Agentic AI - Mehr Schein als Sein?
Mitschnitt-Länge: 40 Minuten
Mitschrift verfügbar
Agentic AI optimiert Prozesse durch autonome Agenten und Reasoning Modelle, erfordert jedoch klare Governance zur Risikominimierung.
Agentic AI und Reasoning Modelle stehen im Mittelpunkt eines Vortrags von Prof. Dr. Peter Gentsch auf der Shift/CX AI & Agentic Automation Konferenz 2025. Der Vortrag beleuchtet die Integration von Agentic AI in Unternehmensprozesse und die damit verbundenen Herausforderungen und Chancen. Gentsch diskutiert die Rolle von Agenten in der Automatisierung und Optimierung von Prozessen, wobei er auf die Notwendigkeit von Governance und Kontextualisierung hinweist, um Risiken wie Task Drift zu minimieren. Der Vortrag hebt die Bedeutung von hybriden Arbeitsmodellen hervor, in denen menschliche und agentische Teams zusammenarbeiten, um Effizienz und Kreativität zu steigern.
Im Vortrag werden zentrale Konzepte wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Agentic Governance vorgestellt. Gentsch erläutert, wie Agentic AI und Reasoning Modelle autonome Prozessketten ermöglichen und das Potenzial haben, Silos in Organisationen aufzubrechen. Er betont die Notwendigkeit, Agenten mit klar definierten Zielen und Lernfähigkeiten auszustatten, um ihre Effektivität zu maximieren. Der Vortrag thematisiert auch die Herausforderungen bei der Implementierung von Agentic AI, wie Endlosschleifen und Task Drift, und bietet Lösungsansätze zur Bewältigung dieser Probleme. Gentsch schließt mit der Vision, dass die Kombination von menschlichen und agentischen Teams nicht nur die Effizienz steigert, sondern auch die Arbeitskultur positiv beeinflusst.
Wir sind eher im Labor als in der Factory. Jetzt sagen böse Zungen, wir haben Gen-AI noch nicht im Griff, und schon kommt der neue heiße Scheiß, Agentic AI. Ich glaube, man kann beides verbinden und parallelisieren.
– Prof. Dr. Peter Gentsch
Ein Agent hat ein Ziel, handelt weitgehend autonom und lernt. Wenn man diese Kriterien ansetzt, gibt es in der Praxis nicht viele echte Agenten, sondern meist Assistenzsysteme.
– Prof. Dr. Peter Gentsch
Reasoning Modelle kombiniert mit Agenten sind der wahre Game-Changer in der AI-Diskussion. Sie ermöglichen eine Schwarmintelligenz aus Agenten, die zusammenarbeiten.
– Prof. Dr. Peter Gentsch
- Agentic AI kombiniert mit Reasoning Modellen ermöglicht autonome Prozessketten und hybride Arbeitsmodelle.
- Agenten müssen klar definierte Ziele, Autonomie und Lernfähigkeit besitzen, um effektiv zu sein.
- Governance und Kontextualisierung sind entscheidend, um Risiken wie Task Drift oder Endlosschleifen zu minimieren.
- Emergente Systeme wie Agentic AI bieten kreatives Potenzial, erfordern jedoch strikte Guardrails und Überwachung.
- Die Kombination von menschlichen und agentischen Teams kann Silos aufbrechen und die Organisation effizienter machen.
Agentic AI stellt Unternehmen vor die Herausforderung, die Balance zwischen Autonomie und Kontrolle neu zu definieren. Die strategische Relevanz liegt in der Fähigkeit dieser Technologie, Prozesse zu automatisieren und hybride Arbeitsmodelle zu schaffen, die menschliche und maschinelle Intelligenz kombinieren. Ein zentrales Spannungsfeld entsteht durch die Delegation von Verantwortung an autonome Systeme, was zu einem potenziellen Kontrollverlust führen kann. Diese Verschiebung der Verantwortlichkeiten erfordert ein Umdenken in der Unternehmensführung, insbesondere in Bezug auf Governance und die Sicherstellung, dass Agenten im Sinne der Unternehmensziele handeln. Die kulturelle Herausforderung besteht darin, die Akzeptanz für diese neuen Arbeitsmodelle zu schaffen, während gleichzeitig die Risiken von Task Drift und Endlosschleifen minimiert werden müssen.
Der Beitrag fordert Unternehmen auf, klare Prinzipien für den Einsatz von Agentic AI zu etablieren, um die Vorteile dieser Technologie voll auszuschöpfen. Es wird empfohlen, schrittweise vorzugehen, indem zunächst spezifische Aufgaben innerhalb bestehender Prozesse durch Agenten übernommen werden, bevor eine vollständige End-to-End-Automatisierung angestrebt wird. Diese Vorgehensweise ermöglicht es, die Autonomie von Agenten zu testen und gleichzeitig die notwendigen Guardrails und Überwachungsmechanismen zu entwickeln. Der Inhalt verschiebt die Perspektive von einer rein technologischen Betrachtung hin zu einer strategischen und kulturellen Auseinandersetzung mit der Rolle von KI in der Unternehmenslandschaft. Unternehmen sind aufgefordert, nicht nur die operative Effizienz zu steigern, sondern auch die strukturellen und kulturellen Implikationen dieser Transformation zu berücksichtigen, um langfristig wettbewerbsfähig zu bleiben.
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