What is agentic AI? What to know about this new AI type

Künstliche Intelligenz (KI) ist längst nicht mehr nur ein cleveres Werkzeug, das unseren nächsten geschäftlichen Schritt vorhersagen, Chatbots steuern oder überzeugende E-Mail-Texte verfassen kann – sie ergreift nun eigenständig entscheidende Maßnahmen. Willkommen im Zeitalter der agentenbasierten KI – einer bahnbrechenden Entwicklung, die KI-Lösungen zu proaktiven Problemlösern macht, die komplexe Aufgaben ohne ständige menschliche Überwachung bewältigen können.

Agentische KI entwickelt sich branchenübergreifend rasch zum Rückgrat intelligenterer und dynamischerer Geschäftsprozesse. Dies geht weit über die skriptgesteuerte, deterministische Automatisierung manueller, sich wiederholender Aufgaben hinaus. Agentische KI erzeugt intelligente Agenten, die in der Lage sind, komplexe Probleme zu verstehen, die Rahmenbedingungen zu analysieren, Lösungen zu planen und sich in Echtzeit an veränderte Umgebungen anzupassen.
In diesem umfassenden Leitfaden werden wir die „Magie“ der agentischen KI entschlüsseln, untersuchen, wie sich ihre KI-Fähigkeiten von traditionellen KI-Arten wie generativer KI (GenAI) unterscheiden, die Mechanismen hinter ihrer intelligenten Autonomie aufdecken und ihr Potenzial für beispiellose Transformationen anhand von Anwendungsbeispielen aus der Praxis veranschaulichen.

Am Ende werden Sie verstehen, warum Unternehmen aller Art – vom Gesundheitswesen bis zum Finanzsektor – zunehmend auf agentische KI setzen, um Innovationen voranzutreiben und Prozesse effizienter zu gestalten.

Definition der agentenbasierten KI

Agentische KI – auch als autonome KI bekannt – ist ein Rahmenkonzept, in dem KI-Agenten auf der Grundlage der sich ändernden Echtzeitbedingungen in ihrer Umgebung, ihres Gedächtnisses und ihres Kontexts beobachten, planen und handeln.

Da diese KI-Agenten kontinuierlich lernen und sich anpassen, können sie in nicht vordefinierten Umgebungen agieren und Probleme durch dynamische Entscheidungen lösen. Dieses kontinuierliche Lernen und diese Anpassungsfähigkeit sind entscheidend für die Steigerung der betrieblichen Effizienz, die Verbesserung der Entscheidungsfindung und die Reduzierung manueller Fehler.

Durch die nahtlose Integration in bestehende Tools, Ökosysteme und Arbeitsabläufe mittels APIs, Konnektoren oder anderer Integrationsmethoden steigert die agentische KI zudem die Leistung und Effizienz in einer Vielzahl von Anwendungen. Sein Verhalten beruht auf seiner Fähigkeit, eigenständig Schlussfolgerungen zu ziehen und Handlungen auszuführen, wobei es fortschrittliche Algorithmen, maschinelles Lernen und Echtzeit-Datenverarbeitung nutzt, um Informationen zu analysieren und Zusammenhänge anhand umfangreicher Datenmengen aus verschiedenen Quellen zu interpretieren. Echtzeitdaten sind besonders entscheidend dafür, dass KI-Agenten zeitnahe und präzise Entscheidungen treffen können.

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Nachdem wir nun verstanden haben, was agentische KI ist, wollen wir uns mit den wesentlichen Unterschieden zwischen agentischer KI und herkömmlicher KI befassen. Dieser Vergleich wird verdeutlichen, inwiefern sich die Fähigkeiten und Funktionen der agentenbasierten KI von den herkömmlichen KI-Systemen unterscheiden, die Sie möglicherweise bereits kennen.

Worin besteht der Unterschied zwischen agentischer KI und herkömmlicher KI?

Herkömmliche KI ist weitgehend reaktiv und stützt sich bei der Ausführung von Aufgaben auf festgelegte Regeln und menschliche Eingaben. Generative KI-Anwendungen, ein weiterer beliebter Teilbereich, konzentrieren sich darauf, Inhalte in verschiedenen Formaten – wie Text, Bilder und Code – anhand von Mustern in umfangreichen Datensätzen zu erstellen. Die agentische KI geht jedoch noch einen Schritt weiter in Sachen Autonomie: Sie koordiniert Handlungen und passt sich dynamisch an, um vordefinierte Ziele zu erreichen.

„Im Jahr 2025 wird sich ein Wandel von Chatbots und Bildgeneratoren hin zu „agentenbasierten“ Systemen abzeichnen, die autonom handeln können, um Aufgaben zu erledigen, anstatt lediglich Fragen zu beantworten.1“

Der KI-Futurist Ray Kurzweil

Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Tools, die in hohem Maße auf explizite menschliche Befehle angewiesen sind, können agentenbasierte KI-Systeme eigenständig fundierte und durchdachte Entscheidungen mit minimalem menschlichem Eingriff treffen und bieten bei Bedarf Transparenz sowie umsetzbare Erkenntnisse durch detaillierte Protokollierungs- und Berichtsmechanismen, die es den Nutzern ermöglichen, die von den KI-Agenten getroffenen Entscheidungen nachzuvollziehen.

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Nachdem wir nun die grundlegenden Unterschiede zwischen agentischer KI und herkömmlicher KI beleuchtet haben, wollen wir uns nun darauf konzentrieren, die Funktionsweise der agentischen KI zu verstehen. Im folgenden Abschnitt werden die inneren Abläufe der agentenbasierten KI erläutert und dabei die Mechanismen und Prozesse beleuchtet, die es ihr ermöglichen, Aufgaben mit bemerkenswerter Autonomie und Intelligenz auszuführen.

Wie funktioniert agentische KI?

Agentische KI kombiniert die Vorhersagegenauigkeit großer Sprachmodelle (LLMs), der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), des maschinellen Lernens (ML) und des verstärkenden Lernens, um eigenständig Entscheidungen zu treffen.

Agentische KI funktioniert nach einem ausgeklügelten, mehrstufigen Prozess, der sich in vier Schlüsselbereiche zusammenfassen lässt:

1. Wahrnehmung: Agentebasierte Systeme erfassen und analysieren riesige Datenmengen aus Sensoren, Datenbanken und anderen digitalen Schnittstellen. Sie identifizieren relevante Muster und Merkmale, die für fundiertere Entscheidungen unerlässlich sind.
2. Begründung: Diese Systeme nutzen große Sprachmodelle (LLMs) zum Verstehen und Generieren natürlicher Sprache. Sie interpretieren Aufgaben, koordinieren sich mit spezialisierten Modellen für bestimmte Aufgaben – wie beispielsweise die visuelle Verarbeitung oder den Datenabruf – und erarbeiten Aktionspläne.
3. Maßnahme: Durch die Integration über APIs mit externer Software und Tools führt die agentenbasierte KI Aufgaben zügig aus. Entscheidend ist, dass diese Systeme innerhalb festgelegter, von menschlichen Bedienern festgelegter Rahmenbedingungen arbeiten und so eine zuverlässige, ethische und sichere Entscheidungsfindung gewährleisten.

„. Bei der agentenbasierten Automatisierung bleibt der Mensch im Regelkreis – das bedeutet, dass die Agenten bewusst in ihrer Fähigkeit eingeschränkt sind, bestimmte Maßnahmen zu ergreifen, die ein menschliches Eingreifen erfordern würden.2“

UiPath 2025 – Bericht über agentenbasierte KI

1. Lernen: Durch kontinuierliche Rückkopplungsschleifen verbessern sich agentische KI-Systeme im Laufe der Zeit und steigern ihre Effektivität durch fortlaufende datengestützte Verfeinerungen und Anpassungen.

Dieser zyklische Ansatz verleiht der agentenbasierten KI robuste Entscheidungsfähigkeiten, wodurch sie komplexe Aufgaben mit zunehmender Autonomie und Präzision bewältigen kann.

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Nachdem wir uns nun eingehend mit den Funktionsweisen der agentenbasierten KI befasst haben, ist es an der Zeit, die verschiedenen KI-Agenten kennenzulernen, die diese Technologie zum Leben erwecken.

Im nächsten Abschnitt werden wir unser Verständnis dafür vertiefen, wie agentenbasierte KI eine Vielzahl von Aufgaben und Herausforderungen mit solcher Vielseitigkeit und Komplexität bewältigt, indem wir die verschiedenen Arten von KI-Agenten untersuchen und erläutern, welche einzigartige Rolle und Funktionalität jeder einzelne davon hat.

Arten von KI-Agenten

Agentische KI-„Agenten“ sind spezialisierte, KI-gestützte Programme, die bestimmte Aufgaben autonom ausführen. KI-Agenten werden anhand ihres Intelligenzgrades, ihrer Entscheidungsprozesse und der Art und Weise, wie sie mit ihrer Umgebung interagieren, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen, klassifiziert.

Es gibt verschiedene Arten von Agenten, von denen jeder über einzigartige Fähigkeiten und Einsatzzwecke verfügt, darunter:

• Reflexagenten reagieren auf bestimmte Reize mit vordefinierten Aktionen, wodurch sie sich ideal für einfache, reaktive Aufgaben eignen. Sie funktionieren auf der Grundlage direkter Reaktionen auf Umgebungsbedingungen und folgen dabei vordefinierten Regeln, ohne vergangene Erfahrungen oder zukünftige Konsequenzen zu berücksichtigen.
• Zielorientierte Akteure erreichen bestimmte Ziele, indem sie Handlungen planen und ausführen, die zu den gewünschten Ergebnissen führen. Sie können verschiedene Strategien bewerten und die beste Vorgehensweise auswählen, um ihre Ziele zu erreichen.
• Lernende Agenten verbessern ihre Leistung kontinuierlich durch Erfahrung und Anpassung, wodurch sie in der Lage sind, komplexere und dynamischere Umgebungen zu bewältigen, indem sie aus vergangenen Interaktionen lernen und ihr Verhalten entsprechend anpassen.
• Interaktive Agenten interagieren dynamisch und reaktionsschnell mit Benutzern oder anderen Systemen. Sie können Gespräche führen, Empfehlungen aussprechen und ihr Verhalten auf der Grundlage von Nutzer-Feedback und Kundenanfragen anpassen. Interaktive Agenten kommen häufig im Kundenservice, bei virtuellen Assistenten und in interaktiven Lernumgebungen zum Einsatz.
• Kollaborative Agenten arbeiten mit anderen Agenten oder Menschen zusammen, um gemeinsame Ziele zu erreichen. Sie können miteinander kommunizieren, verhandeln und ihr Handeln aufeinander abstimmen, um die gemeinsamen Ergebnisse zu optimieren. Kollaborative Agenten sind in Multi-Agenten-Systemen, in denen Teamarbeit und Zusammenarbeit erforderlich sind, unverzichtbar.

KI-Agenten stellen einen bedeutenden Fortschritt in der KI-Technologie dar und bieten ein vielseitiges und leistungsstarkes Werkzeug zur Automatisierung verschiedener Aufgaben. Durch den Einsatz dieser verschiedenen Arten von Agenten können Unternehmen ihre betriebliche Effizienz steigern, die Entscheidungsfindung verbessern und den Bedarf an manueller Überwachung verringern.

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Zwar lässt sich erkennen, wie jeder Agententyp zur Mission der agentenbasierten KI beiträgt, doch damit ist die Geschichte noch nicht zu Ende.

Stellen Sie sich vor, wie wirkungsvoll diese Agenten sind, wenn sie harmonisch zusammenarbeiten und ihre Vorteile durch Systeme verstärken, die aus mehreren intelligenten Agenten bestehen, die gemeinsam daran arbeiten, individuelle und kollektive Ziele zu erreichen.

Als Nächstes werden wir uns eingehend mit dem Konzept der Multi-Agenten-Systeme befassen und untersuchen, wie diese miteinander vernetzten Agenten die Leistungsfähigkeit und Effizienz der agentenbasierten KI verbessern. Durch das Verständnis der Dynamik von Multi-Agenten-Systemen können wir die starke Synergie erkennen, die innovative Lösungen und die Bewältigung komplexer Probleme vorantreibt.

Was ist ein Multi-Agenten-KI-System?

Mehrere KI-Agenten, auch als Multi-Agenten bezeichnet, können eine Vielzahl von Funktionen ausführen, wie beispielsweise das Zusammenführen von Daten, die Überwachung bestimmter Zustände oder die Ausführung vordefinierter Aufgaben. Das vorrangige Ziel von KI-Agenten besteht darin, eigenständig zu agieren, Entscheidungen zu treffen und Maßnahmen zu ergreifen – und zwar mit minimalem menschlichem Eingriff –, während sie sich gleichzeitig effektiv abstimmen und kommunizieren.

Die Kombination verschiedener Agententypen in der agentenbasierten KI und der kooperative Charakter von Multi-Agenten-KI-Systemen können die Fähigkeit einer Organisation, effizient zu arbeiten, fundierte Entscheidungen zu treffen und den Bedarf an manueller Überwachung zu verringern, erheblich verbessern. Dieser Ansatz nutzt die Stärken einzelner Agenten und fördert gleichzeitig die Zusammenarbeit und Anpassungsfähigkeit, was letztendlich zu robusteren und effektiveren KI-gestützten Lösungen führt.

Jeder Agent in einem Multi-Agenten-System verfügt über eine bestimmte Rolle und bestimmte Fähigkeiten, die es ihm ermöglichen, komplexe Probleme durch das Treffen von Entscheidungen und das Ergreifen wohlüberlegter Maßnahmen zu lösen. Dieser kooperative Ansatz ahmt die menschliche Teamarbeit nach, bei der einzelnen Agenten spezialisierte Aufgaben zugewiesen werden und eine nahtlose Kommunikation gefördert wird, um das übergeordnete Ziel zu erreichen.

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Durch die Integration mehrerer Agenten mit unterschiedlichen Fähigkeiten haben diese hochgradig skalierbaren und flexiblen KI-Systeme das Potenzial, eine Vielzahl unterschiedlicher Szenarien und Anwendungen aus der Praxis zu verändern, beispielsweise im Verkehrswesen, in der Kundeninteraktion von Unternehmen und sogar im Gesundheitswesen. Dieses transformative Potenzial ist jedoch nicht nur theoretischer Natur; es wird bereits in mehreren Schlüsselbereichen umgesetzt.

Lassen Sie uns diese Anwendungsfälle aus dem Alltag genauer betrachten und dabei aufzeigen, wie agentenbasierte KI-Systeme verschiedene Branchen revolutionieren und den Weg für eine intelligentere und vernetztere Zukunft ebnen.

Häufige Anwendungsfälle für agentenbasierte KI-Systeme

Agentische KI verändert ganze Branchen – von der Logistik bis zum Gesundheitswesen –, indem sie Aufgaben übernimmt, die traditionell einen erheblichen menschlichen Aufwand und eine intensive Überwachung erfordern. Beispiele für agentische KI sind unter anderem:

• Autonome Fahrzeuge: Agentische KI-Systeme analysieren Echtzeitdaten, um sich selbstständig in komplexen Verkehrsumgebungen zurechtzufinden, und passen sich dynamisch an neue Informationen an, um Sicherheit und Effizienz zu gewährleisten.
• Robotic Process Automation (RPA): Im Gegensatz zur herkömmlichen RPA befasst sich die agentische Automatisierung mit dynamischen, unstrukturierten Prozessen, um komplexe Arbeitsabläufe mithilfe intelligenter Entscheidungsfähigkeiten zu optimieren und zu automatisieren.
• Intelligente Assistenten: KI-gestützte Agenten bewältigen komplexe Interaktionen im Kundenservice, liefern personalisierte Antworten und führen Aufgaben selbstständig aus, wodurch das Kundenerlebnis erheblich verbessert wird.
• Finanz-Robo-Advisor: Finanzinstitute setzen agentische KI ein, um Anlageportfolios autonom zu verwalten. Dabei nutzen sie Echtzeitanalysen, um maßgeschneiderte Anlagestrategien anzubieten und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sicherzustellen.
• Patientenüberwachung: Agentic AI überwacht Patientendaten kontinuierlich, empfiehlt Behandlungen und passt Behandlungspläne eigenständig an, wodurch die Behandlungsergebnisse der Patienten erheblich verbessert werden.
• Workflow-Management: Im Kern geht es beim Workflow-Management um die Koordination und Optimierung von Prozessen und Aufgaben abteilungsübergreifend, um betriebliche Effizienz zu erreichen. Agentische KI verbessert diese Vorgehensweise erheblich, indem sie komplexe, dynamische Arbeitsabläufe eigenständig verwaltet.
• Cybersicherheit: Agentic AI revolutioniert den Bereich der Cybersicherheit, indem es Echtzeit-Einblicke und prädiktive Analysen bereitstellt, um potenzielle Bedrohungen zu erkennen und abzuwehren. Diese KI-Systeme können Anomalien und Schwachstellen erkennen, indem sie Endpunktdaten kontinuierlich überwachen und analysieren, was proaktive Reaktionen auf Sicherheitsvorfälle ermöglicht. Darüber hinaus verbessert die agentische KI die Reaktion auf Vorfälle im Rahmen des „ “ ( ), indem sie die Erkennung und Behebung von Sicherheitsproblemen automatisiert und so den Zeit- und Arbeitsaufwand für manuelle Eingriffe reduziert. Dies führt zu einer widerstandsfähigeren und sichereren IT-Umgebung, die Unternehmen vor sich ständig weiterentwickelnden Cyberbedrohungen schützt.

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Agentische KI-Systeme haben bereits erhebliche Auswirkungen auf verschiedene Branchen. Von der Verbesserung der Cybersicherheit bis hin zur Optimierung des Kundenservices – die Vielseitigkeit und Wirksamkeit der agentenbasierten KI sind unbestreitbar.

Lassen Sie uns nun näher darauf eingehen, wie agentische KI den IT-Betrieb durch intelligente Automatisierung neu definiert.

Durch den Einsatz fortschrittlicher KI-Fähigkeiten können Unternehmen komplexe Prozesse optimieren, die Entscheidungsfindung verbessern und sich rasch an veränderte Rahmenbedingungen anpassen. Im folgenden Abschnitt wird untersucht, wie agentenbasierte KI die intelligente IT-Automatisierung unterstützt und so Effizienz und Innovation in der digitalen Landschaft vorantreibt.

Inwiefern unterstützt agentische KI die intelligente IT-Automatisierung?

Während es bei der Automatisierung darum geht, vordefinierte Schritte zu befolgen, verfügen Agenten über die Autonomie, eigene Wege zu beschreiten und eine Aufgabe mit oder ohne Benutzereingabe zu erfüllen.

Denken Sie beispielsweise an die zahlreichen manuellen Schritte im Bereich der Endgeräteverwaltung und -sicherheit. Die Aufgaben sind nicht immer einfach – die Einstufung von Hunderten von Warnmeldungen, die im Security Operations Center (SOC) eingehen. Nicht alle diese Aufgaben lassen sich automatisieren, weshalb Unternehmen über große SOCs und zahlreiche Mitarbeiter verfügen müssen, um Warnmeldungen zu untersuchen, weitere Zusammenhänge zu ermitteln, Entscheidungen zu treffen und Maßnahmen zu ergreifen – dies ist mit einem hohen Maß an Störsignalen, manuellem Arbeitsaufwand und Kosten verbunden und birgt ein hohes Fehlerpotenzial.

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Ein KI-Agent kann die Warnmeldung aufschlüsseln, ihre Bestandteile analysieren und (bei Bedarf) zusätzliche Daten erfassen, um eine Einschätzung mit den nächsten Schritten zu liefern, wodurch die manuelle Triage entfällt.

Im IT-Betrieb leistet agentenbasierte KI einen besonders wichtigen Beitrag zur Optimierung komplexer Aufgaben wie der Reaktion auf Cybersicherheitsbedrohungen, der Softwareentwicklung sowie des „ “-Lieferkettenmanagements. Diese intelligenten Systeme erkennen eigenständig Anomalien, setzen Lösungen um und lernen aus den Interaktionen, um künftige Störungen proaktiv zu verhindern.

Agentische KI automatisiert Softwarebereitstellungen, Systemaktualisierungen, die Sicherheitsüberwachung und die Reaktion auf Vorfälle, indem sie sich ohne menschliche Eingriffe zügig an Veränderungen in Echtzeit anpasst. Dies reduziert Fehler, erhöht die Agilität und entlastet IT-Teams, sodass diese sich auf übergeordnete strategische Initiativen konzentrieren können.

Welche Vorteile bietet agentische KI für die IT?

Agentische KI bietet der IT-Branche überzeugende Vorteile, da sie komplexe, sich ständig wandelnde Herausforderungen effektiver bewältigt als herkömmliche Methoden, darunter:

• Effizienzsteigerung: Durch die Automatisierung komplexer, mehrstufiger Prozesse können Unternehmen den Zeitaufwand für routinemäßige Wartungsarbeiten und manuelle Eingriffe erheblich reduzieren.
• Verbesserung der Entscheidungsfindung: Durch den Einsatz agentischer KI-Systeme lassen sich präzisere und fundiertere Entscheidungen autonom treffen, wodurch sich die Geschwindigkeit und Qualität der IT-Reaktionen insgesamt verbessern.
• Verbesserung der Anpassungsfähigkeit: Passen Sie sich in Echtzeit schnell an veränderte Umstände an und bewältigen Sie unerwartete Störungen sowie sich wandelnde Anforderungen effektiv, ohne dass eine manuelle Überwachung erforderlich ist.
• Bereitstellung vorausschauender Erkenntnisse: Erkennen Sie potenzielle Ausfälle, Sicherheitsverletzungen und Compliance-Risiken, bevor diese eintreten, um proaktive Maßnahmen zu ermöglichen und Betriebsausfälle zu minimieren.
• Sicherstellung der Cyberresilienz von „ “: Schnelle Erkennung und Abwehr von Cybersicherheitsbedrohungen sowie die Möglichkeit, die Abwehrmaßnahmen durch adaptives Lernen kontinuierlich zu stärken.
• Beschleunigung der Bedrohungserkennung: Erkennen Sie Sicherheitsanomalien schnell und reagieren Sie umgehend darauf, wodurch sich die Reaktionszeiten erheblich verkürzen und potenzielle Schäden begrenzt werden.
• Reduzierung von Fehlalarmen: Unterscheiden Sie präzise zwischen echten Bedrohungen und harmlosen Ereignissen, um die Arbeitsbelastung zu verringern und die Alarmmüdigkeit der IT- und Sicherheitsteams zu verringern.
• Optimierung der Beweissicherung: Automatisieren Sie die Datenerfassung und -analyse während Vorfällen und beschleunigen Sie so die Ermittlungen sowie die Reaktionszeiten.
• Fehler minimieren: Die Automatisierung von Routineaufgaben und komplexen Vorgängen reduziert menschliche Fehler und gewährleistet eine höhere Konsistenz, Genauigkeit und Zuverlässigkeit im gesamten IT-Betrieb.

Die transformativen Auswirkungen der agentenbasierten KI auf den IT-Betrieb sind unbestreitbar, und der Einsatz dieser Technologie wird künftig von entscheidender Bedeutung sein, um Wettbewerbsvorteile und operative Exzellenz zu sichern. So wie die Elektrizität in der Vergangenheit die Industrie revolutioniert hat, ist die agentische KI auf dem besten Weg, zur treibenden Kraft hinter modernen IT-Innovationen zu werden.

Dank seiner Fähigkeit, die Effizienz zu steigern, die Entscheidungsfindung zu verbessern und die Maßnahmen zur Cybersicherheit zu stärken, ist es für moderne Unternehmen ebenso unverzichtbar wie es die Elektrizität im Industriezeitalter war.

Im folgenden Abschnitt werden wir erörtern, wie Ihr Unternehmen diesen Wandel effektiv gestalten kann, indem wir untersuchen, wie agentische KI Ihr Unternehmen in eine Zukunft der intelligenten Automatisierung und des beispiellosen Erfolgs führen kann.

Warum agentische KI der nächste große Trend ist

Agentische KI ist dazu bestimmt, die Arbeitsweise von Organisationen grundlegend zu verändern, indem sie autonome, intelligente Arbeitsabläufe in den Mittelpunkt der geschäftlichen Transformation rückt. Durch die Nutzung von Echtzeitdaten und fortschrittlichen KI-Fähigkeiten können agentenbasierte KI-Systeme komplexe, mehrstufige Probleme eigenständig lösen und so die Effizienz sowie die Entscheidungsfindung in verschiedenen Bereichen erheblich verbessern.

Diese Systeme ermöglichen eine schnellere Behebung von Vorfällen, proaktives Risikomanagement sowie eine nahtlose Automatisierung und beschleunigen damit zahlreiche IT-, Sicherheits- und Risikoprozesse. Die Fähigkeit, sich in Echtzeit an veränderte Umstände anzupassen und vorausschauende Erkenntnisse zu liefern, macht agentische KI für moderne Unternehmen unverzichtbar. Unternehmen, die auf intelligente autonome Systeme setzen, werden sich einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil verschaffen, da sie komplexe, adaptive Prozesse effizient, schnell und präzise bewältigen können – in einer Weise, die mit herkömmlichen Methoden nicht zu erreichen ist.

Indem Unternehmen agentische KI einführen, erschließen sie neue Möglichkeiten für Innovation und Wachstum, auch wenn sich die „ “ – die ausufernde Verbreitung agentischer KI – in großem Umfang abzuzeichnen beginnt.

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Sofern geeignete Sicherheitsvorkehrungen und Mechanismen zur Rechenschaftspflicht vorhanden sind, kann agentische KI Geschwindigkeit und Autonomie als Vorteile statt als Nachteile nutzen – wodurch die Effizienz gesteigert, Risiken verringert und eine intelligentere, widerstandsfähigere und zunehmend autonome Zukunft ermöglicht wird.

Tanium hat mithilfe von KI und intelligenter Automatisierung eine robuste Echtzeit-Datenverarbeitung und Umsetzbarkeit entwickelt, die dynamisch den besten Ansatz zur Lösung komplexer Probleme auswählen kann, beispielsweise bei der Entscheidung, ob ein neues Patch-Update bereitgestellt oder der Wert eines Registrierungsschlüssels geändert werden soll.

Diese KI-gestützten Automatisierungsfunktionen, darunter unsere „ “-Integration mit ServiceNow sowie die agentenbasierte KI, nutzen Echtzeitdaten, um Aufgaben zu interpretieren und sich mit spezialisierten Modellen für die Analyse von Sicherheitsvorfällen und die Risikobewertung abzustimmen. Kontinuierliche Rückkopplungsschleifen sind ebenfalls ein entscheidender Bestandteil, da sie es diesen Lösungen ermöglichen, sich im Laufe der Zeit durch fortlaufende, datengestützte Optimierungen zu verbessern.

Darüber hinaus verändert unsere „ “-KI-Agenten-Integration für Microsoft Security Copilot die Cybersicherheitslandschaft, indem sie Sicherheitsaufgaben mit hohem Arbeitsaufkommen autonom verwaltet und sich nahtlos integriert. Dieser innovative Ansatz liefert umsetzbare Erkenntnisse für die Analyse von Sicherheitsvorfällen und die Risikobewertung, indem er eine dynamische Verbindung zu Endgeräten herstellt und Echtzeit- sowie historische Telemetriedaten intelligent auswertet, um eine automatisierte Analyse zu ermöglichen.

[Erkunden Sie die für agentische KI-Systeme spezifischen Angriffsvektoren – von der Prompt-Injektion bis hin zur Kompromittierung der Lieferkette – sowie die jeweiligen Kontrollmaßnahmen, mit denen diese bekämpft werden können]

Unser agentenbasierter Triage-Prozess kann zudem zusätzliche Daten erfassen, den Vorfall zusammenfassen und Maßnahmen zur Behebung empfehlen, wodurch sich der Zeitaufwand für manuelle Eingriffe erheblich verringert. Mithilfe von Tanium können Analysten Fehlalarme schnell ausschließen und sich auf echte Bedrohungen konzentrieren, wodurch sich der Zeitaufwand für die manuelle Triage verringert und einer Alarmmüdigkeit vorgebeugt wird.

Die „ “ Tanium Autonomous IT Platform ist ein Beispiel für den praktischen Einsatz von KI zur IT-Automatisierung. Durch die Nutzung von Echtzeitdaten und autonomen Arbeitsabläufen soll Tanium Teams dabei unterstützen, IT- und Sicherheitsvorfälle schneller zu erkennen, zu analysieren und zu beheben. Unsere Plattform bietet umfassende Transparenz über Endgeräte und liefert proaktive Erkenntnisse, die dabei helfen, IT- und Sicherheitsrisiken in Echtzeit zu mindern und zu beheben. Dank prädiktiver Funktionen lassen sich potenzielle IT-Ausfälle, Sicherheitsverletzungen und Compliance-Probleme erkennen, bevor sie eskalieren, wodurch sich der Schwerpunkt des Managements von reaktiven Maßnahmen hin zu einem proaktiveren und widerstandsfähigeren Betrieb verlagert.

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