10+ Agentic-KI-Trends und -Beispiele

Wir haben Agentic-KI-Trends aus mehreren großen Branchenberichten, Benchmarks und Anbieterangaben überprüft und verglichen. Die Quellen weisen darauf hin, dass die Zukunft der Agentic AI darin besteht, KI tief zu integrieren und Geschäftsansätze durch die Umstrukturierung aktueller Frameworks zu transformieren.

Agentic-KI-Trends mit Praxisbeispielen

1. Auf dem Weg zu autonomen, selbstheilenden Daten-Pipelines

Wenn Unternehmen ihre KI- und Analyseinitiativen skalieren, wird die Aufrechterhaltung einer hohen Datenqualität über Pipelines hinweg zunehmend komplex. Traditionelle Ansätze wie das Hinzufügen manueller Prüfungen, reaktives Patchen von Pipelines oder die Skalierung von Data-Engineering-Teams können nur schwer skalierbar werden.

Statt sich auf menschliche Überwachung und Reparaturen zu verlassen, werden künftige Daten-Pipelines mit KI-Agenten mit Reinforcement Learning und modularen Architekturen ausgestattet, die Folgendes können:

• Überwachen des Pipeline-Zustands und frühzeitiges Erkennen von Problemen, unter Verwendung von Observability und Metadaten.
  
• Diagnostizieren von Ursachen (z. B. Schema-Drift, fehlende Daten, verzögerte Upstream-Feeds).
  
• Autonomes Reparieren von Problemen (z. B. Zurücksetzen auf die letzte gute Konfiguration, erneutes Einlesen fehlgeschlagener Batches oder dynamisches Anpassen von Transformationen).

Praxisbeispiele für selbstheilende Pipelines:

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

2. Tooling vor Prozess

Die traditionelle Debatte „Prozess vs. Tooling“ wird mit dem Aufstieg von Agentic AI immer weniger relevant.

Während starke Prozesse weiterhin wichtig sind, beginnen Agentic-KI-Tools, die mehrstufige Aufgaben autonom planen, entscheiden und ausführen, in einigen Bereichen die Notwendigkeit komplexer Prozessgestaltung zu ersetzen.

• Selbstgesteuerte Agenten können Workflows Ende-zu-Ende automatisieren, ohne dass Benutzer jeden Schritt manuell verwalten müssen.
  
• Nicht-technische Benutzer können jetzt Automatisierungen (z. B. Daten-Pipeline-Management, Cybersecurity-Bedrohungssuche) ohne tiefgehende Fachkenntnisse bereitstellen.

Im Grunde verlagern Agentic-Tools die Diskussion: Statt den Prozess um menschliche Teams herum zu optimieren, werden die Tools zum neuen Betriebs-Model.

In den kommenden Jahren könnten Unternehmen von isolierten Tools zu vollständig prozessorientierten, operationalisierten Agentic-KI-Lösungen übergehen.

3. Vertikale KI-Agenten in spezialisierten Branchen

Es gibt eine Verlagerung von allgemeinen Foundation-Models (wie ChatGPT) hin zu spezialisierteren KI-Agenten (wie dem Cursor-KI-Code-Editor). Diese Verlagerung ist auf bestimmte Rollen zugeschnitten und bietet entscheidende Vorteile zur Optimierung von Geschäftsabläufen, 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: Beantworten Anfragen in natürlicher Sprache, interpretieren den Kontext und erzeugen menschenähnliche Antworten.
  
• KI-Agenten im Gesundheitswesen: Automatisieren Prozesse im Gesundheitswesen und führen verschiedene Geschäftsaufgaben wie medizinische Kodierung, Terminplanung und Büroadministration aus.
  
• KI-Agenten als Entwickler: Automatisieren Codevorschläge, Debugging und Softwaretests.
  
• KI-Agenten als Computerbenutzer: Automatisieren alltägliche Aufgaben wie Erinnerungen und Sicherheitsüberwachung.
  
• KI-QA-Tester: Automatisierte Softwaretestsysteme.
• Autonome Web-Agenten und Copiloten: Navigieren auf Websites, extrahieren Daten, füllen Formulare aus und führen mehrstufige Webaufgaben mit minimalem menschlichem Input aus.

Mehr zu vertikaler KI

Wenn Sie sich mit der Infrastruktur befassen, die webfähige Agentic-KI-Systeme antreibt, finden Sie hier unsere neuesten Benchmarks:

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

4. Integration von KI-Agenten in die physische Welt

KI-Agenten integrieren sich zunehmend tiefer mit Internet der Dinge (IoT) -Geräten und der physischen Welt. Die Anwendungen erstrecken sich über verschiedene Umgebungen, darunter Smart Homes, Büros und Städte, in denen KI-Agenten Geräte autonom steuern.

Praxisbeispiel:

Technologieunternehmen wie NVIDIA und GE HealthCare arbeiten gemeinsam an agentischen Robotersystemen wie Röntgen- und Ultraschalltechnologien, bei denen KI-Agenten medizinische Bildgebung nutzen, um mit der physischen Welt zu interagieren.³

5. Wachsende Hinwendung zu Open-Source-Models

Jahrelang dominierten proprietäre KI-Models, die von einigen großen Technologieunternehmen kontrolliert wurden, die Landschaft. Doch dies ändert sich schnell mit Open-Source-Models wie Mistral.

• Für B2B-Unternehmen (Business-to-Business): Open-Source-Models werden aufgrund ihrer niedrigeren Betriebskosten bevorzugt. Dies gilt insbesondere für kleinere Models, die für bestimmte, klar definierte Aufgaben oft ausreichen. Unternehmen können KI-Models intern feinabstimmen und so die Abhängigkeit von kostspieligen Drittanbieter-APIs verringern.
• Für Entwickler: Kleinere Open-Source-Models können auf bestimmte Geschäftsfunktionen oder Domänen feinabgestimmt werden.

Reaktion proprietärer Models: OpenAI verwendet eine gestaffelte Preisgestaltung über seine Modellpalette. Hochleistungs-Models wie GPT-5.5 kosten derzeit etwa 5 $ pro Million Eingabe-Tokens und 30 $ pro Million Ausgabe-Tokens, während kleinere Varianten wie GPT-5.4 mini deutlich günstiger angeboten werden, um kostensensible Implementierungen zu unterstützen.⁴

6. Transformative Künstliche Intelligenz

Anders als enge KI, die sich auf statische Aufgaben konzentriert, nutzt Transformative Künstliche Intelligenz (TAI) agentische Fähigkeiten, um adaptive, wirkungsvolle Veränderungen in großem Maßstab voranzutreiben.

Systeme der Transformative Künstliche Intelligenz (TAI) können:

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

Praxisbeispiele:

• Autonome Fahrzeuge (z. B. Waymo, Tesla FSD)
  
• Lagerroboter (z. B. Amazon Robotics)
  
• Diagnostische Agenten im Gesundheitswesen (z. B. Google DeepMinds MedPaLM)
  

7. Frameworks zur Erstellung von KI-Agenten

Wir haben den Aufstieg vieler Frameworks zur Erstellung von KI-Agenten erlebt, wie OpenAI Swarm, LangGraph, Microsoft Autogen, CrewAI, und Langflow. Die Frameworks bieten vorgefertigte Tools und Vorlagen, die Entwicklung von KI-Agenten für verschiedene Anwendungsfälle ermöglichen.

Frameworks zur Erstellung von KI-Agenten haben es Benutzern ermöglicht, ihre Anwendungsfälle zu erweitern, indem sie Folgendes ermöglichen:

• LLM-Integration: Auswahl von LLMs wie OpenAI, Anthropic oder Mistral, um spezialisierte Agenten für Ihre Anforderungen zu erstellen.
  
• Wissensdatenbank-Integration: Integrieren Sie benutzerdefinierte Dokumente (json, PDFs, Websites) für verbesserte Genauigkeit und Relevanz.
  
• Integriertes Speichermanagement: Verfolgen Sie automatisch Konversationsverläufe für personalisierte Interaktionen.
  
• Individuelle Tool-Integration: Ermöglichen Sie Agenten, Aufgaben wie Zahlungen, Websuchen und API-Aufrufe auszuführen.

8. Kombination synthetischer und realer Daten

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

Während reale Daten wertvolle Erkenntnisse bieten, unterliegen sie oft Einschränkungen wie Knappheit, Datenschutzbedenken und inhärente Verzerrungen. Synthetische Daten hingegen bieten eine kontrollierte Umgebung, in der KI anhand vielfältiger Szenarien trainiert werden kann.

Praxisbeispiele für synthetische Daten:

• Unternehmen wie Waymo nutzen synthetische Daten, um diese seltenen Ereignisse zu simulieren, die dann mit realen Fahrdaten integriert werden, um ihre KI-Models zu trainieren.⁵
  
• NVIDIA erstellt synthetische Umgebungen, um Robotik-Agenten für Aufgaben in der physischen Welt wie Fabrikautomation und autonome Operationsassistenz zu trainieren.³

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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 voran:

• Fortschritte bei KI-gestützter Pipeline-Automatisierung: Agentische Systeme können mehrstufige Workflows wie Datenaufnahme, Validierung und Vorfallerkennung autonom bewältigen. Mit fortschreitender Automatisierung können Ingenieure größere Systeme mit weniger Ressourcen verwalten, während Analysten Workflows eigenständig pflegen.
  
• Steigende Nachfrage nach KI- und Datenprodukten: Da Führungskräfte einen schnelleren und breiteren Zugang zu Daten anstreben, wird von Teams erwartet, mit weniger Ressourcen mehr zu leisten. Analysten übernehmen zunehmend technischere Aufgaben, während sich Ingenieure auf die Skalierung und Automatisierung 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 können.

Wichtige Punkte:

• Mensch-KI-Zusammenarbeit: Die Effektivität von Agentic AI wird davon abhängen, wie effektiv Teams mit KI-Agenten zusammenarbeiten und sie als Co-Worker einsetzen können.
  
• Kultureller Wandel: Die Einführung von Agentic AI erfordert einen bedeutenden Wandel in der Organisationskultur, wobei der Fokus nicht auf der Technologieeinführung liegt, sondern auch darauf, Menschen die Zusammenarbeit mit KI zu ermöglichen, um neue Produktivitätsniveaus zu erreichen.

11. Aufkommen neuer Pricing-Models für KI-Agenten

Die Einführung digitaler Co-Worker könnte neu gestalten, wie Unternehmen Aufgaben bewerten, die traditionell von Menschen ausgeführt werden.

Dieser Wandel treibt den Aufstieg agentischer Business-Models voran, die eine gehaltsbasierte Vergütung gegenüber herkömmlichen Softwarelizenzstrukturen bevorzugen.

Praxisbeispiel für neue Pricing-Models für KI-Agenten:

Telefónicas Sprach-KI-Agenten, die mit Interaktionskosten von €0.35 arbeiten, sind drastisch günstiger als die Basis von €3.50, die für menschliche Callcenter-Arbeitskräfte erforderlich ist.⁶

Agentic AI erklärt

Agentic AI bezeichnet KI-Systeme, die in der Lage sind, autonom zu handeln, sich in Echtzeit anzupassen und komplexe mehrstufige Probleme basierend auf Kontext und Zielen zu lösen.

Sie kombiniert mehrere KI-Agenten und nutzt Large Language Models (LLMs) sowie Argumentationsfähigkeiten.

Wichtige Merkmale:

• Autonome Entscheidungsfindung: Handelt unabhängig mit minimalem menschlichem Eingreifen.
  
• Echtzeitanpassung: Passt sich an veränderte Umstände und sich entwickelnde Situationen an.
  
• Multi-Agenten-Zusammenarbeit: Mehrere Agenten arbeiten zusammen, um komplexe Probleme zu lösen.
  
• Argumentation: Nutzt Argumentation und natürliches Sprachverständnis, um Herausforderungen zu verarbeiten und darauf zu reagieren.

Weiterlesen: Stufen agentischer Systeme.

Agentic AI vs. generative KI im Vergleich

Generative KI erzeugt Inhalte (Text, Bilder usw.) auf der Grundlage von Eingabedaten oder Prompts. Sie verwendet Deep-Learning-Models, die Lern- und Entscheidungsprozesse des menschlichen Gehirns nachahmen.

Durch die Analyse großer Datasets erkennen diese Models Muster und erzeugen Inhalte als Reaktion auf Anfragen in natürlicher Sprache, wobei sie sich auf Technologien wie Robotic Process Automation (RPA) stützen.

Agentic AI bezeichnet KI-Systeme, die autonom Entscheidungen treffen und handeln, um komplexe Ziele mit minimaler Überwachung zu erreichen. Sie kombiniert die Flexibilität von Large Language Models (LLMs) mit der Präzision traditioneller Programmierung.

Anders als generative KI, die auf Eingaben reagiert, passt sich Agentic AI proaktiv an Situationen an und trifft kontextbasierte Entscheidungen. Sie wird in Anwendungen wie Robotik, komplexer Analyse und virtuellen Assistenten eingesetzt.

Die Auswirkungen von KI-Agenten auf das Unternehmenswachstum

Capgemini gibt an, dass ~80 % der befragten Unternehmen planen, KI-Agenten innerhalb von 1–3 Jahren für Aufgaben wie E-Mail-Erstellung, Codierung und Datenanalyse zu integrieren. ⁷

Der wahre Einfluss wird jedoch dadurch entstehen, dass diese Agenten orchestriert werden, um nicht nur einzelne Aufgaben, sondern auch gesamte Softwareentwicklungslebenszyklen abzuschließen.

Unternehmen könnten spezialisierte Agenten für die Codegenerierung oder automatisiertes Testen einsetzen, die alle zusammenarbeiten und sich in Echtzeit auf der Grundlage menschlichen Feedbacks anpassen.

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

• Anpassungsfähigkeit an unvorhersehbare Szenarien: Anders als deterministische regelbasierte Systeme, die bei unerwarteten Bedingungen versagen, können KI-Agenten, die mit großen Datasets trainiert wurden, flexibel auf unvorhergesehene Situationen reagieren.
  
• Verwendung natürlicher Sprache für die Workflow-Automatisierung: Agentic-Tools ermöglichen es Benutzern, Workflows mithilfe natürlicher Sprachanweisungen zu entwerfen und zu ändern.
  
• Autonome Integration in bestehende Systeme: Da Agentic-Tools auf Foundation-Models 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 dass ein umfangreiches manuelles Neutraining erforderlich ist.

Weiterführende Literatur

• Vergleichen Sie LLM-Sicherheitstools & Open-Source-Frameworks
• Open-Source-KI-Agenten
• KI-Agenten-Tools vergleichen

Diese Forschung zitieren

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Änderungsprotokoll

1 Aktualisierungen

1. 202513. Nov

   Der Abschnitt „Konvergenz der KI-Fähigkeiten in agentischen Systemen“ wurde durch „Transformative Künstliche Intelligenz“ ersetzt.

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.

Business Pricing | OpenAI

5.

SurfelGAN: Synthesizing Realistic Sensor Data for Autonomous Driving

Waymo

6.

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

eesel AI

7.

Generative AI in organizations 2024 - Capgemini USA

Capgemini

Cem Dilmegani

Leitender Analyst

Folgen auf

Cem ist seit 2017 leitender Analyst bei AIMultiple.

Cems Arbeit bei AIMultiple wurde von führenden globalen Publikationen wie Business Insider, Forbes, Morning Brew und Washington Post, von globalen Unternehmen wie Deloitte und HPE, von NGOs wie dem World Economic Forum und von supranationalen Organisationen wie der European Commission zitiert. [1], [2], [3], [4], [5]

Im Laufe seiner Karriere war Cem als Tech-Berater, Tech-Einkäufer und Tech-Unternehmer tätig. Er beriet Unternehmen bei ihren Technologieentscheidungen bei McKinsey & Company und Altman Solon über mehr als ein Jahrzehnt. Er veröffentlichte außerdem einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung.

Er leitete Technologiestrategie und -beschaffung eines Telekommunikationsunternehmens und berichtete dabei direkt an den CEO. Außerdem verantwortete er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos, das innerhalb von zwei Jahren von 0 einen siebenstelligen jährlich wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Bewertung erreichte. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider aufgegriffen.

Cem spricht regelmäßig auf internationalen Technologiekonferenzen. Er absolvierte die Bogazici University als Computeringenieur und hat einen MBA von der Columbia Business School.

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Recherchiert von

Hazal Şimşek

Branchenanalystin

Folgen auf

Hazal ist Branchenanalystin bei AIMultiple und konzentriert sich auf Prozessintelligenz (einschließlich Process Mining) und Unternehmensautomatisierung (einschließlich IT-Automatisierung und Low-Code-/No-Code-Automatisierung).

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