Agentic AI vs. traditionelle Automatisierung: Unterschiede, Einsatzfelder und dein Fahrplan
- Cedric Scheumann
- 4. Nov.
- 5 Min. Lesezeit
Hi! Automatisierung entwickelt sich rasant – und mit Agentic AI kommt eine neue Generation ins Spiel. Statt nur Regeln abzuarbeiten, planen diese Systeme eigenständig, reagieren auf Veränderungen und lernen aus Ergebnissen. Hier erfährst du, wie Agentic AI sich von klassischen Ansätzen unterscheidet, wo sie in der Praxis punktet und wie du strukturiert startest.
Inhaltsverzeichnis
1. Grundlagen: Zwei Welten der Automatisierung
Traditionelle Automatisierung (z. B. RPA) setzt auf feste Regeln und Skripte. Sie ist effizient bei stabilen, repetitiven Aufgaben wie Dateneingaben, Formularverarbeitung oder Standard-Reporting. Sobald sich Formate, Prozesse oder Geschäftsregeln ändern, braucht es manuelle Anpassungen.
Agentic AI arbeitet zielorientiert und autonom. Du definierst ein Ziel, das System plant Zwischenschritte, wählt passende Werkzeuge, führt aus, kontrolliert Ergebnisse und lernt aus Feedback. So werden ganze Prozessketten adaptiv gesteuert – auch dann, wenn sich Rahmenbedingungen ändern.
Hinweis:
- Agentic AI ergänzt klassische Automatisierung, sie ersetzt sie nicht. Stabiler Massen-Throughput bleibt oft mit RPA am effizientesten; variable, kontextabhängige Prozesse profitieren von Agentic AI.
Was ist zu tun?
- Erstelle ein Inventar deiner Kernprozesse: stabil vs. variabel, deterministisch vs. kontextabhängig.
- Ordne Prozesse grob zu: „RPA-geeignet“, „Agentic-geeignet“ oder „Hybrid“.
- Dokumentiere Trigger, Datenquellen, Abhängigkeiten und Ausnahmeregeln je Prozess.
2. Die wichtigsten Unterschiede im Detail
Agentic AI unterscheidet sich in drei Dimensionen besonders deutlich von traditionellen Ansätzen.
2.1 Entscheidungsfindung und Aufgabenausführung
- Klassisch: „Wenn A, dann B“ – strikt regelbasiert, bricht bei Abweichungen.
- Agentic: Zielorientierte Planung, Priorisierung von Unterzielen, iterative Ausführung mit Selbstkontrolle.
Beispiel: Statt einen fixen Formular-Workflow abzuarbeiten, erkennt Agentic AI Formatänderungen, passt die Extraktionsstrategie an und prüft das Ergebnis gegen Referenzdaten.
Was ist zu tun?
- Definiere Ziele und Erfolgsmetriken statt nur Schritt-für-Schritt-Regeln.
- Lege Quality-Gates fest (z. B. Validierung gegen Stammdaten).
- Plane Fallbacks und „Human-in-the-loop“-Punkte für unklare Fälle.
2.2 Anpassungs- und Lernfähigkeit
- Klassisch: Änderungen erfordern Re-Scripting.
- Agentic: Lernschleifen (z. B. aus Nutzerfeedback, Fehleranalysen) verbessern Entscheidungen.
Was ist zu tun?
- Etabliere Feedback-Kanäle (z. B. Freigaben, Korrekturen, Labels).
- Versioniere Prompts/Policies/Workflows und tracke deren Wirkung.
- Richte ein leichtgewichtiges Wissensmanagement ein (z. B. Guidelines, Beispiele, Edge-Cases).
2.3 Autonomie und Umfang
- Klassisch: Einzelaufgaben in enger Schleife.
- Agentic: Orchestriert Sub-Agenten, greift auf Systeme zu (z. B. CRM/ERP/Datenbanken), koordiniert Ende-zu-Ende-Prozesse.
Was ist zu tun?
- Definiere Systemzugriffe minimalprinzipbasiert (Least Privilege).
- Skizziere Ende-zu-Ende-Flows inkl. Schnittstellen und Berechtigungen.
- Wähle Toolkategorien, die orchestrierbar sind (z. B. Agent-Frameworks, RPA-Connectoren, Datenpipelines, Monitoring/Observability).
3. Praxisvergleich: Stärken und Grenzen im Überblick
Zur Orientierung ein komprimierter Vergleich.
Aspekt | Agentic AI | Traditionelle Automatisierung |
Kernfunktion | Adaptiv, plant und entscheidet eigenständig | Regelbasiert, führt feste Schritte aus |
Einsatzgebiete | Variable Prozesse, Anomalien, Strategiefunktionen | Repetitive, stabile Transaktionen |
Lernfähigkeit | Kontinuierlich, feedbackbasiert | Keine eingebauten Lernschleifen |
Anpassbarkeit | Hoch, dynamische Workflows | Begrenzt auf vordefinierte Regeln |
Skalierung | Über Sub-Agenten/Orchestrierung | Gut bei identischen Tasks |
Integration | Kann Systeme kontextuell anbinden | Meist manuelle Anpassungen |
Effizienz | Echtzeit-Optimierung und Selbstkontrolle | Effizient bei Routine und hohem Volumen |
Weiterführend: neutrale Einführungen und Gegenüberstellungen findest du u. a. bei drainpipe.io und wizr.ai:
Was ist zu tun?
- Lege Bewertungskriterien fest (Genauigkeit, Durchlaufzeit, Ausfalltoleranz, Wartungsaufwand, TCO).
- Führe einen A/B-Pilot durch: klassisch vs. agentisch, identische Datenlage.
- Validiere Ergebnisse mit realen Ausnahmefällen, nicht nur mit Standardfällen.
4. Relevanz für DACH-Unternehmen und Compliance
In regulierten Märkten sind Datenschutz, Nachvollziehbarkeit und Governance entscheidend. Agentic AI kann so gestaltet werden, dass sie DSGVO-konforme Datenverarbeitung unterstützt: Datenminimierung, Protokollierung von Entscheidungen, Transparenz über Datenflüsse und Hosting-Optionen in der EU sind dabei zentral.
Typische Bausteine:
- Pseudonymisierung/Maskierung sensibler Daten
- Audit-Trails für Entscheidungen und Modell-/Prompt-Versionen
- Rollenkonzepte und Freigabe-Workflows
- On-Premise- oder EU-Cloud-Betrieb
Hinweis:
- Sensible Entscheidungen (z. B. hohe Beträge, regulatorische Risiken) sollten weiterhin einen verbindlichen menschlichen Freigabeschritt enthalten.
Was ist zu tun?
- Erstelle eine Datenlandkarte (welche Daten, woher, wohin, Rechtsgrundlage).
- Definiere Guardrails: zulässige Aktionen, Schwellenwerte, Eskalationspfade.
- Implementiere ein Audit- und Logging-Konzept (Ereignisse, Versionen, Outcomes).
- Kläre Betriebsmodell: On-Premise, Private Cloud oder EU-Cloud.
5. Praxisbeispiele aus zentralen Branchen
- Finanzbereich: Anomalie-Erkennung in Transaktionen mit dynamischen Regeln und kontinuierlichem Lernen; unklare Fälle gehen in die manuelle Prüfung.
- Kundenservice: Personalisierte Antworten auf Basis von CRM-Kontext, automatische Nachverfolgung offener Tickets, proaktive Retention-Maßnahmen bei Abwanderungsrisiko.
- Fertigung & Supply Chain: Kombination von IoT-Sensorik und externen Signalen (z. B. Wetter, Verkehr, Streiks) zur vorausschauenden Anpassung von Produktions- und Lieferplänen.
Was ist zu tun?
- Identifiziere ein Hochhebel-Szenario je Domäne (Betrug, Retention, OEE/Throughput).
- Formuliere Messgrößen pro Use Case (z. B. False-Positive-Rate, CSAT, Termintreue).
- Sichere Stakeholder-Buy-in mit einem kurzen, klar messbaren Pilot (6–8 Wochen).
6. Einstieg: Fünf-Schritte-Plan
1) Use Case auswählen
- Wähle einen komplexeren Prozess mit spürbarem Nutzen und klaren Grenzen (z. B. Risikobewertung, Anomalieprüfung, Onboarding).
2) Daten prüfen
- Verfügbarkeit, Qualität, Zugriffsrechte, DSGVO-Konformität (Zweckbindung, Minimierung, Speicherdauer).
3) Pilot aufsetzen
- In einer Sandbox mit synthetischen/teilpseudonymisierten Daten starten; Human-in-the-loop für unklare Fälle.
4) Ergebnisse messen
- KPIs definieren (Genauigkeit, Durchlaufzeit, Kosten/Fall, Eskalationsquote, Nutzerzufriedenheit); Logging und Auswertungen automatisieren.
5) Skalieren mit Governance
- Policies, Rollen, Verantwortlichkeiten; schrittweise Ausweitung auf angrenzende Prozesse.
Passende Toolkategorien für den Start (auswahlneutral):
- Agent-Orchestrierung/Frameworks
- RPA-Connectoren/Integrationslayer
- Vektordatenbanken/Wissensspeicher
- Monitoring/Observability & Alerting
- Evaluations-Frameworks für Qualitätssicherung
Was ist zu tun?
- Erstelle einen Pilotscope inkl. Daten, Schnittstellen, KPIs, Zeitplan.
- Wähle 2–3 Toolkategorien pro Use Case und bewerte Interoperabilität.
- Richte ein kleines, cross-funktionales Team ein (Fachbereich, IT, Datenschutz).
7. Ausblick: Wohin sich Automatisierung bewegt
Agentic Ansätze werden vermehrt Ende-zu-Ende-Prozesse orchestrieren, dynamisch mit Unternehmenssystemen interagieren und durch explizite Guardrails kontrollierbar bleiben. Regulatorische Rahmen wie der EU AI Act stärken Transparenz, Risikomanagement und Dokumentationspflichten. Unternehmen, die früh Lernschleifen, Datenqualität und Governance etablieren, beschleunigen Innovation und reduzieren spätere Umstellungskosten.
Was ist zu tun?
- Baue Kompetenzen für Prompt-/Policy-Design, Evaluierung und Metriken auf.
- Standardisiere Schnittstellen und Ereignisprotokolle für Agenten.
- Plane regelmäßige Modell-/Policy-Reviews (Change Advisory Board für KI).
8. Fazit
Agentic AI erweitert Automatisierung von „ablaufen“ zu „planen, handeln und lernen“ – besonders wertvoll für variable, kontextabhängige Prozesse. Merksatz: Automatisiere adaptiv – steuere mit klaren Zielen und guten Guardrails.
FAQ
Ersetzt Agentic AI Arbeitsplätze?
Sie verlagert monotone Aufgaben zu Systemen und schafft neue Rollen in Steuerung, Qualitätssicherung und Governance.
Worin unterscheidet sich Agentic AI von Chatbots/LLMs?
LLMs generieren Inhalte; Agentic AI plant Schritte, bindet Tools/Daten an, handelt und überprüft Ergebnisse.
Brauche ich Cloud?
Nicht zwingend. On-Premise und EU-Cloud sind möglich – entscheidend sind Datenflüsse, Sicherheit und Betriebsaufwand.
Wie messe ich den Erfolg?
Mit KPIs wie Genauigkeit, Durchlaufzeit, Kosten pro Fall, Eskalationsquote, Nutzer- oder Kundenzufriedenheit.
Ab wann lohnt sich ein Pilot?
Wenn ein Prozess variabel ist, hohe manuelle Last hat und klare Erfolgskriterien definiert werden können.
Checkliste: Quick Wins
Prozessinventur: stabil vs. variabel markieren
Datenlandkarte mit Rechtsgrundlagen und Zugriffsrechten erstellen
Ein Fokus-Use-Case mit hohem Nutzen auswählen
KPIs und Hypothesen vor dem Pilot festlegen
Sandbox-Umgebung und Testdaten vorbereiten
Human-in-the-loop und Eskalationspfade definieren
Logging/Audit-Trails ab Tag 1 aktivieren
Toolkategorien neutral evaluieren (Orchestrierung, Integration, Wissensspeicher, Monitoring)
Feedback Schleifen etablieren (Freigaben, Korrekturen, Auswertung)
Governance aufsetzen: Rollen, Policies, Review-Zyklen
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