Agentic AI im Unternehmen: Zwischen Automatisierung, Kontrolle und Verantwortung

Künstliche Intelligenz ist in vielen Unternehmen angekommen. Generative KI hat Arbeitsweisen und Erwartungen bereits spürbar verändert. Nun rückt Agentic AI in den Fokus: KI-Systeme, die auf vorgegebene Ziele hinarbeiten, Aufgaben planen, Werkzeuge nutzen und definierte Prozessschritte mit unterschiedlichem Autonomiegrad ausführen. Damit geht es nicht mehr nur darum, was KI formulieren kann, sondern was sie im Unternehmen tun darf, tun soll und verlässlich tun kann.

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Aus der Arbeit mit Unternehmen und Führungskräften zeigt sich: Entscheidend ist längst nicht mehr, ob KI eingesetzt wird, sondern wie sie verantwortungsvoll in Prozesse und Entscheidungen integriert werden kann. Agentic AI entfaltet ihren Wert nicht durch das Modell allein, sondern im Zusammenspiel von Daten, Systemen, Verantwortlichkeiten, Kontrollen und menschlicher Entscheidungskompetenz. Als Teil einer gesteuerten Veränderung kann sie Produktivität, Qualität und Geschwindigkeit erhöhen.

ANFORDERUNGEN UND POTENZIALE VON AGENTIC AI

Agentic AI unterscheidet sich von klassischen KI-Anwendungen durch ihren handlungsorientierten Charakter. Während ein Chatbot auf eine Frage reagiert, kann ein agentisches System Ziele in Teilschritte zerlegen, Informationen abrufen, mit Unternehmenssystemen interagieren und Folgeaktionen vorbereiten. So kann es etwa Reporting-Abweichungen analysieren, Kundenanfragen vorklassifizieren oder Aufgaben in Workflow-Systemen anlegen.

Für Führungskräfte liegt darin erhebliches Potenzial: Agentic AI kann Routineaufgaben beschleunigen, die Informationssuche vereinfachen und komplexe Entscheidungen vorbereiten – etwa indem sie Informationen aus mehreren Quellen zusammenführt, Widersprüche kennzeichnet und einen nachvollziehbaren Vorschlag erstellt. Gleichzeitig steigen die Anforderungen an Sicherheit, Nachvollziehbarkeit und Steuerbarkeit. Sobald KI in Prozesse eingreift, reicht Experimentierfreude allein nicht mehr aus.

Technisch benötigt Agentic AI Zugriff auf Daten und Anwendungen sowie Schnittstellen zu ERP-, CRM-, Dokumenten- oder Ticketsystemen. Identitäts- und Berechtigungskonzepte müssen sicherstellen, dass ein Agent nicht mehr sehen oder ausführen kann als die jeweilige Person oder Rolle. Guardrails definieren erlaubte Aktionen, notwendige Freigaben und den Umgang mit unsicheren Ergebnissen.

Auch Monitoring und Qualitätssicherung sind zentral. Unternehmen müssen fortlaufend prüfen, ob Ergebnisse fachlich korrekt sind, Berechtigungsgrenzen eingehalten werden und menschliche Freigaben greifen. Dafür braucht es Verfahren, um Fehler zu erkennen, Entscheidungen zu protokollieren und das Systemverhalten zu verbessern.

Ebenso entscheidend ist die Datenbasis. Unklare Verantwortlichkeiten, inkonsistente Stammdaten oder veraltete Dokumentationen führen schnell zu falschen Schlussfolgerungen. Datenmanagement bleibt daher ein dauerhafter Erfolgsfaktor.

TECHNOLOGIE BRAUCHT KLARE VERANTWORTUNG

Nicht jeder Prozess eignet sich für Agentic AI. Sinnvoll sind vor allem Anwendungsfälle, bei denen klarer Nutzen, wiederkehrende Abläufe und kontrollierbare Risiken zusammenkommen. Die Auswahl muss sich an Geschäftsrelevanz, Umsetzbarkeit, Risiko und Akzeptanz orientieren – nicht allein an technologischer Begeisterung.

Ebenso muss klar sein, wer verantwortlich ist, wenn ein Agent Empfehlungen erstellt, Prozessschritte vorbereitet oder Aktionen auslöst. Dafür benötigen Unternehmen Rollenmodelle, Freigabeprozesse, Eskalationswege und Transparenz über Einsatz und Eingriffsmöglichkeiten.

WARUM ES DEN CERTIFIED AI MANAGER BRAUCHT

Genau an dieser Schnittstelle liegt die Aufgabe eines Certified AI Managers. Erfolgreiche KI-Initiativen erfordern technisches Verständnis, strategische Priorisierung, rechtliche und ethische Einordnung sowie Change Management. Der Lehrgang Certified AI Manager bündelt diese Perspektiven zu einem gemeinsamen Managementverständnis.

Agentic AI zeigt, warum diese Klammer notwendig ist: Ein technisches Team kann einen leistungsfähigen Agenten bauen. Ohne fachliche Zielbilder, Prozessverständnis, Governance und Akzeptanz bleibt er jedoch leicht ein isolierter Prototyp. Ein AI Manager verbindet Architektur, Daten und Modelle mit Nutzenbewertung, Risikosteuerung und organisatorischer Veränderung. So wird aus technischer Möglichkeit ein sinnvoller, kontrollierbarer und verantworteter Anwendungsfall.

Unternehmen sollten deshalb ihre KI-Reife nüchtern bewerten. Der Schritt von ersten Erfahrungen mit generativer KI zu Agentic AI erfordert priorisierte Anwendungsfälle, belastbare Plattformen, definierte Verantwortlichkeiten und messbare Erfolgskriterien. Erst dann kann aus Experimenten ein tragfähiger Einsatz werden.

Fazit

Agentic AI kann Prozesse beschleunigen, Entscheidungen vorbereiten und Mitarbeitende entlasten. Nachhaltiger Wert entsteht jedoch nur, wenn Technik, Organisation und Verantwortung gemeinsam gedacht werden. Dafür braucht es Menschen, die technisches Grundverständnis mit strategischer Steuerung, Governance sowie Risiko- und Veränderungsmanagement verbinden – auf dieses Kompetenzprofil zielt der Certified AI Manager. Entscheidend ist, ob Agentic AI im Unternehmensalltag sicher, nachvollziehbar und wertschöpfend eingesetzt werden kann.

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AUSTRIAN CFO DAY

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