Künstliche Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren bemerkenswerte Fortschritte gemacht, insbesondere durch generative KI (GenAI), die Inhalte erstellen und auf Prompts reagieren kann. Doch ein neuer Wandel zeichnet sich ab: Agentic AI. Diese aufkommende Technologie hebt KI auf ein völlig neues Niveau – sie ermöglicht es Systemen, nicht nur auf Anweisungen zu reagieren, sondern auch eigenständige Entscheidungen zu treffen, Pläne zu erstellen und Aktionen auszuführen.

Was genau ist also Agentic AI, und wie unterscheidet sie sich von traditionellen KI-Ansätzen?

Was ist Agentic AI?

Agentic AI bezeichnet KI-Systeme, die autonom agieren und in der Lage sind, Ziele eigenständig zu verfolgen. Im Gegensatz zu konventionellen KI-Systemen, die auf direkte Eingaben angewiesen sind und vordefinierte Aufgaben ausführen, führen agentische Systeme eine neue Dimension der Autonomie ein. Sie können Daten analysieren, Muster erkennen, Strategien entwickeln und diese umsetzen – oft mit wenig oder keiner menschlichen Aufsicht.

Zu den Kernmerkmalen von Agentic AI gehören:

• Autonomie: Die KI trifft Entscheidungen selbstständig und führt diese eigenverantwortlich aus.
• Anpassungsfähigkeit: Sie kann sich dynamisch an neue Bedingungen anpassen und aus Erfahrungen lernen.
• Zielorientierung: Sie verfolgt spezifische Ziele und passt ihre Strategien entsprechend an.
• Interaktion mit der Umgebung: Sie kann nicht nur Daten verarbeiten, sondern auch physische und digitale Aktionen auslösen.

Wie unterscheidet sich Agentic AI von bestehenden KI-Modellen?

Traditionelle KI-Technologien lassen sich im Allgemeinen in zwei Kategorien einteilen:

1. Regelbasierte Systeme & Robotic Process Automation (RPA): Diese arbeiten auf der Grundlage fester Regeln und können keine eigenständigen Entscheidungen treffen.
2. Generative KI & Large Language Models: Diese analysieren Eingaben und generieren darauf basierend Ausgaben, reagieren aber nur reaktiv auf spezifische Befehle.

Agentic AI geht einen Schritt weiter – sie verarbeitet nicht nur Anweisungen, sondern agiert proaktiv. Während eine Standard-KI beispielsweise eine E-Mail aus einer Vorlage generieren könnte, würde eine Agentic AI die Notwendigkeit erkennen, eine E-Mail zu senden, diese verfassen, den besten Sendezeitpunkt bestimmen und die Antwort des Empfängers verfolgen, um bei Bedarf nachzuhaken.

Anwendungsfälle in der Rechnungsverarbeitung und Kreditorenbuchhaltung

Die Buchhaltung ist eine der wichtigsten Geschäftsfunktionen, die erheblich von Agentic AI profitieren wird. Insbesondere die Kreditorenbuchhaltung (AP) und die Rechnungsverarbeitung können massive Automatisierungsschübe erfahren.

Potenzielle Anwendungen umfassen:

• Automatisierte Rechnungsverarbeitung: Agentic AI kann Rechnungen in verschiedenen Formaten erkennen, relevante Daten extrahieren, diese mit Bestellungen und Vertragsdetails abgleichen und Zahlungen eigenständig genehmigen – oder bei Abweichungen Eskalations-Workflows auslösen.
• Rechnungspriorisierung: Durch die Analyse von Fälligkeitsdaten, Skontofristen und Lieferantenhistorie kann die KI bestimmen, welche Rechnungen zuerst bearbeitet werden sollten, um finanzielle Vorteile zu maximieren.
• Fehlermanagement und Betrugserkennung: Agentic AI kann wiederkehrende Probleme in Rechnungen identifizieren und entsprechend handeln – z. B. fehleranfällige Lieferanten blockieren oder automatisch Korrekturen anfordern.
• Dynamische Cashflow-Planung: Basierend auf historischen Daten, aktuellen Zahlungsbedingungen und prognostizierten Einnahmen kann die KI die Liquiditätsplanung optimieren, indem sie den strategisch günstigsten Zahlungszeitpunkt empfiehlt.
• Integration mit Finanzsystemen: Agentic AI kann eigenständig mit ERP-Systemen und Banking-APIs interagieren, um Zahlungen zu autorisieren, Transaktionen zu erfassen und Finanzberichte in Echtzeit zu generieren.

Herausforderungen und Risiken

So vielversprechend Agentic AI auch ist, sie bringt auch eigene Herausforderungen mit sich:

• Governance & Ethik: Wie können wir sicherstellen, dass autonome KI verantwortungsvoll handelt?
• Sicherheitsrisiken: Wie verhindern wir Missbrauch oder fehlerhafte Entscheidungsfindung?
• Akzeptanz & Vertrauen: Wie können Unternehmen und Mitarbeiter Vertrauen in Agentic AI aufbauen?

Um diese Probleme anzugehen, sind klare Vorschriften, transparente Algorithmen, starke Sicherheitsprotokolle und die Einbindung der Mitarbeiter entscheidend.

Ausblick

Führende Analysten prognostizieren, dass bis 2028 ein Drittel aller Unternehmenssoftware Agentic AI integrieren wird und mindestens 15 % der alltäglichen Geschäftsentscheidungen autonom von KI getroffen werden. Insbesondere im Finanz- und Rechnungswesen wird erwartet, dass viele manuelle Aufgaben weitgehend automatisiert werden. Diese Entwicklung wird nicht nur die Produktivität steigern, sondern auch den Weg für neue Geschäftsmodelle und Märkte ebnen.

Organisationen, die Agentic AI frühzeitig einsetzen, werden einen erheblichen Wettbewerbsvorteil erzielen. Die Technologie ist auf dem besten Weg, ein Standardbestandteil moderner Unternehmenssysteme zu werden – und wird die Art und Weise, wie Unternehmen agieren, planen und Entscheidungen treffen, neu gestalten.

Agentic AI markiert einen fundamentalen Wandel in der Entwicklung von KI-Systemen. Mit der Fähigkeit, eigenständig zu agieren, wird sie unsere Beziehung zur Technologie transformieren. In der Kreditorenbuchhaltung bedeutet dies nicht nur die Verarbeitung von Rechnungen, sondern einen aktiven Beitrag zur strategischen Finanzplanung. Die Zukunft der KI ist autonom, adaptiv und zielorientiert – und sie hat bereits begonnen.