Agentic AI - Praktische Anwendungen im Unternehmen in Köln

• 1. Von reaktiver KI zu autonomen Agenten
  • Entwicklungsstufen künstlicher Intelligenz von einfachen Chatbots über assistierende Systeme bis hin zu eigenständig handelnden Agenten
  • Charakteristische Merkmale agentischer KI-Systeme wie Zielorientierung, Planungsfähigkeit und selbstständige Werkzeugnutzung
  • Abgrenzung zu herkömmlichen Automatisierungslösungen und klassischen Machine-Learning-Anwendungen im Unternehmenskontext

• 2. Architektur und Funktionsweise von KI-Agenten
  • Grundlegende Komponenten agentischer Systeme einschließlich Sprachmodell, Gedächtnis, Planungsmodul und Werkzeugschnittstellen
  • Zusammenspiel von Reasoning, Acting und Observation im iterativen Handlungszyklus moderner Agenten
  • Technische Voraussetzungen für die Anbindung an Unternehmenssysteme, Datenquellen und externe Dienste

• 3. Anwendungsfelder in der Wissensarbeit
  • Einsatzszenarien für Recherche-Agenten, die selbstständig Informationen aus internen und externen Quellen zusammentragen und aufbereiten
  • Automatisierte Dokumentenanalyse und Berichtserstellung durch Agenten mit Zugriff auf Unternehmensdaten
  • Unterstützung bei komplexen Entscheidungsprozessen durch mehrstufige Analyse und Handlungsempfehlungen

• 4. Agentische Automatisierung in Geschäftsprozessen
  • Identifikation geeigneter Prozesse für den Einsatz autonomer Agenten anhand von Komplexität, Variabilität und Entscheidungsbedarf
  • Praktische Beispiele aus Bereichen wie Beschaffung, Personalwesen, Finanzwesen und Kundenmanagement
  • Orchestrierung mehrerer spezialisierter Agenten für durchgängige Prozessabwicklung ohne manuelle Übergaben

• 5. Werkzeuge und Plattformen für den Unternehmenseinsatz
  • Überblick über führende Frameworks und Entwicklungsumgebungen für die Erstellung unternehmenstauglicher KI-Agenten
  • Bewertungskriterien für die Auswahl geeigneter Plattformen hinsichtlich Skalierbarkeit, Sicherheit und Integrationsfähigkeit
  • Low-Code- und No-Code-Ansätze für den Einstieg ohne tiefgreifende Programmierkenntnisse in Fachabteilungen

• 6. Integration in bestehende IT-Landschaften
  • Strategien zur Anbindung agentischer Systeme an ERP, CRM und weitere Kernanwendungen über APIs und Konnektoren
  • Herausforderungen bei der Datenbereitstellung und Sicherstellung konsistenter Informationsflüsse
  • Architekturmuster für die schrittweise Einführung von Agenten ohne Störung laufender Geschäftsabläufe

• 7. Governance und Kontrollmechanismen
  • Notwendigkeit menschlicher Aufsicht bei autonomen Systemen und Gestaltung effektiver Kontrollpunkte im Agentenprozess
  • Protokollierung, Nachvollziehbarkeit und Auditierbarkeit von Agentenentscheidungen für Compliance-Anforderungen
  • Eskalationspfade und Fallback-Strategien bei unerwarteten Situationen oder Systemgrenzen

• 8. Risikomanagement und Sicherheitsaspekte
  • Typische Risiken beim Einsatz autonomer Agenten wie Halluzinationen, unbeabsichtigte Aktionen und Datenabfluss
  • Technische und organisatorische Schutzmaßnahmen zur Begrenzung von Handlungsspielräumen und Zugriffsrechten
  • Umgang mit Prompt-Injection, adversarialen Angriffen und anderen Bedrohungsszenarien für agentische Systeme

• 9. Organisatorische Einführung und Change-Management
  • Stakeholder-Analyse und Kommunikationsstrategien für die erfolgreiche Einführung agentischer Technologien im Unternehmen
  • Qualifizierung von Mitarbeitern für die Zusammenarbeit mit autonomen Systemen und neue Rollenprofile
  • Pilotierung, Skalierung und kontinuierliche Verbesserung auf Basis systematischer Erfolgsmessung

• 10. Zukunftsperspektiven und strategische Positionierung
  • Erwartbare Entwicklungen bei Agentenfähigkeiten und deren Auswirkungen auf Geschäftsmodelle und Wettbewerbssituation
  • Aufbau organisationaler Kompetenzen für die nachhaltige Nutzung agentischer Technologien als strategischer Vorteil
  • Ethische Überlegungen und gesellschaftliche Verantwortung beim Einsatz zunehmend autonomer Systeme

• Praxisübung
  • Agentenkonzept für einen Unternehmensanwendungsfall
  • Die Teilnehmer entwickeln in Kleingruppen ein Konzept für einen KI-Agenten, der einen konkreten Prozess oder Anwendungsfall aus ihrem Arbeitsumfeld unterstützt. Sie definieren die Ziele des Agenten, identifizieren benötigte Werkzeuge und Datenquellen, skizzieren den Handlungsablauf und legen geeignete Kontrollpunkte fest. Abschließend bewerten sie Nutzen, Aufwand und Risiken der vorgeschlagenen Lösung und präsentieren ihre Ergebnisse im Plenum zur kritischen Diskussion.

LernzieleDie Teilnehmer verstehen nach diesem Seminar die Funktionsweise und das Potenzial agentischer KI-Systeme für den Unternehmenseinsatz. Sie können geeignete Anwendungsfälle identifizieren, technische und organisatorische Anforderungen einschätzen und fundierte Entscheidungen über die Einführung autonomer Agenten in ihrem Verantwortungsbereich treffen.ZielgruppenIT-Verantwortliche, Digitalisierungsbeauftragte und Innovationsmanager, die das Potenzial agentischer KI für ihr Unternehmen erschließen möchten. Das Seminar richtet sich ebenso an Fachbereichsleiter und Prozessverantwortliche mit Interesse an fortgeschrittener Automatisierung wissensintensiver Tätigkeiten. Grundlegendes Verständnis für KI-Konzepte und Unternehmensprozesse ist von Vorteil, technische Programmierkenntnisse werden nicht vorausgesetzt.