Was macht KI agentisch – und warum verändert das Ihre Arbeit grundlegend

Das Zeitalter der KI-Agenten läutet einen echten Umbruch in der Softwareentwicklung ein. Diese Systeme führen nicht mehr bloß Befehle aus oder liefern Ergebnisse – sie verstehen Ziele, handeln eigenständig und passen sich laufend an neue Situationen an. Man kann sich agentische KI wie einen richtig guten Assistenten vorstellen, der das große Ganze im Blick hat und selbstständig den besten Weg zum Ziel findet. Hier geht es nicht mehr nur um clevere Automatisierung – es ist ein echter Paradigmenwechsel: Software wird zum aktiven Mitspieler im Arbeitsalltag.

Und das ist längst keine Zukunftsmusik mehr. Agentische KI krempelt schon heute die Arbeitswelt um, vor allem in Bereichen wie Vertrieb, Operations, E-Commerce und Kundenservice. Laut aktuellen Studien , und bis 2025 werden es wohl 90 % sein. Noch spannender: . Aber was macht KI eigentlich „agentisch“ – und warum ist das für deinen Job so relevant? Tauchen wir ein.

Agentische KI: Was steckt dahinter?

Starten wir mit den Basics. Agentische KI bedeutet, dass KI-Systeme mit Eigenständigkeit ausgestattet sind – sie verstehen Ziele, treffen Entscheidungen und handeln eigenverantwortlich, um diese Ziele zu erreichen. Statt auf jede Anweisung zu warten, kann agentische KI ein Ziel („Finde alle neuen Leads auf dieser Website und schicke ihnen eine Willkommensmail“) selbstständig in einzelne Schritte zerlegen und abarbeiten. Sie beantwortet nicht nur Fragen oder generiert Inhalte – sie packt an.

Was macht agentische KI besonders? Hier die wichtigsten Eigenschaften:

• Autonomie: Agentische KI arbeitet weitgehend ohne menschliche Überwachung. Sie braucht keine detaillierten Anweisungen für jeden Klick.
• Zielorientiertes Handeln: Sie bekommt ein Ziel, zerlegt es in Teilaufgaben, plant den Ablauf und setzt ihn um.
• Anpassungsfähigkeit: Sie lernt aus Erfahrungen und reagiert flexibel auf Veränderungen – zum Beispiel, wenn sich das Layout einer Website ändert oder neue Datenformate auftauchen.
• Proaktives Handeln: Agentische KI erkennt Chancen oder Probleme und handelt, bevor du überhaupt eingreifen musst.

Damit hebt sich agentische KI klar von klassischen Automatisierungstools ab. Es geht nicht mehr nur ums stumpfe Abarbeiten von Skripten, sondern um das Verstehen deiner Absicht und das eigenständige Erreichen des Ziels – auch wenn sich die Rahmenbedingungen ändern. Das ist das Herzstück von agentischer Automatisierung: Automatisierung, die sich an deinen Zielen orientiert, nicht nur an deinen Anweisungen.

Agentische KI vs Generative KI vs klassische KI: Die Unterschiede

Jetzt wird’s spannend. Nicht jede KI ist gleich. Schauen wir uns die drei wichtigsten Ansätze im Vergleich an:

Klassische KI ist wie ein Roboter am Fließband – super bei Routine, aber aufgeschmissen, wenn sich etwas ändert. Generative KI ist wie ein kreativer Assistent – sie kann schreiben, zusammenfassen oder gestalten, aber nur auf Anfrage. Agentische KI dagegen steht auf, schaut sich um und legt los – ohne dass du jeden Schritt vorgeben musst. Wie : „Die eine erschafft, die andere handelt.“

Wie funktioniert agentische KI eigentlich?

Wie schafft es agentische KI, so eigenständig zu agieren? Im Grunde bekommt die KI ein „Gehirn“, ein Gedächtnis und „Hände“. Der typische Ablauf sieht so aus:

1. Wahrnehmung: Die KI „beobachtet“ ihre Umgebung – liest zum Beispiel eine Webseite, hört einen Befehl oder scannt eine Datenbank.
2. Schlussfolgern: Sie analysiert die Infos, erkennt Relevantes und leitet ab, was für das Ziel wichtig ist.
3. Gedächtnis: Sie merkt sich, was sie schon gemacht hat, behält den Kontext im Blick und lernt aus Erfahrungen.
4. Planung: Sie zerlegt das Ziel in Einzelschritte, ordnet sie und plant den effizientesten Weg.
5. Werkzeuge & Aktion: Sie nutzt APIs, klickt Buttons, füllt Formulare aus oder verschickt E-Mails – je nachdem, was gebraucht wird.
6. Lernen: Nach der Ausführung prüft sie das Ergebnis, verarbeitet Feedback und wird beim nächsten Mal besser.

Stell dir vor, du sagst einer agentischen KI: „Extrahiere alle Produktlisten von dieser Seite und schick mir einen Bericht.“ Die KI wird:

• Die Seitenstruktur erfassen,
• analysieren, welche Elemente Produkte sind,
• sich merken, welche Seiten sie besucht hat,
• planen, wie sie durch Unterseiten navigiert,
• die passenden Tools zur Datenerfassung und -aufbereitung nutzen,
• und bei Problemen (z. B. Timeout) alternative Wege ausprobieren.

Dieser Kreislauf – wahrnehmen, schlussfolgern, erinnern, planen, handeln, lernen – läuft ständig ab und sorgt dafür, dass die KI immer besser wird. Das ist weit mehr als ein smarter Chatbot – das ist ein digitaler Kollege.

Warum agentische KI Automatisierung auf ein neues Level hebt

Nach vielen Jahren in der Automatisierung kann ich sagen: Agentische KI ist nicht einfach nur schneller – sie eröffnet ganz neue Möglichkeiten. Warum?

• Zielorientierte Automatisierung: Du sagst der KI was du willst, nicht wie es zu tun ist. Kein mühsames Scripting oder ständiges Überwachen mehr.
• Anpassungsfähigkeit: Agentische KI kommt mit Veränderungen klar – etwa bei Website-Redesigns oder neuen Datenformaten. Sie lernt und passt sich an.
• Komplexe, systemübergreifende Abläufe: Sie kann zwischen verschiedenen Anwendungen wechseln, komplexe Workflows steuern und Aufgaben koordinieren, für die früher ein ganzes Team nötig war.
• Proaktives Problemlösen: Sie erkennt Probleme (wie plötzlichen Lagerengpass) und behebt sie, bevor du es merkst.
• Skalierbarkeit: Müssen 10.000 Webseiten verarbeitet werden? Agentische KI kann viele Agenten parallel einsetzen – ohne Pause.
• Zuverlässigkeit und Präzision: Sie wird nicht müde oder unaufmerksam – die Ergebnisse sind konstant und akkurat.
• Mehr Freiraum für Menschen: Die KI übernimmt Routineaufgaben, sodass du dich auf Strategie, Kreativität und echte Wertschöpfung konzentrieren kannst.

Die Praxis zeigt: Unternehmen, die agentische KI nutzen, konnten und die Produktivität in manchen Branchen um . Das ist kein kleiner Schritt, sondern ein echter Sprung.

Thunderbit und die neue Ära der agentischen Automatisierung

Jetzt darf ich ein bisschen schwärmen, was wir bei auf die Beine stellen. Unser Ziel: eine neue Generation der Web-Automatisierung, die die Stärken agentischer KI mit der Zuverlässigkeit professioneller Automatisierung verbindet. Wir nennen das agentische Automatisierung.

Was heißt das konkret? Thunderbit ist eine , die als digitaler Agent im Web unterwegs ist. Du musst keine Skripte schreiben oder Selektoren basteln – du beschreibst einfach, welche Daten du brauchst. Thunderbits KI liest die Seite, schlägt passende Spalten vor und übernimmt das Extrahieren, Aufbereiten und Strukturieren der Daten – alles mit wenigen Klicks.

Das macht Thunderbits agentische Automatisierung besonders:

• KI-gestützte Datenerkennung: Mit „AI Suggest Fields“ erkennt Thunderbits Agent die Website, schlägt relevante Datenfelder vor und empfiehlt sogar die passende Verarbeitung.
• No-Code, minimaler Aufwand: Kein Programmieren, keine komplizierte Einrichtung. Thunderbit ist so einfach, dass es fast „ohne Aufwand“ geht – einfach klicken und loslegen.
• Batch- und Parallelextraktion: Dank Cloud-Scraping verarbeitet Thunderbit bis zu 50 Seiten gleichzeitig – deutlich schneller als herkömmliche Tools.
• Unterseiten-Scraping: Du brauchst Details von Produktseiten? Thunderbits Agent klickt automatisch durch Unterseiten, sammelt Zusatzinfos und erweitert dein Dataset.
• Individuelle Datenverarbeitung: Du möchtest Daten beim Extrahieren labeln, übersetzen oder formatieren? Mit einem Field-AI-Prompt übernimmt Thunderbits Agent das direkt im Prozess.
• Keine Wartung nötig: Ändert sich die Website über Nacht? Kein Problem – Thunderbits Agent passt sich an, du musst keine Skripte reparieren.
• Kostenloser Datenexport: Exportiere deine Ergebnisse nach Excel, Google Sheets, Airtable, Notion oder als CSV/JSON – ohne versteckte Kosten.

Thunderbit ist mehr als ein Web-Scraper. Es ist ein digitaler Assistent, der deine Absicht versteht, eigenständig handelt und Ergebnisse liefert – ohne die typischen Kopfschmerzen klassischer Automatisierung. Wie Thunderbit im Vergleich zu anderen Tools abschneidet, erfährst du in unserem .

Agentische KI im Alltag: Praxisbeispiele aus verschiedenen Branchen

Werden wir konkret: Wie verändert agentische KI die Arbeit in unterschiedlichen Branchen? Hier ein paar Beispiele aus dem echten Leben:

Vertrieb und Lead-Generierung

Früher: Vertriebsmitarbeitende recherchieren stundenlang, kopieren E-Mails und versenden Follow-ups – alles einzeln.

Mit agentischer KI: Ein KI-Vertriebsagent durchforstet das Web nach Leads, findet Kontaktdaten, verschickt personalisierte Nachrichten und plant sogar Termine. qualifizieren Leads, entkräften Einwände und erstellen Angebote – Menschen werden nur noch zum Abschluss hinzugezogen. Ein Startup konnte mit seinem KI-Agenten generieren als das menschliche Team allein.

E-Commerce und Einzelhandel

Früher: Analysten überwachen manuell Preise der Konkurrenz, pflegen SKUs und kontrollieren Lagerbestände.

Mit agentischer KI: Ein KI-Preisagent beobachtet hunderte Wettbewerberseiten, passt Preise in Echtzeit an und löst Nachbestellungen aus, wenn der Bestand knapp wird. Ein Händler erzielte nach Einführung eines Agenten zur Preis- und Bestandssteuerung einen . Thunderbit-Nutzer können tausende Produktlisten extrahieren, Änderungen überwachen und Datenbanken automatisch aktualisieren.

Immobilien

Früher: Makler suchen manuell nach Angeboten, gleichen sie mit Kundenwünschen ab und jonglieren unzählige Termin-E-Mails.

Mit agentischer KI: Ein KI-Immobilienassistent überwacht Angebote, gleicht sie mit Kundenpräferenzen ab, verschickt Benachrichtigungen und plant Besichtigungen. Papierkram? Der Agent füllt Formulare automatisch aus und prüft die Einhaltung von Vorgaben – die Bearbeitungszeit sinkt von Tagen auf Stunden.

Kundenservice und Support

Früher: Support-Mitarbeitende sortieren Tickets, suchen Antworten und führen immer gleiche Lösungen aus.

Mit agentischer KI: Ein KI-Supportagent interpretiert eingehende Tickets, zieht Daten aus verschiedenen Systemen, löst Probleme und informiert den Kunden – oft in Sekunden. meldet eine und eine .

Das sind keine kleinen Verbesserungen – das sind echte Quantensprünge in Sachen Effizienz. Meist arbeiten Mensch und KI-Agenten Hand in Hand: Die KI übernimmt die Routine, der Mensch kümmert sich um die wertschöpfenden Aufgaben.

Wie agentische KI unsere Arbeit verändert

Klar ist: Agentische KI verändert nicht nur was wir tun, sondern auch wie wir arbeiten. Das zeigt sich in der Praxis:

• Von Handarbeit zu Strategie: KI-Agenten übernehmen Routine, Mitarbeitende können sich auf Strategie, Kreativität und Problemlösung konzentrieren. Ein Recruiter verbringt weniger Zeit mit Terminplanung, mehr mit der Ansprache von Top-Kandidaten. Ein Marketer analysiert statt zu berichten.
• Digitale Kollegen: Teams sehen KI-Agenten immer mehr als „digitale Mitarbeitende“. Sie vergeben Aufgaben, prüfen Ergebnisse und erhalten Status-Updates – eine neue Form der Zusammenarbeit.
• Upskilling: Da KI die Routine übernimmt, werden Fähigkeiten wie Kreativität, emotionale Intelligenz und KI-Management immer wichtiger. Der Umgang mit KI-Agenten wird zum Must-have.
• Jobwandel: Manche Rollen werden kleiner, viele wandeln sich. Beispielsweise steuert ein Executive Assistant künftig ein ganzes Agenten-Team, während Support-Mitarbeitende komplexe Fälle übernehmen und die KI trainieren.
• Bessere Work-Life-Balance: Durch die Entlastung von Routineaufgaben sinkt das Risiko von Überlastung und es bleibt mehr Zeit für sinnvolle Arbeit.

Das Fazit: Agentische KI ersetzt keine Menschen – sie erweitert unsere Möglichkeiten. planen, KI gemeinsam mit Mitarbeitenden einzusetzen, nicht als Ersatz.

Agentische KI in Aktion: Die Top-Lösungen

Agentische KI ist kein exklusives Thunderbit-Thema. Hier ein paar der führenden Lösungen und was sie besonders macht:

• Was es macht: KI-Agent für die Web-Datenerfassung für Business-Anwender.
• Agentische Features: No-Code-Setup, KI-gestützte Feldvorschläge, Batch- und Unterseiten-Scraping, individuelle Datenverarbeitung, geplante Automatisierung.
• Ideal für: Vertrieb, E-Commerce, Immobilien, Forschung – alle, die schnell Webdaten erfassen oder verarbeiten müssen.
• Das Besondere: Extrem einfache Bedienung, Anpassungsfähigkeit an wechselnde Websites und die Fähigkeit, komplexe Webaufgaben mit minimalem Aufwand zu erledigen.

• Was es macht: Plattform für Unternehmen zur Entwicklung und Steuerung von KI-Agenten über verschiedene Workflows hinweg.
• Agentische Features: Orchestrator-Agent koordiniert mehrere spezialisierte Agenten, Integration mit 80+ Business-Apps, Low-Code-Oberfläche, domänenspezifische Agenten (HR, Vertrieb, Einkauf).
• Ideal für: Große Unternehmen mit komplexen, systemübergreifenden Prozessen.
• Das Besondere: Enterprise-Integration, Governance und die Möglichkeit, eine digitale Belegschaft aus Agenten zu steuern.

• Was es macht: KI-Service-Desk und Plattform für Kundenerlebnisse.
• Agentische Features: Konversationelle KI-Agenten, 1000+ vorgefertigte Workflows, Multi-Modalität (Chat, E-Mail, Sprache, Bild), TRAPS-Framework für Sicherheit und Compliance.
• Ideal für: IT-Support, HR, Kundenservice.
• Das Besondere: Tiefe Enterprise-Integration, Nachvollziehbarkeit und Fokus auf verantwortungsvolle, prüfbare KI-Aktionen.

• Was es macht: KI-Agenten-Gerät für Endverbraucher als persönlicher Assistent.
• Agentische Features: „Large Action Model“ steuert Apps auf dem Gerät, lernt durch Demonstration, führt mehrstufige Aufgaben aus (z. B. Tisch reservieren und Kinotickets buchen).
• Ideal für: Power-User, Early Adopters, alle, die einen KI-Praktikanten für die Hosentasche wollen.
• Das Besondere: Generalistischer KI-Agent für Konsumenten, nicht auf bestimmte Skills beschränkt, lernt neue Aufgaben spontan.

Weitere erwähnenswerte Lösungen: IBM Watsonx Assistant, Microsoft Copilot, Salesforce Agentforce – alle bringen agentische Funktionen in ihre jeweiligen Bereiche.

Herausforderungen und Best Practices bei agentischer KI

Mehr Autonomie für KI-Agenten bringt auch Herausforderungen. Die wichtigsten und wie du sie angehst:

• Kontrollverlust: Wenn KI eigenständig handelt, braucht es Leitplanken. Setze auf menschliche Kontrolle, Freigabegrenzen und klare Befugnisse.
• Transparenz: Bestehe auf Nachvollziehbarkeit. Wähle Tools, die alle Aktionen protokollieren, Begründungen liefern und Audits ermöglichen.
• Datenschutz: Beschränke den Zugriff der Agenten auf das Nötigste, nutze Service-Accounts und verschlüssele sensible Daten.
• Regulatorische Vorgaben: Bleib auf dem Laufenden und setze Governance-Frameworks (wie Aisera’s TRAPS) für Fairness, Verantwortung und Transparenz ein.
• Integrationskomplexität: Starte mit Pilotprojekten, integriere schrittweise und schule dein Team im Umgang mit KI-Agenten.

Der beste Weg: Klein anfangen, eng begleiten und mit wachsendem Vertrauen skalieren. Behandle KI-Agenten wie neue Teammitglieder – sie brauchen Einarbeitung, Aufsicht und kontinuierliches Feedback.

Die Zukunft der agentischen KI: Was kommt auf deinen Job zu?

Wir stehen erst am Anfang dessen, was agentische KI leisten kann. Das zeichnet sich ab:

• Zusammenarbeit mehrerer Agenten: Schwärme spezialisierter Agenten arbeiten gemeinsam – wie ein digitales Team, in dem jeder eine eigene Stärke einbringt.
• Branchenspezifische und personalisierte Agenten: Agenten, die auf deine Branche, deine Abläufe und sogar deinen Stil trainiert sind.
• Multimodale Fähigkeiten: Agenten, die Text, Sprache, Bilder und sogar physische Aktionen (z. B. Roboter, IoT) beherrschen.
• Ständiges Lernen: Agenten, die mit jeder Aufgabe besser werden und Wissen im Unternehmen teilen.
• Ethische KI: Integrierte „Wächter“-Systeme, die für verantwortungsvolles Handeln und Werteorientierung sorgen.
• Neue Jobprofile: KI-Auditoren, Agenten-Manager, Workflow-Designer – Berufe, die sich auf die Steuerung und Überwachung von KI-Agenten konzentrieren.
• Neue Formen der Zusammenarbeit: Weniger Status-Meetings, mehr kreative Problemlösung – Routine übernimmt die KI.
• Mehr Menschlichkeit: Während KI die „harten“ Skills übernimmt, gewinnen Soft Skills wie Empathie, Storytelling und Führung an Wert.

Bis 2030 erwarten Analysten, dass . Das heißt nicht 70 % Arbeitslosigkeit – sondern, dass sich Jobs auf höherwertige Aufgaben verlagern und neue Chancen für alle entstehen, die diese Tools zu nutzen wissen.

Fazit: Die agentische KI-Revolution aktiv mitgestalten

Das Wichtigste: Agentische KI verändert die Arbeitswelt – nicht, indem sie Menschen ersetzt, sondern indem sie unsere Möglichkeiten erweitert. Es ist KI, die nicht nur Fragen beantwortet oder Inhalte generiert, sondern tatsächlich Dinge für dich erledigt. Der Sprung von klassischer und generativer KI zu agentischer KI ist der Schritt von Automatisierung zu echter Autonomie, von Skripten zu zielorientiertem Handeln.

Tools wie machen diese Power für Business-Anwender zugänglich – ohne Programmierung, ohne Aufwand, mit sofortigen Ergebnissen. Wer wettbewerbsfähig bleiben will, sollte jetzt mit agentischer Automatisierung experimentieren. Teste ein Tool, starte ein Pilotprojekt und erlebe, wie viel Zeit du sparst (und wie viel mehr du erreichen kannst).

Die Zukunft der Arbeit ist eine Partnerschaft zwischen Mensch und KI-Agenten. Wer sie annimmt, wird von Routine entlastet und kann sich auf Kreativität, Strategie und die wirklich wichtigen Aufgaben konzentrieren. Warte nicht, bis die agentische KI-Revolution an dir vorbeizieht – gestalte sie aktiv mit und mach sie zu deinem Vorteil.

Neugierig, was agentische KI für dich tun kann? , stöbere in unserem oder stell dir vor, wie dein Job aussehen könnte, wenn du einen digitalen Kollegen hättest, der nie schläft, nie klagt und immer liefert.

Packen wir die Zukunft der Arbeit gemeinsam mit unseren neuen KI-Teammitgliedern an.

Du willst tiefer einsteigen? Hier findest du weiterführende Ressourcen:

Und wenn du wissen willst, wie agentische KI dir beim Datensammeln, Automatisieren von Workflows oder einfach beim Entlasten des Arbeitsalltags hilft, . Dein zukünftiges Ich (und dein digitaler Assistent) werden es dir danken.

FAQs

1. Was ist agentische KI und wie unterscheidet sie sich von klassischer oder generativer KI?

Agentische KI bezeichnet Systeme mit Eigenständigkeit – sie verstehen Ziele, treffen Entscheidungen und handeln autonom, um diese Ziele zu erreichen. Im Gegensatz zu klassischer KI (die starren Regeln folgt) oder generativer KI (die Inhalte auf Anfrage erstellt) führt agentische KI proaktiv mehrstufige Aufgaben aus, passt sich Veränderungen an und arbeitet eigenständig auf Ziele hin.

2. Wie verändert agentische KI Produktivität und Rollen im Unternehmen?

Agentische KI steigert die Produktivität enorm, indem sie wiederkehrende, mehrstufige Aufgaben systemübergreifend übernimmt. Mitarbeitende können sich dadurch auf strategische, kreative und menschliche Tätigkeiten konzentrieren. Rollen wandeln sich – von manueller Ausführung hin zu KI-Management und Orchestrierung, was zu Jobwandel statt Jobverlust führt.

3. Welche Kernfähigkeiten machen agentische KI so wirkungsvoll?

Wesentliche Merkmale sind Autonomie, zielgerichtete Planung, Anpassungsfähigkeit an dynamische Umgebungen, proaktives Handeln, kontinuierliches Lernen und der Einsatz von Tools zur Umsetzung. Dadurch agiert agentische KI eher wie ein digitaler Kollege als ein einfaches Werkzeug.

4. Wo wird agentische KI in der Praxis eingesetzt?

Agentische KI findet Anwendung im Vertrieb (Lead-Generierung und -Ansprache), E-Commerce (Preisüberwachung und Bestandsmanagement), Immobilien (Objektmatching und Terminplanung) und Kundenservice (Ticketbearbeitung). Tools wie Thunderbit automatisieren die Datenerfassung, Plattformen wie IBM Watsonx Orchestrate steuern Unternehmensprozesse.

5. Was sollten Unternehmen bei der Einführung agentischer KI beachten?

Unternehmen sollten Leitplanken wie menschliche Kontrolle, Transparenz und Datenschutz einführen. Pilotprojekte, Team-Trainings und die Auswahl von Tools mit hoher Nachvollziehbarkeit und Anpassungsfähigkeit sind entscheidend für eine erfolgreiche und sichere Integration agentischer KI.