Wenn 2023 das Jahr der generativen KI conflict, wird 2025 schnell zum Jahr der agentischen KI. Generative Modelle können E-Mails schreiben, Code entwerfen oder Bilder erstellen. Agentensysteme gehen noch einen Schritt weiter: Sie planen, handeln und passen sich an, um mehrstufige Aufgaben mit weniger Handgriffen zu erledigen.
Für Führungskräfte lautet die Frage nicht mehr: „Sollten wir KI nutzen?“ Es ist:
Welche Artwork von KI gehört wo in unseren Stapel: generativ, agentisch oder beides?
Dieser Leitfaden schlüsselt im Klartext zwischen agentischer KI und generativer KI auf, zeigt, wo sie jeweils glänzen, und erklärt, wie die richtigen Daten, menschliche Aufsicht und Auswertung sie für Ihr Unternehmen sicher und effektiv machen können.
1. Warum agentische KI im Vergleich zu generativer KI jetzt wichtig ist
Generative KI hat die Artwork und Weise verändert, wie wir Inhalte entwerfen, Fragen beantworten und Ideen erkunden. Die meisten Unternehmen haben jedoch festgestellt, dass die Generierung von Inhalten allein den Kreis nicht schließt. Jemand muss immer noch die Ausgabe überprüfen, Knöpfe in anderen Systemen drücken und sicherstellen, dass Richtlinien befolgt werden.
Mittlerweile hat sich die agentische KI als nächster Schritt herauskristallisiert: KI-Agenten, die toolsübergreifend Maßnahmen ergreifen und nicht nur auf Eingabeaufforderungen reagieren können. Sie aktualisieren Datensätze, lösen Arbeitsabläufe aus und arbeiten mit Menschen zusammen.
Analysten gehen davon aus, dass die Einführung von Agenten-KI in Unternehmen in den nächsten Jahren rasch zunehmen wird, auch wenn viele frühe Projekte aufgrund von Kosten, Komplexität oder unklarem Wert verworfen werden. Umso wichtiger ist es, den Unterschied zwischen Buzz und echten geschäftlichen Auswirkungen zu verstehen.
2. Was ist generative KI? (Die kreative Engine)
Generative KI bezieht sich auf Modelle, die aus großen Datensätzen lernen und dann auf der Grundlage einer Eingabeaufforderung neue Inhalte – Textual content, Code, Bilder, Audio oder Video – generieren.
Stellen Sie sich generative KI als einen sehr schnellen, einigermaßen sachkundigen Autor und Designer vor. Sie fragen nach:
- Ein erster Entwurf eines Vorschlags
- Eine Zusammenfassung eines 20-seitigen Berichts
- Eine Produktbeschreibung aus wenigen Stichpunkten
- Ein Codeausschnitt oder ein Testfall
…und das Modell produziert etwas, wofür ein Mensch viel länger gebraucht hätte.
Zu den gängigen Anwendungsfällen in Unternehmen gehören:
- Produktivitäts-Copiloten, die E-Mails, Besprechungsnotizen und Dokumentationen entwerfen
- Entwicklertools, die Code- oder Refactoring-Funktionen vorschlagen
- Unterstützen Sie Assistenten, die Antworten basierend auf den Inhalten der Wissensdatenbank vorschlagen
Generative Modelle sind leistungsstark, aber sie warten immer noch auf Ihre Anfrage und beherrschen nicht den gesamten Arbeitsablauf. Sie allein schließen keine Tickets, aktualisieren Systeme nicht und orchestrieren nicht mehrstufige Prozesse sicher.
3. Was ist Agentische KI? (Der autonome Operator)
Agentische KI ist ein Ansatz, bei dem KI-Systeme als Agenten konzipiert sind, die planen, handeln und sich anpassen können, um Ziele mit begrenzter Aufsicht zu erreichen.
Anstatt nur Inhalte zu generieren, kann ein KI-Agent Folgendes tun:
- Versteht ein Ziel (z. B. „Diesen Assist-Fall lösen“).
- Unterteilt es in Schritte (Kontext abrufen, klärende Fragen stellen, Antwort verfassen, Systeme aktualisieren).
- Wählt Instruments oder APIs aus und ruft sie auf (CRM, Ticketing, E-Mail, interne Dienste).
- Beobachtet die Ergebnisse und passt seinen Plan an.
Analogie:
- Generative KI ist wie ein talentierter Autor oder Designer.
- Agentic AI ist wie ein Projektmanager, der delegiert, den Fortschritt verfolgt und sicherstellt, dass die Arbeit erledigt wird.
Ein Beispiel aus der Praxis: Ein Zuverlässigkeitsagent auf Abruf überwacht Überwachungswarnungen, gruppiert verwandte Alarme, überprüft aktuelle Bereitstellungen, schlägt wahrscheinliche Grundursachen vor und öffnet oder aktualisiert Vorfälle, während er menschliche Ingenieure auf dem Laufenden hält.
Agentensysteme verwenden quick immer mehrere Modelle und Instruments und betten häufig generative KI für bestimmte Schritte ein (z. B. das Verfassen von Nachrichten oder Abfragen). In der Praxis geht es bei der Agenten-KI weniger um ein „Supermodell“ als vielmehr um die robuste Orchestrierung vieler Komponenten.
4. Agentische KI vs. generative KI: Hauptunterschiede
Obwohl generative und agentische KI häufig zusammenarbeiten, sind sie nicht dasselbe. Eine hilfreiche Möglichkeit, den Kontrast zwischen Zielen, Eingaben, Ausgaben, Daten und Bewertungen zu erkennen.
6. Wie agentische und generative KI zusammenarbeiten
In modernen Architekturen konkurrieren generative und agentische KI selten. In der Praxis arbeiten sie zusammen.
Ein effektives mentales Modell:
- Agentische KI ist das Rückgrat des Workflows – Es unterteilt Ziele in Schritte, wählt Instruments aus, ruft APIs auf und verfolgt den Standing.
- Generative KI ist der kreative Muskel – Es entwirft E-Mails, erklärt Optionen, schreibt Codeausschnitte oder generiert Abfragen, wenn der Agent sie benötigt.
Ein typischer Unternehmensablauf könnte wie folgt aussehen:
- Ein Kunde stellt eine komplexe Anfrage.
- Der Agent analysiert das Ziel und ruft den Kontext aus CRM und Wissensdatenbanken ab.
- Es fordert ein generatives Modell auf, eine Antwort zu entwerfen oder die nächste Aktion vorzuschlagen.
- Der Agent prüft, ob der Vorschlag mit den Richtlinien und Daten in den Quellsystemen übereinstimmt.
- Es aktualisiert Aufzeichnungen, protokolliert die Schritte und fordert einen Menschen auf, risikoreiche Aktionen zu genehmigen.
In dieser Hybridschleife entsteht eine hochwertige Automatisierung – und Daten, Protokollierung und Auswertung werden entscheidend.
7. Risiken, Einschränkungen und Hype, auf die Sie achten sollten
Wie bei jeder leistungsstarken Technologie gibt es sowohl bei der generativen als auch bei der agentischen KI Kompromisse.
Die sichersten Bereitstellungen halten die Menschen auf dem Laufenden, protokollieren jede Aktion und messen den Erfolg anhand von Geschäftsergebnissen und nicht nur anhand von Modellergebnissen.
8. Wo Shaip passt: Daten, Bewertung und Human-in-the-Loop
Unabhängig davon, ob Sie generative KI, agentische KI oder eine Mischung aus beidem einsetzen, bleibt eine Konstante bestehen: Ihre Systeme sind nur so zuverlässig wie die Daten, die Auswertung und die menschliche Aufsicht, die ihnen zugrunde liegen.
Shaip bringt drei Schlüsselstärken in agentische und generative KI-Projekte ein:
- Hochwertige, domänenspezifische Trainingsdaten
Shaip bietet kuratierte KI-Trainingsdatendienste für Textual content, Audio, Bild und Video, sodass Ihre Modelle anhand verschiedener, repräsentativer Beispiele und nicht anhand von allgemeinem Internetrauschen lernen. Beispiel: KI-Trainingsdatendienste - Generative KI-Lösungen für Inhalte und Arbeitsabläufe
Mit generativen KI-Diensten und -Lösungen unterstützt Shaip Groups beim Entwurf und der Feinabstimmung von Modellen, der Implementierung von RAG-Pipelines und der Generierung synthetischer Daten, die sowohl generative Modelle als auch Agenten-Workflows speisen. Beispiel: Generative KI-Dienste und -Lösungen - Human-in-the-Loop-Bewertung und Sicherheit
Agentensysteme und große Sprachmodelle erfordern eine Evaluierung in der Praxis, nicht nur Labor-Benchmarks. Der Human-in-the-Loop-Ansatz von Shaip konzentriert sich auf Sicherheit, Voreingenommenheitsreduzierung und kontinuierliche Feedbackschleifen – entscheidend für die Agenten-KI, die echte Maßnahmen ergreift. Beispiel: Human-in-the-Loop für generative KI
Wenn Sie untersuchen, wo die Agenten-KI in Ihre Roadmap gehört, ist ein praktischer Ausgangspunkt:
- Identifizieren Sie einen arbeitsintensiven, aber begrenzten Arbeitsablauf (z. B. Assist-Nachverfolgungen nach der Lösung oder interne Zusammenfassungen von Vorfällen).
- Stellen Sie sicher, dass Sie über die richtigen Datensätze und Auswertungsprozesse verfügen.
- Pilotieren Sie den Workflow mithilfe der Datendienste und generativen KI-Angebote von Shaip und fügen Sie dann schrittweise mehr Agentenautonomie hinzu, wenn die Evaluierungsergebnisse die Zuverlässigkeit beweisen.