LONDON (IT BOLTWISE) – KI-Agenten wechseln vom reinen Antwortmodus in den aktiven Planungs- und Ausführungsmodus: ChatGPT kann ab sofort zeitgesteuerte Aufgaben selbst verwalten, während Gemini entsprechende Funktionen in Gmail ausrollt. Microsoft ergänzt Copilot Cowork für unternehmensweite Prozessautomatisierung in Teams. Parallel wachsen spezialisierte Coaching-Apps, die Künstliche Intelligenz mit Gesundheits- und Selbstorganisationsfunktionen kombinieren. Der Markt für agentische KI soll in den kommenden Jahren massiv skalieren – während Unternehmen nun besonders auf Sicherheit, Governance und Kostenkontrolle achten müssen.

KI-Agenten planen Aufgaben selbst: ChatGPT, Gemini und Copilot im Agentic-Wettlauf
KI-Agenten planen Aufgaben selbst: ChatGPT, Gemini und Copilot im Agentic-Wettlauf (Foto: IT BOLTWISE)
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Agentische Systeme bedeuten für den KI-Alltag einen spürbaren Paradigmenwechsel: Statt nur auf Prompts zu warten, zerlegen KI-Modelle Ziele in Schritte, planen Zeitpunkte und begleiten Nutzer über längere Zeiträume. Genau in diese Richtung entwickeln OpenAI, Google und Microsoft ihre Produkte weiter – und machen damit aus „Chat“ zunehmend „Betrieb“. Damit rückt auch eine neue Frage in den Vordergrund: Wer steuert den Agenten, welche Aktionen sind erlaubt, und wie verhindert man Fehlentscheidungen, wenn die KI nicht nur Vorschläge macht, sondern Aufgaben anstößt. Für Unternehmen ist das ein Produkt- und Security-Thema zugleich.

Technisch betrachtet ist agentische KI eng mit der Fähigkeit verbunden, aus dem Kontext eine mehrschrittige Prozedur abzuleiten und dabei Zustände über mehrere Interaktionen hinweg zu verwalten. OpenAI erweitert ChatGPT um ein Modul für zeitgesteuerte Aufgaben: Nutzer definieren einmalige oder wiederkehrende Aufträge über einen neuen Menüpunkt und steuern parallel die Ausführung über Kapazitätsgrenzen. Laut Meldung können Basisnutzer bis zu drei Aufgaben gleichzeitig verwalten, Enterprise-Kunden bis zu 15, während die Ausführung pro Stunde auf eine Aufgabe begrenzt ist. Benachrichtigungen kommen per Push oder E-Mail, wodurch sich der Agent in bestehende Kommunikationskanäle integriert, statt Nutzer dauerhaft in die App zu ziehen.

Google geht mit Gemini ebenfalls in Richtung „KI im Workflow“, allerdings mit anderer Oberfläche: Gemini liefert seit dem 17. Juni KI-Zusammenfassungen in Gmail für Android, iOS und das Web in acht Sprachen – darunter Deutsch. Für höhere Tarife kommt eine lernfähige Schreibhilfe sowie eine konversationsbasierte Suche hinzu, die Kontext aus Unterhaltungssignalen zieht. Dieser Ansatz ähnelt dem, was Microsoft mit Copilot verfolgt: Copilot Cowork für die allgemeine Verfügbarkeit bündelt verschiedene Modellzugänge, um komplexe Prozessautomatisierungen in Teams zu unterstützen. Entscheidend ist dabei die Sicherheitsarchitektur, etwa durch Überwachung über Microsoft Purview – ein Hinweis darauf, dass Agentic-Funktionen ohne Governance in Unternehmen kaum skalieren können.

Der Wettbewerb beschränkt sich nicht auf Bürokommunikation. Im Gesundheits- und Lebensstilbereich kündigen Updates und neue Apps an, wie agentische Logik in Alltagsszenarien übersetzt wird: Google aktualisierte seine Health-Plattform auf Version 5.02 mit Funktionen zur Makronährstoff-Schätzung sowie zur Analyse von Unruhephasen und Nickerchen. Außerdem zielen mehrere Anwendungen auf mentale Fitness und Selbstorganisation: „K?“ nutzt einen digitalen Klon eines Life-Coaches für personalisierte Pläne, „Dopami“ kombiniert KI-Aufgabenmanagement mit Gamification und richtet sich dabei speziell an Menschen mit ADHS. Der Anbieter Splurjj startet „GOALS“ für KI-Coaching zur Zielverfolgung. Marktseitig zeigt sich, dass agentische KI zunehmend vertikal „gekapselt“ wird – mit engeren Zielvorgaben, die Risiken reduzieren können.

Dass sich der Markt dynamisch bewegt, untermauern Prognosen zu Umsatzzahlen: Analysten von ZenaTech beziffern den Markt für agentische KI für 2026 auf rund 7 Milliarden US-Dollar und erwarten bis 2030 etwa 46 Milliarden US-Dollar, während Gartner für 2035 sogar einen Gesamtumsatz von 450 Milliarden Dollar prognostiziert. Solche Spannen sind typisch, weil Definitionen variieren: Mal wird nur „Agent-Orchestrierung“ eingerechnet, mal das gesamte Ökosystem aus Modellen, Integrationen und Betrieb. Wie Branchenexperten mit Blick auf diese Entwicklung betonen, wird agentische KI insbesondere dann wirtschaftlich, wenn sie messbar Zeit spart und Prozesse stabil automatisiert – ähnlich wie SAP laut Bericht bereits Effizienzgewinne in der Softwareentwicklung meldet.

Die Praxis zeigt allerdings eine ungleich verteilte Nutzung: Laut einer Studie von Workvivo greifen 62 Prozent der Büroangestellten regelmäßig auf KI-Tools zurück, während es in operativen Bereichen („Frontline“) nur 32 Prozent sind. Das ist für die Enterprise-Strategie zentral, denn „agentisch“ setzt oft verlässliche Datenquellen, klare Freigabeprozesse und einfache Integrationen voraus. Ein weiteres Beispiel für Leistungsfähigkeit ist die Modell- und Benchmarkentwicklung: Google stellte Gemini 3.1 Pro vor, das bei logischen Schlussfolgerungen zulegt und im ARC-AGI-2-Test 77,1 Prozent erreicht. Gleichzeitig wird der Funktionsumfang erweitert, etwa durch Erinnerungszugriff in Gemini Live auf Basis früherer Chats. Technisch ist das nicht nur „besseres Denken“, sondern auch eine Grundlage für langfristige Zustandsführung – Voraussetzung, um Aufgaben wirklich autonom zu begleiten.

Für die nächsten Quartale wird sich der Fokus daher von „Welche KI antwortet?“ hin zu „Welche KI darf was?“ verlagern. Unternehmen werden agentische Workflows stärker mit Rollenmodellen, Freigabeschleifen und Audit-Trails ausstatten müssen. Gleichzeitig steigt die Bedeutung von Datenschutz und Sicherheit: Wenn ein Agent Aktionen anstößt, etwa Termine plant, E-Mails erstellt oder Prozesse in Teams anstößt, muss geklärt sein, welche Daten in den Agenten fließen, wie lange sie gespeichert werden und wie Zugriffe protokolliert werden. In der Praxis bedeutet das für IT- und Security-Teams: Minimierung von Berechtigungen, Monitoring der Tool-Nutzung und klare Richtlinien für „Human-in-the-loop“-Punkte. Wer diese Grundlagen jetzt baut, wird im Agentic-Wettlauf schneller skalieren können.

Entscheidend ist schließlich, wie sich die Entwickler- und Produktlandschaft weiterentwickelt. Agentische Funktionen werden sich wahrscheinlich zunächst auf wenige, gut kontrollierbare Domänen konzentrieren – wie Termin- und Reminder-Workflows, Zusammenfassungen im Posteingang oder Zielverfolgung in klaren Personal-Prozessen. Parallel werden Plattformen die Orchestrierung und Integrationsfähigkeit ausbauen, etwa über Verbindungen zu Drittanbieter-Anwendungen, wie es Databricks mit „Genie One“ andeutet. Für Unternehmen entsteht dadurch ein realer Hebel: Entwickler können wiederkehrende Business-Prozesse in Agenten gießen, während Fachbereiche die Ziele und Grenzen definieren. In Zukunft dürfte sich der Wettbewerb besonders daran entscheiden, wie robust die Agenten im Fehlerfall reagieren und wie gut sich ihre Entscheidungen erklären und prüfen lassen.


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