10+ Trends und Beispiele für Agentic AI

Wir haben Agentic AI-Trends aus mehreren wichtigen Branchenberichten, Benchmarks und Vendor-Disclosures überprüft und verglichen. Die Quellen weisen darauf hin, dass die Zukunft von agentic AI darin besteht, KI tief zu integrieren und Geschäftsansätze durch die Umstrukturierung bestehender Frameworks zu transformieren.

Agentic AI-Trends mit realen Beispielen

1. Richtung autonome, selbstheilende Datenpipelines

Wenn Organisationen ihre KI- und Analytics-Initiativen skalieren, wird die Aufrechterhaltung hoher Datenqualität über Pipelines hinweg zunehmend komplex. Traditionelle Ansätze wie das Hinzufügen manueller Checks, das reaktive Patchen von Pipelines oder das Skalieren von Data-Engineering-Teams können schwer skalierbar werden.

Anstatt sich auf menschliche Überwachung und Reparaturen zu verlassen, werden zukünftige Datenpipelines mit KI-Agenten mit Reinforcement Learning und modularen Architekturen eingebettet sein, die:

• Den Pipeline-Status überwachen und Probleme frühzeitig identifizieren, unter Verwendung von Observability und Metadaten.
  
• Ursachen diagnostizieren (z. B. Schema-Drift, fehlende Daten, verzögerte Upstream-Feeds).
  
• Probleme autonom beheben (z. B. Rollback auf die letzte gute Konfiguration, erneutes Einspeisen fehlgeschlagener Batches oder dynamische Anpassung von Transformationen).

Reale Beispiele für selbstheilende Pipelines:

• Unternehmen wie Monte Carlo entwickeln „Datenbeobachtbarkeits"-Plattformen, um KI-Agenten einen vollständigen Überblick darüber zu geben, wie die Pipeline funktioniert.¹
  
• Verbesserung von CI/CD-Pipelines mit agentic AI: Die Forschung zu autonomen MLOps-Pipelines (z. B. selbstheilende Feature-Stores) beschleunigt sich.²

2. Tools vor Prozessen

Die traditionelle Debatte „Prozess vs. Tools" wird mit dem Aufkommen von agentic AI weniger relevant.

Während starke Prozesse immer noch wichtig sind, beginnen agentic AI-Tools, die autonom planen, entscheiden und mehrstufige Aufgaben ausführen, in einigen Bereichen die Notwendigkeit komplexer Prozessdesigns zu ersetzen.

• Selbstgesteuerte Agenten können Workflows von Anfang bis Ende automatisieren, ohne dass Benutzer jeden Schritt manuell verwalten müssen.
  
• Nicht-technische Benutzer können jetzt Automatisierungen (z. B. Datenpipeline-Management, Cybersecurity-Threat-Hunting) ohne tiefgreifende Expertise einsetzen.

In der Praxis verschieben agentic Tools die Diskussion: Anstatt den Prozess um menschliche Teams herum zu optimieren, werden die Tools zum neuen Betriebsmodell.

In den nächsten Jahren könnten Unternehmen von isolierten Tools zu vollprozessualen, operationalisierten agentic AI-Lösungen wechseln.

3. Vertikale KI-Agenten in spezialisierten Branchen

Es gibt einen Wandel von allgemeinen Foundation-Modellen (wie ChatGPT) zu spezialisierteren KI-Agenten (wie dem Cursor AI-Code-Editor). Dieser Trend zu schmalen Agenten ist für spezifische Rollen konzipiert und bietet wesentliche Vorteile zur Straffung von Geschäftsprozessen, darunter:

• Höhere Genauigkeit bei branchenspezifischen Aufgaben.
• Verbesserte Effizienz durch Automatisierung domänenspezifischer Workflows.
• Tiefe Integration in Geschäftssysteme für maßgeschneiderte Lösungen.

Beispiele für vertikale KI-Agenten:

• KI-Agenten im Kundenservice: Antworten auf Anfragen in natürlicher Sprache, Kontext interpretieren und menschenähnliche Antworten generieren.
  
• KI-Agenten im Gesundheitswesen: Automatisierung von Gesundheitsprozessen, Ausführung mehrerer Geschäftsaufgaben wie medizinische Kodierung, Terminplanung und Büroverwaltung.
  
• KI-Agenten als Entwickler: Automatisierung von Codevorschlägen, Debugging und Softwaretests.
  
• KI-Agenten als Computerbenutzer: Automatisierung alltäglicher Aufgaben wie Erinnerungen und Sicherheitsüberwachung.
  
• KI-QA-Tester: Automatisierte Softwaresystemtests.
• Autonome Web-Agenten und Copilots: Navigation durch Websites, Extraktion von Daten, Ausfüllen von Formularen und Ausführung mehrstufiger Webaufgaben mit minimalem menschlichem Eingriff.

Mehr zu vertikaler KI lesen

Wenn Sie sich für die Infrastruktur interessieren, die webfähige agentic AI antreibt, finden Sie hier unsere neuesten Benchmarks:

• Remote-Browser: Wie Browser-Infrastruktur Agenten ermöglicht, sicher mit dem Web zu interagieren.
• Browser MCP-Benchmark: Top MCP-Server für Tool-Nutzung und Webzugriff.

4. Integration von KI-Agenten mit der physischen Welt

KI-Agenten integrieren sich zunehmend tiefer in Internet of Things (IoT) -Geräte und die physische Welt. Anwendungen erstrecken sich über verschiedene Umgebungen, einschließlich intelligenter Häuser, Büros und Städte, in denen KI-Agenten Geräte autonom steuern.

Reales Beispiel:

Tech-Unternehmen wie NVIDIA und GE HealthCare arbeiten gemeinsam an agentic Robotersystemen wie Röntgen- und Ultraschall-Technologien, bei denen KI-Agenten medizinische Bildgebung nutzen, um mit der physischen Welt zu interagieren.³

5. Wachsender Trend zu Open-Source-Modellen

Seit Jahren dominierten proprietäre KI-Modelle, die von wenigen großen Tech-Unternehmen kontrolliert wurden, die Landschaft. Dies ändert sich jedoch schnell mit Open-Source-Modellen wie Mistral.

• Für B2B-Unternehmen (Business-to-Business): Open-Source-Modelle werden aufgrund ihrer niedrigeren Betriebskosten bevorzugt. Dies gilt insbesondere für kleinere Modelle, die oft für spezifische, klar definierte Aufgaben ausreichend sind. Unternehmen können KI-Modelle intern fine-tunen und so die Abhängigkeit von kostspieligen Drittanbieter-APIs verringern.
• Für Entwickler: Kleinere Open-Source-Modelle können für spezifische Geschäftsfunktionen oder Domänen fine-tuned werden.

Antwort proprietärer Modelle: OpenAI verwendet eine gestaffelte Preisgestaltung für seine Modellpalette. Modelle mit höherer Leistungsfähigkeit wie GPT-5.5 kosten derzeit etwa 5 $ pro Million Eingabe-Token und 30 $ pro Million Ausgabe-Token, während kleinere Varianten wie GPT-5.4 mini deutlich günstiger sind, um kostensensible Bereitstellungen zu unterstützen.⁴

6. Transformative künstliche Intelligenz

Im Gegensatz zu schmalen KI, die sich auf statische Aufgaben konzentriert, nutzt Transformative Artificial Intelligence (TAI) agentic Fähigkeiten, um adaptive, hochwirksame Veränderungen im großen Maßstab voranzutreiben.

Transformative Artificial Intelligence (TAI)-Systeme können:

• Komplexe Ziele verstehen und dekonstruieren, auch unter Unsicherheit.
• Externe Tools und APIs nutzen, um in dynamischen Umgebungen Aktionen auszuführen.
• Strategien anpassen, indem sie aus Feedback und Kontext lernen.
• Mit Menschen und anderen Agenten koordinieren, um langfristige Ziele zu erreichen.

Reale Beispiele:

• Autonome Fahrzeuge (z. B. Waymo, Tesla FSD)
  
• Lagerroboter (z. B. Amazon Robotics)
  
• KI-Agenten für die Gesundheitsdiagnostik (z. B. Google DeepMind's MedPaLM)
  

7. Frameworks zum Erstellen von KI-Agenten

Wir haben den Aufstieg vieler Frameworks zum Erstellen von KI-Agenten wie OpenAI Swarm, LangGraph, Microsoft Autogen, CrewAI, und Langflow gesehen. Die Frameworks bieten vorgepackte Tools und Vorlagen, die die Entwicklung von KI-Agenten für verschiedene Anwendungsfälle ermöglichen.

Frameworks zum Erstellen von KI-Agenten ermöglichten es Benutzern, ihre Anwendungsfälle zu erweitern, indem sie Folgendes erlaubten:

• LLM-Integration: Auswahl von LLMs wie OpenAI, Anthropic oder Mistral, um spezialisierte Agenten für Ihre Bedürfnisse zu erstellen.
  
• Integration von Wissensdatenbanken: Integration benutzerdefinierter Dokumente (json, PDFs, Websites) für verbesserte Genauigkeit und Relevanz.
  
• Integriertes Speichermanagement: Automatisches Verfolgen von Konversationsverläufen für personalisierte Interaktionen.
  
• Integration benutzerdefinierter Tools: Ermöglichen Sie Agenten, Aufgaben wie Zahlungen, Websuchen und API-Aufrufe auszuführen.

Entdecken Sie weitere unserer Benchmarks und datengestützten Erkenntnisse in der Google-Suche.

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8. Kombination synthetischer und realer Daten

Unternehmen kombinieren zunehmend synthetische und reale Daten, um ihre KI-Modelle effektiv zu trainieren.

Während reale Daten wertvolle Einblicke bieten, stoßen sie oft auf Einschränkungen wie Knappheit, Datenschutzbedenken und inhärente Verzerrungen. Synthetische Daten bieten jedoch eine kontrollierte Umgebung, in der KI auf vielfältige Szenarien trainiert werden kann.

Reale Beispiele für synthetische Daten:

• Unternehmen wie Waymo verwenden synthetische Daten, um diese seltenen Ereignisse zu simulieren, die dann mit realen Fahrdaten integriert werden, um ihre KI-Modelle zu trainieren.⁵
  
• NVIDIA erstellt synthetische Umgebungen, um Robotera genten für Aufgaben in der physischen Welt zu trainieren, wie z. B. Fabrikautomatisierung und Unterstützung bei autonomen Operationen.⁶

9. Agentic AI verändert Teamrollen

Agentic AI definiert neu, wie Verantwortlichkeiten zwischen Analysten und Ingenieuren verteilt werden. Teams übernehmen erweiterte Verantwortlichkeiten. Analysten werden befähigt, Pipelines zu erstellen und zu verwalten, während Ingenieure zunehmend Kern-Workflows automatisieren.

Zwei Hauptkräfte treiben diesen Wandel an:

• Fortschritte bei der KI-gestützten Pipeline-Automatisierung: Agentic-Systeme können mehrstufige Workflows wie Datenerfassung, Validierung und Incident-Erkennung autonom bewältigen. Mit fortschreitender Automatisierung können Ingenieure größere Systeme mit weniger Ressourcen verwalten, während Analysten Workflows unabhängig warten.
  
• Gestiegene Nachfrage nach KI- und Datenprodukten: Da Führungskräfte schnelleren und breiteren Zugang zu Daten suchen, wird von Teams erwartet, dass sie mit weniger Ressourcen mehr leisten. Analysten übernehmen mehr technische Aufgaben, während sich Ingenieure auf das Skalieren und Automatisieren der Infrastruktur konzentrieren.

10. Das menschliche Element in agentic AI

Der wahre Erfolg von agentic AI hängt weitgehend davon ab, wie gut Menschen diese Systeme integrieren und nutzen.

Wichtige Punkte:

• Mensch-KI-Zusammenarbeit: Die Wirksamkeit von agentic AI wird davon abhängen, wie effektiv Teams mit KI-Agenten zusammenarbeiten können, indem sie sie als Mitarbeiter einsetzen.
  
• Kultureller Wandel: Die Einführung von agentic AI erfordert einen erheblichen Wandel in der Unternehmenskultur, der sich nicht nur auf die Technologieeinführung konzentriert, sondern auch darauf, Menschen zu ermöglichen, Seite an Seite mit KI zu arbeiten, um neue Höhen der Produktivität zu erreichen.

11. Entstehung neuer Preismodelle für KI-Agenten

Die Einführung digitaler Mitarbeiter könnte die Art und Weise verändern, wie Unternehmen Aufgaben bewerten, die traditionell von Menschen ausgeführt werden.

Dieser Übergang treibt die Entstehung von agentic-Geschäftsmodellen voran, die eine auf Gehältern basierende Vergütung gegenüber herkömmlichen Softwarelizenzierungsstrukturen bevorzugen.

Reales Beispiel für neue Preismodelle für KI-Agenten:

Telefónicas Voice-KI-Agenten, die mit einem Interaktionskosten von 0,35 € operieren, sind drastisch günstiger als die 3,50 € Basislinie, die für menschliche Callcenter-Arbeit erforderlich ist.⁷

Agentic AI erklärt

Agentic AI bezieht sich auf KI-Systeme, die autonom handeln, sich in Echtzeit anpassen und komplexe mehrstufige Probleme basierend auf Kontext und Zielen lösen können.

Es kombiniert mehrere KI-Agenten, die Large Language Models (LLMs) und Reasoning-Fähigkeiten nutzen.

Wesentliche Merkmale:

• Autonome Entscheidungsfindung: Handelt unabhängig mit minimalem menschlichen Eingriff.
  
• Echtzeit-Anpassung: Passt sich verändernden Umständen und sich entwickelnden Situationen an.
  
• Mehr-Agenten-Zusammenarbeit: Mehrere Agenten arbeiten zusammen, um komplexe Probleme zu lösen.
  
• Reasoning: Nutzt Reasoning und natürliches Sprachverständnis, um Herausforderungen zu verarbeiten und darauf zu reagieren.

Mehr lesen: Stufen agentic Systeme.

Agentic AI im Vergleich zu generativer KI

Generative KI generiert Inhalte (Text, Bilder usw.) basierend auf Eingabedaten oder Prompts. Sie verwendet Deep-Learning-Modelle, die die Lern- und Entscheidungsprozesse des menschlichen Gehirns nachahmen.

Durch die Analyse großer Datensätze identifizieren diese Modelle Muster und generieren Inhalte als Reaktion auf Anfragen in natürlicher Sprache, wobei sie auf Technologien wie Robotic Process Automation (RPA) zurückgreifen.

Agentic AI bezieht sich auf KI-Systeme, die autonom Entscheidungen treffen und handeln, um komplexe Ziele mit minimalem Aufsicht zu erreichen. Es kombiniert die Flexibilität von Large Language Models (LLMs) mit der Präzision traditioneller Programmierung.

Im Gegensatz zu generativer KI, die reaktiv auf Eingaben reagiert, passt sich agentic AI proaktiv an Situationen an und trifft kontextbasierte Entscheidungen. Es wird in Anwendungen wie Robotik, komplexer Analyse und virtuellen Assistenten eingesetzt.

Die Auswirkungen von KI-Agenten auf das Unternehmenswachstum

Capgemini behauptet, dass ca. 80 % der befragten Organisationen planen, innerhalb von 1-3 Jahren KI-Agenten für Aufgaben wie E-Mail-Generierung, Codierung und Datenanalyse zu integrieren. ⁸

Der wahre Impact wird jedoch von der Orchestrierung dieser Agenten kommen, um nicht nur einzelne Aufgaben, sondern gesamte Softwareentwicklungslifecycles abzuschließen.

Unternehmen könnten spezialisierte Agenten für Codegenerierung oder automatisierte Tests einsetzen, die alle zusammenarbeiten und sich in Echtzeit basierend auf menschlichem Feedback anpassen.

KI-Agenten können die Automatisierung komplexer Anwendungsfälle auf vier Arten vereinfachen:

• Anpassungsfähigkeit an unvorhersehbare Szenarien: Im Gegensatz zu deterministischen regelbasierten Systemen, die bei unerwarteten Bedingungen versagen, können KI-Agenten, die auf großen Datensätzen trainiert wurden, flexibel auf unvorhergesehene Situationen reagieren.
  
• Nutzung natürlicher Sprache für Workflow-Automatisierung: Agentic-Tools ermöglichen es Benutzern, Workflows mit Anweisungen in natürlicher Sprache zu entwerfen und zu modifizieren.
  
• Autonome Integration mit bestehenden Systemen: Da agentic-Tools auf Foundation-Modellen basieren, können KI-Agenten autonom mit Softwareplattformen und Tools interagieren.
  
• Kontinuierliches Lernen und Verbesserung: Agentic-Tools können kontinuierlich aus Interaktionen und Feedback lernen und ihre Leistung verbessern, ohne umfangreiches manuelles Nachtraining zu benötigen.

Weiterführende Literatur

• Vergleich von LLM-Sicherheitstools & Open-Source-Frameworks
• Open-Source-KI-Agenten
• Vergleich von KI-Agenten-Tools

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Referenzlinks

1.

Monte Carlo Launches Observability Agents To Accelerate Data + AI Monitoring And Troubleshooting

2.

Building Fully Autonomous Data Analysis Pipelines with the PraisonAI Agent Framework: A Coding Implementation - MarkTechPost

MarkTechPost AI Media Inc

3.

NVIDIA and GE HealthCare Collaborate to Advance the Development of Autonomous Diagnostic Imaging With Physical AI | NVIDIA Newsroom

4.

ChatGPT Pricing | OpenAI

5.

SurfelGAN: Synthesizing Realistic Sensor Data for Autonomous Driving

Waymo

6.

NVIDIA and GE HealthCare Collaborate to Advance the Development of Autonomous Diagnostic Imaging With Physical AI | NVIDIA Newsroom

7.

AI agent vs human agent cost: A practical 2026 comparison | eesel AI

eesel AI

8.

Generative AI in organizations 2024 - Capgemini USA

Cem Dilmegani

Leitender Analyst

Folgen auf

Cem ist seit 2017 leitender Analyst bei AIMultiple. AIMultiple informiert monatlich Hunderttausende von Unternehmen (laut similarWeb), darunter 55 % der Fortune 500. Cems Arbeit wurde von führenden globalen Publikationen wie Business Insider, Forbes und der Washington Post, von globalen Unternehmen wie Deloitte und HPE sowie von NGOs wie dem Weltwirtschaftsforum und supranationalen Organisationen wie der Europäischen Kommission zitiert. Weitere namhafte Unternehmen und Ressourcen, die AIMultiple referenziert haben, finden Sie hier. Im Laufe seiner Karriere war Cem als Technologieberater, Technologieeinkäufer und Technologieunternehmer tätig. Über ein Jahrzehnt lang beriet er Unternehmen bei McKinsey & Company und Altman Solon in ihren Technologieentscheidungen. Er veröffentlichte außerdem einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung. Bei einem Telekommunikationsunternehmen leitete er die Technologiestrategie und -beschaffung und berichtete direkt an den CEO. Darüber hinaus verantwortete er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos, das innerhalb von zwei Jahren von null auf einen siebenstelligen jährlichen wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Unternehmensbewertung kam. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider gewürdigt. Er ist ein gefragter Redner auf internationalen Technologiekonferenzen. Cem absolvierte sein Studium der Informatik an der Bogazici-Universität und besitzt einen MBA der Columbia Business School.

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