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Agentic AI & KI-Agenten: Autonome KI-Systeme verstehen, einsetzen und verantwortungsvoll steuern

Die nächste Entwicklungsstufe der KI – was KI-Agenten sind, was sie können und was sie für Unternehmen bedeuten

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Übersicht

Agentic AI repräsentiert einen fundamentalen Paradigmenwechsel: von reaktiver zu proaktiver KI, von Einzelantworten zu mehrstufigen autonomen Prozessen. KI-Agenten können E-Mails beantworten, Daten recherchieren, Dokumente erstellen, APIs aufrufen und komplexe Arbeitsabläufe über Stunden oder Tage hinweg durchführen – ohne menschliche Eingriffe in jeden Schritt. Das Training richtet sich an technisch interessierte Fach- und Führungskräfte, die KI-Agenten nicht nur nutzen, sondern wirklich verstehen wollen. Tag 1 legt konzeptionelle Grundlagen und gibt einen Marktüberblick. Tag 2 fokussiert auf Praxis: Agenten-Frameworks kennenlernen, erste eigene Agenten bauen und eine Governance-Strategie für den Unternehmenseinsatz entwickeln.

Kommende Termine

12.07.2026, 10:00 Uhr

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Seminarinhalte

TAG 1 Grundlagen, Architektur und Unternehmens-Anwendungen

Was sind KI-Agenten? Konzepte und Architektur

Von Chatbots zu Agenten: Wie sich Agentic AI von bisherigen KI-Systemen unterscheidet
Kernkonzepte: Reasoning, Planning, Tool-Use, Memory und Multi-Agent-Systeme erklärt
Wie Agenten „denken“: ReAct, Chain-of-Thought und andere Reasoning-Ansätze
Multi-Agenten-Systeme: Wenn mehrere KI-Agenten zusammenarbeiten – Potenziale und Risiken
Grenzen und Schwachstellen: Wann Agenten versagen – und warum das für die Governance entscheidend ist

Agentic-AI-Landschaft und Unternehmens-Use-Cases

Marktüberblick: OpenAI Agents SDK, AutoGPT, CrewAI, LangGraph und andere Frameworks im Vergleich
Unternehmens-KI-Agenten: Microsoft Copilot Studio, Salesforce Agentforce und SAP Joule im Überblick
High-Value-Use-Cases: Welche Geschäftsprozesse durch KI-Agenten am meisten profitieren
Branchenbeispiele: KI-Agenten in Recht, Finanzen, Marketing, Customer Service und IT
ROI von KI-Agenten: Wie du den Geschäftswert autonomer KI-Systeme realistisch einschätzt

Risiken, Sicherheit und ethische Fragen bei KI-Agenten

Prompt Injection und Agent Hijacking: Wie Angreifer KI-Agenten manipulieren – und wie du dich schützst
Halluzination bei Agenten: Warum autonome Handlungen auf falschen Annahmen gefährlicher sind als Chatbot-Antworten
Scope-Creep und unkontrollierte Aktionen: Wie du Agenten in definierten Grenzen hältst
Datenschutz und KI-Agenten: Was passiert, wenn Agenten auf personenbezogene Daten zugreifen
Haftung und Verantwortung: Wer verantwortlich ist, wenn ein KI-Agent Fehler macht oder Schaden verursacht

TAG 2 Praxis, Frameworks und Governance

Eigene KI-Agenten aufbauen und konfigurieren

Erste Schritte mit KI-Agenten: Wie du ohne tiefes Programmierwissen einen einfachen Agenten konfigurierst
Tool-Design für Agenten: Welche Tools und APIs du deinem Agenten zur Verfügung stellst – und welche nicht
System Prompt Engineering für Agenten: Wie du Aufgaben, Grenzen und Verhalten eines Agenten präzise definierst
Agentic Workflows mit No-Code-Tools: Wie Make, n8n und Zapier mit KI-Agenten kombiniert werden
Hands-on Lab: Konfiguration und Test eines einfachen KI-Agenten für einen realen Business-Use-Case

KI-Agenten-Governance und dein Aktionsplan

Human-in-the-Loop-Design: Wie du Agenten so baust, dass Menschen bei kritischen Entscheidungen eingebunden bleiben
Monitoring und Observability: Wie du nachvollziehst, was dein Agent tut – und wann er handelt
Governance-Framework für Agenten: Welche Regeln, Genehmigungsprozesse und Audit-Trails du brauchst
EU AI Act und Agentic AI: Wie die Regulierung auf autonome KI-Systeme angewendet wird
Dein KI-Agenten-Aktionsplan: Erste konkrete Use Cases, Pilotdesign und Governance-Anforderungen

Zielgruppe

IT-Leiter:innen und Solution Architects, die KI-Agenten-Technologien für ihr Unternehmen bewerten, geeignete Frameworks auswählen und Architekturen für den Enterprise-Einsatz designen wollen.
Produktmanager:innen und Innovationsverantwortliche, die KI-Agenten als Grundlage für neue Produkte, Services und Geschäftsmodelle evaluieren und erste Pilotkonzepte entwickeln wollen.
Prozessautomatisierungs-Experten und Operations-Verantwortliche, die den nächsten Schritt nach einfacher Workflow-Automatisierung gehen und verstehen wollen, was autonome KI-Systeme leisten können.
Compliance- und Risikomanager:innen, die die Governance-Anforderungen für KI-Agenten verstehen und ein Framework für sicheren, kontrollierten Einsatz autonomer KI-Systeme in ihrem Unternehmen aufbauen wollen.

Dein Nutzen

Fundiertes Verständnis einer Schlüsseltechnologie

KI-Agenten sind komplex – und werden von vielen missverstanden. Das Training gibt dir ein präzises, technisch fundiertes Verständnis: wie Agenten funktionieren, was sie können und wo ihre Grenzen liegen. Dieses Wissen ist die Grundlage für fundierte Technologieentscheidungen – und schützt vor Hype und falschen Versprechen.

Erste Praxiserfahrung mit eigenen Agenten

Du baust im Training deinen ersten eigenen KI-Agenten – konfiguriert auf einen realen Business-Use-Case aus deinem Unternehmen. Diese Praxiserfahrung ist unersetzbar: Sie gibt dir ein intuitives Verständnis von Agenten-Design, Grenzen und Governance-Anforderungen, das kein Lehrbuch vermittelt.

Governance-Framework für sicheren Einsatz

Du verlässt das Training nicht nur mit Begeisterung für KI-Agenten, sondern auch mit einem nüchternen, sicheren Governance-Framework: Welche Kontrollen nötig sind, welche Risiken du aktiv managen musst und wie du Agentic AI so einführst, dass dein Unternehmen die Chancen nutzt, ohne die Risiken zu ignorieren.

Häufige Fragen zum Seminar

Sind KI-Agenten schon produktionsreif für Unternehmen?

Für bestimmte, gut definierte Anwendungsfälle ja – für komplexe, hochrisikoreiche Prozesse noch nicht. Das Training gibt dir eine ehrliche Einschätzung: Wo Agenten heute zuverlässig funktionieren, wo erhebliche Risiken bestehen und welche Governance-Anforderungen für den produktiven Einsatz erfüllt sein müssen.

Was ist der Unterschied zwischen KI-Agenten und klassischer Prozessautomatisierung (RPA)?

RPA folgt starren, vorprogrammierten Regeln und scheitert bei unerwarteten Situationen. KI-Agenten können mit unstrukturierten Daten umgehen, eigenständig planen und bei veränderten Bedingungen adaptieren. Sie sind flexibler, aber auch weniger vorhersehbar – was neue Governance-Anforderungen schafft.

Wie vermeide ich, dass ein KI-Agent unkontrolliert handelt?

Durch klares Scope-Design, Human-in-the-Loop-Mechanismen, Monitoring und restriktive Tool-Zugriffsrechte. Das Training zeigt, wie du Agenten so konfigurierst, dass sie in definierten Grenzen bleiben und bei Überschreitung automatisch pausieren und eskalieren.

Wie vermeide ich, dass ein KI-Agent unkontrolliert handelt?

Wie verhält sich EU AI Act zu KI-Agenten?

KI-Agenten fallen je nach Einsatzkontext unter verschiedene Risikoklassen des EU AI Act. Agenten, die in Hochrisikobereichen eingesetzt werden (z.B. Recruiting, Kreditvergabe, kritische Infrastruktur), unterliegen strengen Anforderungen. Das Training gibt dir einen klaren Regulierungsüberblick für Agentic AI.

Kann dieses Training als Inhouse-Format für unser IT- oder Produkt-Team gebucht werden?

Ja. Das Inhouse-Format eignet sich besonders, wenn ein Team gemeinsam KI-Agenten-Technologien evaluiert und erste Pilotkonzepte für unternehmensspezifische Use Cases entwickelt. Wir arbeiten direkt mit eurer Technologielandschaft und euren Prozessen. Kontakt: of****@****ai.de.