Agentic AI: Der Sprung vom Denken zum Handeln

Die KI-Revolution tritt in eine neue, entscheidende Phase ein: Weg von generativen Text-Bots, hin zu autonomen digitalen Arbeitern, die komplexe Aufgaben eigenständig ausführen. Diese Woche markiert mit milliardenschweren Prognosen, Großankündigungen und einem Investitionsrausch den Startschuss für das Jahr des autonomen Unternehmensagenten.

Die Trendwende ist offiziell. Eine wegweisende Studie des Analysehauses GlobalData prognostiziert dem Markt für „Agentic AI“ ein explosives Wachstum. Bis 2029 soll er sich auf über 45 Milliarden Euro verdreifachen – bei einer jährlichen Wachstumsrate von über 50 Prozent.

Der Unterschied zum Hype um ChatGPT & Co. ist fundamental. „Generative KI war das Werkzeug, agentische KI ist der Arbeiter“, bringt es Rena Bhattacharyya, Analystin bei GlobalData, auf den Punkt. Statt nur Inhalte zu erstellen, planen, handeln und korrigieren sich diese Systeme selbst. Sie loggen sich in Server ein, orchestrieren Lieferketten oder entwickeln neue Moleküle – oft ohne menschliches Zutun.

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Getrieben wird der Boom von der Suche nach echter operativer Agilität. Unternehmen wollen die „letzte Meile“ der Automatisierung überwinden. Während Europa und der asiatisch-pazifische Raum aufholen, führen die USA und China das Rennen aktuell an.

Das Rennen um den Standard: Wer baut die Straßen?

Doch je mächtiger die Agenten werden, desto dringender wird eine zentrale Frage: Wie sollen sie miteinander reden? Ein Wirrwarr inkompatibler Systeme droht. Die Antwort der Industrie heißt Standardisierung.

Im Fokus steht das Model Context Protocol (MCP), ein offener Standard für die Agenten-Kommunikation. Unter dem Dach der Linux Foundation hat sich dazu die Agentic AI Foundation (AAIF) gebildet. Schwergewichte wie OpenAI, Anthropic und seit kurzem auch Cisco treiben die Initiative voran.

„Innovation entsteht im Offenen“, begründet Cisco seinen Beitritt. Das Ziel ist eine universelle Sprache, die es einem Agenten in Microsoft Azure ermöglicht, nahtlos mit einer Salesforce-Datenbank zu interagieren. Analysten von Gartner sind überzeugt: Ohne solche offenen Standards wird die Prognose, dass 2026 bereits 40 Prozent aller Unternehmenssoftware KI-Agenten enthalten soll, nicht zu halten sein.

Praxis-Check: IT-Pannenhelfer und industrielle Master-Agenten

Die Theorie wird bereits Wirklichkeit. Der IT-Dienstleister Cognizant setzt agentische KI als „Zukunft der IT-Operationen“ ein. Seine Systeme diagnostizieren nicht nur Störungen, sondern führen auch eigenständig Reparatur-Skripte aus – und reduzieren so die „operative Schuldenlast“ in komplexen Cloud-Umgebungen.

Parallel baut T-Systems, eine Tochter der Deutschen Telekom, an einer europäischen Antwort. Für das erste Quartal 2026 kündigte das Unternehmen eine „Industrial AI Cloud“ an. Die Plattform, entwickelt mit NVIDIA, soll „Master-Agenten“ beherbergen, die ganze Firmenlandschaften orchestrieren.

„Was, wenn jede sicherheitskritische Entscheidung Sekunden statt Stunden dauert?“, fragt Magdalena Jonczak, Senior Vice President bei T-Systems. Die Cloud soll europäischen Unternehmen eine souveräne Infrastruktur bieten, um digitale Zwillinge und physische KI-Agenten sicher einzusetzen.

Millionen für Spezialisten: Kapital fließt in Nischen

Das Kapital hat den Trend erkannt. Allein in den letzten Tagen flossen Hunderte Millionen in Start-ups, die agentische KI für hochspezialisierte Aufgaben entwickeln.

• Chai Discovery sicherte sich 130 Millionen US-Dollar, um die Entdeckung neuer Moleküle zu revolutionieren.
• OnCorps AI erhielt 55 Millionen US-Dollar für Agenten im Finanz- und Geschäftsbetrieb.
• Prime Security sammelte 20 Millionen US-Dollar für KI-Agenten zum Schutz von Software-Lieferketten.

Die Botschaft der Investoren ist klar: Der Wert liegt nicht in Alleskönnern, sondern in Spezialisten für wertschöpfende Kerntätigkeiten – von der Pharmaforschung bis zur Cybersicherheit.

Analyse: Die Risiken der Handlungsfähigkeit

Mit der neuen Macht der KI-Agenten wachsen jedoch die Risiken. Wenn ein System eigenständig Transaktionen ausführen oder Code ändern darf, wird die Sicherheits- und Governance-Frage zur größten Hürde. Das erklärt den Fokus auf Standards wie MCP: Sie sollen eine vertrauenswürdige Grundlage schaffen, bevor Unternehmen den digitalen Arbeitern den Schlüssel übergeben.

Für Software-Hersteller wird die Integration zur Überlebensfrage. Anwendungen, die ihre Funktionen nicht über standardisierte Schnittstellen für Agenten öffnen, riskieren, 2026 ins Abseits zu geraten. Der Wettbewerb verlagert sich hin zu einem „Plattform-Krieg“ der Cloud-Anbieter um die beste Agenten-Ökosphäre.

Die Handlungsempfehlung für Entscheider ist eindeutig. Die Wettbewerbsvorteile 2026 werden denen gehören, die über das reine „Chatten“ mit KI hinausgehen. Es geht darum, autonome Agenten in den Betriebsalltag zu integrieren – und statische Abläufe in dynamische, sich selbst optimierende Systeme zu verwandeln.

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