Beginnen wir mit einem Beispiel – ein Tag im Servicezentrum eines globalen Herstellers. Der Außendiensttechniker erhält früh morgens eine Benachrichtigung auf seinem Tablet: „Hydraulikventil C im Pitch-System an Anlage E03_16 zeigt abweichende Druckwerte. Voraussichtlicher Ausfall in drei Tagen. Ersatzteil befindet sich bereits vor Ort. Wartung jetzt empfohlen.“ Der Techniker klickt auf die Empfehlung und erhält umgehend eine visuelle Schritt-für-Schritt-Anleitung, inklusive aufschlussreicher Informationen aus archivierten Tickets und vorherigen Serviceeinsätzen. Er kann den Einsatz zügig erledigen und schließen. Seine zehnte First Time Closure in dieser Woche, Rekord. Dieser reibungslose Vorgang wurde nicht von einem gut eingespielten Team im Hintergrund vorbereitet, sondern von einem KI-System, der sogenannten agentischen KI, die autonom handeln und entscheiden kann.
Von Chatbots zu autonomen Multiagentensystemen: die rasante Evolution von KI im Unternehmen
Agentic AI gilt als nächste Evolutionsstufe künstlicher Intelligenz, die gefühlt erst gestern mit den großen LLM-Chatbots Einzug in die Unternehmen und unseren Alltag gehalten hat. Im Gegensatz zu KI-Anwendungen wie Robotic Process Automation (RPA) und KI-Chatbots, die nur strikt ausführen, was man ihnen vorgibt, verhalten sich agentische KI-Systeme wie erfahrene Problemlöser: Sie analysieren eine Situation, planen eigenständig eine Reihe von Schritten und setzen diese um – und lernen dabei kontinuierlich aus den Ergebnissen.
Mit anderen Worten: Es ist, als würde man von einem starren Entscheidungsbaum zu einem virtuellen Spezialisten-Team wechseln, das mitdenkt, vorausschauend handelt und sich flexibel anpasst. Zu schön, um wahr zu sein?
Agentic AI in der Industrie: Einsatzfelder und Beispiele
Im industriellen Umfeld ist das Potenzial dieser Technologie besonders hoch. Unternehmen wie Amazon oder Bosch integrieren Agentic AI gezielt in ihre Produktions-, Logistik- und Serviceprozesse, um operative Herausforderungen wie steigende Komplexität, Fachkräftemangel oder unvorhersehbare Ausfallzeiten effizient zu adressieren.
In diesen Bereichen wird Agentic AI bereits angewendet:
1. Produktion/Predictive Maintenance: Das Ende des reaktiven Wartens
In modernen Fabriken analysieren Agenten kontinuierlich Maschinendaten, erkennen frühzeitig Abweichungen und lösen automatisch vorausschauende Wartungsmaßnahmen aus. So werden Stillstände minimiert, Wartungsintervalle optimiert und die Mensch-Maschine-Kollaboration gestärkt. Beispiel: produzierende Unternehmen nutzen Agentic AI, um präventive Wartung zu automatisieren. Sensorik erkennt schleichende Defekte, der Agent plant den Einsatz des Instandhaltungsteams inklusive der Ersatzteilbereitstellung – ohne einen einzigen Anruf.
2. Logistik: Autonome Optimierung in Echtzeit
Geschwindigkeit wird in Logistikzentren zum entscheidenden Wettbewerbsvorteil. Agentische KI unterstützt dabei, indem sie in Echtzeit Daten aus Beständen, Routen und Kundenaufträgen auswertet und sofort auf Veränderungen reagiert. So können Lieferketten dynamisch angepasst, Engpässe vermieden und Transportwege effizienter geplant werden.
Amazon demonstriert in seinen Fulfillment-Zentren, wie KI-Agenten eigenständig Bestände verwalten, Lieferketten anpassen und Transportwege optimieren. Roboter wie Proteus oder Vulcan treffen eigene Entscheidungen, um Prozesse effizienter zu gestalten.
3. Technischer Service: Guided Troubleshooting spart Zeit und Ressourcen
Ein großer Hersteller und Betreiber von Anlagen möchte mit Agentic AI den technischen Außendienst transformieren mit dem Ziel, komplexe Störungen durch geführte Fehlerdiagnose schneller zu lösen – idealerweise mit nur einem Einsatz. Das System ermöglicht den Zugriff auf strukturierte Anleitungen, historische Einsatzdaten und dokumentiert den Einsatz des Servicetechnikers selbständig.
Warum Datenstrategie und KI-Agenten untrennbar miteinander verbunden sind und was agentische Systeme erfordern, lesen Sie im vollst?ndigen Blogbeitrag unseres IoT-Spezialisten Device Insight:
