Erfolgsrezept für Agentic AI: Von der Strategie zum erfolgreichen Praxiseinsatz

München, 2. Dezember 2025 – Während KI-Agenten meist nur einzelne, klar definierte Aufgaben übernehmen, ist agentenbasierte KI deutlich vielseitiger, flexibler und weitreichender. Sie plant, entscheidet und handelt autonom, sodass sie auch äußerst komplexe Aufträge erledigen kann. Pegasystems (www.pega.com/de), The Enterprise Transformation Company, liefert Best Practices, die auf Erfahrungen aus konkreten Projekten und KI-Schulungen beruhen und die Umsetzung von Agentic AI deutlich beschleunigen.

Agentenbasierte KI basiert auf einer Vielzahl von Agenten, die Zugriff auf verschiedene Technologien und Werkzeuge haben und miteinander interagieren. Dadurch wird eine völlig neue Form der Prozessoptimierung möglich: Die KI reagiert nicht nur, sondern ist proaktiv tätig, um vielschichtige Herausforderungen zu lösen – etwa in der Kundenbetreuung, Dokumentenverarbeitung oder Entscheidungsfindung. Damit die Einführung schnell und effizient klappt und Agentic AI zielgerichtet arbeitet, nachvollziehbare Entscheidungen trifft sowie kontrollierbar bleibt, sollten Unternehmen folgende Aspekte berücksichtigen:

– Den Projektstart mit GenAI beschleunigen: Die Vorarbeiten für Agentic AI dauern oft lange, weil komplexe Ideen in kollaborative Prozesse gegossen werden müssen. Dabei sind nicht nur fachliche Anforderungen, sondern auch die verfügbaren Ressourcen, bestehende Abläufe und die vorhandenen Legacy-Systeme zu bedenken. Generative KI und moderne Designplattformen können dabei helfen, Herausforderungen zu analysieren, Lösungen zu finden und Prozesse visuell und für alle Beteiligten verständlich und begreifbar zu modellieren – sie sind geradezu ein Turbo für die Entwicklung von Agentic AI.

– Agentic AI nicht nur als Tool, sondern als Architektur verstehen: Ein agentenbasiertes KI-System mit mehreren vernetzten Agenten ist deutlich leistungsfähiger als Einzelagenten, braucht aber Orchestrierung, damit alles perfekt zusammenspielt. Ãœber Protokolle wie A2A und MCP sind Agenten in der Lage, untereinander und mit externen Tools zu kommunizieren, sodass sie Prozesse tatsächlich von Ende zu Ende automatisieren können und sich perfekt in die Anwendungslandschaft einfügen. Um nicht bei jedem Use Case wieder bei null anfangen zu müssen, ist es sinnvoll, die agentenbasierten Workflows modular aufzubauen und einzelne Bestandteile wiederzuverwenden. Darüber hinaus sind Transparenz und Predictability unerlässlich: Jeder Schritt von Agentic AI muss nachvollziehbar und jede Entscheidung reproduzierbar sein. Das ist vor allem in regulierten Branchen wie der Finanzindustrie, der Versicherungswirtschaft und dem Gesundheitswesen wichtig.

– Sich frühzeitig um die Governance kümmern: Aufgrund der weitreichenden Fähigkeiten und der autonomen Arbeitsweise, bei der menschliche Mitarbeitende nicht jeden einzelnen Schritt und jedes einzelne Ergebnis kontrollieren, benötigt Agentic AI einen robusten Governance-Rahmen. Unternehmen müssen schon im Vorfeld und auch später im Betrieb mögliche Risiken analysieren, bewerten und eindämmen, um Datenschutz- und Sicherheitsverletzungen ebenso wie unfaire und diskriminierende Entscheidungen zu verhindern. Die notwendigen Maßnahmen reichen von streng geregelten Datenzugriffen über die Dokumentation der Funktionsweise und Entscheidungen der KI bis hin zu Eingriffsmöglichkeiten für Mitarbeitende.

– Die Mitarbeitenden auf die Reise mitnehmen: Mit gezielten Schulungen und Demos sollten Mitarbeitende auf Agentic AI vorbereitet werden, damit sie die Arbeitsweise und den Nutzen der neuen KI-Kollegen verstehen und sie akzeptieren. Dort erfahren sie auch, welche Entscheidungen der KI sie überprüfen müssen und wann Eingriffe notwendig sind. Denn nur weil agentenbasierte KI autonom agiert, heißt das nicht, dass sie ohne menschliche Kontrolle auskommt. Letztlich ist das Enablement der Belegschaft entscheidend für den Erfolg. Darüber hinaus können Communities wie ein „AI Champions Network“ den Erfahrungsaustausch rund um KI fördern und Erfolge sichtbar machen, um Begeisterung für die Projekte zu wecken.

– Mit machbaren Projekten einsteigen: Agentic AI ist unglaublich vielseitig, doch gerade für den Einstieg sollten Unternehmen auf Use Cases setzen, die einen großen Nutzen bringen und sich mit überschaubarem Aufwand umsetzen lassen. Auf diese Weise reduzieren sie das Risiko von Fehlschlägen und sammeln rasch Erfahrungen für komplexere Projekte. Die möglichen Use Cases sollten sie iterativ validieren, um kontinuierlich Feedback zu sammeln und Anpassungen vornehmen zu können. Das hilft auch, realistische Erwartungen im Unternehmen zu wecken.

– Ziele setzen und kontrollieren: Agentic AI ist kein Selbstzweck, sondern soll dem Unternehmen einen klaren ROI bringen. Daher ist es wichtig, konkrete Ziele und KPIs zu definieren, anhand derer sich der Mehrwert der neuen Lösungen bemessen lässt. Die Kennzahlen sind überdies eine gute Argumentationsgrundlage, um Ressourcen für weitere Projekte bewilligt zu bekommen.

„Agentic AI ist ein Gamechanger für die Automatisierung im Unternehmen. Statt der KI nur klar definierte Aufgaben zu übertragen, die sie nach einem vorgegebenen Muster erledigt, können Mitarbeiter ihr komplexe Tätigkeiten überlassen – die KI benötigt nur ein Ziel und sucht dann selbst einen Lösungsweg, wählt passende Tools aus und trifft Entscheidungen im vorgegebenen Rahmen“, erklärt Florian Lauck-Wunderlich, Technical Solutions Director AI and Advanced Analytics Consulting EMEA bei Pegasystems. „Damit ist Agentic AI ein entscheidender Schritt auf dem Weg zum Autonomous Enterprise, muss jedoch sorgfältig und verantwortungsbewusst geplant und entwickelt werden.“

Dieses Listicle und Bildmaterial können unter www.brandmacher.de/company/pegasystems abgerufen werden.