf ständige Anleitung oder Bestätigung angewiesen sein.

Trotz der klaren konzeptionellen Abgrenzung wird der Begriff derzeit oft auf Systeme angewendet, die diesen Anforderungen nicht entsprechen. Viele Anwendungen, die tatsächlich nur regelbasierte Reaktionen liefern oder vordefinierte Prozesse beschleunigen, bezeichnen sich selbst als „agentic“. Vor allem im Bereich der generativen KI sind die Abgrenzungen nicht mehr so deutlich: Oft wird ein Sprachmodell, das auf eine Eingabe reagiert, fälschlicherweise als „autonom agierender Agent“ dargestellt, obwohl es tatsächlich keine Zielorientierung besitzt und nicht strategisch auf Veränderungen in seiner Umgebung reagieren kann. Auch wenn Entscheidungskomponenten vorhanden sind, fehlt es oft an der Fähigkeit zur langfristigen Selbstkorrektur oder zur Aushandlung komplexer Zielkonflikte.

Den Agentenbegriff systematisch zu überdehnen, ist nicht nur ein semantischer Fehler, sondern birgt auch strategische Risiken. Unternehmen, die sich auf angeblich agentische Systeme verlassen, ohne deren tatsächliche Funktionsweise zu überprüfen, riskieren eine gefährliche Fehleinschätzung. Entscheidungen über technologische Infrastruktur, Investitionen oder Personalplanung basieren dann auf Annahmen, die im Produkt selbst nicht erfüllt sind. Wenn Zusagen und die tatsächliche Funktionalität nicht übereinstimmen, wird das Vertrauen in KI-Technologien auf lange Sicht untergraben. Es mag auf kurze Sicht Aufmerksamkeit hervorrufen, sich im Marketing mit dem Label „Agentic AI“ zu schmücken – jedoch ist es aus strategischer Sicht irreführend.

In dieser Situation ist es von entscheidender Bedeutung, dass Entscheidungsträger auf verlässliche Kriterien und Referenzpunkte zurückgreifen können. Die funktionale Analyse bietet Orientierung, nicht die Terminologie im Pitchdeck:

• Handelt das System innerhalb starrer Regeln oder hat es ein internes Zielmodell?

• Zeigt es nur eine Reaktion auf Input oder kann es auch Initiative ergreifen?

• Ist menschliches Reframing die einzige Möglichkeit für Veränderungen, oder kann das System seine Strategien eigenständig anpassen?

• Und schließlich: Wie wichtig ist menschliche Kontrolle – als Ergänzung oder als tragende Struktur?

Auch wenn solche Fragen nicht pauschal beantwortet werden können, kennzeichnen sie einen methodischen Zugang, der es Unternehmen erleichtert, echte agentische Systeme von überzogener Automatisierungsrhetorik zu unterscheiden. Gerade in einer Phase des technologischen Umbruchs ist diese Unterscheidung von entscheidender Bedeutung – für die Auswahl geeigneter Lösungen ebenso wie für das gesamte Vertrauen in den Einsatz künstlicher Intelligenz im Unternehmenskontext.