Agentische KI (Agentic AI)

Was bedeutet Agentische KI (Agentic AI)?

Agentische KI, auch bekannt als Agentic AI, beschreibt eine neue Generation künstlicher Intelligenz, die nicht nur auf Befehl reagiert, sondern eigenständig Ziele verfolgt, Entscheidungen trifft und Aufgaben proaktiv steuert.

Im Gegensatz zu klassischen KI-Systemen, die auf spezifische Eingaben warten, handelt eine agentische KI wie ein autonomer Agent: Sie analysiert Kontexte, plant Handlungen und führt mehrstufige Prozesse eigenverantwortlich aus.

Wie unterscheidet sich Agentische KI von herkömmlicher generativer KI?

Der zentrale Unterschied zwischen agentischer und generativen KI-Modellen liegt im Grad der Autonomie und Zielverfolgung. Während klassische KI-Systeme auf konkrete Eingaben warten und darauf reagieren, handelt agentische KI proaktiv.

Herkömmliche KI ist reaktiv.

Sie verarbeitet Daten, erkennt Muster und liefert daraufhin Ergebnisse. Beispiele sind Chatbots, Empfehlungssysteme oder automatisierte Analyse-Tools. Sie funktionieren regelbasiert und benötigen konkrete Befehle oder Dateninputs, um aktiv zu werden.

Agentische KI hingegen agiert eigenständig.

Sie plant, priorisiert Aufgaben, koordiniert Abläufe und kann Entscheidungen treffen, ohne dass jede Aktion explizit vorgegeben wird. In HR-Anwendungen bedeutet das beispielsweise, dass ein KI-System nicht nur Bewerbungen filtert, sondern auch Gespräche terminiert, Follow-ups versendet und die Effektivität des Auswahlprozesses bewertet.

Zusammengefasst: Agentische KI denkt mit, herkömmliche KI führt aus.

Chancen für HR durch KI-Agenten

Der Einsatz agentischer KI birgt nicht nur Risiken, sondern eröffnet zugleich weitreichende Chancen für Unternehmen, insbesondere im HR-Kontext. Durch ihre Fähigkeit, Aufgaben selbstständig zu priorisieren und mehrstufige Prozesse durchgängig zu steuern, kann agentische KI zu einem echten Produktivitätsbooster werden. Routineaufgaben wie Terminplanung, Prozessverfolgung oder Status-Updates lassen sich nicht nur automatisieren, sondern auch intelligent koordinieren. Das entlastet HR-Teams und schafft Freiräume für strategische und zwischenmenschliche Aufgaben.

Darüber hinaus ermöglicht agentische KI eine neue Qualität der Entscheidungsunterstützung: Durch kontinuierliches Monitoring, Kontextanalyse und proaktive Handlungsvorschläge können Organisationen schneller und datenbasierter agieren – etwa im Recruiting, bei Nachfolgeplanungen oder in der Talententwicklung. Auch die Personalisierung von Mitarbeitenden-Erlebnissen (Employee Experience) gewinnt an Tiefe, wenn KI-Systeme eigenständig Muster erkennen und passende Maßnahmen vorschlagen – etwa für individuelle Weiterbildungsangebote oder Feedbackzyklen.

Welche Risiken birgt Agentische KI?

Der Einsatz agentischer KI eröffnet der HR-Arbeit erhebliche Chancen: Prozesse werden effizienter, Entscheidungen datenbasierter und Routineaufgaben lassen sich automatisieren, sodass HR-Mitarbeitende mehr Zeit für die Zusammenarbeit mit Menschen haben. Gleichzeitig bringt diese technologische Entwicklung auch neue Risiken mit sich, die sorgfältig bedacht und gesteuert werden müssen. Denn je autonomer ein System agiert, desto wichtiger werden Fragen der Kontrolle, Transparenz und ethischen Verantwortung.

1. Eingeschränkte Nachvollziehbarkeit:

Agentische KI-Systeme treffen Entscheidungen auf Basis komplexer Datenanalysen und selbstlernender Modelle. Es kann herausfordernd sein, die Entscheidungswege transparent darzustellen – etwa bei Einstellungsentscheidungen oder internen Beförderungen.

2. Verstärkung unbewusster Verzerrungen (Bias):

Agentische KI lernt aus vorhandenen Daten. Wenn diese Daten historische Ungleichheiten oder Stereotype enthalten, besteht die Gefahr, dass diskriminierende Muster automatisiert reproduziert werden – insbesondere im Recruiting oder bei der Bewertung von Mitarbeitenden.

3. Kontrollverlust über kritische Prozesse:

Mit wachsendem Autonomiegrad der Systeme kann es schwieriger werden, manuell in Entscheidungsprozesse einzugreifen. Gerade bei arbeitsrechtlich sensiblen Themen muss HR jedoch jederzeit steuernd eingreifen können.

4. Datenschutz- und Compliance-Risiken:

Viele Anwendungen agentischer KI basieren auf der Analyse personenbezogener Daten. Hier ist sicherzustellen, dass alle Prozesse DSGVO-konform ablaufen – von der Datenerhebung bis zur automatisierten Entscheidungsfindung.

5. Technologische Abhängigkeit:

Wenn zentrale Prozesse vollständig durch KI gesteuert werden, entsteht eine gewisse Abhängigkeit. Systemausfälle oder Fehlentscheidungen können dann weitreichende Auswirkungen haben. Resilienz und klare Backup-Strukturen sind daher essenziell.

Ein bewusster Umgang mit agentischer KI erfordert klare Governance-Regeln, transparente Kriterien für automatisierte Entscheidungen und kontinuierliche ethische Prüfprozesse. So lassen sich die Potenziale dieser Technologie gezielt ausschöpfen – ohne dabei Risiken aus dem Blick zu verlieren.

Beispiele für Agentische KI sind fortschrittliche KI-Assistenten, die Projekte koordinieren, Bewerbungsprozesse automatisieren oder eigenständig auf Marktveränderungen reagieren können.