«Die Agenten kommen»…falsch, sie sind schon da

25.06.2025

Auch wenn diese Titelzeile von einem Buch aus dem Bereich Belletristik stammen könnte, handelt es sich doch um ein völlig anders geartetes Thema. Diejenigen, die seit November 2022 die immer stärker zunehmende Verbreitung von sogenannten Grossen Sprachmodellen (LLMs – Large Language Models) aus dem Bereich der Generativen Künstlichen Intelligenz mitverfolgt haben, ahnen sicher schon, worum es geht und sind in jüngster Zeit mit einer neuen Entwicklung im Bereich der Künstlichen Intelligenz konfrontiert: KI-Agenten.

Agentenbasierte KI (Agentic AI) versus KI-Agenten (AI Agents) 

Was auf den ersten Blick nach einem Wortspiel aussehen könnte, ist tatsächlich bei weitem nicht dasselbe. So handelt es sich hier um zwei eng verwandte, aber doch unterschiedliche Konzepte, mit denen sich Unternehmen lieber früher als später befassen sollten, weil sie das Potenzial haben, betriebliche Abläufe grundlegend zu verändern und neue Wettbewerbsvorteile zu schaffen. Der vorliegende Beitrag will deshalb entlang einer Reihe von Merkmalen beider zu mehr Transparenz und Klarheit beitragen.

Begriffsverständnis: Während KI-Agenten vorwiegend als Softwaresysteme verstanden werden, die autonom Aufgaben erledigen, Entscheidungen treffen und mit ihrer Umgebung interagieren, beschreibt der Begriff Agentenbasierte KI den Zusammenschluss von mehreren KI-Agenten zu einem spezifischen System, das komplexe, dynamische Aufgaben autonom und zielgerichtet erledigt.

Hierzu ein Beispiel aus dem Finanz- und Rechnungswesen:

Ein einzelner KI-Agent kann eingehende Rechnungen automatisch erfassen, kategorisieren und für die Zahlung freigeben. Bei Unregelmässigkeiten oder Fehlern, wie z.B. fehlenden oder auch falschen Daten auf der Rechnung, löst er eine Meldung aus und schlägt Lösungen vor.

Agentenbasierte KI dagegen übernimmt als orchestriertes System aus mehreren KI-Agenten den gesamten Rechnungsprozess von der Eingangserkennung, über die Freigabe bis zum Zahlungsabgleich. Es kann dynamisch und proaktiv auf Änderungen reagieren und komplexe Abstimmungsprozesse selbstständig steuern. Es überwacht kontinuierlich die Transaktionen (beispielsweise im Hinblick auf regulatorische Vorgaben) sowie den gesamten Prozess und bei Abweichungen kann das System Massnahmen ergreifen.

Während KI-Agenten somit zwar autonom innerhalb ihres Aufgabenbereichs agieren, jedoch meist auf eine spezifische Aufgabe beschränkt sind, kann die agentenbasierte KI komplexe, mehrstufige Workflows steuern und bei Bedarf auch adaptieren. Der Einsatzbereich agentenbasierter KI umfasst daher in Abgrenzung zu KI Agenten nicht lediglich einzelne Prozesse und Aufgaben, sondern komplexe, dynamische (End-to-End-)Prozesse. 

Warum sollten sich Unternehmen damit beschäftigen?

Beide genannten Konzepte automatisieren repetitive und komplexe Aufgaben, womit sie zu deutlichen Effizienz- und Kostenvorteilen führen können. Gerade die Agentenbasierte KI ermöglicht durch die Automatisierung ganzer Prozessketten eine höhere Flexibilität im Vergleich zu traditionellen Automatisierungslösungen wie Robotics Process Automation (RPA). Unternehmen, die sich früher als ihre Wettbewerber mit neuen, innovativen Technologien befassen, können sich einen Vorsprung sichern. 

Förderung durch die Innosuisse als Chance

Innosuisse, die Schweizer Förderagentur des Bundes, bietet Schweizer KMU umfassende Fördermöglichkeiten für Innovationsprojekte im Bereich der agentenbasierten KI in Zusammenarbeit mit Schweizer Fachhochschulen wie der OST. Diese Förderung umfasst neben Expertise und Kompetenzaufbau vor allem den Zugang zu Forschungsgruppen und Branchenspezialisten, welchen wir am IFL Institut für Finance und Law ermöglichen. Gerne bieten wir interessierten KMU konkrete Unterstützung bei der Entwicklung anwendungsorientierter Lösungen, wie der Automatisierung von Finanzprozessen an. Sprechen Sie uns an.