Agentic AI bezeichnet künstliche Intelligenz-Systeme, die eigenständig Entscheidungen treffen und Handlungen ausführen können, um bestimmte Ziele zu erreichen. Anders als klassische KI, die lediglich auf Eingaben reagiert, besitzt Agentic AI eine Art „Handlungsfähigkeit“ und kann selbstständig Strategien entwickeln, um Aufgaben zu lösen.

Typen/Arten:

• Autonome Agenten: KI-Systeme, die eigenständig Aktionen planen und ausführen, z. B. autonome Fahrzeuge.
• Multi-Agenten-Systeme: Mehrere Agenten arbeiten koordiniert zusammen, um komplexe Probleme zu lösen.
• Adaptive Agentic AI: Systeme, die sich durch maschinelles Lernen kontinuierlich verbessern und ihre Strategien an neue Bedingungen anpassen.

 

Beispiele:

• Autonome Lieferroboter, die Routen eigenständig optimieren.
• KI-gestützte Trading-Systeme, die Entscheidungen auf Basis aktueller Marktdaten treffen.
• Digitale Assistenten, die selbstständig Prozesse in Unternehmen koordinieren.

 

Vorteile:

• Effizienzsteigerung durch autonome Entscheidungsfindung.
• Reduktion menschlicher Fehler bei komplexen Aufgaben.
• Potenzial für kontinuierliche Optimierung und Lernen aus Daten.

 

Nachteile:

• Kontrollverlust oder unerwartete Entscheidungen durch die KI.
• Hohe Anforderungen an Sicherheit, Transparenz und ethische Richtlinien.
• Schwierige Nachvollziehbarkeit der Entscheidungsprozesse („Black Box“-Problem).

 

Kontroversen:

Ein zentrales Diskussionsthema ist die Verantwortung: Wer haftet, wenn eine Agentic AI eine Fehlentscheidung trifft? Auch ethische Fragen, wie der Einsatz in sicherheitskritischen Bereichen oder militärischen Anwendungen, werden kontrovers diskutiert.

 

Fazit:

Agentic AI eröffnet vielfältige Chancen für Automatisierung und Effizienzsteigerung, erfordert aber klare Regeln und transparente Kontrollmechanismen. Sie gilt als Schlüsseltechnologie für die nächste Generation intelligenter Systeme, sollte aber verantwortungsvoll eingesetzt werden.