Fachartikel

Die nächste und übernächste Stufe von Künstlicher Intelligenz

Agentic AI bezeichnet eine fortschrittliche Form der Künstlichen Intelligenz, die in der Lage ist, autonom Entscheidungen zu treffen und komplexe Aufgaben ohne ständige menschliche Überwachung auszuführen. Diese Systeme kombinieren verschiedene KI-Techniken wie große Sprachmodelle, maschinelles Lernen und Verstärkungslernen mit der Fähigkeit, Tools zu nutzen oder Software selbst zu erstellen, um in dynamischen Umgebungen zu agieren und sich kontinuierlich anzupassen. Dabei können verschiedene AI-Agenten für unterschiedliche Aufgaben miteinander interagieren und wie ein Team menschlicher Kolleg:innen zusammenarbeiten.

Zukünftig können Agentic AI-Systeme traditionelle Software nicht nur selbstständig nutzen, sondern auch ergänzen und in Teilen (zukünftig ggf. sogar vollständig) ersetzen. Um Aufgaben selbständig und effizienter als zuvor auszuführen, programmiert, compiled und debugged die Agentic AI autonom neue Softwaremodule und APIs.

Noch stehen wir am Anfang

Die einfachste, noch sehr begrenzte Form von Agentic AI sind die uns bekannten AI Chatbots von ChatGPT & Co., bei der der Mensch noch die Hauptinteraktions- und Entscheidungsstelle ist. Agentic AI entfaltet seine volle Wirkung erst in komplexen Aufgaben- und Entscheidungssystemen in Geschäfts- und Produktionsprozessen.

AI Agents können dabei den Menschen für komplexe aber systematische Arbeitsroutinen weitestgehend ersetzen, indem sie eine Reihe von zusammenhängenden Aufgaben mit Hilfe von Arbeitszielen, Digitalinformationen, SW-Tools und Umgebungsinformationen planen, umsetzen und die Arbeitsergebnisse in einer passenden Umgebung ausgeben.

Beispiele für Agentic AI-Systeme in Geschäfts- und Produktionsprozessen:

• Automatische Ansprache, Qualifizierung und individualisierte Pflege von Neukundenkontakten (z.B. von Conversica, Relevance AI)
• Automatische Generierung, Redaktionsplanung und Ausspielung von zielgruppenspezifischen Marketinginhalten (z.B. von Netcore Co-Market AI, Salesforce Agentforce)
• Automatisches Cybersecurity-Monitoring, Bedrohungserkennung und -behandlung (z.B. von Darktrace, Vectra AI)
• Automatisches IT-Infrastruktur-Monitoring, Problem- & Engpasserkennung und -auflösung (z.B. von Qovery)

Zukünftige Auswirkungen und Fragestellungen:

• Automatisierung komplexer Prozesse:
  Agentic AI kann generell eine Vielzahl von Geschäftsprozessen in bisher unerreichtem Ausmaß optimieren, indem sie Aufgaben wie Vertrieb, Marketing, Cybersicherheitsanalysen, IT-Infrastrukturmanagement, Lieferkettenmanagement und Gesundheitsmanagement (teil-)automatisiert und effizienter gestaltet. Zugespitzt spricht man von zukünftigen „1-Personen-Unternehmen“, wenn anstelle anderer Kolleg:innen nur noch AI-Agenten im Einsatz sind.
• Veränderung der Arbeitswelt:
  Schon in der ersten Phase von Agentic AI können sich durch die Übernahme repetitiver oder komplexer Aufgaben die Rollen von Mitarbeitenden stark verändern, was zu einer Neudefinition von Arbeitsplätzen und erforderlichen Fähigkeiten führt.
• Erweiterte Mensch-Maschine-Interaktion:
  Mit der Fähigkeit, natürliche Sprache zu verstehen und darauf zu reagieren, könnten Agentic AI-Systeme als persönliche Assistenten im Corporate Customer Care aber auch in innerbetrieblichen Prozessen und im Privatbereich fungieren, die individuell auf die Bedürfnisse der Nutzer eingehen.
• Ethische und sicherheitsrelevante Herausforderungen:
  Die Autonomie der Agentic AI-Systeme wirft Fragen zu Kontrolle, Verantwortlichkeit und potenziellen Risiken auf, insbesondere hinsichtlich unbeabsichtigter Handlungen oder Manipulationen.

Im ersten Schritt vernetzen und ergänzen Agentic AI-Systeme bestehende Software-Anwendungen, was bereits tiefgreifende Implikationen mit sich bringt. Im nächsten Schritt ist vorstellbar, dass Agentic AI-Systeme bestehende, traditionelle Software nicht nur ergänzen, sondern diese sogar schrittweise ersetzen.

Agentic AI is eating traditional software

Der Satz „Software is eating the world“ wurde von Marc Andreessen in einem Aufsatz aus dem Jahr 2011 populär. Er besagt, dass Softwareunternehmen die traditionellen Industrien umwälzen und die Wirtschaft verändern. In den letzten zwanzig Jahren hat sich diese Vorhersage mit Unternehmen wie Amazon, Netflix und Airbnb bewahrheitet, die den Einzelhandel, die Unterhaltungsbranche bzw. das Gastgewerbe revolutionieren. Andreessen vertrat die Ansicht, dass softwaregesteuerte Innovationen die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten und Werte schaffen, komplett umgestalten. Dieser Trend setzt sich bis heute unverändert fort, wobei Fortschritte in den Bereichen KI, Cloud Computing und Mobiltechnologie den Einfluss von Software in den verschiedenen Branchen und Industriesektoren weiter beschleunigen.

Traditionelle Software funktioniert meistens regelbasiert und fest programmiert. Sie kann Aufgaben zuverlässig und effizient ausführen, ist jedoch begrenzt, wenn es um unvorhersehbare Situationen oder Anpassungen geht. Agentic AI hingegen kann selbstständig auf Änderungen in ihrem Umfeld reagieren und sich an neue Bedingungen anpassen, ohne explizit darauf programmiert worden zu sein.

Die technologischen Fortschritte, die diese Entwicklung vorantreiben, umfassen vor allem:

• Große Sprach- und multimodale Modelle:
  KI-Systeme wie ChatGPT, Gemini, Claude, Lama u.v.m. befinden sich in einem globalen Wettrennen um das Erreichen von Artificial General Intelligence (AGI). Sie lösen komplexe Aufgaben immer besser, indem sie nicht nur natürliche Sprache, sondern auch Dokumente, Bilder, Videos etc. verstehen und diese neue generieren. Die Modelle verbessern damit auch immer weiter die Interaktivität und Flexibilität von AI-gestützten Anwendungen.
• Verbesserungen im Reinforcement Learning und Transfer Learning:
  Diese Techniken ermöglichen es der AI, durch Erfahrung zu lernen und Wissen von einer Aufgabe auf eine andere zu übertragen.
• Autonome Entscheidungssysteme und Edge-Computing:
  Agentic AI-Systeme können direkt auf den Geräten (Edge Devices) laufen, wo neue Daten generiert und Entscheidungen in Echtzeit getroffen werden, ohne auf zentrale Server angewiesen zu sein. Dies ermöglicht die schnellere und datenintensivere Bearbeitung von Aufgaben.
• Integration in spezifische Geschäftsprozesse:
  Unternehmen integrieren Agentic AI zunehmend in ihre spezifischen Workflows, zur weiteren Prozessoptimierung, für individuelle Kundenbetreuung oder zur Effizienzsteigerung in der Fertigung und Logistik.

Agentic AI bietet mehrere Vorteile, die traditionelle Software in diesem Maß nicht realisieren kann:

• Flexibilität und Anpassungsfähigkeit:
  Agentic AI kann neue Anforderungen oder unbekannte Probleme bewältigen, ohne dass eine Neuprogrammierung nötig ist bzw. kann diese Neuprogrammierung selbst durchführen und in Betrieb nehmen.
• Kosteneinsparungen:
  Durch die Automatisierung und Selbstanpassung entfällt im großen Maß die Notwendigkeit für manuelle Eingriffe bei der Software-Wartung und Modernisierung.
• Bessere Skalierbarkeit:
  Agentic AI-Systeme können sich an wachsende Datenmengen und komplexere Systeme automatisch anpassen, dort wo traditionale Software upgegradet oder sogar ersetzt werden muss.

Agentic AI revolutioniert die über Jahrzehnte, nach dem Jahr 2000 in die Cloud hineingewachsene Software-Welt und bringt sie auf ein völlig neues Automatisierungs-Level. Agentic AI-Systeme können dabei bestehende, traditionelle Software nicht nur ergänzen und unternehmens­prozess­spezifisch anpassen, sondern diese auch schrittweise ersetzen, d.h. in Teilen (zukünftig ggf. sogar vollständig) neu programmieren und eigenständig in Betrieb nehmen: Agentic AI is eating traditional software.

Dieses „End Game“ würde die bestehenden B2B-Software-as-a-Service-Märkte komplett umwälzen; wenn Anbieter neue Agentic AI-Systeme einsetzen, kann es passieren, dass sie damit nicht nur andere Anbieter verdrängen, sondern irgendwann auch ihre eigenen Software-Lösungen kannibalisieren. Unternehmen als Software-Anwender müssen dann nicht mehr externe Software traditionell einkaufen, sondern können sich mit Agentic AI und Open Source unternehmensprozessspezifische, individuelle, maßgeschneiderte Software-Lösungen selbst neu bauen, in Docker-Containern auf Kubernetes-Plattformen laufen lassen und auch wieder selbst hosten.

Ausblick und Herausforderungen

Die größten Herausforderungen für den Durchbruch von Agentic AI liegen in den Bereichen Datenschutz, Energieeffizienz und ethischer Kontrolle. Während Agentic AI traditionelle Software immer stärker verdrängen könnte, bleibt die Balance zwischen Automatisierung und menschlicher Kontrolle ein zentrales Thema.

Zusammengefasst bedeutet der Satz „Agentic AI is eating traditional software“, dass die Flexibilität, Effizienz und Fähigkeit von Agentic AI, sich dynamisch an neue Umfelder anzupassen, traditionelle, statische Software immer stärker zurückdrängt - und im (noch weit in der Zukunft liegenden) Extremfall durch eine eigenständige Neuprogrammierung sogar im laufenden Betrieb automatisch ersetzt.

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