Der Aufstieg der agentischen KI: Wie autonome Entscheidungsfindung die Geschäftsstrategie neu definiert

Unsere Perspektive

Agentic AI ermöglicht eine autonome Entscheidungsfindung und verändert Branchen wie Banken, Finanzdienstleistungen, Versicherungen, Konsumgüter, Energie, Fertigung, Versicherungen, Gesundheitswesen, Technologie und Kommunikation grundlegend.

Sicherheit, Ethik und Compliance sind nach wie vor zentrale Anliegen und erfordern robuste KI-Governance-Frameworks, die auf globale Vorschriften abgestimmt sind, einschließlich des EU-KI-Gesetzes, der US-amerikanischen KI-Bill of Rights und der ISO-Richtlinien für das KI-Risikomanagement.

Ein strategischer und pragmatischer Ansatz für die KI-Implementierung umfasst Human-in-the-Loop-Mechanismen, phasenweise Automatisierung und Maker-Checker-Frameworks. Dieser Ansatz gewährleistet Verantwortlichkeit, Transparenz und Risikokontrolle und bietet eine solide Grundlage für die erfolgreiche Integration von KI in den Geschäftsbetrieb.

Eine KI-First-Strategie bedeutet, KI in die Kernentscheidungsfindung, die Prozesse und die Strategie einzubetten, anstatt sie als nachträglichen Einfall oder experimentelles Werkzeug zu behandeln. Es geht über die Automatisierung hinaus und ermöglicht eine disruptive Neugestaltung von Geschäftsmodellen, personalisierte Kundeninteraktionen und adaptive Entscheidungsfindung in Echtzeit.

„ Agentische KI ermöglicht eine autonome Entscheidungsfindung, indem sie kontinuierlich lernt und sich anpasst, wodurch Branchen transformiert werden und gleichzeitig eine robuste Governance und ein strategisches Gleichgewicht zwischen Innovation und Kontrolle erforderlich sind.“

Agentische KI: Der Wandel von der Automatisierung zur autonomen Intelligenz

Künstliche Intelligenz entwickelt sich von einem Werkzeug, das menschliche Entscheidungen unterstützt, zu einem System, das autonom in Echtzeit agieren kann. Agentische KI bezeichnet KI-gesteuerte Systeme, die ihre Entscheidungen selbst steuern, Aktionen ausführen und ohne menschliches Eingreifen kontinuierlich lernen können. Diese intelligenten Systeme übertreffen die traditionelle Automatisierung, indem sie Echtzeitdaten dynamisch analysieren, Ergebnisse vorhersagen und Aktionen basierend auf neuen Informationen anpassen. Mit fortschreitender KI-Autonomie nutzen Unternehmen diese Fähigkeiten, um Abläufe zu optimieren und Innovationen zu fördern.

Der Einfluss von Agentic AI nimmt in verschiedenen Branchen zu, treibt die Automatisierung voran, steigert die Effizienz und erleichtert die strategische Transformation. Gartner prognostiziert, dass Agentic AI bis 2029 80 % der häufigen Kundendienstprobleme autonom und ohne menschliches Eingreifen lösen wird. Die Auswirkungen gehen jedoch über den Kundensupport hinaus, denn es gibt Anwendungsfälle für Agentic AI in den Bereichen Finanzen, Gesundheitswesen, Einzelhandel und Infrastruktur.

Ein McKinsey-Bericht vom März 2025 stellt fest, dass Unternehmen in diesen Branchen Arbeitsabläufe neu gestalten, die Governance stärken und Risiken mindern, um einen sinnvollen Geschäftswert aus generativer KI zu ziehen. Obwohl sich diese Fortschritte noch in einem frühen Stadium befinden, signalisieren sie eine Verschiebung hin zu vollständig autonomen, KI-gesteuerten Abläufen, die die Entscheidungsfindung und die geschäftliche Agilität verbessern.

Der Einsatz von Agentic AI bringt jedoch verschiedene Herausforderungen mit sich, wie z. B. Sicherheitsrisiken, ethische Fragen, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und die betriebliche Zuverlässigkeit. Unternehmen müssen KI-Verzerrungen bekämpfen, Transparenz gewährleisten und die Interpretierbarkeit verbessern, um das Vertrauen in eine autonome Entscheidungsfindung zu fördern. Die Integration von KI in aktuelle Arbeitsabläufe erfordert eine starke Governance, kontinuierliche Überwachung und Notfallplanung, um unbeabsichtigte Ergebnisse zu vermeiden.

Wie agentische KI die Entscheidungsfindung branchenübergreifend verändert

Agentische KI treibt die nächste Phase der KI-gestützten Transformation voran, indem sie Systeme befähigt, autonom zu agieren, sich an neue Daten anzupassen und komplexe Entscheidungen zu treffen. Einige Anwendungen, wie die Automatisierung des Kundenservice und die Dokumentenverarbeitung, sind branchenübergreifend einsetzbar, während andere – wie die KI-gesteuerte Schadensabwicklung in der Versicherung oder die vorausschauende Wartung im Asset Management – branchenspezifische Herausforderungen bewältigen.

Branchenübergreifende Anwendungen von Agentic AI

Agentische KI treibt die nächste Phase der KI-gestützten Transformation voran, indem sie es Systemen ermöglicht, autonom zu handeln, sich an neue Daten anzupassen und komplexe Entscheidungen zu treffen. Einige Anwendungen, wie z. B. die Automatisierung des Kundenservice und die Dokumentenverarbeitung, sind branchenübergreifend anwendbar, während andere – wie die KI-gesteuerte Schadenbearbeitung in der Versicherungsbranche oder die vorausschauende Wartung in der Anlagenverwaltung – branchenspezifische Herausforderungen bewältigen.

Branchenspezifische Anwendungen der Agentischen KI

Banken & Finanzdienstleistungen – KI erkennt selbstständig Betrug, analysiert das Ausgabenverhalten und ermöglicht Kreditentscheidungen in Echtzeit. Die personalisierte Finanzplanung passt sich den Nutzerdaten an und bietet maßgeschneiderte Anlagestrategien.
Versicherung– KI passt Policenprämien dynamisch an, automatisiert die Schadenbeurteilung und identifiziert gefährdete Versicherungsnehmer für Selbstbehaltsstrategien.
Einzelhandel & Verbraucherdienstleistungen – KI-gestützte Assistenten verwalten Rückerstattungen, Beschwerden und Kundenanfragen und passen Preise und Produktempfehlungen dynamisch an die Nachfrage an.
Energie & Versorgung – KI verbessert die vorausschauende Wartung, indem sie Fehler autonom diagnostiziert und Wartungspläne anpasst, um die Zuverlässigkeit der Infrastruktur zu verbessern.
Fertigung & Lieferkette – KI passt Produktionspläne an, minimiert Fehler durch Echtzeit-Qualitätskontrolle und prognostiziert Unterbrechungen der Lieferkette für ein proaktives Logistikmanagement.
Gesundheitswesen– KI unterstützt Ärzte mit evidenzbasierten Behandlungsempfehlungen und verfeinert kontinuierlich personalisierte Pflegepläne auf der Grundlage der Patientenreaktionen.
Telekommunikation & Technologie – KI optimiert den Netzwerkverkehr, prognostiziert Ausfälle und weist Ressourcen dynamisch zu, um die Konnektivität zu verbessern und Überlastungen zu reduzieren.
Von der Automatisierung bis zur Autonomie verändert Agentic AI die Entscheidungsfindung in allen Sektoren – sie steigert die Effizienz, reduziert Risiken und ermöglicht datengesteuerte Anpassungsfähigkeit in großem Maßstab.

Erkundung der Herausforderungen bei der Implementierung von Agentic AI

Die Implementierung von Agentic AI-Lösungen erfordert die Bewältigung von Herausforderungen in Bezug auf Sicherheit, Ethik und Compliance. Die Einhaltung sich entwickelnder Vorschriften wie des EU-KI-Gesetzes ist von entscheidender Bedeutung, ebenso wie die Sicherstellung, dass KI-Entscheidungen durch Explainable AI (XAI) transparent sind.

Agentische KI benötigt einen starken Governance-Rahmen, um ihre Entscheidungen mit der Unternehmensstrategie und -ethik in Einklang zu bringen. Klare Richtlinien für Rechenschaftspflicht und Transparenz sind entscheidend, um sicherzustellen, dass KI-Entscheidungen verständlich und verantwortungsbewusst sind und eine menschliche Aufsicht ermöglichen.

Angesichts der sich entwickelnden Vorschriften ist es von entscheidender Bedeutung, auf dem Laufenden zu bleiben, insbesondere für eine autonome Entscheidungsfindung. Die Zusammenarbeit mit Branchenverbänden gestaltet faire KI-Frameworks.

Der EU-KI-Gesetz, der im August 2024 in Kraft tritt, legt Fristen für die Einhaltung von KI-Anwendungen mit hohem Risiko fest. Bis 2026 werden Vorschriften für Biometrie, Bildung und Strafverfolgung in Kraft treten, die eine Bewertung durch Dritte für KI-Sicherheitskomponenten und eigenständige Produkte vorschreiben.

Die KI-Regulierung in den USA gewinnt auf Bundes- und Landesebene an Bedeutung, wobei Transparenz, Rechenschaftspflicht, Voreingenommenheit und Auswirkungen auf die Belegschaft im Vordergrund stehen. Politische Entscheidungsträger streben klarere Richtlinien für den wachsenden Einfluss von KI in allen Branchen an.

Balance zwischen KI-Autonomie und menschlicher Aufsicht

Wie KI unabhängig funktioniert, hängt davon ab, mit wie viel Risiko ein Unternehmen einverstanden ist. Viele Unternehmen halten es für hilfreich, einen schrittweisen Ansatz zu verfolgen, der eine menschliche Aufsicht einführt und nach und nach mehr KI-Autonomie zulässt.

So hat beispielsweise ein führendes britisches Versicherungsunternehmen einen "Human-in-the-Loop"-Ansatz für alle seine KI-Systeme eingeführt. Zunächst hilft die KI bei der Entscheidungsfindung unter Anleitung menschlicher Experten, die ihre Vorschläge überwachen. Mit wachsendem Vertrauen in die Genauigkeit der KI kann das Unternehmen seine autonomen Funktionalitäten erweitern.

Ein "Maker-Checker"-Modell verwendet eine KI, um Aufgaben auszuführen, und eine andere, um die Ergebnisse zu überwachen und zu validieren. Diese Struktur bietet eine zusätzliche Sicherheit und stellt sicher, dass KI-Entscheidungen mit den Geschäftsrichtlinien und ethischen Standards übereinstimmen.

In sicherheitskritischen Sektoren wie der Bahninfrastruktur unterstützt KI in erster Linie die menschliche Entscheidungsfindung, anstatt sie zu ersetzen. Während KI die Effizienz der Planung und Überwachung verbessert, behält der menschliche Bediener die letzte Autorität.

Mit der Weiterentwicklung der KI-Technologie müssen Unternehmen kontinuierlich das richtige Gleichgewicht zwischen Automatisierung und Aufsicht bewerten.

Strategische Implementierung von Agentic AI: Ein Dual-Pathway-Ansatz für die Unternehmenstransformation

Große Unternehmen können eine zweigleisige Strategie verfolgen, die sich auf die Betriebsoptimierung und strategische Innovation konzentriert, um den Wert zu maximieren und die mit Agentic AI verbundenen Risiken zu minimieren.

Prozesserweiterung und Effizienzsteigerung:

Diese Strategie nutzt Agentic AI, um bestehende Geschäftsprozesse zu verfeinern und zu verbessern. KI kann den manuellen Aufwand erheblich reduzieren, die betriebliche Effizienz verbessern und Kosteneinsparungen erzielen, indem sie sich wiederholende Aufgaben automatisiert, Arbeitsabläufe optimiert und intelligente Entscheidungsunterstützung bietet.
Dieser Ansatz konzentriert sich auf inkrementelle Verbesserungen, die eine kontrollierte Integration und einen messbaren Return on Investment ermöglichen.
Der Schwerpunkt liegt auf dem Einsatz von KI, um die menschlichen Fähigkeiten zu erweitern und die Produktivität und Genauigkeit innerhalb etablierter betrieblicher Rahmenbedingungen zu verbessern.
Dieser Ansatz bietet einen klaren Weg, um den unmittelbaren Wert zu demonstrieren und das interne Vertrauen in KI-Technologien aufzubauen.

KI-Plattformen bieten zwar ein breites Spektrum an Funktionen, Unternehmen müssen jedoch nicht alle Komponenten gleichzeitig einsetzen. Ein modularer Ansatz wie AI360 ermöglicht es Unternehmen, gezielt die KI-Tools zu integrieren, die ihren spezifischen Anforderungen entsprechen – sei es für Workflow-Automatisierung, Entscheidungsunterstützung oder Kundeninteraktionen. Diese Flexibilität ermöglicht es Unternehmen, die KI-Einführung in ihrem eigenen Tempo zu skalieren und gleichzeitig die Kontrolle über die Implementierung zu behalten.

Strategische Innovation und Transformation von Geschäftsmodellen:

Diese transformative Strategie nutzt Agentic AI, um zentrale Geschäftsmodelle neu zu gestalten und neue Wege für Innovationen zu erschließen. Unternehmen können völlig neue Wertversprechen schaffen und bestehende Märkte aufmischen, indem sie die Entwicklung autonomer Systeme und intelligenter Dienste ermöglichen.
Dieser Ansatz erfordert eine zukunftsorientierte Denkweise und die Bereitschaft, Neuland zu erkunden.
Der Schwerpunkt liegt auf dem Einsatz von KI, um neuartige, automatisierte und adaptive Systeme zu schaffen, die Wettbewerbsvorteile erzielen.
Dieser Ansatz ist entscheidend für die langfristige Nachhaltigkeit und Marktführerschaft in einer zunehmend KI-gesteuerten Landschaft.

Neben der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften müssen Unternehmen auch Sicherheitsvorkehrungen treffen, um die Integrität der KI zu gewährleisten. Dazu gehören:

Systeme zur Moderation von Inhalten, die KI-generierte Ergebnisse automatisch auf Konformität überprüfen.
Domain-Guardrails, um KI-Anwendungen an branchenspezifischen Anforderungen auszurichten.
Strategien zur Leistungsoptimierung, die die Latenz reduzieren und gleichzeitig die Genauigkeit verbessern.

Durch die Umsetzung dieser komplementären Strategien erreichen Unternehmen einen ausgewogenen Ansatz bei der Implementierung von Agentic AI und sichern sich so unmittelbare operative Erfolge und langfristige strategische Vorteile. Dieser duale Ansatz ermöglicht eine schrittweise und kontrollierte Einführung, minimiert das Risiko und maximiert gleichzeitig das transformative Potenzial von Agentic AI.

Die Zukunft der agentenbasierten KI: Innovation mit Verantwortung

Agentische KI stellt nicht nur eine technologische Evolution dar, sondern einen grundlegenden Wandel in der Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten und Entscheidungen treffen. Unternehmen, die Agentic AI strategisch integrieren, erhalten neue Wettbewerbsvorteile, während Unternehmen, die ins Hintertreffen geraten, Gefahr laufen, an Relevanz zu verlieren.

Mit zunehmender KI-Autonomie wird die Förderung einer verantwortungsvollen KI unerlässlich, um ihr volles Potenzial auszuschöpfen. Unternehmen müssen KI innerhalb eines strukturierten Rahmens einführen, der Sicherheit, Ethik und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften in den Vordergrund stellt. Innovationen in den Bereichen selbstüberwachtes Lernen, Quanten-KI und multimodales Denken werden die Fähigkeit der KI verbessern, komplexe, vielschichtige Entscheidungen zu treffen. Die Geschäftslandschaft entwickelt sich derzeit weiter, angetrieben von Agentic AI, die Entscheidungen schneller und intelligenter als zuvor treffen kann.

Über den Autor

Shyam Bala
Practice Partner und Regional Head, Automation & AI Advisory, Wipro Digital Consulting

Shyam leitet das Beratungsangebot „Intelligent Enterprise“ von Wipro und unterstützt Unternehmen dabei, KI und Automatisierung zu nutzen, um die unternehmensweite Transformation voranzutreiben. Mit über 25 Jahren Erfahrung unterstützt er globale Kunden dabei, KI-basierte Entscheidungsintelligenz, autonome Abläufe und intelligente Workflows in ihre Geschäftsstrategien zu integrieren. In Zusammenarbeit mit Technologie-Ökosystemen und KI-Forschungsteams konzentriert er sich auf die Bereitstellung pragmatischer, branchenspezifischer Lösungen, die die operative Belastbarkeit, Skalierbarkeit und digitale Reife verbessern.