{"id":21438,"date":"2025-11-20T08:41:16","date_gmt":"2025-11-20T08:41:16","guid":{"rendered":"https:\/\/www.rochester-bern.ch\/?p=21438"},"modified":"2025-11-20T08:41:22","modified_gmt":"2025-11-20T08:41:22","slug":"was-ist-agentische-ki-und-wie-baue-ich-mir-mein-agentic-enterprise","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.rochester-bern.ch\/de\/blog\/was-ist-agentische-ki-und-wie-baue-ich-mir-mein-agentic-enterprise\/","title":{"rendered":"Was ist Agentische KI und wie baue ich mir mein Agentic Enterprise?"},"content":{"rendered":"
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Das RoBe Connect vom 11. November 2025 adressierte ein hochaktuelles Thema: \u00abAgentic AI & Automation \u2013 Von der Strategie zum Unternehmenswert\u00bb. Der Digital-Marketing-Experte und KI-Spezialist Aldo Gnocchi<\/strong><\/a> zeigte den Teilnehmenden auf, welche Chancen und Use Cases die neue Technologie bietet, erl\u00e4uterte die architektonischen Grundlagen und skizzierte die strategischen Schritte auf dem Weg zum \u00abAgentic Enterprise\u00bb. Ein zentrales Thema des Webinars war der Unterschied zwischen klassischer Automatisierung und der neuen Welt der Agentic AI. W\u00e4hrend Regelbasierte Prozessautomatisierung (RPA) Systeme auf starren Regeln basieren und somit mit einem Taschenrechner vergleichbar sind, agieren KI-Agenten wie Finanzanalysten, die einen Taschenrechner nutzen. Sie nehmen Daten wahr, planen, treffen Entscheidungen und handeln eigenst\u00e4ndig \u00fcber API-Schnittstellen. Diese F\u00e4higkeit, Ziele selbstst\u00e4ndig zu verfolgen, markiert einen radikalen Sprung in der Automatisierung und er\u00f6ffnet neue Effizienz- und Wertsch\u00f6pfungspotenziale. Gleichzeitig betonte Gnocchi, dass Technologie allein nicht gen\u00fcgt: \u00abMan kann nicht einfach Marketing und HR mit agentischer KI durchf\u00fchren. Es braucht eine klare Strategie, damit die KI am richtigen Ort eingesetzt wird und sichere L\u00f6sungen geschaffen werden.\u00bb<\/p>\n

\u00a0<\/p>\n

Wie eine skalierbare Agenten-Architektur entsteht<\/h2>\n

\u00abAls ich f\u00fcr dieses Webinar angefragt wurde, lautete die Aufgabe: Zeig uns ein Framework und wie man agentische KI systematisch aufbauen kann\u00bb, erinnerte sich Gnocchi. Diese Ausgangsfrage ist f\u00fcr viele Unternehmen aktuell zentral. Wie l\u00e4sst sich Agentic AI so einf\u00fchren, dass sie skalierbar, sicher und strategisch sinnvoll eingesetzt wird? Die Antwort liegt in einer modular aufgebauten Architektur, die aus vier Schichten besteht:<\/p>\n

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  1. Agent Core:<\/strong> Ein leistungsf\u00e4higes Modell bildet die Grundlage f\u00fcr Schlussfolgerung und Planung. Es ist das Herzst\u00fcck jeder agentischen Architektur. Gnocchi betont dabei einen wichtigen Trend: \u00abAktuell versuchen viele Early Mover, unabh\u00e4ngiger von den USA zu werden und auf europ\u00e4ische Tools zu setzen, die weniger geopolitische Abh\u00e4ngigkeiten mit sich bringen und technisch sehr weit entwickelt sind. Es m\u00fcssen nicht immer die dominierenden Modelle aus den USA oder China sein.\u00bb Das Schweizerische vollst\u00e4ndig offene und mehrsprachige Sprachmodell Apertus<\/a> von der ETH und EPFL w\u00e4re ein Beispiel daf\u00fcr.<\/li>\n
  2. Orchestrierung:<\/strong> Plattformen wie n8n steuern Workflows, integrieren Systeme und erm\u00f6glichen eine skalierbare Ausf\u00fchrung.<\/li>\n
  3. Governance:<\/strong> Rollen, Rechte, Dokumentation und Compliance sichern den professionellen Einsatz im Unternehmen. In diesem Zusammenhang spielt Transparenz eine zentrale Rolle. Gnocchi unterstreicht dies mit einem klaren Hinweis: \u00abWichtig ist eine vollst\u00e4ndige Protokollierung aller Entscheidungen und Aktionen.\u00bb Wie weit Unternehmen bereits sind, zeigt ein Blick nach Deutschland: \u00abDie Deutsche Bank DKB hat bereits 80 Prozent ihres Kundendienstes \u2013 von der ersten Anfrage bis zum Vertragsabschluss \u2013 mit Multiagenten-Systemen umgesetzt.\u00bb<\/li>\n
  4. Monitoring:<\/strong> Laufende \u00dcberwachung von Qualit\u00e4t, Kosten, Sicherheit und Modellverhalten schafft Transparenz f\u00fcr das Management.<\/li>\n<\/ol>\n

    Dieser Aufbau erm\u00f6glicht es, rasch erste Prototypen zu entwickeln und gleichzeitig die Grundlagen f\u00fcr sp\u00e4teres Wachstum zu legen.<\/p>\n

    \u00a0<\/p>\n

    Smarte Anwendungsf\u00e4lle mit messbarem ROI<\/strong><\/h2>\n

    Anhand konkreter Beispiele zeigte das Webinar, welche Hebel Agentic AI bereits heute bietet.
    In der Supply Chain kann ein Agent Verz\u00f6gerungen vorhersagen, Alternativen evaluieren und Entscheiderinnen und Entscheidern vorbereitete Szenarien pr\u00e4sentieren. Nach Freigabe setzt er Bestellungen automatisch um oder passt Produktionspl\u00e4ne an. In Marketingabteilungen \u00fcbernehmen kollaborative Agenten kreative, analytische und operative Aufgaben und steigern damit Time-to-Market und Kampagnenpr\u00e4zision. Beiden Bereichen ist gemeinsam, dass sie sowohl Effizienz als auch Qualit\u00e4t verbessern.<\/p>\n

    \u00a0<\/p>\n

    Tools im Spotlight: n8n und manus.ai<\/strong><\/h2>\n
      \n
    • Auf zwei aktuelle Tools ging Gnocchi detaillierter einn8n fungiert als Orchestrierungsplattform, die KI-Agenten mit bestehenden Systemen wie SAP, Salesforce oder HubSpot verbindet.<\/li>\n
    • ai dagegen eignet sich besonders f\u00fcr Multi-Agenten-Setups, in denen mehrere spezialisierte Agenten kollaborativ an anspruchsvollen Prozessen arbeiten. Die Koordination \u00fcbernimmt dabei ein sogenannter Project Manager Agent.<\/li>\n<\/ul>\n

      Beide Ans\u00e4tze adressieren die Frage, wie Agentic AI in realen Unternehmensumgebungen sicher und zuverl\u00e4ssig operiert. Gnocchi betonte offen, dass die Pr\u00e4sentation in Co-Creation mit manus.ai entstanden ist: \u00abF\u00fcr meine Anforderungen geh\u00f6rt es zu den besten Tools. Sonst h\u00e4tte ich es gestern Abend kaum geschafft, ein solches Webinar vorzubereiten.\u00bb<\/p>\n


      Der 30-60-90-Tage-Plan<\/strong><\/h2>\n

      Damit Unternehmen nicht bei Konzepten stehen bleiben, pr\u00e4sentierte Gnocchi einen klaren Umsetzungsfahrplan. In den ersten 30 Tagen stehen Use-Case-Definition, Stakeholder-Alignment und Tool-Evaluation im Zentrum. Die Phase von 30 bis 60 Tagen umfasst erste Prototypen und die Anbindung an ERP- oder CRM-Systeme. Zwischen 60 und 90 Tagen folgt eine Pilotphase mit echten Nutzerinnen und Nutzern sowie der Aufbau eines Skalierungsplans. Dieser strukturierte Ansatz schafft schnelle Resultate und reduziert gleichzeitig Risiken.<\/p>\n

      \u00a0<\/p>\n

      Risiken verstehen und aktiv managen<\/strong><\/h2>\n

      Mit dem Einsatz von Agentic AI entstehen neue Herausforderungen. Beispiele sind Halluzinationen der Modelle, Datenschutzfragen, Compliance-Anforderungen, Modellver\u00e4nderungen \u00fcber Zeit oder eine geringe Akzeptanz bei Mitarbeitenden. Das Webinar zeigte, wie diese Risiken adressiert werden k\u00f6nnen. Entscheidend ist eine klare Zuordnung von Verantwortlichkeiten sowie technische und organisatorische Massnahmen, die von A\/B-Tests bis zu Audit Trails reichen.<\/p>\n


      Fazit<\/strong><\/h2>\n

      Agentic AI markiert den n\u00e4chsten logischen Schritt in der digitalen Transformation. Sie erm\u00f6glicht Unternehmen, Prozesse neu zu denken, Aufgaben zu delegieren und Wertsch\u00f6pfungspotenziale in kurzer Zeit zu realisieren. Das Webinar machte deutlich, dass jetzt der richtige Moment ist, um konkrete Erfahrungen zu sammeln und den Weg Richtung Agentic Enterprise einzuschlagen. Wir danken Aldo Gnocchi herzlich f\u00fcr seine Zeit und die inspirierende Pr\u00e4sentation.<\/p>\n

      \u00a0<\/p>\n

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