OpenAI, Salesforce und Microsoft starten die Ära der Agentic AI

KI-Assistenten handeln jetzt eigenständig. Branchengrößen wie OpenAI, Salesforce und Microsoft treiben den Wechsel von generativer zu agentischer KI voran. Diese Systeme führen komplexe Arbeitsabläufe ohne ständige Anweisungen aus.

Der Fokus verschiebt sich damit vom bloßen “Reden” zum konkreten “Tun”. Während frühere Chatbots lediglich Pläne entwarfen, setzen Agentic AIs diese heute eigenständig um – sie buchen, koordinieren und erledigen Aufgaben.

Der fundamentale Unterschied liegt in der Handlungsfähigkeit. Ein Reise-Agent prüft Verfügbarkeiten, navigiert Buchungsportale und trägt Termine ein – oft nach nur einer Anweisung.

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Technologieanalysten sprechen vom Übergang der “Oracles” (Wissensvermittler) zu “Agents” (Handelnden). Schlüssel ist die Fähigkeit zur Selbstkorrektur: Stößt ein Agent auf ein Hindernis, sucht er autonom nach Alternativen, statt abzubrechen.

Unternehmen wie Anthropic mit “Computer Use” und OpenAI mit dem intern “Operator” genannten Projekt treiben diese Entwicklung voran. Die Vision ist ein universeller Assistent, der den Computer wie ein Mensch bedient – nur schneller.

Salesforce und Microsoft kämpfen um die Vorherrschaft

In der Unternehmenswelt ist der Wettlauf um autonome Agenten in vollem Gange. Salesforce setzt mit seiner Plattform “Agentforce” bereits Maßstäbe. Tausende Unternehmen nutzen sie laut Berichten bereits für autonome Service-Agenten.

Diese lösen Probleme im Backend direkt – sie buchen Lieferungen um oder aktualisieren Verträge. Die Strategie: Den Menschen von repetitiven Datenkopier-Arbeiten entlasten.

Microsoft erweitert parallel seine Copilot-Strategie aggressiv. Mit Updates für Copilot Studio können nun auch Nicht-Programmierer komplexe Agenten bauen, die tief in Microsoft 365 integriert sind.

Diese Agenten analysieren eigenständig E-Mail-Verkehr, identifizieren Aufgaben und koordinieren Meetings. Fortschrittliche Denkmodelle erhöhen ihre Zuverlässigkeit signifikant.

Ein 450-Milliarden-Dollar-Versprechen für die Wirtschaft

Die wirtschaftlichen Erwartungen sind gigantisch. Das Capgemini Research Institute bezifferte das Potenzial von Agentic AI bereits Mitte 2025.

• Bis 2028 könnten KI-Agenten einen Mehrwert von bis zu 450 Milliarden US-Dollar generieren.
• Die Zahl speist sich aus Effizienzsteigerungen, Kosteneinsparungen und neuen Umsatzströmen.

Während 2025 nur etwa zwei Prozent der Unternehmen Agenten im großen Maßstab einsetzten, wird 2026 zum Jahr der breiten Skalierung. Der Druck wächst, denn frühe Adopter realisieren bereits signifikante Produktivitätsvorteile.

Arbeitsmarktökonomen warnen jedoch vor einer simplen Job-Ersetzung. Die menschliche Rolle verschiebt sich zunehmend zum “Manager” digitaler Agenten – mit Fokus auf Überwachung, Qualitätskontrolle und strategischer Ausrichtung.

Die größte Hürde: Das Risiko des “Agentic Drift”

Trotz des Booms bleiben erhebliche Risiken. Das zentrale Phänomen ist der “Agentic Drift”. Bei tausenden autonomen Entscheidungen pro Tag können sich kleine Abweichungen von den Vorgaben zu großen Problemen aufsummieren.

IT-Sicherheitsexperten betonen die Notwendigkeit neuer Governance-Strukturen. Wenn ein Agent Verträge ändern oder Geld ausgeben darf, sind robuste Kontrollen unerlässlich.

Das Konzept des “Human-in-the-Loop” bleibt daher kritisch. Letzte Freigaben für essentielle Entscheidungen liegen weiter beim Menschen.

Ein weiterer Brennpunkt ist die Datensicherheit. Agenten benötigen weitreichenden Datenzugriff, was neue Angriffsvektoren schafft. Die Forderung nach standardisierten Zugriffsprotokollen wird lauter.

Was kommt als nächstes? Die Orchestrierung von Agenten-Teams

Der nächste Evolutionsschritt ist bereits in Sicht: Multi-Agenten-Systeme. Spezialisierte Agenten werden künftig miteinander kommunizieren und Aufgaben untereinander abstimmen.

Ein Marketing-Agent erstellt einen Entwurf und leitet ihn automatisch an einen Legal-Agent zur Prüfung weiter. Ein Publishing-Agent übernimmt dann die Veröffentlichung.

Diese Orchestrierung verspricht, die Komplexität automatisierbarer Aufgaben noch einmal dramatisch zu steigern. Für den Anwender soll die technische Komplexität dabei vollständig im Hintergrund verschwinden.

Die Botschaft zu Beginn des Jahres ist klar: Die Experimentierphase ist vorbei. Agentic AI ist da, um zu arbeiten. Die neue Herausforderung für Unternehmen und Einzelpersonen heißt: Lernen, diese autonomen Kollegen effektiv zu führen.

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