Die Künstliche Intelligenz macht einen gewaltigen Sprung: Während bisherige KI-Systeme hauptsächlich auf Anfragen reagierten, können sogenannte AI Agents eigenständig denken, planen und handeln. Eine aktuelle Studie von Lufthansa Industry Solutions (LHIND) zeigt, wie Agentic AI die Automatisierung auf eine völlig neue Stufe hebt und welche Vorteile Unternehmen daraus gewinnen können.

Von der Reaktion zur Aktion: Was Agentic AI so besonders macht

Agentic AI ist mehr als nur ein weiterer KI-Hype. Es ist der evolutionäre Sprung von reaktiven zu proaktiven Systemen. Während herkömmliche KI-Tools wie ChatGPT auf Eingaben warten und dann antworten, entwickeln AI Agents eigenständig Strategien und führen komplexe Aufgaben autonom aus. Agenten „denken“ (planen), „handeln“ (führen Schritte aus) und „lernen“ (verbessern sich über Feedbackschleifen). NVIDIA beschreibt Agentic AI als Systeme mit vernünftigem Schlussfolgern und iterativer Planung, die komplexe, mehrstufige Aufgaben autonom lösen vom Kundenservice bis zur Softwareentwicklung.

Julian Staub, Business Director bei LHIND erklärt:

„Eine ganzheitliche KI-Strategie hilft Unternehmen dabei, Verantwortlichkeiten für Entwicklung, Einführung und Betrieb sinnvoll zu verteilen.“

Konkrete Anwendung von Agentic AI

Eine Grafik des LHIND-Papiers visualisiert zentrale Bausteine eines Agenten-Ökosystems – von Autonomie, adaptivem Lernen und Sprachverständnis bis hin zu Multi-Agent-Konversation und Workflow-Optimierung – und macht deutlich, dass Agentic AI über reine Textgenerierung weit hinausgeht. 

Das Whitepaper listet konkrete Anwendungsfälle quer durch die Wertschöpfung: Kundenservice (auf Buchungen, Stornos, Anfragen reagieren), Vertrieb (Lead-Qualifizierung, CRM-Pflege), Coding-Assistenz (Codes schreiben, Fehler finden, Doku durchsuchen), Datenanalytik (Abfragen, Analysen, Dashboards generieren) sowie IT-Ops/Incident Response (Störungsanalyse, Selbstheilungstendenzen). Wie können Unternehmen davon konkret profitieren?

• Automatisierung variabler Prozesse (z. B. Fälle mit vielen Ausnahmen) statt nur starrer Workflows.
• 24/7-Skalierung bei gleichzeitiger Entlastung von Routinetätigkeiten – ein Hebel gegen Fachkräftemangel.
• Demokratisierung von Expertenwissen: Agenten binden Regelwerke, Playbooks und Policy-Wissen ein.
• Kontinuierliche Verbesserung via Feedback/Telemetry.

Ein greifbares Beispiel aus der Lufthansa-Studie: Ein AI Agent für Reisebuchungen erhält die Anweisung “Ich muss vom 14. bis zum 17. Juli dienstlich nach London. Bitte suche einen preisgünstigen Flug und eine bequeme, nicht überteuerte Unterkunft.” Der Agent sucht nicht nur passende Optionen, sondern wägt verschiedene Alternativen ab, trifft eigenständige Entscheidungen und erledigt alle Buchungen vollständig, ohne weitere menschliche Eingriffe.

Sascha Poggemann, Mitgründer und COO von Cognigy betont dabei:

„Wichtig ist: KI wird die persönliche Beziehung zum Kunden oder zwischen Mitarbeitenden nicht ersetzen, sondern unterstützend anders gestalten.“

Agentic AI aus Verbrauchersicht

Neben der Unternehmensperspektive verändert Agentic AI zunehmend auch den Alltag von Konsumentinnen und Konsumenten. Hier eröffnen sich neue Potenziale im Bereich Komfort, gleichzeitig steigen die Anforderungen an Vertrauen, Transparenz und Kontrolle sichtbar werden. Aktuelle Studien, darunter der Zendesk CX Report 2025 sowie eine Befragung von Bain & Company zu Agentic AI, zeichnen ein differenziertes Bild der Haltung gegenüber autonomen KI-Agenten.

Digitale Assistenten könnten künftig nicht nur Termine verwalten oder Einkäufe vorschlagen, sondern eigenständig Flüge buchen, Versicherungsleistungen vergleichen oder Gesundheits-Apps steuern, die präventive Maßnahmen empfehlen. Ein greifbares Beispiel aus dem Alltag: Geht im Haushalt das Waschmittel zur Neige, erkennt das ein Agent, vergleicht Angebote, nutzt Treueprogramme, bestellt das Produkt und bezahlt es – ohne menschliches Zutun. Die Interaktion mit Technologie verschiebt sich dabei von der passiven Nutzung zur aktiven Delegation.

Vertrauen, Fehlerquote und die Rolle von Empathie

Die Integration von Agentic AI in den Einkaufsprozess stößt aktuell auf eine Mischung aus Neugier und Zurückhaltung. Laut der Befragung von Bain & Company unter 2.000 befragten US-Amerikanerinnen und -Amerikanern haben zwar 72 % bereits KI-Tools genutzt, jedoch haben lediglich 10 % tatsächlich Käufe über solche Systeme abgewickelt. Meist handelte es sich dabei um niedrigpreisige Artikel wie Lebensmittel oder Haushaltswaren. 

Ein zentrales Hemmnis ist Vertrauen: Nur 24 % fühlen sich heute damit wohl, wenn AI-Agenten vollständig autonome Kaufentscheidungen treffen. Die größten Bedenken betreffen die Sicherheit von Zahlungsinformationen, den Schutz persönlicher Daten, mögliche Fehlinterpretationen individueller Bedürfnisse sowie das Risiko, dass Betrugsversuche unentdeckt bleiben. 

Folgende Merkmale können das Vertrauen in Agentic AI erhöhen:

1. Datensicherheit und Privatsphäre gewährleisten: 39 % fühlen sich wohler, wenn die KI mit einem vertrauten Zahlungsanbieter wie Apple Pay, PayPal oder Google Pay verknüpft ist.
2. Systeme verhalten sich menschlich: 64 % der Kosumentinnen und Konsumenten vertrauen AI-Agenten eher, wenn diese emphatisch auftreten. (Zendesk 2024).

Potenziale und Grenzen

Trotz bestehender Bedenken ist das Grundinteresse hoch: Laut der Umfrage von Bain & Company haben bereits 64 % KI für Transaktionen genutzt oder könnten es sich vorstellen. Auch der Zendesk Report zeigt eine deutliche Entwicklung: 53 % der Befragten geben an, dass sie in den kommenden Jahren die Interaktion mit KI-gestützten Agenten bevorzugen werden. Grund dafür ist die geringere Fehleranfälligkeit im Vergleich zum Menschen. 

Systeme wie OpenAI’s Agent oder Googles AI-Mode machen bereits sichtbar, wie Konsumentinnen und Konsumenten künftig Produkte finden, vergleichen und kaufen, ohne selbst durch Shops navigieren zu müssen. Insbesondere bei Einkäufen mit geringer emotionaler Bindung und klarer Zielsetzung hat agentenbasierter Handel großes Potenzial. Geht es bei Käufen jedoch um persönlichen Stil, höhere Kosten oder emotionalen Wert, steht die KI vor drei Hürden: Vertrauen, Geschmack und Kontext.

Herausforderungen und Risiken nicht unterschätzen

Trotz aller Potenziale warnen Experten vor überzogenen Erwartungen. IBM-Experten unterstreichen die Notwendigkeit, realistische Gespräche über AI Agents zu führen und den Hype zu durchbrechen. Für Inkassounternehmen sind besonders folgende Aspekte kritisch:

Regulatorische Compliance: Agentic AI muss strenge Datenschutz- und Inkassoregulierungen einhalten. Die autonomen Entscheidungen der Systeme müssen jederzeit nachvollziehbar und rechtlich einwandfrei sein.

Menschliche Kontrolle: Trotz Autonomie müssen wichtige Entscheidungen, etwa bei komplexen Verhandlungen oder rechtlichen Fragen, weiterhin unter menschlicher Kontrolle bleiben.

Implementierungskosten: Der Aufbau einer Agentic AI-Infrastruktur erfordert erhebliche Investitionen in Technologie, Datenqualität und Personalschulung.

Für eine erfolgreiche Einführung von Agentic AI hat die Lufthansa-Studie daher zehn kritische Erfolgsfaktoren definiert:

1. Klare Zieldefinition: Präzise Aufgabenstellung für fokussierte Systeme
2. Sicherheit von Anfang an: Cybersecurity als integraler Bestandteil
3. Transparenz und Nachvollziehbarkeit: Entscheidungswege müssen dokumentierbar sein
4. Ethische Richtlinien: Fairness und Datenschutz als Grundprinzipien
5. Funktionalitätsfokus: Praxis vor technischer Perfektion
6. Klare Governance: Eindeutige Verantwortlichkeiten definieren
7. Datenqualität: Saubere, aktuelle und strukturierte Daten
8. Nutzerzentriertes Design: Intuitive Bedienbarkeit im Fokus
9. Systemintegration: Kompatibilität zu bestehenden Systemen
10. Pilotprojekte: Schrittweise Einführung und Optimierung

Es ist Zeit KI handeln zu lassen

Die Relevanz von Agentic AI unterstreichen aktuelle Marktprognosen: Deloitte prognostiziert, dass 25 Prozent der Unternehmen, die generative KI nutzen, bereits 2025 Agentic AI-Pilotprojekte starten werden – bis 2027 sollen es 50 Prozent sein. Gartner prognostiziert, dass AI Agents bis 2029 eigenständig 80 Prozent der gängigen Kundenservice-Probleme lösen werden, was zu einer 30 Prozentigen Reduzierung der Betriebskosten führt.

Agentic AI markiert den Übergang vom Assistieren zum Ausführen. Wer jetzt Kompetenzen, Datenzugänge und Governance sauber aufsetzt, kann komplexe, variantenreiche Prozesse automatisieren, Kosten senken, Qualität steigern – und Mitarbeitende gezielt auf komplexere Aufgaben ansetzen. Oder wie es das LHIND-Paper zusammenfasst: Strategie, Infrastruktur, Governance und Use-Case-Disziplin sind die Stellhebel, damit Agenten sicher, effizient und skalierbar wirken.

„Die KI-Technologie hat die Testphase verlassen, ist nun massentauglich … Das Ziel muss sein: Interaktionen mit AI Agents sollen intuitiv, hilfreich, selbstverständlich und gerne auch unterhaltsam und bereichernd sein“ – Dr. Lars Schwabe, CTO bei LHIND.

Titelbild: © Wanan

Quellen:

Bain & Company. (2024). Agentic AI Commerce Hinges on Consumer Trust. Verfügbar unter: https://www.bain.com/insights/agentic-ai-commerce-hinges-on-consumer-trust/ [Stand: September 2025].

Gartner, Inc. (2025, 5. März). Gartner Predicts Agentic AI Will Autonomously Resolve 80% of Common Customer Service Issues Without Human Intervention by 2029. Pressemitteilung. Stamford, CT. Verfügbar unter: https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2025-03-05-gartner-predicts-agentic-ai-will-autonomously-resolve-80-percent-of-common-customer-service-issues-without-human-intervention-by-20290 [Stand: September 2025].

Lufthansa Industry Solutions GmbH. (2025). AGENTIC AI: Die nächste Stufe der Automatisierung. Whitepaper. Norderstedt: LHIND Marketing & Communications. Verfügbar unter: https://www.lufthansa-industry-solutions.com/de-de/studien/whitepaper-agentic-ai-2025 [Stand: September 2025].

NVIDIA Corporation. (2024). What Is Agentic AI? NVIDIA Developer Blog. Verfügbar unter: https://blogs.nvidia.com/blog/what-is-agentic-ai/. [Stand: September 2025]

Zendesk. (2024). How AI Adoption in CX is Driving Revenue Gains. Verfügbar unter: https://technologymagazine.com/articles/zendesk-how-ai-adoption-in-cx-is-driving-revenue-gains [Stand: September 2025].

Zendesk. (2025). CX Trends 2025. Surge ahead with human-centric AI. Verfügbar unter: https://cxtrends.zendesk.com/?_gl=11nedhbl_gcl_auMTM0NDUwNDY1My4xNzU3OTM1NTgxLjc4ODEzNTU0MS4xNzU3OTM1NjA2LjE3NTc5MzU2MjI._gaNjM3MTkzMTE0LjE3NTc5MzU2MDQ._ga_FBP7C61M6Z*czE3NTg2Mzc2NDIkbzMkZzEkdDE3NTg2Mzc4OTgkajQ0JGwwJGgw [Stand: September 2025].