Agentische KI: Vom Konzept zur Ausführung

Die agentische KI (Agentic AI) wandelt sich rasant von der Theorie zur praktischen Anwendung. Es wird erwartet, dass sich die Adoptionsrate in den nächsten zwei Jahren beschleunigt: Organisationen bewegen sich weg von der rein passiven, generativen KI – die auf Prompts wartet, um Ergebnisse zu liefern – hin zum Einsatz agentischer Systeme, die eigenständig planen, schlussfolgern und handeln.

Während die Verbreitung generativer KI laut Bain & Company im Jahr 2025 bereits 95 % der Unternehmen erreichte, sind viele Organisationen nun bereit für die nächste Stufe. Laut Untersuchungen von Deloitte soll der Anteil der Unternehmen, die agentische KI nutzen, bis 2028 drastisch von 23 % auf 74 % steigen. Doch obwohl 42 % dieser Unternehmen bereits eine Strategie für die KI-Einführung verfolgen, mangelt es vielen noch an der nötigen Infrastruktur, der Datenreife und den Fachkräften, um diese Systeme flächendeckend zu unterstützen.

Diese Lücke markiert einen Wendepunkt. Die nächste Phase der KI definiert sich nicht allein durch intelligentere Modelle, sondern durch Systeme, die darauf ausgelegt sind, aktiv zu werden – sei es durch Zuhören, Entscheiden oder das Erledigen von Aufgaben mit minimaler Aufsicht. Unternehmen, denen es gelingt, agentische Intelligenz direkt mit ihren operativen Arbeitsumgebungen zu verknüpfen, werden am besten positioniert sein, um deren volles Potenzial auszuschöpfen.

Was einen KI-Agenten unterscheidet

Der Unterschied zwischen herkömmlichen KI-Assistenten und einem KI-Agenten ist entscheidend. Konventionelle KI-Tools reagieren primär auf textbasierte Eingabeaufforderungen. Agentische KI-Systeme hingegen können planen, mehrstufige Workflows logisch durchlaufen und eigenständig Aktionen in Echtzeit einleiten. Sie bewegen sich weg von der passiven Unterstützung hin zur aktiven Ausführung.

Der Fortschritt von Assistenten, die lediglich antworten, hin zu Agenten, die Aufgaben autonom ausführen können, ist besonders in kundenorientierten und operativen Umgebungen wichtig. In einem schnelllebigen Umfeld müssen Entscheidungen sofort in Taten umgesetzt werden – sei es bei der Annahme von Bestellungen, der Bestandsverwaltung, der Personaleinsatzplanung oder der Lösung von Kundenproblemen. Agentische KI ist darauf ausgelegt, innerhalb dieser realen Arbeitsprozesse zu agieren und hilft Unternehmen dabei, schneller und konsistenter in großem Maßstab zu handeln.

Wo agentische KI heute den größten Mehrwert bietet

Agentische KI liefert bereits heute in einer Vielzahl von Branchen und Anwendungsfällen einen aktiven Mehrwert, darunter:

• Gastgewerbe, Gastronomie und Service-Betriebe
  Agentische Systeme werden in diesen Branchen eingesetzt, um Reservierungen zu verwalten, die Personaleinsatzplanung zu optimieren, Check-in-Prozesse zu rationalisieren und Unterstützung im Stil eines Concierges zu bieten. Speziell in Restaurants unterstützt agentische KI zunehmend Arbeitsabläufe bei der Bestellbestätigung und Bezahlung.
• Einzelhandel und E-Commerce
  Agentische KI im Einzelhandel und E-Commerce unterstützt die geführte Produktsuche, hyperpersonalisierte Werbeaktionen, dynamische Preisgestaltung und automatisierte Reaktionen auf Unterbrechungen in der Lieferkette. Diese Systeme tun mehr als nur Ergebnisse vorherzusagen; sie leiten betriebliche Änderungen ein.
• Gesundheitswesen und regulierte Umgebungen
  Agentische KI unterstützt automatisierte Workflows, die die therapeutische Entwicklung beschleunigen, klinische Studienabläufe rationalisieren und die Analyse von Versicherungsansprüchen und -ablehnungen verbessern. KI-Agenten können auch als virtuelle Gesundheitsassistenten fungieren, die Echtzeit-Überwachung und Erinnerungen bieten, was die betriebliche Effizienz steigert und gleichzeitig die Patientenbindung unterstützt.

Die operativen Grundlagen für erfolgreiche agentische KI

Erfolgreiche Anwendungsfälle für Implementierungen agentischer KI teilen vier Merkmale:

1. Ein hohes Interaktionsvolumen: Prozesse, die häufige Interaktionen beinhalten oder kontinuierliche Entscheidungsfindungen erfordern, bieten natürliche Möglichkeiten für Automatisierungen, die messbare Effizienzgewinne und Leistungssteigerungen erzielen.
2. Strukturierte Prozesse: Wenn betriebliche Abläufe klar definiert und wiederholbar sind, kann agentische KI über die reine Unterstützung hinausgehen und die Verantwortung für die Ausführung übernehmen. Standardisierung ermöglicht es Agenten, innerhalb etablierter Prozesse zuverlässig zu agieren, anstatt Variabilität einzuführen.
3. Zuverlässige Echtzeitdaten: Der Zugriff auf qualitativ hochwertige Echtzeitdaten ermöglicht es agentischen Systemen, mit Zuversicht zu handeln und sich kontinuierlich zu verbessern, während neue Informationen erfasst und analysiert werden.
4. Konsistenz, Compliance oder Auditierbarkeit: Branchen, die von agentischer KI profitieren, müssen oft strenge Standards einhalten und Rückverfolgbarkeit gewährleisten. Agentische Systeme verstärken die Konsistenz, reduzieren Variabilität und erstellen prüffähige Protokolle von Entscheidungen und Handlungen.

Agentische KI liefert den höchsten ROI, wenn sie direkt in den täglichen Betrieb eingebettet wird, anstatt als isoliertes Werkzeug darübergelegt zu werden. Agentische KI wird dann wertvoll, wenn sie eng mit den Hardware- und Softwarelösungen sowie den Schnittstellen integriert ist, die Mitarbeiter und Kunden bereits nutzen.

Was nötig ist, damit agentische KI in der Praxis funktioniert

Die Umwandlung von agentischer KI von einem Konzept in eine zuverlässige, tägliche Ausführung erfordert mehr als nur ein leistungsstarkes großes Sprachmodell (LLM). Um in realen Umgebungen zuverlässig zu arbeiten, müssen diese Systeme auf einer Infrastruktur laufen, die Folgendes unterstützt:

• Reaktionszeiten mit geringer Latenz
• Zuverlässiger Zugriff auf operative Daten
• Sichere Umgebungen für Transaktionen und Interaktionen
• Beständige Leistung bei Skalierung

Edge Computing spielt eine zentrale Rolle bei der Erfüllung dieser Anforderungen. Die Verarbeitung von Daten näher am Ort des Geschehens ermöglicht schnellere Reaktionszeiten und verringert die alleinige Abhängigkeit von kostspieligen Cloud-Ressourcen. Daten können vor Ort verbleiben, was die Zuverlässigkeit erhöht und die Datenschutz- sowie Sicherheitsanforderungen für hochregulierte Umgebungen unterstützt.

Am wichtigsten ist, dass agentische KI eine physische Schnittstelle benötigt, um mit Menschen dort zu interagieren, wo Arbeit und Transaktionen tatsächlich stattfinden. In vielen Anwendungsfällen ist die optimale Schnittstelle ein professioneller Touchscreen oder ein All-in-One-System (AiO), das im Zentrum der Kundeninteraktion positioniert ist.

Von agentischer KI zu agentischen Erlebnissen

Agentische Erlebnisse entstehen, wenn Intelligenz nahtlos mit menschlicher Interaktion kombiniert wird. Dadurch verwandelt sich agentische KI von einer reinen Back-End-Funktion in ein Front-End-Erlebnis, das Kunden sehen und spüren können.

Verbraucher erwarten zunehmend Systeme, die natürlich zuhören und antworten können, sie durch Entscheidungen führen und es ermöglichen, Aktionen sofort abzuschließen. Hier schaffen Touch- und Spracheingabe gemeinsam einen natürlichen Weg von der Absicht bis zum Abschluss. Ein Hotelgast könnte damit beginnen, eine Bestellung oder einen Wunsch auszusprechen, und anschließend die Auswahl bestätigen und die Zahlung per Berührung abschließen. Der Übergang zwischen all diesen Schritten sollte sich nahtlos anfühlen.

Für kundenorientierte Unternehmen reduzieren diese Erlebnisse Reibungsverluste für ihre Kunden und steigern gleichzeitig die Interaktion. Für Entwickler stellen sie eine neue Klasse von Lösungen dar, die KI-Fähigkeiten mit durchdacht gestalteten Ökosystemen verbinden – ohne die Bindung an einen einzelnen Anbieter oder Workflow.

Wie Elo agentische Erlebnisse am Edge ermöglicht

Die Bereitstellung agentischer Erlebnisse in realen Umgebungen erfordert Hardware, die für kontinuierliche, konsistente Leistung und flexible Integration ausgelegt ist. Elo bietet das Hardware-Fundament in Industriequalität, das erfolgreiche Implementierungen agentischer KI ermöglicht.

Elo-Touchscreens dienen als primäre Interaktionsfläche und bieten Langlebigkeit sowie Konsistenz für eine Vielzahl von Einsatzmöglichkeiten – von Self-Service-Kiosken bis hin zu Drive-thru-Terminals. Sprachgesteuerte Peripheriegeräte wie die AI Connect Bar erweitern die Interaktion über den Bildschirm hinaus: Benutzer können Aufgaben per Sprache einleiten und anschließend nahtlos zur Berührung (Touch) übergehen, um die Transaktion abzuschließen.

Ebenso wichtig ist, dass die Hardware von Elo ein offenes Ökosystem von Software- und Zahlungsanbietern unterstützt. Diese Flexibilität ermöglicht es Unternehmen, genau die agentischen Anwendungen auszuwählen, die ihren operativen Zielen entsprechen, und gleichzeitig die Technologielösungen beizubehalten, die am besten zu ihren Anforderungen passen.

Vorbereitung auf die Zukunft mit agentischer KI

Die agentische KI wird sich kontinuierlich weiterentwickeln, doch der Bedarf an einer zuverlässigen, anpassungsfähigen Infrastruktur bleibt konstant. Unternehmen, die heute in flexible Hardware investieren, sind besser aufgestellt, um aktuell wettbewerbsfähig zu bleiben und künftige technologische Möglichkeiten schnell zu übernehmen.

Hardware, die Touch- und Spracheingabe sowie Edge-Performance unterstützt, wird zu einem langfristigen Aktivposten statt zu einer betrieblichen Einschränkung. Sie ermöglicht es Unternehmen, neue agentische Anwendungen auf einem stabilen Fundament aufzubauen, anstatt bei jedem Innovationszyklus die gesamte Infrastruktur ersetzen zu müssen.

Für Lösungsentwickler stärkt dieser zukunftsorientierte Ansatz die Kundenbeziehungen. Indem Sie Kunden zu einer Infrastruktur führen, die zukünftiges Wachstum unterstützt, helfen Sie ihnen, den technologischen Wandel souverän zu bewältigen.

Agentische KI ist kein fernes Konzept. Sie verändert bereits jetzt die Art und Weise, wie Unternehmen alltägliche Aufgaben erledigen und wie Kunden mit Technologie interagieren. Die erfolgreichsten Unternehmen werden diejenigen sein, die intelligente Systeme mit verlässlichen Schnittstellen in der realen Welt verbinden und so Potenzial in messbare Leistung verwandeln.