Agentische KI
Unter agentischer KI (Agentic AI) versteht man KI-Systeme, die ein definiertes Ziel verfolgen, indem sie relevante Kontextinformationen abrufen, geeignete Tools auswählen und eine Abfolge von Aktionen ausführen – anstatt lediglich eine einzelne Antwort zu generieren. Im Gegensatz zu herkömmlicher KI, die jeweils nur einen Prompt beantwortet, arbeitet ein agentisches System selbstständig an mehrstufigen Aufgaben und passt seine Vorgehensweise dabei laufend an.
Das charakteristische Merkmal ist zielgerichtetes Verhalten: Das System entscheidet anhand dessen, was es bereits weiß und was es noch erreichen muss, wie es weiter vorgehen soll. Teams behalten in der Regel die Kontrolle darüber, welche Schritte automatisch ausgeführt werden und welche eine menschliche Entscheidung erfordern. Damit eignet sich agentische KI eher als praktisches Tool für strukturierte, wiederkehrende Aufgaben denn für einen vollständig autonomen Betrieb.
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Was ist agentische KI?
Agentische KI bezeichnet eine Klasse von KI-Systemen, die darauf ausgelegt sind, ein Ziel durch eine Abfolge bewusster Schritte zu erreichen, anstatt lediglich eine einzelne Antwort auf einen einzelnen Prompt zu generieren. Diese Systeme bewerten ihren Wissensstand, ermitteln, welche Informationen oder Tools ihnen noch fehlen, und handeln entsprechend. Diesen Vorgang wiederholen sie so lange, bis die Aufgabe abgeschlossen ist.
Was agentische KI von herkömmlicher KI unterscheidet, ist ihre Fähigkeit zum sequenziellen, zielgerichteten Denken. Anstatt darauf zu warten, dass ein Mensch jede Anweisung erteilt, kann ein agentisches System selbstständig mehrstufige Abläufe planen und ausführen und dabei bei Bedarf auf externe Datenquellen, APIs oder spezialisierte Tools zurückgreifen.
In der Praxis legen die Teams fest, wie viel Autonomie ein Agent hat. Manche Aktionen werden automatisch ausgeführt, andere erst nach einer menschlichen Prüfung. Dadurch eignet sich agentische KI besonders gut für strukturierte, wiederkehrende Workflows, bei denen es zwar auf Geschwindigkeit ankommt, eine Kontrolle aber weiterhin wichtig ist.
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So funktioniert agentische KI in der Praxis
Im Kern arbeitet ein agentisches KI-System in einem kontinuierlichen Kreislauf: Es erhält ein Ziel, unterteilt es in einzelne Schritte, wählt für jeden Schritt die geeigneten Tools oder Datenquellen aus, ergreift Maßnahmen und bewertet anschließend das Ergebnis, bevor es entscheidet, wie es weiter vorgehen soll. Dieser Zyklus wiederholt sich, bis das Ziel erreicht ist oder eine Abbruchbedingung eintritt.
Das System stützt sich auf das Zusammenspiel dreier grundlegender Komponenten: eine Schlussfolgerungsebene, die bestimmt, welche Maßnahmen zu ergreifen sind, eine Speicherebene, die den relevanten Kontext über alle Schritte hinweg beibehält, sowie eine Reihe von Tools wie APIs, Datenbanken oder externen Diensten, die es dem Agent ermöglichen, mit der Welt außerhalb des Gesprächsfensters zu interagieren.
An wichtigen Entscheidungspunkten ist in diesem Prozess in der Regel eine menschliche Kontrolle vorgesehen. Teams können festlegen, welche Schritte automatisch ausgeführt werden und welche einer Überprüfung oder Genehmigung durch einen Menschen bedürfen. Auf diese Weise erhalten Unternehmen praktische Kontrolle darüber, wie viel Autonomie das System in einer bestimmten Phase eines Workflows ausübt.
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Warum agentische KI für Marketer wichtig ist
Marketingteams stehen unter zunehmendem Druck, mit denselben Ressourcen mehr zu leisten, und agentische KI bietet eine direkte Lösung für diese Herausforderung. Indem diese Systeme mehrstufige Aufgaben eigenständig übernehmen – etwa potenzielle Kundinnen und Kunden recherchieren, Leads qualifizieren oder Kampagnensequenzen koordinieren –, entlasten sie die Teammitglieder, sodass sie sich auf Strategie, Kreativität und den Aufbau von Beziehungen konzentrieren können, anstatt sich mit repetitiven Routineaufgaben zu beschäftigen.
Der praktische Vorteil liegt in der Schnelligkeit und der Konsistenz. Ein agentisches System kann einen definierten Workflow innerhalb von Minuten statt Stunden ausführen, ohne dass dabei der Kontext zwischen den einzelnen Schritten verloren geht. Diese Zuverlässigkeit führt zu weniger Fehlern bei manuellen Übergaben und zu einem besser vorhersehbaren Ergebnis – ganz gleich, ob es sich um die Personalisierung von Inhalten, die Zielgruppensegmentierung oder die Planung von Folgeaktionen handelt.
Am wichtigsten ist vielleicht, dass agentische KI mit der Nachfrage skaliert. Wenn das Kampagnenvolumen oder die Kundeninteraktionen zunehmen, passt sich das System an, ohne dass eine entsprechende Aufstockung des Personals erforderlich ist. Teams, die wissen, wie diese Systeme konfiguriert und gesteuert werden, sind besser in der Lage, schnell auf Marktveränderungen zu reagieren und gleichzeitig die Qualität an jedem Kundenkontaktpunkt aufrechtzuerhalten.
Erste Schritte mit agentischer KI
Am besten steigen Sie in die agentische KI ein, indem Sie Aufgaben identifizieren, die Ihr Team regelmäßig nach festem Zeitplan erledigt: Follow-up-Sequenzen für Leads, Datenanreicherung, Ticket-Weiterleitung oder die Freigabe von Inhalten. Gerade bei diesen strukturierten, mehrstufigen Prozessen bieten agentische Systeme den unmittelbarsten Nutzen, da das Ziel klar definiert ist und die Schritte konsistent genug sind, damit ein Agent sie zuverlässig bewältigen kann.
Bevor Sie etwas entwickeln, sollten Sie festlegen, welche Vorgänge automatisch ablaufen können und bei welchen eine menschliche Entscheidung erforderlich ist. Wenn Sie von Anfang an klare Genehmigungsgrenzen festlegen, wird die Bereitstellung sicherer und Ihr Team gewinnt Vertrauen in das System. Die meisten Unternehmen halten es für sinnvoll, Agents zunächst in einem begrenzten Workflow einzusetzen, die Ergebnisse zu überprüfen und den Anwendungsbereich dann schrittweise auszuweiten.
Mit dem Agent-Designer von HubSpot können Teams dies in die Praxis umsetzen, ohne Daten zu verschieben oder bestehende Systeme neu zu konfigurieren. Sie können in einfacher Sprache beschreiben, was ein Agent tun soll, und der Breeze-Assistent konfiguriert dies direkt im Agent-Designer. Dabei greift er auf Kontakte, Deals, Anrufe und Konversationen zurück, die bereits in HubSpot CRM vorhanden sind. Dank flexibler Trigger, integrierter Kontrollen für menschliche Freigaben und guthabenschonender Tests können Sie Agents erstellen, überprüfen und optimieren, bevor sie in vollem Umfang ausgeführt werden.
Das Wichtigste in Kürze: Agentische KI
Agentische KI verändert grundlegend, wie Teams strukturierte, mehrstufige Aufgaben bewältigen: Anstatt auf einzelne Prompts zu reagieren, planen, handeln und optimieren diese Systeme ihre Vorgehensweise, um ein definiertes Ziel zu erreichen, wobei in jeder Phase Kontrollmechanismen zur Genehmigung durch den Menschen integriert sind. Der Agent-Designer von HubSpot setzt dies in die Praxis um, indem er Teams die Möglichkeit gibt, in einfacher Sprache zu beschreiben, was ein Agent tun soll, dies mit bereits in HubSpot CRM vorhandenen Kontakten, Deals, Anrufen und Konversationen zu verknüpfen und genau festzulegen, welche Aktionen automatisch ausgeführt werden und welche vor der weiteren Bearbeitung einer Überprüfung bedürfen. Der Agent-Designer ist auf den Stufen „Starter“, „Professional“ und „Enterprise“ verfügbar und umfasst guthabenschonende Tests, sodass Teams Agents erstellen und optimieren können, ohne Guthaben zu verbrauchen, bis die Agents bereit sind, in vollem Umfang eingesetzt zu werden.
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Häufig gestellte Fragen zu agentischer KI
Inwiefern unterscheidet sich agentische KI im praktischen Unternehmenseinsatz von generativer KI?
Generative KI beantwortet einen einzelnen Prompt – und ist damit fertig. Sie erzeugt Texte, Bilder oder Zusammenfassungen auf der Grundlage dessen, wonach sie in diesem Moment gefragt wurde. Agentische KI hingegen arbeitet in mehreren Schritten auf ein definiertes Ziel hin: Sie plant eine Sequenz von Aktionen, führt diese anhand realer Daten aus, wertet die Ergebnisse aus und passt ihre Vorgehensweise so lange an, bis das Ziel erreicht ist. In der Praxis bedeutet dies, dass ein generatives KI-Tool auf Aufforderung hin eine Folge-E-Mail entwerfen kann, während ein agentisches System erkennt, welche Kontakte in HubSpot CRM inaktiv geworden sind, für jeden einzelnen eine Outreach-Nachricht entwirft und plant, die Aktivität protokolliert und Rückmeldungen markiert, die eine persönliche Antwort erfordern. Der geschäftliche Nutzen verlagert sich von der unterstützten Erstellung von Inhalten hin zur strukturierten Erledigung von Aufgaben – ein wesentlicher Unterschied für Teams, die große Mengen sich wiederholender, mehrstufiger Prozesse verwalten.
Wann sollte ein Unternehmen erwägen, agentische KI einzusetzen, anstatt Aufgaben weiterhin von Menschen ausführen zu lassen?
Agentische KI eignet sich am besten für strukturierte, wiederkehrende und auf zuverlässigen Daten basierende Aufgaben wie beispielsweise Sequenzen zur Lead-Qualifizierung, Outreach-Maßnahmen zu Vertragsverlängerungen oder die Triage von Tickets, bei denen die Schritte genau definiert und die Erfolgskriterien klar sind. Aufgaben, die ein differenziertes Urteilsvermögen, Fingerspitzengefühl im Umgang mit Menschen oder kreative Problemlösungsansätze erfordern, sollten besser weiterhin von Menschen übernommen werden – zumindest so lange, bis die Teams genügend Vertrauen darin gewonnen haben, wie ein Agent mit Grenzfällen umgeht. Ein praktischer Ansatzpunkt besteht darin, die Übergabe sorgfältig zu planen: Mit Tools wie dem Agent-Designer von HubSpot können Teams genau festlegen, welche Aktionen automatisch ausgeführt werden und welche vor der weiteren Bearbeitung für eine menschliche Überprüfung angehalten werden, sodass die Grenze zwischen automatisierten und von Menschen ausgeführten Aufgaben klar definiert ist und nicht nur vermutet wird. Wenn Teams mit einem klar abgegrenzten, risikoarmen Prozess beginnen, können sie das Verhalten der Agents überprüfen, bevor deren Zuständigkeiten erweitert werden.
Was sind die häufigsten Schwachstellen beim Einsatz agentischer KI in Unternehmensworkflows?
Die häufigste Fehlerquelle ist die Datengrundlage: Ein Agent, der auf unvollständige, inkonsistente oder schlecht strukturierte Daten zugreifen kann, liefert unzuverlässige Ergebnisse, ganz gleich, wie gut seine Anweisungen formuliert sind. Ein zweites häufiges Problem ist die schleichende Ausweitung des Aufgabenumfangs in den Anweisungen an den Agent: Teams formulieren ihre Ziele zu allgemein, und der Agent ergreift Maßnahmen, die zwar technisch gesehen im zulässigen Rahmen liegen, aber nicht den Absichten der Beteiligten entsprechen. Die Genehmigungslogik ist ein weiterer Bereich, in dem es bei der Bereitstellung zu Problemen kommt – insbesondere dann, wenn Teams Schritte, die menschliches Urteilsvermögen erfordern, entweder zu stark automatisieren oder so wenig automatisieren, dass der Agent kaum Effizienzgewinne bringt. Wer Agents auf Basis sauberer, gut gepflegter CRM-Datensätze einrichtet – etwa in HubSpot CRM – und für sensible Aktionen explizite Genehmigungsschritte konfiguriert, vermeidet am zuverlässigsten die Fehlerquellen, die Teams dazu bringen, die Implementierung von Agents vorzeitig aufzugeben.
Wie lässt sich der ROI von agentischer KI in den Bereichen Marketing, Vertrieb und Kundenservice messen?
Die ROI-Messung für agentische KI sollte sich an dem konkreten Ergebnis orientieren, das der jeweilige KI-Agent erzielen soll, und nicht allein am Volumen der Aktivitäten. Im Marketing zählen unter anderem die Zeit bis zum ersten Kontakt bei Inbound-Leads und der Prozentsatz der ohne manuelles Eingreifen abgeschlossenen Nurture-Sequenzen zu den relevanten Kennzahlen. Im Vertrieb verfolgen Teams in der Regel, inwieweit sich die Arbeitszeit der Vertriebsmitarbeitenden von administrativen Nachfassmaßnahmen hin zum aktiven Verkauf verlagert, sowie etwaige Veränderungen der Conversion Rates in der Pipeline in den Phasen, in denen der Agent tätig ist. Im Servicebetrieb sind die Lösungszeit, die Eskalationsraten und der Anteil der Tickets, die von Anfang bis Ende ohne menschliches Eingreifen bearbeitet werden, die direktesten Indikatoren. In allen drei Bereichen spielt der Preis pro Aktionseinheit eine wichtige Rolle: Beim Agent-Designer von HubSpot sind für jede von einem laufenden Agent verbrauchte Aktionseinheit bestimmte Guthabenkosten festgelegt, wodurch sich die Betriebskosten vor und nach der Bereitstellung ganz einfach mit den erzielten Ergebnissen vergleichen lassen.
Welche Geschäftsprozesse eignen sich am besten für die Automatisierung durch agentische KI, und welche sollten weiterhin von Menschen gesteuert werden?
Prozesse, die ein hohes Volumen, klare Entscheidungskriterien und den Zugriff auf strukturierte Daten vereinen, sind die idealen Kandidaten für die agentische Automatisierung: Beispiele hierfür sind das Leadscoring und die Lead-Weiterleitung, Erinnerungen an Vertragsverlängerungen, Onboarding-Sequenzen und die Klassifizierung von Support-Tickets. Diese Workflows verfügen über festgelegte Eingaben, eine vorhersehbare Verzweigungslogik und messbare Abschlusszustände, wodurch ein Agent zuverlässig und ohne ständige Überwachung arbeiten kann. Zu den Prozessen, die weiterhin von Menschen gesteuert werden sollten, gehören alle Vorgänge, bei denen es um heikle Verhandlungen, unklare Kundensituationen, markenkritische Kommunikation oder Entscheidungen mit erheblichen finanziellen oder rechtlichen Konsequenzen geht. Ein hilfreicher Ansatz ist die Frage, ob neue, gut geschulte Mitarbeitende, die einer schriftlichen Checkliste folgen, die Aufgabe bereits am ersten Tag fehlerfrei bewältigen könnten. Wenn ja, eignet sich die Aufgabe wahrscheinlich gut für einen Agent, der beispielsweise mit dem Agent-Designer von HubSpot konfiguriert wurde. Dort werden die Anweisungen in einfacher Sprache verfasst, und für jeden Schritt lassen sich Freigabekontrollen festlegen.
Verwandte Geschäftsbegriffe und -konzepte
Agentisches Abrufen
Das agentische Abrufen ist der Mechanismus, der es agentischen KI-Systemen ermöglicht, präzise und kontextbezogene Informationen in Echtzeit aus vernetzten Datenquellen zu beziehen – eine grundlegende Voraussetzung dafür, dass Agents zuverlässig arbeiten. Ohne effektives Abrufen besteht die Gefahr, dass ein Agent, der mit CRM-Datensätzen, Wissensdatenbanken oder Produktkatalogen arbeitet, auf der Grundlage unvollständiger Daten handelt – was eine der häufigsten Ursachen für fehlgeschlagene Implementierungen ist. Geschäftsteams, die verstehen, wie das agentische Abrufen funktioniert, sind besser in der Lage, ihre Datenumgebungen zu strukturieren – beispielsweise durch die Pflege sauberer Kontaktdatensätze in HubSpot CRM –, sodass die Agents stets Ergebnisse liefern, die auf aktuellen, vertrauenswürdigen Informationen basieren.
Multi-Agent-System
Ein Multi-Agent-System erweitert das Konzept der agentischen KI, indem es mehrere spezialisierte Agents koordiniert, die parallel oder nacheinander arbeiten und jeweils einen bestimmten Teil eines übergeordneten Workflows übernehmen, anstatt sich auf einen einzigen Agent zu verlassen, der alles verwaltet. Diese Architektur ist besonders wertvoll für Unternehmensabläufe, bei denen sich Marketing-, Vertriebs- und Serviceprozesse überschneiden, da sie es jedem Agent ermöglicht, sich auf das zu konzentrieren, was er am besten kann, und gleichzeitig relevante Ergebnisse an den nächsten Agent in der Kette weiterzugeben. Unternehmen, die über die ersten Implementierungen agentischer KI hinauswachsen, stellen häufig fest, dass Multi-Agent-Frameworks Engpässe reduzieren, die Genauigkeit bei komplexen Übergaben verbessern und es einfacher machen, nachzuvollziehen, welcher Agent für welche Entscheidung in einem Workflow verantwortlich war.
KI-Workflows
KI-Workflows bilden die strukturierte Prozessebene, in der agentische KI agiert, und legen die Abfolge der Schritte, die bedingte Logik sowie die Genehmigungsstufen fest, die bestimmen, wie ein Agent von einer Aktion zur nächsten übergeht. Für Geschäftsleute ist es entscheidend, den Unterschied zwischen einem statischen Workflow für Automatisierungen und einem KI-gestützten Workflow zu verstehen: KI-Workflows können ihren Ablauf auf der Grundlage von Zwischenergebnissen anpassen, während herkömmliche Automatisierungen unabhängig vom Kontext festen Regeln folgen. Teams, die agentische KI mithilfe von Tools wie Operations Hub von HubSpot implementieren, profitieren davon, ihre KI-Workflows vor der Einführung sorgfältig zu planen, um sicherzustellen, dass jeder Entscheidungspunkt eindeutig definiert ist und dass Eskalationswege zur menschlichen Prüfung von Anfang an integriert sind.
Prompt Chaining
Beim „Prompt Chaining“ wird die Ausgabe eines KI-Befehls als Eingabe für den nächsten Befehl weitergegeben. So entsteht eine Abfolge von Schlussfolgerungsschritten, die gemeinsam eine Aufgabe bewältigen, die für einen einzelnen Prompt zu komplex ist, um sie zuverlässig zu bearbeiten. Im Zusammenhang mit agentischer KI dient Prompt Chaining als zugrunde liegende Architektur, die es Agents ermöglicht, mehrstufige Ziele – wie beispielsweise die Qualifizierung eines Leads, die Erstellung personalisierter Outreach-Nachrichten und die Protokollierung des Ergebnisses – in einzelne, überschaubare und aufeinander aufbauende Aktionen zu unterteilen. Geschäftsteams, die verstehen, wie Prompt Chaining das Verhalten von Agents strukturiert, sind besser in der Lage, präzise Anweisungen für Agents zu verfassen, vorauszusehen, wo sich im Verlauf der einzelnen Schritte Denkfehler ansammeln könnten, und aussagekräftige Prüfpunkte festzulegen, bevor sensible Aktionen ausgeführt werden.