Agentic AI

Agentic AI

Agentic AI bezeichnet KI-Anwendungen, die bei der Bearbeitung einer Aufgabe nächste Schritte innerhalb gesetzter Grenzen selbst auswählen können. Häufig kombinieren sie Sprachmodelle, Informationen, Werkzeuge und Rückmeldungen. Der Begriff ist keine einheitliche Reife- oder Qualitätsstufe.

Agentic AI im Detail

Eine feste Abfolge kann einen Bericht jeden Monat gleich erstellen. Ein stärker agentischer Ablauf kann zunächst prüfen, welche Informationen fehlen, und sein Vorgehen daran anpassen. Der entscheidende Unterschied ist der Spielraum im Ablauf, nicht die Fähigkeit, einen besonders überzeugenden Text zu schreiben.

Mehr Spielraum ist nur dann sinnvoll, wenn die Aufgabe ihn benötigt. Für klar geregelte Schritte kann ein definierter Workflow leichter nachvollziehbar sein. Bei offenen Recherche- oder Bearbeitungsaufgaben kann eine flexible Auswahl der nächsten Schritte helfen. In der Praxis sind Mischformen möglich.

Beschreibe Autonomie konkret: Welche Entscheidungen darf das System treffen, welche Daten verwenden, welche Aktionen auslösen und wann muss es stoppen? Ein System kann eine Analyse eigenständig vorbereiten, während Veröffentlichungen oder Budgetänderungen gesondert freigegeben werden. Solche Grenzen dürfen nicht nur im Prompt stehen.

Im Creative Engineering kann der Nutzen in besser vorbereiteten Informationen und weniger manuellen Übergaben liegen. Ob daraus bessere kreative Arbeit entsteht, entscheidet sich an Relevanz, Richtigkeit und Ausarbeitung. Die Verantwortung für Konzept und Qualität liegt bei uns.

Beispiele

Hypothetisches Anwendungsbeispiel

Ein Team untersucht eine neue Produktkategorie. Der Ablauf sucht zu definierten Fragen nach Quellen, erkennt Lücken und ergänzt die Recherche. Er legt Fundstellen und Unsicherheiten vor. Die strategische Schlussfolgerung und die Freigabe der daraus entwickelten Kommunikation liegen beim verantwortlichen Team.

Wichtige Punkte

Agentisch beschreibt Spielraum im Vorgehen, keine Garantie für Selbstständigkeit.
Feste und flexible Schritte können kombiniert werden.
Entscheidungsrechte und Abbruchbedingungen konkret festlegen.
Wert an Aufgabe und Ergebnis messen, nicht am Autonomiegrad.

Anwendung im Marketing-Alltag

Zerlege eine Aufgabe in vorhersehbare Schritte und Entscheidungen, die vom Zwischenstand abhängen. Gib dem System dort Spielraum, wo er einen begründeten Nutzen hat. Definiere Ergebnis, Berechtigungen und Übergaben so, dass der Ablauf überprüfbar bleibt.

Sinnvolle Messgrößen

Eignung für die Aufgabe

Ergebnisqualität bei den tatsächlich vorgesehenen Fällen und Varianten.

Eingriffe und Übergaben

Wann Unterstützung benötigt wird und ob relevante Grenzen eingehalten werden.

Aufwand bis zum geprüften Ergebnis

Gesamte Bearbeitung einschließlich Quellenprüfung, Korrekturen und Betrieb.

Häufige Fehler

Agentic AI als nächsten zwingenden Reifegrad für jedes Unternehmen darstellen.
Mehr Autonomie mit geringerer Fehlerquote gleichsetzen.
Sichtbare Planung als Beleg für ein korrektes Ergebnis behandeln.

Quellen und Einordnung

Anthropic: Building effective agents
Begriffliche Unterscheidung von festen Workflows und modellgesteuertem Vorgehen.
NIST: Generative AI Profile
Qualitätsrisiken und Prüfung von Anwendungen generativer KI.

Häufige Fragen zu Agentic AI

Nicht notwendigerweise. Der Begriff beschreibt meist eine Anwendung oder Arbeitsweise. Dasselbe Modell kann in einem festen Workflow oder in einem Ablauf mit mehr Entscheidungsspielraum eingesetzt werden.

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