Nachdem im ersten Halbjahr 2025 die Grundlagen für den Einsatz agentenbasierter Künstlicher Intelligenz geschaffen wurden, beginnt nun die Phase der operativen Umsetzung. Pegasystems nennt sechs zentrale Entwicklungen, die Unternehmen dabei prägen werden – von modularen Agentensystemen über agentengestützte Digitale Zwillinge bis hin zu neuen Governance-Strukturen.
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Florian Lauck-Wunderlich, Head of AI and Advanced Analytics Consulting EMEA bei Pegasystems
Die erste Jahreshälfte 2025 war in vielen Unternehmen geprägt von Planung, technischen Vorbereitungen und ethischen Diskussionen rund um den Einsatz agentenbasierter KI. Dabei handelt es sich um Systeme, die im Gegensatz zu klassischen, regelbasierten Anwendungen eigenständig Ziele verfolgen, auf veränderte Kontexte reagieren und dabei eine eigene Planungslogik nutzen. Im zweiten Halbjahr rücken nun konkrete Einsatzszenarien in den Vordergrund. Pegasystems, Anbieter von Lösungen für intelligente Automatisierung, identifiziert sechs zentrale Trends, die dabei prägend sein werden.
Ein zentrales Einsatzmuster wird die Kombination spezialisierter, modularer Agenten sein. Unternehmen setzen dabei auf einzelne Agenten, die jeweils für bestimmte Funktionen zuständig sind. Diese führen ihre Aufgaben automatisiert aus und liefern Ergebnisse an einen übergeordneten Agenten, der als Orchestrator fungiert. Durch Intent-basierte Schnittstellen oder Shared-Blackboard-Architekturen können so auch komplexe Geschäftsprozesse Ende-zu-Ende automatisiert werden. Diese modulare Herangehensweise erlaubt es Unternehmen, aufgabenorientierte Automatisierungslösungen flexibel zusammenzustellen und dynamisch anzupassen.
Ein weiterer Trend ist die Kombination von agentenbasierter KI mit klassischer Robotic Process Automation (RPA). Während RPA-Bots weiterhin konkrete, regelbasierte Aufgaben erledigen, übernehmen KI-Agenten die übergeordnete Analyse, Steuerung und Optimierung. So können Automatisierungslösungen robuster und anpassungsfähiger gestaltet werden. Ein praktisches Beispiel: Erkennt ein Agent im Rechnungsworkflow wiederholt auftretende Ausnahmen, kann er die Steuerlogik der RPA in Echtzeit anpassen und damit strukturelle Fehlerquellen beheben.
Ein zentrales Merkmal agentenbasierter KI ist die Fähigkeit zur Selbstoptimierung. Agenten lernen aus Erfahrungen, passen ihr Verhalten an und verbessern kontinuierlich ihre Effizienz. In Bereichen wie dem Kundenservice können sie beispielsweise ihre Dialogstrategien mithilfe von Feedback und Reinforcement Learning anpassen – mit dem Ziel, Kundenanliegen schneller und zufriedenstellender zu lösen.
Darüber hinaus werden Digitale Zwillinge zunehmend durch KI-Agenten ergänzt. Diese machen die digitalen Abbilder physischer Systeme handlungsfähig: Sie simulieren Abläufe, erkennen Abweichungen und geben Empfehlungen zur Prozessoptimierung. Das eröffnet Potenziale etwa in der Produktion, wo vorausschauende Wartung automatisiert angestoßen werden kann.
Parallel dazu gewinnen spezialisierte Compliance-Agenten an Bedeutung. Sie prüfen automatisch Prozesse und Dokumente auf Regelkonformität und greifen bei drohenden Verstößen ein. Um diese Entwicklungen kontrollierbar zu gestalten, setzen Unternehmen verstärkt auf neue Governance-Strukturen. Dazu gehören unter anderem Erklärbarkeits-Dashboards, Kontrollhierarchien und rollenbasierte Zugriffssysteme für Revision und Audit.
„Agentic AI ist der nächste Evolutionsschritt intelligenter Automatisierung: adaptiv, kontextsensitiv, lernfähig – aber nur mit klarer Governance auch vertrauenswürdig“, erklärt Florian Lauck-Wunderlich, Head of AI and Advanced Analytics Consulting EMEA bei Pegasystems. „Unternehmen werden in den nächsten Monaten verstärkt daran arbeiten, die Interoperabilität zwischen Agenten und Legacy-Systemen zu verbessern, die Datenqualität und die Kontextmodelle zu optimieren sowie menschliche Kontrollinstanzen in agentische Schleifen einzubinden.“
