Agentic AI bezeichnet KI-Systeme, die innerhalb eines definierten Rahmens selbstständig auf ein Ziel hinarbeiten. Ein KI-Agent kann Informationen analysieren, unterschiedliche Daten und Systeme einbeziehen, Entscheidungen vorbereiten und abhängig vom Ergebnis die nächsten Prozessschritte auslösen.
Gerade in dokumentenintensiven Geschäftsprozessen entsteht daraus großes Potenzial: Dokumente werden nicht mehr nur erkannt, klassifiziert und ausgelesen. KI-Agenten können die gewonnenen Informationen prüfen, verifizieren und daraus konkrete Aktionen ableiten – vom nächsten Prozessschritt bis zur gezielten Rückfrage bei fehlenden Informationen.
Damit ist Agentic AI überall dort relevant, wo Dokumente und die darin enthaltenen Informationen Geschäftsprozesse antreiben – beispielsweise in Versicherungen und Banken, Industrie und Handel, im Gesundheitswesen oder im öffentlichen Sektor. KI-Agenten können dabei branchenübergreifend eingesetzt und auf die jeweiligen Dokumente, Prozesse und fachlichen Anforderungen ausgerichtet werden.
Die eigentliche Veränderung durch Agentic AI liegt für uns nicht in einem weiteren KI-Modell.
Sie liegt darin, wie KI-Funktionen zusammenspielen.
Klassifikation, Extraktion, Validierung, Vollständigkeitsprüfung, Kommunikation und weitere Prozessschritte können zunehmend zu intelligenten Abläufen verbunden werden.
Aus Dokumentenverarbeitung wird Prozessautomatisierung.
Der Einstieg in Agentic AI beginnt selten mit der Technologie. Er beginnt mit der Frage, welcher Prozess heute die meisten manuellen Eingriffe erfordert — und warum.
In der Praxis eignen sich Prozesse, die drei Merkmale teilen: Sie laufen in hoher Stückzahl, sie sind im Kern geregelt, und sie scheitern regelmäßig an Ausnahmen, die heute ein Mensch auflöst. Der Rechnungseingang ist das typische Beispiel, ebenso die Bearbeitung von Anträgen und Schadenmeldungen.
Für den produktiven Einsatz brauchen KI-Agenten drei Dinge: ein verlässliches Verständnis der eingehenden Dokumente, definierte Grenzen für eigene Entscheidungen und einen nachvollziehbaren Übergabepunkt an den Menschen. Genau an dieser Stelle zahlt sich die Erfahrung aus der Dokumentenverarbeitung aus — ein Agent ist nur so gut wie die Daten, auf denen er entscheidet.
Der übliche Weg führt über einen abgegrenzten Teilprozess mit messbarem Ergebnis, etwa die automatisierte Kontierung von Eingangsrechnungen. Von dort aus lässt sich schrittweise erweitern.
