Thought Leadership
Agentic AI verändert die industrielle Praxis: Autonome AI-Agenten übernehmen eigenständig Aufgaben, analysieren komplexe Daten und optimieren Prozesse in Service, Vertrieb und Produktion. So entstehen schnellere Entscheidungen, effiziente Workflows und neue Potenziale für smarte Wertschöpfung.
Künstliche Intelligenz erreicht mit agentenbasierter AI (Agentic AI) eine neue Entwicklungsstufe: Systeme, die nicht mehr nur auf Befehle reagieren, sondern aktiv selbst entscheiden, handeln und lernen. Im Unterschied zu klassischen Assistenzlösungen übernehmen Agentic-AI-Systeme zunehmend Verantwortung: Sie setzen sich eigene Ziele, wählen Handlungspfade autonom und koordinieren komplexe Abläufe. Dies hebt Agentic AI deutlich von bisherigen Automatisierungs- oder generativen AI-Tools ab. Sie hat das Potenzial, Entscheidungsprozesse, operative Effizienz und Arbeitsabläufe langfristig zu verändern. Doch trotz erster vielversprechender Pilotprojekte steht die breite Umsetzung in Unternehmen noch am Anfang.
Was Agentic AI wirklich ausmacht
Agentic AI erweitert klassische und generative Systeme um eine autonome Handlungsfähigkeit. Während bisherige AI-Anwendungen auf Entscheidungsregeln oder Wahrscheinlichkeiten basieren, zeichnen sich Agentic-AI-Systeme durch ihre Modularität und Autonomie aus. Ein typisches System besteht aus Modulen zur Datenerfassung, Speicherstrukturen für Kontextinformationen, Entscheidungsalgorithmen zur Situationsbewertung, API-Schnittstellen zur Handlungsausführung sowie Sicherheitsstrukturen wie Protokollierung oder „Guardrails“. Diese Architektur erlaubt es Agenten, kontextbezogen zu agieren, während definierte Regel eingehalten werden, was insbesondere bei sicherheitskritischen Aufgaben essenziell ist.
Industrielle Anwendungsbereiche: Mehr als nur Support
Im industriellen Mittelstand trifft Agentic AI auf ein Umfeld, das sowohl standardisierte Prozesse als auch hohe Komplexität kennt. Die Potenziale von Agentic AI zeigen sich hier insbesondere in drei Bereichen:
1. Technischer Service und Support
Agentic AI ermöglicht hier eine weitgehend automatisierte Fehlerdiagnose. Das System erfasst und analysiert in Echtzeit Fehlermeldungen, Sensordaten und Maschinenlogs. Auf dieser Basis erstellt es konkrete Handlungsvorschläge, um Störungen schnell zu beheben. Remote-Diagnosen können direkt vom System eingeleitet werden. Kundenanfragen werden automatisch kategorisiert, priorisiert und – falls erforderlich – an die zuständigen Experten weitergeleitet. Gleichzeitig erkennt das System durch Musteranalyse frühzeitig Verschleißerscheinungen und initiiert proaktive Wartungsmaßnahmen. Durch die kontinuierliche Aktualisierung von Wissensdatenbanken stellt Agentic AI sicher, dass alle relevanten technischen Informationen jederzeit aktuell verfügbar sind und gezielt genutzt werden können.
2. Vertrieb und Angebotserstellung
Im Vertrieb unterstützt Agentic AI bei der dynamischen Preiskalkulation und der automatisierten Angebotserstellung. Dafür berücksichtigt das System zentrale Parameter wie Materialpreise, Produktionskapazitäten, Marktbedingungen und Kundenprofile und passt Angebote automatisch an veränderte Rahmenbedingungen an. Darüber hinaus analysiert Agentic AI Verhaltensdaten, Unternehmensmerkmale und Kaufhistorien, um neue Leads zu bewerten, potenzialstarke Kontakte zu priorisieren und passende Ansprachestrategien vorzuschlagen. In Bereichen mit technisch komplexen Produkten fungiert Agentic AI zusätzlich als Konfigurationsassistent. Sie führt Kunden durch den Auswahlprozess, prüft die technische Machbarkeit und erstellt auf dieser Basis vollständige, präzise Angebotsunterlagen.
3. Produktionsplanung und Instandhaltung
In der Produktion sorgt Agentic AI für mehr Flexibilität und Reaktionsgeschwindigkeit. Das System steuert Abläufe in Echtzeit und passt sich laufend an Auftragslage, Materialbestand und Maschinenverfügbarkeit an. Potenzielle Engpässe werden frühzeitig erkannt und alternative Produktionswege bei Bedarf automatisch vorgeschlagen. Zudem ermöglicht Agentic AI eine präzise Ressourcenzuteilung, bei der Personal, Maschinen und Materialien effizient aufeinander abgestimmt werden. Gleichzeitig überwacht das System alle relevanten Produktionsdaten, reagiert eigenständig auf Abweichungen und erkennt fehlerhafte Chargen frühzeitig, um sie gezielt zu isolieren.
Praxisbeispiel: Der Empolis Buddy bei KUKA
Ein Beispiel aus der Praxis liefert das Industrieunternehmen KUKA, das bereits heute AI-Agenten in Verbindung mit gesichertem Wissen aus Wissensmanagementsystemen einsetzt. Der Empolis Buddy der Proalpha Group ist ein LLM-gestützter Assistent, der auf freigegebene technische Dokumentationen zugreift und den Nutzer durch gezielte Rückfragen unterstützt, bis die passende Lösung gefunden ist. Dabei nutzt der Empolis Buddy selbstständig verschiedene Tools, um verlässliche Ergebnisse zu liefern. Auch wenn er noch nicht vollumfänglich Agentic AI ist, zeigt er, wie AI-Agenten schon heute produktiv eingesetzt werden können.
Integration in bestehende Systemlandschaften
Die erfolgreiche Einführung von Agentic AI-Systemen setzt eine offene, modulare Systemarchitektur voraus, die sich nahtlos in bestehende Unternehmensanwendungen wie ERP-, CRM- oder MES-Systeme integriert. Im Mittelpunkt stehen einsatzfertige Anwendungen, die sich flexibel an bestehende Geschäftsprozesse anpassen und etablierte Workflows nicht stören. Besonders effektiv ist Agentic AI, wenn große Mengen strukturierter Daten wie Produktionskennzahlen oder Kundenverhalten analysiert werden. Gleichzeitig verarbeitet sie unstrukturierte Informationen aus E-Mails, Ticketsystemen oder Dokumentenarchiven. Die Systeme erfassen relevante Informationen automatisch, ordnen sie kontextbezogen ein und bereiten sie so auf, dass Fachkräfte sie prüfen und freigeben können. Dank API-basierter Schnittstellen lassen sich Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführen und Ergebnisse wieder in die IT-Landschaft zurückspielen – so entsteht eine digitalisierte Entscheidungsbasis über Systemgrenzen hinweg.
Anforderungen an Sicherheit und Nachvollziehbarkeit
Die Einführung autonomer Systeme wirft zentrale Fragen zu Sicherheit und Vertrauen auf. Reine generative Modelle (Blackbox-LLMs) gelten in kritischen Kontexten als nur schwer nachvollziehbar. Daher empfiehlt sich ein hybrider Ansatz, bei dem Agentic AI-Systeme neben generativen Verfahren auch symbolische Methoden wie semantische Netze, Entscheidungsbäume oder Ontologien integrieren. Diese Kombination erhöht die Transparenz und ermöglicht es, Entscheidungen zuverlässig nachzuvollziehen und zu überprüfen. Trotz aller Automatisierung bleibt die menschliche Verantwortung unverzichtbar – insbesondere bei sicherheitsrelevanten oder geschäftskritischen Vorgängen. Agentic AI muss Entscheidungsspielräume erkennen und bei Bedarf an menschliche Entscheidungsträger übergeben. Vertrauen in Agentic AI entsteht durch dokumentierte Entscheidungsprozesse, nachvollziehbare Quellen und transparente Argumentationsketten. Grundvoraussetzung dafür ist der Zugriff auf valide, geprüfte und aktuelle Wissensbestände.
Fazit und Ausblick
Agentic AI steht für eine neue Generation digitaler Assistenzsysteme, die über klassische Automatisierung hinausgehen. Anstatt lediglich Prozesse zu unterstützen, übernehmen agentische Systeme eigenständig Aufgaben, treffen Entscheidungen auf Basis komplexer Datenlagen und leiten daraus konkrete Handlungen ab. Erste praktische Anwendungen belegen bereits ihre betriebliche Relevanz, insbesondere in wissensintensiven Unternehmensbereichen, in denen schnelle, fundierte Entscheidungen einen direkten Wettbewerbsvorteil versprechen. In den kommenden Jahren wird die Weiterentwicklung agentischer Systeme zu einem strategischen Faktor für Unternehmen: Sie eröffnet neue Möglichkeiten der Wertschöpfung, erfordert aber zugleich klare Leitlinien für Sicherheit, Transparenz und Verantwortlichkeit. Damit wird Agentic AI eine zentrale Rolle in der Diskussion um den verantwortungsvollen und praxisorientierten Einsatz von AI spielen.
