8 Reale KI-Beispiele und Anwendungsfälle im Jahr 2025

Agentische KI verändert die Industrie in rasantem Tempo, indem sie intelligente Systeme einführt, die in der Lage sind, eigenständig Entscheidungen zu treffen und Arbeitsabläufe anzupassen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Automatisierungswerkzeugen können diese Systeme eigenständig Ziele verfolgen, was sie für Unternehmen, die ihre Abläufe rationalisieren und ihre Produktivität steigern wollen, von unschätzbarem Wert macht. Von der Bewältigung komplexer Aufgaben bis hin zur Bereitstellung personalisierter Lösungen: Agenten-KI verändert die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten.

In diesem Blog stellen wir 8 überzeugende Beispiele und Anwendungsfälle vor, die das transformative Potenzial der Agenten-KI im Jahr 2025 zeigen. Diese realen Anwendungen zeigen, wie Unternehmen aus verschiedenen Branchen diese Technologie nutzen, um Innovationen voranzutreiben, die Effizienz zu verbessern und neue Möglichkeiten zu erschließen.

Was ist agentenbasierte KI?

Agentische KI ist eine bahnbrechende Technologie, die die Art und Weise, wie künstliche Intelligenz funktioniert, verändert. Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Systemen, die sich auf vordefinierte Regeln oder reaktive Reaktionen verlassen, führt die agentenbasierte KI autonome Agenten ein, die in der Lage sind, Daten zu analysieren, Ziele zu setzen und Aktionen mit minimaler menschlicher Beteiligung durchzuführen. Diese Agenten können Entscheidungen treffen, dynamische Probleme lösen und kontinuierlich aus ihren Interaktionen lernen, um sich mit der Zeit zu verbessern.

Diese Form der KI nutzt probabilistische Methoden, um sich an veränderte Umgebungen und Ereignisse anzupassen und Entscheidungen auf der Grundlage von Mustern und Wahrscheinlichkeiten statt auf der Grundlage strikter Regeln zu treffen. Während Robotic Process Automation (RPA) zum Beispiel sich wiederholende Aufgaben innerhalb strukturierter Arbeitsabläufe bewältigt, geht die agentenbasierte KI noch weiter: Sie steuert unstrukturierte Szenarien und komplexe Prozesse, die logisches Denken und Anpassungsfähigkeit erfordern.

Agentische KI automatisiert nicht nur Aufgaben, sondern schafft Systeme, die den Kontext verstehen, sich an neue Informationen anpassen und mit Menschen zusammenarbeiten, um komplizierte Herausforderungen zu bewältigen. Indem sie Maschinen befähigt, in unvorhersehbaren Umgebungen selbstständig zu handeln, definiert die agentenbasierte KI die Möglichkeiten der Automatisierung in allen Branchen neu.

Wie unterscheidet sich Agentische KI von anderer KI?

Viele Menschen sind bereits mit dem Einsatz von KI-Tools wie Chatbots, virtuellen Assistenten oder generativen KI-Systemen vertraut, die Fragen beantworten, Produkte empfehlen oder grundlegende Aufgaben wie die Terminplanung übernehmen können. Diese Tools sind hilfreich, aber oft darauf beschränkt, auf Benutzereingaben zu reagieren, die auf vordefinierten Regeln oder Mustern basieren.

Agentische KI hingegen hebt künstliche Intelligenz auf eine neue Ebene. Sie ist darauf ausgelegt, komplexe, mehrstufige Prozesse selbstständig und mit minimaler menschlicher Kontrolle durchzuführen. Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Systemen, die auf statischer Programmierung beruhen, kann die agentenbasierte KI ihre Umgebung einschätzen, Entscheidungen treffen und aktiv darauf hinarbeiten, die vom Benutzer festgelegten Ziele ohne ständige Vorgaben zu erreichen.

Diese fortschrittliche Fähigkeit ist einer der Gründe, warum agentenbasierte KI gegenüber herkömmlichen KI-Lösungen an Beliebtheit gewinnt. Ein kürzlich veröffentlichter Bericht ergab, dass mehr als die Hälfte der Befragten bereits heute eine Form von agentenbasierter KI in ihren Betrieben einsetzt.

Beispiele und Anwendungsfälle für agentenbasierte KI

1. Agentische KI im Kundenservice

Agenten-KI revolutioniert den Kundenservice, indem sie Systeme in die Lage versetzt, einen individuelleren, effizienteren und proaktiveren Support zu bieten. Hier sind einige wichtige Anwendungen:

• Bank- und Finanzdienstleistungen: KI-Agenten erledigen Aufgaben wie die Beilegung von Transaktionsstreitigkeiten, die Bereitstellung von Betrugswarnungen und die Aktualisierung von Kreditanträgen ohne menschliche Beteiligung.
• E-Commerce-Plattformen: Diese Systeme verfolgen das Kundenverhalten, um maßgeschneiderte Produktempfehlungen anzubieten, bei Rücksendungen zu helfen und die Nutzer/innen während ihres Einkaufs zu begleiten.
• 24/7 Verfügbarkeit: Agentische KI sorgt für ständigen Support, beantwortet Anfragen sofort und verkürzt die Wartezeiten für Kunden.
• Proaktive Problemlösung: Durch die Analyse von Mustern können KI-Agenten potenzielle Probleme vorhersagen und sie lösen, bevor sie eskalieren, was die Kundenzufriedenheit erhöht.
• Unterstützung für menschliche Agenten: Agentische KI liefert den menschlichen Vertretern Einblicke in Echtzeit und hilft ihnen, komplexe Probleme schneller und effektiver zu lösen.

Durch die Integration von agentenbasierter KI in den Kundensupport können Unternehmen nahtlose Erfahrungen bieten und gleichzeitig die Arbeitsbelastung für menschliche Teams reduzieren.

2. Agentische KI in der Logistik und im Lieferkettenmanagement

Agenten-KI verändert die Logistik- und Lieferketten, indem sie intelligente Systeme einführt, die sich an Herausforderungen in Echtzeit anpassen. Hier sind einige prägnante Beispiele für ihre Anwendungen:

• Intelligente Bestandsverfolgung: Prognostiziert Lagerbestände und automatisiert Auffüllungen, um Engpässe oder Überbestände zu vermeiden.
• Optimierte Lieferrouten: Plant Routen auf der Grundlage von Verkehr, Wetter und Prioritäten für schnellere und kostengünstigere Lieferungen.
• Risikomanagement: Identifiziert potenzielle Störungen wie Verspätungen von Lieferanten oder Wetterprobleme und schlägt proaktive Lösungen vor.
• Lagerautomatisierung: Ermöglicht es Robotern, Sortier-, Kommissionier- und Verpackungsaufgaben effizient neben menschlichen Arbeitskräften zu erledigen.
• Kundenaktualisierungen in Echtzeit: Virtuelle Assistentinnen und Assistenten sorgen für genaue Aktualisierungen des Lieferstatus und bearbeiten Routineanfragen.

Durch den Einsatz von agentenbasierter KI können Unternehmen ihre Abläufe rationalisieren, Kosten senken und die Kundenzufriedenheit in der Logistik und im Lieferkettenmanagement verbessern.

3. Agentische KI im Gesundheitswesen

Agentische KI revolutioniert das Gesundheitswesen, indem sie komplexe Aufgaben automatisiert und die Patientenversorgung verbessert. Eine bemerkenswerte Anwendung ist ihre Fähigkeit, die Terminplanung zu verwalten und die Gesundheitsdaten der Patienten in Echtzeit zu überwachen.

• Intelligente Terminplanungssysteme: Agentische KI kann die Verfügbarkeit von Ärzten, Patientenpräferenzen und Klinikressourcen analysieren, um Termine effizient zu buchen. Sie verfolgt auch Terminabsagen und benachrichtigt die Patienten, um Lücken zu füllen, Wartezeiten zu verkürzen und den Zeitplan zu optimieren.
• Patientenüberwachung in Echtzeit: Mithilfe von tragbaren Geräten und IoT-Technologie überwacht die agenturische KI kontinuierlich Vitalwerte wie Herzfrequenz oder Blutzuckerspiegel. Sie erkennt Anomalien und alarmiert die Gesundheitsdienstleister sofort und hilft so, Notfälle zu verhindern.

4. Agentische KI in der Bildung

Agentische KI verändert das Bildungswesen, indem sie personalisierte Lernerfahrungen schafft und den Schüler/innen Unterstützung in Echtzeit bietet. Diese Systeme passen sich den individuellen Bedürfnissen an und machen das Lernen interessanter und effektiver.

• Adaptive Lernsysteme: Agentische KI analysiert die Stärken, Schwächen und Fortschritte jedes Schülers, um den Unterricht dynamisch anzupassen. Ob es darum geht, zusätzliche Ressourcen für schwierige Themen bereitzustellen oder komplexe Konzepte zu vereinfachen, diese Systeme stellen sicher, dass jeder Schüler die Unterstützung bekommt, die er braucht.
• KI-gestützte Tutoren: Diese Tutoren fungieren als virtuelle Begleiter, die sofortiges Feedback geben, bei den Aufgaben helfen und maßgeschneiderte Empfehlungen auf der Grundlage des Verhaltens der Schüler/innen geben. Sie bieten ein Maß an individueller Aufmerksamkeit, das in traditionellen Klassenzimmern oft schwer zu erreichen ist.

Indem sie sich auf die individuellen Lernstile und das Lerntempo konzentriert, hilft die agenturgestützte KI den Schülerinnen und Schülern, motiviert zu bleiben und gleichzeitig ihr Verständnis und ihr Behalten des Wissens zu verbessern.

5. Agentische KI im Marketing

Agentische KI verändert die Marketinglandschaft, indem sie komplexe Aufgaben automatisiert und die Art und Weise verbessert, wie Unternehmen mit ihren Zielgruppen in Kontakt treten. Sie ermöglicht es Marketingteams, Kampagnen effizienter zu verwalten und personalisierte Erlebnisse zu liefern.

• KI-Kampagnen-Manager: Diese Systeme überwachen Live-Kampagnendaten wie Klickraten und Konversionen, um Budgets, Gebote und Zielgruppenansprache in Echtzeit anzupassen. Sie stellen sicher, dass die Kampagnen effektiv bleiben, ohne dass ständig manuelle Eingaben erforderlich sind.
• Customer Journey Mapping: Agentische KI verfolgt Kundeninteraktionen über mehrere Kanäle hinweg und analysiert das Verhalten, um zum richtigen Zeitpunkt maßgeschneiderte Nachrichten zu übermitteln. Egal, ob es sich um eine personalisierte E-Mail oder eine rechtzeitige Erinnerung handelt, diese Agenten helfen Unternehmen dabei, Kunden sinnvoller anzusprechen.

Durch die Automatisierung dieser Prozesse können sich Marketingfachleute auf die Strategie konzentrieren und gleichzeitig sicherstellen, dass die Kampagnen reibungslos laufen und die Kundenerfahrungen konsistent bleiben.

6. Agentische KI im Finanzwesen

Agentische KI hat einen großen Einfluss auf den Finanzsektor, in dem Genauigkeit und Geschwindigkeit für den Erfolg entscheidend sind. Diese Systeme helfen Organisationen, Risiken zu managen und Chancen effektiver zu nutzen.

• Betrugserkennungssysteme: Agentische KI überwacht Transaktionen in Echtzeit, um ungewöhnliche Muster oder verdächtige Aktivitäten zu erkennen. Sie kann betrügerische Transaktionen sofort blockieren und Untersuchungen einleiten, ohne auf menschliches Eingreifen zu warten, wodurch Verluste reduziert und die Sicherheit verbessert werden.
• Automatisierte Handelsplattformen: Im Hochfrequenzhandel analysiert die agentenbasierte KI Marktdaten innerhalb von Millisekunden, erkennt Trends und führt Geschäfte schneller aus als jeder Mensch es könnte. Diese Fähigkeit, schnell zu handeln, verschafft Finanzinstituten einen Wettbewerbsvorteil auf schnelllebigen Märkten.

Diese Anwendungen zeigen, wie agentenbasierte KI der Finanzbranche dabei hilft, Risiken zu minimieren und effizient auf die Marktdynamik zu reagieren.

7. Agentische KI in der Fertigung

Agentische KI treibt die Innovation in der Produktion voran, indem sie wichtige Prozesse automatisiert und die betriebliche Effizienz verbessert. Diese Systeme verändern die Art und Weise, wie Fabriken arbeiten, sorgen für reibungslosere Arbeitsabläufe und reduzieren Ausfallzeiten.

• Vorausschauende Wartung: Agentische KI nutzt Echtzeitdaten von Sensoren, um den Zustand der Anlagen zu überwachen und frühe Anzeichen von Verschleiß oder Ausfall zu erkennen. Durch die Vorhersage von Ausfällen, bevor sie eintreten, können Hersteller Reparaturen in produktionsschwachen Zeiten einplanen, um kostspielige Unterbrechungen zu vermeiden und die Lebensdauer der Maschinen zu verlängern.
• Smart Factory Operations: In modernen Fabriken überwacht agentenbasierte KI die Produktionslinien, verwaltet die Lagerbestände und passt die Arbeitsabläufe auf der Grundlage von Nachfrageprognosen an. Diese Systeme können Aufgaben bei Maschinenausfällen autonom umleiten oder Roboterbewegungen für Präzisionsaufgaben wie Schweißen anpassen und so einen reibungslosen Betrieb sicherstellen.

Mit ihrer Fähigkeit, autonome Entscheidungen zu treffen und sich an dynamische Bedingungen anzupassen, entwickelt sich die agentenbasierte KI zu einem Eckpfeiler der Produktionseffizienz und ermöglicht es Fabriken, intelligenter und nachhaltiger zu arbeiten.

8. Agentische KI in autonomen Fahrzeugen

Agenten-KI steht an vorderster Front bei der Umgestaltung des Verkehrswesens und ermöglicht es Fahrzeugen und Robotern, selbstständig zu operieren und Entscheidungen in Echtzeit zu treffen.

• Selbstfahrende Autos: Diese Fahrzeuge nutzen fortschrittliche KI-Systeme, um Daten von Kameras, LiDAR, Radar und Sensoren zu verarbeiten. Sie navigieren auf den Straßen, passen die Geschwindigkeit an, erkennen Hindernisse und wählen die optimale Route ohne menschliches Zutun. Unternehmen wie Waymo haben bereits Millionen von Kilometern mit autonomen Autos zurückgelegt und damit bewiesen, dass sie Unfälle reduzieren und die Sicherheit im Straßenverkehr erhöhen können.
• Lieferroboter: Ausgestattet mit KI- und GPS-Technologie, liefern diese Roboter autonom Pakete, Lebensmittel und Mahlzeiten in städtischen Gebieten aus. Sie passen ihre Routen an den Verkehr oder an Veränderungen in der Umgebung an und sorgen für eine sichere Lieferung, indem sie die Laderäume verriegeln, bis die Kunden ihre Bestellungen abholen. Ein Beispiel sind die Roboter von Starship Technologies, die bereits in mehreren Städten weltweit im Einsatz sind.

Diese Anwendungen zeigen, wie agentenbasierte KI das Transportwesen und die Logistik umgestaltet, indem sie für sicherere Fahrten und effizientere Lieferlösungen sorgt.

Herausforderungen rund um die Integration von Agentic AI

Die Integration von agentenbasierter KI in bestehende Systeme birgt große Chancen, stellt aber auch einige Herausforderungen dar, insbesondere für Organisationen, die auf eine ältere Infrastruktur angewiesen sind. Kompatibilitätsprobleme sind keine Seltenheit, da älteren Systemen oft die Flexibilität fehlt, um moderne KI-Technologien zu unterstützen. Dies kann zu kostspieligen Upgrades oder zur Notwendigkeit von Middleware-Lösungen führen, um die Lücke zu schließen.

1. Eine weitere große Hürde ist die Datenverwaltung. Bestehende Systeme speichern Informationen häufig in Silos, was es schwierig macht, der agentenbasierten KI die konsistenten und hochwertigen Daten zur Verfügung zu stellen, die sie für eine effektive Entscheidungsfindung benötigt. Eine schlechte Datenqualität kann zu unzuverlässigen Ergebnissen führen und die potenziellen Vorteile der KI-Integration untergraben.
2. Auch ethische Belange spielen eine wichtige Rolle. Agentische KI-Systeme müssen überwacht werden, um Verzerrungen durch historische Daten zu vermeiden und sicherzustellen, dass die Entscheidungen fair und transparent bleiben. Dies ist besonders wichtig in sensiblen Branchen wie dem Gesundheits- und Finanzwesen, wo Vertrauen und Verantwortlichkeit von größter Bedeutung sind.
3. Außerdem stoßen Organisationen auf den Widerstand von Beschäftigten, die Angst vor Arbeitsplatzverlusten oder ungewohnten Arbeitsabläufen haben. Um diese Bedenken auszuräumen, sind Schulungen, eine klare Kommunikation und Strategien für das Veränderungsmanagement unerlässlich für eine erfolgreiche Einführung.
4. Schließlich müssen die Sicherheitsrisiken sorgfältig gemanagt werden. Agentische KI interagiert mit großen Mengen sensibler Daten, was das Potenzial für Verstöße oder Missbrauch erhöht. Robuste Verschlüsselung, regelmäßige Prüfungen und strenge Zugangskontrollen sind notwendig, um diese Risiken zu mindern und die Einhaltung der sich entwickelnden Vorschriften zu gewährleisten.

Diese Herausforderungen sind zwar beträchtlich, können aber mit durchdachter Planung und proaktiven Maßnahmen überwunden werden, sodass Organisationen das transformative Potenzial der agentenbasierten KI voll ausschöpfen können.

Wähle die KI, die für dein Unternehmen funktioniert

Die Entwicklung der agentenbasierten KI schreitet voran und ihre Anwendungen werden in allen Branchen immer wirkungsvoller. Vom Gesundheits- und Bildungswesen bis hin zu Produktion und Marketing verändern diese autonomen Systeme die Arbeitsweise von Unternehmen, indem sie komplexe Prozesse vereinfachen und die Entscheidungsfindung verbessern.

Mit Plattformen wie Trengo ist der Aufbau und die Integration intelligenter Systeme einfacher denn je geworden. Unternehmen, die agentenbasierte KI einsetzen, sind nicht nur der Zeit voraus, sondern erschließen sich auch neue Möglichkeiten, um ihre Effizienz zu steigern, bessere Erfahrungen zu machen und ihre Abläufe in einer sich schnell entwickelnden Welt zukunftssicher zu machen.