Agentic AI, also KI-Systeme, die eigenständig Entscheidungen treffen und Aufgaben übernehmen, wird oft als der nächste große Schritt in der Technologie gefeiert. Doch viele Unternehmen stellen fest, dass die praktische Anwendbarkeit dieser Systeme häufig begrenzt ist. In diesem Artikel erläutern wir, warum Agentic AI oft enttäuscht und warum vordefinierte Workflows eine bessere und nachhaltigere Lösung darstellen.
Was ist Agentic AI?
Agentic AI verspricht, eigenständig Probleme zu lösen und Entscheidungen zu treffen – ganz ohne menschliches Eingreifen. Doch obwohl diese Technologie vielversprechend klingt, gibt es in der Praxis einige Hürden:
- Hohe Kosten und komplexe Implementierung Die Einführung von Agentic AI erfordert hohe Investitionen. Unternehmen müssen nicht nur fortschrittliche Technologien einführen, sondern auch ihre Systeme anpassen und ihre Mitarbeiter schulen. Besonders kleinere Unternehmen können sich diese hohen Kosten oft nicht leisten, und es dauert oft Jahre, bis sich die Investitionen auszahlen.
- Intransparente Entscheidungen Agentic AI agiert häufig wie eine „Black Box“, was bedeutet, dass die Entscheidungsprozesse für das Unternehmen nicht nachvollziehbar sind. Diese mangelnde Transparenz kann insbesondere bei kritischen Geschäftsprozessen problematisch werden. Besonders im Hinblick auf die bevorstehende Einführung des EU AI Acts wird die Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen immer wichtiger.
- Eingeschränkte Flexibilität Trotz ihrer Autonomie ist Agentic AI oft nicht flexibel genug, um sich schnell an neue Anforderungen oder veränderte Marktbedingungen anzupassen. Unternehmen könnten dadurch in eine Abhängigkeit von der Technologie geraten und Schwierigkeiten haben, sich anzupassen, wenn sich die Geschäftsbedingungen ändern.
Die Alternative: Vordefinierte Workflows
Im Gegensatz zu Agentic AI bieten vordefinierte Workflows eine strukturierte und effiziente Lösung für viele Unternehmen. Sie sind klar und einfach nachvollziehbar, was sie zu einer idealen Wahl für repetitive Aufgaben macht. Vordefinierte Workflows bieten zudem einige Vorteile gegenüber Agentic AI. Sie sind kostengünstiger, transparenter und insgesamt weniger anfällig für unerwartete Fehler oder Systemausfälle. Diese Merkmale sind besonders für Unternehmen wertvoll, die auf verlässliche und leicht verständliche Prozesse angewiesen sind.
Warum vordefinierte Workflows manchmal die bessere Wahl sind:
- Einfachheit: Vordefinierte Workflows sind leicht verständlich und lassen sich problemlos umsetzen.
- Kosteneffizienz: Sie sind deutlich günstiger als komplexe KI-Systeme.
- Transparenz: Die Abläufe und Entscheidungsprozesse sind vollständig nachvollziehbar.
- Zuverlässigkeit: Workflows sind weniger anfällig für Fehler oder unerwartete Systemausfälle.
Beispiel:
Ein typischer Kundenservice-Workflow könnte folgendermaßen aussehen:
- Die Anfrage wird automatisch analysiert (z.B. durch Natural Language Processing).
- Kundendaten werden aus einem CRM-System abgerufen.
- Eine Antwort wird basierend auf einer Wissensdatenbank generiert.
- Komplexe Anfragen werden an einen Mitarbeiter weitergeleitet.
In einem vordefinierten Kundenservice-Workflow wird jeder Schritt genau festgelegt und folgt einem klaren Ablauf. Zuerst wird die Anfrage automatisch analysiert, dann werden Kundendaten abgerufen, und eine Antwort wird basierend auf einer Wissensdatenbank generiert. Komplexe Fälle werden an einen Mitarbeiter weitergeleitet. Die Prozesse sind wiederholbar, transparent und zuverlässig, mit minimalem Bedarf an flexibler Anpassung. Auch ein selbstlernendes System lässt sich in Workflows abbilden.
Agentic AI könnte den Kundenservice hingegen völlig autonom übernehmen und Anfragen komplett selbstständig bearbeiten. Die Anwendung birgt jedoch Risiken. Ein zentrales Problem ist die Intransparenz der Entscheidungsprozesse, da es oft schwer nachzuvollziehen ist, wie die KI zu bestimmten Entscheidungen kommt und warum es sich für welche Schritte entschieden hat. Zudem fehlt der KI die Empathie, was bei komplexen oder sensiblen Anfragen zu unangemessenen Reaktionen führen kann. Ebenso können fehlerhafte oder unvollständige Trainingsdaten zu unfairen Entscheidungen führen.
Vergleich: Agentic AI vs. Vordefinierte Workflows
Im Vergleich zwischen Agentic AI und vordefinierten Workflows zeigen sich klare Unterschiede, die für viele Unternehmen entscheidend sein können. Agentic AI ist flexibel, da es aus Daten lernt und sich an neue Informationen anpasst. Allerdings bringt diese Flexibilität hohe Kosten mit sich, und die Entscheidungen sind oft schwer nachzuvollziehen. Workflows hingegen bieten weniger Flexibilität, da sie festgelegte Abläufe folgen, sind jedoch kostengünstiger und transparent. Der Wartungsaufwand für vordefinierte Workflows ist ebenfalls gering, während Agentic AI regelmäßig angepasst und gewartet werden muss.
| Merkmal | Agentic AI | Vordefinierte Workflows |
|---|---|---|
| Flexibilität | Hoch (lernt aus Daten) | Gering (festgelegte Abläufe) |
| Kosten | Hoch | Niedrig bis moderat |
| Transparenz | Gering | Hoch |
| Einsatzbereich | Dynamische, komplexe Aufgaben | Strukturierte, repetitive Prozesse |
| Wartungsaufwand | Hoch | Niedrig |
Letztlich ist Agentic AI eine beeindruckende Technologie, aber für viele Unternehmen überwiegen die Nachteile, wie hohe Kosten und mangelnde Transparenz. Vordefinierte Workflows bieten eine zuverlässige, kostengünstige und transparente Alternative, die besonders für strukturierte Aufgaben wie wiederkehrende Geschäftsprozesse bestens geeignet ist. Unternehmen sollten genau abwägen, welche Lösung am besten zu ihren Anforderungen passt, statt blind dem Hype um autonome KI zu folgen.
Wird es dann gar keine Agentic AI Angebote bei Nav.IQ geben?
Auch wenn wir von Nav.IQ eine völlig autonom handelnde Agentic AI für die Ausführung von Prozessen nicht unterstützen werden, so planen wir doch, Agentic AI in einzelnen Prozessschritten verfügbar zu machen. Darüber hinaus planen wir, eine Steuerung und Überwachung der Ergebnisqualität sepziell für Agentic AI Tasks anzubieten, um den maximalen Nutzen aus dieser Technologie ziehen zu können – ohne das Risiko auf unregelmäßigkeiten beim Ergebnis. So möchten wir sicherstellen, dass Unternehmen von den Vorteilen der Agentic AI profitieren können, ohne die Herausforderungen der vollständigen Autonomie einzugehen.
