Künstliche Intelligenz kann längst mehr, als Fragen zu beantworten oder Texte zu erstellen. Agentische KI geht einen Schritt weiter: Sie kann ein vorgegebenes Ziel in einzelne Arbeitsschritte zerlegen, geeignete Werkzeuge einsetzen und Ergebnisse selbstständig weiterverarbeiten. In der Logistik eröffnet das neue Möglichkeiten, um wiederkehrende Abläufe gezielt zu automatisieren. Dieser Artikel erklärt, was agentische KI und AI Agents sind, wie sie sich von klassischen Chatbots unterscheiden und wo sie in Logistikprozessen eingesetzt werden können.
Was ist agentische KI?
Agentische künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet KI-Systeme, die ein vorgegebenes Ziel selbstständig in mehrere Arbeitsschritte zerlegen und diese innerhalb definierter Grenzen bearbeiten. Dazu kann das System auf Daten zugreifen, geeignete Werkzeuge verwenden und die Ergebnisse eines Schrittes für den nächsten nutzen.
Ein AI Agent, auf Deutsch KI-Agent, ist ein solches Softwaresystem. Welche Daten, Werkzeuge und Aktionen ihm zur Verfügung stehen, wird vorab festgelegt. Die Verantwortung für Ziele, Grenzen und notwendige Freigaben bleibt beim Unternehmen.
Agentische KI bedeutet deshalb nicht, dass eine KI uneingeschränkt selbstständig handelt. Entscheidend ist vielmehr, welche Aufgaben ein Agent übernehmen darf und an welcher Stelle ein Mensch eingebunden werden muss.
Was unterscheidet einen AI Agent von einem Chatbot?
Ein klassischer Chatbot reagiert in erster Linie auf eine Eingabe und liefert darauf eine Antwort. Ein AI Agent kann dagegen weitere Arbeitsschritte ausführen und dafür auf angebundene Systeme und Funktionen zugreifen.
| Merkmal | Klassischer Chatbot | AI Agent |
| Hauptaufgabe | Fragen beantworten und Informationen bereitstellen | Aufgaben innerhalb definierter Grenzen bearbeiten |
| Vorgehen | Reagiert auf einzelne Eingaben | Kann ein Ziel in mehrere Schritte zerlegen |
| Systemzugriff | Nicht zwingend erforderlich | Kann definierte Daten und Werkzeuge nutzen |
| Aktionen | Liefert hauptsächlich Antworten | Kann beispielsweise Daten abfragen oder Vorgänge anstoßen |
| Kontrolle | Nutzer bewertet die Antwort | Regeln, Berechtigungen und Freigaben steuern die Ausführung |
Der Unterschied liegt damit vor allem in der Handlungsfähigkeit. Ein AI Agent kann nicht nur Informationen liefern, sondern auf dieser Grundlage weitere definierte Aktionen ausführen.
Wie können AI Agents in der Logistik eingesetzt werden?
In der Logistik treffen große Datenmengen auf viele wiederkehrende Arbeitsschritte. Informationen aus Aufträgen, Stammdaten und Statusmeldungen müssen zusammengeführt, geprüft und weiterverarbeitet werden. Gerade klar beschriebene und häufig wiederkehrende Prozesse eignen sich deshalb für den Einsatz von AI Agents.
Mögliche Anwendungsfälle sind:
- Transportaufträge vorbereiten: Ein Agent kann Informationen aus verschiedenen Datenquellen zusammenführen und die Anlage eines Transportauftrags vorbereiten.
- Abweichungen erkennen: Status- und Auftragsdaten können geprüft werden, um fehlende oder auffällige Angaben zu identifizieren.
- Informationen aufbereiten: Relevante Daten können gesammelt und strukturiert für den nächsten Prozessschritt bereitgestellt werden.
- Disposition unterstützen: Informationen können für die Disposition vorbereitet und strukturiert an den zuständigen Mitarbeiter übergeben werden.
- Nachgelagerte Prozesse anstoßen: Innerhalb festgelegter Berechtigungen kann ein Agent weitere definierte Prozessschritte auslösen.
Der Nutzen entsteht vor allem dort, wo Medienbrüche vermieden und Beschäftigte von wiederkehrenden, prüfbaren Routinen entlastet werden.
Welche Aufgaben sollten nicht vollständig autonom ablaufen?
Nicht jeder Prozess eignet sich für eine vollständig automatisierte Bearbeitung. Entscheidungen mit wirtschaftlichen, rechtlichen oder sicherheitsrelevanten Folgen sollten kontrollierbar bleiben.
Hier kommt das Prinzip Human in the Loop ins Spiel: Der Agent bereitet einen Vorgang vor oder führt ihn bis zu einem festgelegten Punkt aus. Anschließend prüft oder genehmigt ein Mensch den nächsten Schritt.
Eine solche Freigabe kann beispielsweise sinnvoll sein bei:
- finanziell relevanten Entscheidungen,
- rechtlich sensiblen Vorgängen,
- sicherheitsrelevanten Aktionen,
- ungewöhnlichen Abweichungen,
- unvollständigen oder widersprüchlichen Daten.
Für Unternehmen geht es daher nicht darum, möglichst viele Entscheidungen vollständig an einen Agenten abzugeben. Ziel sollte ein sinnvoller Automatisierungsgrad mit klar definierten Kontrollpunkten sein.
Was braucht ein AI Agent für den sicheren Betrieb?
Der Nutzen agentischer KI hängt nicht allein von der eingesetzten Technologie ab. Ebenso wichtig ist ein belastbares Betriebsmodell. Vor dem produktiven Einsatz sollte klar definiert sein, auf welche Daten und Funktionen ein Agent zugreifen darf und wann eine menschliche Freigabe notwendig ist.
Besonders wichtig sind fünf Bereiche:
- Klare Datenquellen: Der Agent muss wissen, welche Informationen für einen Prozess verwendet werden dürfen. Veraltete oder fehlerhafte Stammdaten können zu falschen Ergebnissen führen.
- Rollen und Berechtigungen: Zugriffe sollten auf die tatsächlich benötigten Daten und Funktionen beschränkt sein.
- Protokollierung: Aktionen des Agenten sollten nachvollziehbar dokumentiert werden. So lässt sich später prüfen, welche Schritte ausgeführt wurden.
- Qualitäts- und Fehlerkontrolle: Unternehmen benötigen Regeln dafür, was bei fehlenden Informationen, widersprüchlichen Daten oder unerwarteten Ergebnissen passiert.
- Klare Verantwortung: Für jeden produktiv eingesetzten Agenten sollte ein fachlich Verantwortlicher benannt sein. Er behält Einsatzgebiet, Qualität und Grenzen im Blick.
Auch Datenschutz und Haftungsfragen sowie die Trennung zwischen Vorschlag, Freigabe und tatsächlicher Ausführung sollten vor dem Produktivbetrieb geklärt sein.
Wie sollten Unternehmen mit AI Agents starten?
Für die Einführung ist nicht die größtmögliche Autonomie entscheidend. Sinnvoller ist es, zunächst einen klar abgegrenzten und häufig wiederkehrenden Prozess auszuwählen.
Der Einstieg kann in vier Schritten erfolgen:
- Anwendungsfall festlegen: Eine klar beschriebene Routine mit eindeutigen Ein- und Ausgaben auswählen.
- Grenzen definieren: Datenzugriffe, Berechtigungen und notwendige menschliche Freigaben festlegen.
- Ergebnisse messen: Durchlaufzeit, Fehlerquote und Korrekturaufwand vor und nach der Einführung vergleichen.
- Einsatz kontrolliert erweitern: Erst nach stabilen Ergebnissen weitere Aufgaben oder Berechtigungen ergänzen.
Eine gute Datenbasis ist dabei entscheidend. Ein Agent kann Prozesse zwar beschleunigen. Sind die zugrunde liegenden Stammdaten falsch oder veraltet, werden unter Umständen lediglich fehlerhafte Abläufe schneller ausgeführt.
Was bedeutet agentische KI für Entscheider?
AI Agents können insbesondere dort Mehrwert schaffen, wo Mitarbeiter regelmäßig Informationen aus verschiedenen Quellen zusammentragen oder wiederkehrende Arbeitsschritte ausführen. Das betrifft beispielsweise Teile der Auftragserfassung und Transportplanung.
Für die Bewertung eines Anwendungsfalls sollte deshalb nicht allein die technische Machbarkeit entscheidend sein. Wichtiger ist, ob der Prozess klar beschrieben und kontrollierbar ist. Außerdem sollte geprüft werden, ob die Automatisierung tatsächlich Zeit spart oder Fehler reduziert.
Ein Transport Management System kann dabei eine wichtige Datengrundlage bilden. Dort laufen zahlreiche Informationen zu Aufträgen und Transportprozessen zentral zusammen.
Wie CarLo dabei unterstützt
Für gezielte Automatisierungsschritte verbindet CarLo eine sprachgestützte Bedienung mit kontrolliert ausgeführten Aktionen. Dafür stehen verschiedene Funktionen zur Verfügung:
- AI Assistant: Kann Dialoge öffnen und Datensätze anlegen.
- Prompt-to-Data: Strukturiert Texteingaben und macht die enthaltenen Informationen für die weitere Verarbeitung nutzbar.
- Prompt-to-Filter: Übersetzt natürlichsprachliche Beschreibungen in passende Filterkonfigurationen.
- MCP-Server: Ermöglicht die Anbindung externer KI- und Automatisierungslösungen.
Welche Daten und Funktionen dabei genutzt werden dürfen, wird über die bestehenden CarLo-Benutzerrechte und OAuth 2.0 gesteuert. Dadurch lassen sich KI-gestützte Aktionen mit den vorhandenen Zugriffs- und Berechtigungsstrukturen verbinden.
Fazit
Agentische KI erweitert klassische KI-Anwendungen um die Möglichkeit, definierte Aufgaben in mehreren Schritten zu bearbeiten und Aktionen auszuführen. Besonders geeignet sind klar strukturierte und wiederkehrende Prozesse. Entscheidend sind verlässliche Daten, eindeutige Berechtigungen und klare Grenzen zwischen automatischer Ausführung und menschlicher Freigabe.